Análise de dados na cadeia: a ferramenta oculta para investimento em BTC

Texto

Moderador: Parceiro de Pesquisa da Mint Ventures

Convidado: Colin Trader livre Investigador de dados em blockchain

Data de gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, continuamos a questionar e a refletir profundamente, esclarecendo os fatos, explorando a realidade e buscando consenso no mundo WEB3. Ajudamos a esclarecer a lógica por trás das questões em destaque, oferecendo uma visão que penetra os próprios eventos, trazendo ângulos de pensamento diversos.

Declaração: O conteúdo discutido neste episódio do podcast não representa a opinião das instituições a que pertencem os convidados, e os projetos mencionados não constituem qualquer aconselhamento de investimento.

Apresentador: Este episódio é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre faixas ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas periódicas, como quando falamos sobre memes. Mas hoje vamos discutir análise de dados em blockchain, especialmente análise de dados em blockchain do BTC. Vamos examinar de perto seu princípio de funcionamento, indicadores-chave e aprender sua metodologia. No programa de hoje, mencionaremos muitos conceitos sobre indicadores, listando esses conceitos no início da versão escrita, para facilitar a compreensão de todos.

Alguns indicadores de dados e conceitos mencionados neste episódio do podcast:

Glassnode: uma plataforma de análise de dados on-chain comum que requer pagamento.

Preço Realizado: calculado com base no preço ponderado no momento do último movimento em blockchain do Bitcoin, refletindo o custo histórico em blockchain do Bitcoin, adequado para avaliar o estado geral de lucro/prejuízo do mercado.

URPD: Preço de distribuição realizado. Usado para observar a distribuição de preços dos chips BTC.

RUP (Lucro não realizado relativo): mede a proporção do lucro não realizado de todos os detentores de Bitcoin em relação ao valor total de mercado.

Cointime True Market Mean Price: um indicador de preço médio on-chain baseado no sistema Cointime Economics, destinado a avaliar de forma mais precisa o valor de longo prazo do BTC ao introduzir o "peso temporal" do Bitcoin. Em comparação com o preço de mercado atual do BTC e o preço realizado (Realized Price), o True Market Mean Price sob o sistema Cointime também considera o impacto do tempo, sendo adequado para o preço em ciclos longos do BTC.

Shiller ECY: Um indicador de avaliação proposto pelo vencedor do Prêmio Nobel de Economia Robert Shiller, utilizado para avaliar o potencial de retorno de longo prazo do mercado de ações e medir a atratividade das ações em relação a outros ativos, derivado do indicador de preço-lucro ajustado de Shiller (CAPE), que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juros.

A oportunidade de aprender a analisar dados na blockchain

Apresentador: Hoje, temos como convidado o trader livre e pesquisador de dados on-chain Colin. Primeiro, por favor, Colin, cumprimente os nossos ouvintes.

**Colin：**Olá a todos, primeiro agradeço o convite do moderador. Quando recebi este convite, fiquei um pouco surpreendido, porque sou um pequeno investidor anônimo e não tenho nenhum título especial, apenas faço as minhas negociações silenciosamente. O meu nome é Colin e eu gerencio uma conta nas redes sociais chamada Senhor Beig, onde normalmente compartilho alguns ensinamentos sobre dados em cadeia, análises da situação atual do mercado e algumas ideias de negociação. Eu vejo meu papel em três aspectos: primeiro, sou um trader orientado por eventos, costumo pensar em estratégias de trading baseadas em eventos; segundo, sou um analista de dados em cadeia, que é o conteúdo que mais compartilho nas redes sociais; terceiro, sou relativamente conservador e me considero um investidor em índices, escolho alocar uma parte do meu capital no mercado de ações dos EUA, utilizando esses fundos para investir e assim reduzir a volatilidade geral da minha curva de ativos, mantendo ao mesmo tempo uma certa defensividade na minha posição total. Isso é basicamente como me defino.

Apresentador: Obrigado pela autoapresentação, Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque vi suas análises de dados on-chain sobre Bitcoin nas redes sociais, o que foi muito inspirador. Este é um tópico que discutimos pouco anteriormente e também é uma parte que falta no meu próprio segmento. Li a série de artigos que ele escreveu e achei a lógica clara e substancial, então decidi convidá-lo. É importante lembrar a todos que, hoje, tanto eu quanto as opiniões do convidado têm forte subjetividade, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; diferentes pessoas podem interpretar os mesmos dados e indicadores de maneiras diferentes. O conteúdo deste episódio não deve ser considerado como qualquer conselho de investimento. Este programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como compartilhamento e exemplos de uso pessoal, sem recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos ao que interessa e discutir a análise de dados on-chain de ativos criptográficos. Acabamos de mencionar que Colin é um trader, em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre a análise de dados on-chain de ativos criptográficos?

Colin: Eu acho que essa questão deve ser dividida em duas partes para responder. Primeiro, eu acredito que qualquer pessoa ao nosso redor que queira entrar ou já esteja no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro e usar os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi consistente: eu aprendo o que pode ajudar nos meus lucros. Através desse método, eu aumento a expectativa do meu sistema de trading. Simplificando, eu aprendo o que pode gerar lucro. A segunda parte é que, no início, meu contato com dados on-chain foi puro acaso. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, apenas olhava isso e aquilo. Ao explorar várias áreas, encontrei teorias de pesquisa muito interessantes que quis estudar. Naquela época, também vi acidentalmente que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados on-chain, então comecei a aprender e pesquisar. No estágio posterior, eu combinava o conhecimento que aprendi em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de trading quantitativo, e o integrava aos dados on-chain para desenvolver alguns modelos de trading, e finalmente incorporava esses modelos ao meu próprio sistema de trading.

Apresentador: Então, quantos anos já passaram desde que você começou a entrar em contato com a análise de dados em blockchain e tem estudado e pesquisado de maneira mais sistemática?

Colin: Eu acho que isso é difícil de definir, na verdade, eu nunca estudei isso de forma sistemática. Desde o passado até agora, eu enfrentei um problema, que é que eu realmente não vi nenhum ensino sistemático. Desde o início, quando vi este campo, pode ter sido há vários anos atrás, eu percebi isso, mas não estudei em profundidade, apenas li dois ou três artigos e soube sobre isso. Após algum tempo, voltei a ver alguns conteúdos mais aprofundados, nesse momento eu estava focado em estudar outras coisas e voltei aqui, vi que isso era bastante interessante, então continuei a pesquisar. Não houve um tempo de aprendizado sistemático, foi apenas juntando informações de forma aleatória.

Apresentador: Entendido, quanto tempo já passou desde que você aprendeu sobre dados em blockchain até aplicá-los na sua prática de investimento real?

Colin: Esta fronteira é um pouco difícil de definir, mas acho que se aproxima do ciclo de duas rondas de Bitcoin... mas também não se pode considerar como duas rondas, depende de como você define o início, se é a partir de um mercado em alta ou em baixa. Mais ou menos a partir de 2020, 2019 comecei a entrar em contato, mas naquela época não havia aplicação prática, porque eu não tinha coragem, ainda não estava muito familiarizado com isso, mas já tinha começado a aprender.

O valor e os princípios da análise de dados on-chain

Apresentador: Entendido. A seguir, vamos falar sobre muitos conceitos específicos relacionados à análise de dados em blockchain, incluindo alguns índices. Quais plataformas de observação de dados em blockchain você costuma usar no dia a dia?

Colin: O site que eu uso principalmente agora é o Glassnode. Para resumir, ele é pago. Existem dois níveis de pagamento, um é a versão profissional que é mais cara, eu lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu meio que esqueci, mas é cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também há uma versão gratuita, mas as informações disponíveis na versão gratuita são bem limitadas. Claro que além do Glassnode existem muitos outros, mas eu escolhi este no final porque, no início, durante a seleção e pesquisa, este site se encaixou melhor ao meu gosto.

Apresentador: Entendi, após ver muitas informações do Colin, eu também me registrei no Glassnode e me tornei um membro pago. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos e a instantaneidade também é bastante boa. Então, vamos falar sobre a segunda questão, você mencionou que é um trader, e que valoriza a ajuda que isso traz para a prática de investimento. Qual é o valor central da análise de dados on-chain em seus investimentos? Qual é o princípio por trás disso? Por favor, nos apresente.

**Colin：**Certo. Primeiro, vou falar sobre o valor e o princípio da análise de dados em blockchain. Eu pretendo juntar esses dois tópicos, porque na verdade são bem simples. Em nosso mercado financeiro tradicional, seja negociando ações, futuros, opções de títulos, até mesmo imóveis ou algumas commodities, a principal diferença em relação ao Bitcoin é que ele utiliza tecnologia blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é a sua transparência. Todas as informações sobre a transferência de Bitcoins são públicas e transparentes, então você pode ver diretamente na blockchain, por exemplo, 300 Bitcoins sendo transferidos de um endereço para outro, e isso pode ser verificado em um explorador de blockchain. Embora eu não consiga saber quem está por trás desse conjunto de endereços, isso não é importante, pois na verdade nenhum indivíduo pode influenciar a tendência e o preço do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, quando estudamos dados em blockchain, olhamos para o mercado como um todo, observando suas tendências, o consenso e o comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás deste ou daquele endereço, posso analisar o fluxo de capitais agregando todos os endereços, verificando se eles já realizaram lucros ou se estão fazendo stop loss, como está sua situação de lucro e perda, onde eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou onde eles não gostam de comprar Bitcoin. Esses dados são, na verdade, visíveis. Este é, na minha opinião, o maior valor da análise de dados em blockchain do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, porque os outros mercados não conseguem fazer isso.

Apresentador: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, devemos analisar os fundamentos, assim como fazemos com ações ou outros produtos. Como você acabou de dizer, os dados na blockchain são transparentes e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados da blockchain e você não, é como se você estivesse em desvantagem em relação a eles, pois estaria sem uma arma muito importante para investir.

Dificuldades na análise de dados em blockchain

Apresentador: Quando você está fazendo análise de dados em blockchain na prática, quais você acha que são os principais desafios e dificuldades?

Colin: Eu acho que essa pergunta é muito boa e pretendo respondê-la em duas partes. A primeira parte é relativamente mais fácil de resolver, que é um ponto difícil no aprendizado, que são os conhecimentos básicos. Para a maioria das pessoas, incluindo eu na época, como mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não fui perguntar pessoalmente se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu também não teria coragem de comprar, porque desde que comecei a negociar, na verdade, eu não costumo pagar por esses cursos. Eu nunca tive contato com nenhum curso de ensino sistemático, então, na verdade, todo o conteúdo precisa ser descoberto e explorado por conta própria. Existem muitos tipos de dados na blockchain, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender cada um dos indicadores que eu vi, incluindo os métodos de cálculo e os princípios por trás deles. Isso é um processo que consome muito tempo, porque ao ver um indicador, ele te dá uma fórmula de cálculo, e minha ideia é descobrir o que realmente está por trás dessa fórmula, por que foi projetada dessa maneira. Depois de entender todos esses indicadores, ainda preciso fazer uma segunda coisa chamada filtragem. Se alguém tem experiência em desenvolvimento de estratégias quantitativas ou já pesquisou sobre indicadores, na verdade, sabe que muitos indicadores têm uma correlação muito alta. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que na interpretação você pode gerar muito ruído, ou pode acabar interpretando demais. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema de venda no topo, esse sistema de venda no topo pode ter 10 sinais numerados de 1 a 10, supondo que se 1 a