Análisis de datos on-chain: la herramienta oculta para invertir en BTC

Texto

Moderador: Socio de Investigación de Mint Ventures

Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos en la cadena

Fecha de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, cuestionamos continuamente y reflexionamos profundamente, aclarando hechos, explorando la realidad y buscando consenso en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionando conocimientos que penetran en los eventos mismos e introduciendo diversas perspectivas de pensamiento.

Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones a las que pertenecen nuestros invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.

Presentador: Este programa es un poco especial, porque antes hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como la que discutimos anteriormente sobre meme. Pero hoy vamos a hablar sobre el análisis de datos en la cadena, especialmente el análisis de datos en la cadena de BTC. Vamos a examinar de cerca su principio de funcionamiento, indicadores clave y aprender su metodología. En el programa de hoy, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores y los listaremos al principio de la versión escrita para facilitar su comprensión.

Algunos indicadores y conceptos de datos mencionados en este episodio del podcast:

Glassnode: una plataforma de análisis de datos en cadena comúnmente utilizada que requiere pago.

Precio Realizado: Calculado a partir del precio ponderado en el momento del último movimiento en cadena de Bitcoin, refleja el costo histórico en cadena de Bitcoin y es adecuado para evaluar el estado general de ganancias/pérdidas del mercado.

URPD: Precio de distribución realizado. Se utiliza para observar la distribución del precio de los chips de BTC.

RUP (Beneficio no realizado relativo): se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de Bitcoin en el mercado en relación con la capitalización de mercado total.

Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio medio en cadena basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para evaluar de manera más precisa el valor a largo plazo de BTC al introducir el "peso del tiempo" del Bitcoin. En comparación con el precio de mercado actual de BTC y el precio de mercado realizado (Realized Price), el True Market Mean Price bajo el sistema de Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para el precio en ciclos largos de BTC.

Shiller ECY: un indicador de valoración propuesto por el ganador del Premio Nobel de Economía Robert Shiller, utilizado para evaluar el potencial de retorno a largo plazo del mercado de valores y medir la atractividad de las acciones en comparación con otros activos, derivado del indicador de precio-beneficio de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

Oportunidad para aprender análisis de datos en la cadena

Presentador: Hoy tenemos como invitado al trader independiente y investigador de datos en cadena Colin, primero que todo, Colin, saluda a nuestra audiencia.

**Colin：**Hola a todos, primero agradezco la invitación del moderador. Cuando recibí esta invitación, estaba un poco sorprendido, porque soy un pequeño inversor anónimo y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, y tengo una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beig, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos en cadena, análisis de la situación actual del mercado y algunas ideas sobre trading. Me veo a mí mismo en tres roles: primero, como un trader impulsado por eventos, donde normalmente pienso en estrategias de trading basadas en eventos; segundo, como analista de datos en cadena, que es también el contenido que comparto principalmente en las redes sociales; y tercero, soy bastante conservador, me llamo a mí mismo un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos en el mercado de valores de EE. UU., utilizando estos fondos para invertir y reducir la Beta de la curva de activos en general, al mismo tiempo que mantengo una cierta defensividad en mi posición total. Eso es un resumen de cómo me defino.

Presentador: Gracias a Colin por su presentación. Lo invité a participar en el programa porque vi en las redes sociales su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin, lo cual fue muy inspirador. Este es un tema del que hemos hablado poco antes y que también es una parte que me falta en mi propia sección. Leí su serie de artículos y encontré que la lógica era clara y contenía información valiosa, así que decidí invitarlo. Debo recordar a todos que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen una fuerte subjetividad, y la información y opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de diferentes maneras. El contenido de este episodio no debe considerarse como ningún consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como parte de un uso personal compartido y ejemplificado, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Hace un momento mencionamos que Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a acercarte y aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?

Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responderlo. Primero, creo que cualquiera que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí, tiene como objetivo principal ganar dinero y usar las ganancias para mejorar su calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido muy consistente: aprenderé lo que pueda ayudar a mis ganancias. A través de este método, aumento el valor esperado de mi sistema de trading. En términos simples, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte es que al principio, mi contacto con los datos en cadena fue completamente accidental. Hace unos seis o siete años, no tenía idea de lo que estaba haciendo; miraba aquí y allá. Mientras exploraba en diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. También encontré por casualidad el área de análisis de datos en cadena de Bitcoin y comencé a estudiar e investigar. En la etapa posterior de mi aprendizaje, combiné el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, y lo integré con datos en cadena para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente incorporé esos modelos en mi propio sistema de trading.

Presentador: Entonces, ¿cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera más sistemática el análisis de datos en la cadena desde que comenzaste a tocarlo oficialmente?

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo he tenido un problema, que es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, puede que haya sido hace varios años, en ese momento me di cuenta, pero no profundicé en la investigación, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado en estudiar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente fue un poco aquí y un poco allá.

Presentador: Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre datos en la cadena hasta aplicarlo en tus inversiones reales?

Colin: Este límite es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca al ciclo de dos rondas de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos rondas, depende de si comienzas a definir desde un mercado alcista o bajista. Más o menos comencé a relacionarme con esto alrededor de 2020 o 2019, pero en ese momento no había aplicaciones reales, porque no me atrevía, aún no estaba muy familiarizado con esto, pero ya había comenzado a aprender.

El valor y los principios del análisis de datos en cadena

Presentador: Entiendo. A continuación, hablaremos de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos en la cadena, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos en la cadena que usas normalmente?

Colin： Ahora mismo utilizo principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para resumir, es un servicio de pago. Hay dos niveles de pago, uno es la versión profesional que es bastante cara, recuerdo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo, no lo recuerdo muy bien, cuesta alrededor de 30 a 40 U al mes. También tiene una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es en realidad muy limitada. Por supuesto, además de Glassnode hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio se ajustaba mejor a mis necesidades.

Presentador: Entiendo, después de ver mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en miembro de pago. De hecho, siento que sus datos son muy ricos y la inmediatez también es bastante buena. Ahora hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un trader, lo que valoras es la ayuda que brinda a la práctica de inversión. Entonces, ¿cuál es el valor central del análisis de datos en cadena en tu inversión? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, cuéntanos un poco.

Colin: Bien. Primero hablemos del valor y el principio del análisis de datos en la cadena. Estos dos los voy a combinar porque en realidad son bastante simples. Nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea en la negociación de acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, tienen una diferencia fundamental con Bitcoin: utilizan tecnología blockchain. El valor más importante y más frecuentemente mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de Bitcoin es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, 300 bitcoins transferidos de una dirección a otra, lo cual se puede consultar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta serie de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en el movimiento de precios de Bitcoin ni en su tendencia. Por lo tanto, normalmente cuando estudiamos datos en la cadena, observamos el mercado en su conjunto, vemos su tendencia, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de los flujos de chips resumiendo todas las direcciones, ver si ya han realizado ganancias o si han detenido pérdidas, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin; todos esos datos son visibles. Este es, en mi opinión, el mayor valor del análisis de datos en la cadena de Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

Presentador: Es cierto que este punto es muy importante. Al igual que cuando invertimos en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos, igual que lo haríamos con acciones u otros productos. Como acabas de mencionar, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están revisando los datos en la cadena y tú no, es como si tuvieras una herramienta muy importante menos en tu inversión.

Dificultades en el análisis de datos en la cadena

Presentador: Al realizar análisis de datos en la cadena, ¿cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos que podrías encontrar?

Colin: Creo que esta pregunta es muy buena, así que planeo responder en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y es que hay un punto difícil en el aprendizaje, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluido yo en ese momento, porque ya lo mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos pagos de este tipo, pero si los hubiera, probablemente no me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, realmente no suelo pagar por cursos. No he estado expuesto a ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido lo tengo que descubrir y explorar por mí mismo. Hay muchos tipos de datos en la cadena, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es entender cómo se calcula y cuáles son los principios detrás de cada indicador que he visto. Esto es en realidad un proceso que lleva mucho tiempo, porque solo al ver un indicador, te dará una fórmula de cálculo, y mi idea es averiguar qué hay detrás de esa fórmula, por qué está diseñada de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, hay una segunda cosa que tengo que hacer que se llama selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores, en realidad saben algo: que hay una alta correlación entre muchos indicadores. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, ya que es fácil generar ruido en la interpretación, o puedes sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema para salir en el pico, este sistema para salir en el pico podría tener 10 señales del número 1 al 10, supongamos que si del 1 al...