Profundidad en el análisis de datos on-chain: una conversación con el trader Colin

Presentador: Socio de investigación de Mint Ventures Alex

Invitado: Trader libre, investigador de datos on-chain Colin

Hora de grabación:2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, continuamos cuestionando y reflexionando en profundidad, aclarando los hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionando una visión que penetra 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 tampoco constituyen ningún consejo de inversión.

Alex: Este episodio es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos hablado sobre narrativas cíclicas, como la vez que hablamos sobre memes. Pero hoy vamos a discutir el análisis de datos on-chain, especialmente el análisis de datos on-chain de BTC. Vamos a examinar de cerca su principio de funcionamiento, los 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 la comprensión de todos.

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

Precio Realizado (: calculado en función del precio ponderado del último movimiento on-chain de Bitcoin, refleja el costo histórico on-chain de Bitcoin, adecuado para evaluar el estado general de ganancias/pérdidas del mercado.

URPD: Distribución de precios realizada. Se utiliza para observar la distribución de precios 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 con respecto al valor total de mercado.

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 temporal" de 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 Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para los precios en ciclos grandes 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 atractivo de las acciones en relación con otros activos, derivado del indicador de relación precio-beneficio de Shiller )CAPE(, que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

) Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain

Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos on-chain, Colin. Primero, que Colin salude a nuestra audiencia.

Colin: Hola a todos, primero quiero agradecer la invitación de Alex. Cuando recibí esta invitación, me sorprendí un poco, porque soy un pequeño inversor anónimo y no tengo ningún título especial, solo hago mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, tengo una cuenta en Twitter llamada Mr. Bage, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es como analista de datos on-chain, que es el contenido que principalmente comparto en Twitter; la tercera es más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos al mercado de valores de EE. UU., usando esta parte de los fondos para invertir en Beta y reducir la volatilidad general de mi curva de activos, al mismo tiempo que mantengo una cierta defensividad en mi posición total. Eso es básicamente cómo me defino.

Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque vi en Twitter sus análisis de datos on-chain sobre Bitcoin, lo cual fue muy inspirador. Este es un tema del que hemos hablado poco antes, y también es una parte que falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y encontré que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen una fuerte subjetividad en el programa, y la información y opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden tener diferentes interpretaciones de los mismos datos e indicadores. El contenido de este episodio no debe tomarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, únicamente como un compartir y ejemplo personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos del análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Como mencionamos, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y a aprender sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos?

Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que en nuestra vida, independientemente de quién sea, cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluida yo mismo, el objetivo principal debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido clara: aprendo lo que puede ayudarme a ganar. A través de este enfoque, aumento el valor esperado de mi sistema de trading en general; en términos simples, aprendo lo que puede generar ganancias. En segundo lugar, al principio, el contacto con los datos on-chain fue puramente por casualidad. Hace unos seis o siete años, no entendía nada; solo miraba aquí y allá. Mientras exploraba varios campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. En ese momento, también encontré por casualidad el campo del análisis de datos on-chain de Bitcoin, así que comencé a estudiar e investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento que había adquirido en otros campos, principalmente en la parte del desarrollo de trading cuantitativo, y lo integraría en los datos on-chain para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente, integraría esos modelos en mi propio sistema de trading.

Alex: ¿Cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera más sistemática desde que comenzaste a involucrarte formalmente en el análisis de datos on-chain?

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Desde hace tiempo, he tenido un problema, que es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, probablemente hace varios años, me di cuenta de ello, pero no lo investigué a fondo, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado en investigar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente he estado juntando cosas.

Alex: Entiendo, desde que comenzaste a aprender sobre datos on-chain hasta que los aplicaste en tus inversiones prácticas, ¿cuánto tiempo ha pasado aproximadamente?

Colin: Este límite es un poco difícil de definir, pero creo que se aproxima a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, depende de si comienzas a definir desde un mercado alcista o bajista. Aproximadamente empecé a involucrarme alrededor de 2020 o 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, no estaba muy familiarizado con esto todavía, pero ya había comenzado a aprender.

El valor y los principios del análisis de datos on-chain

Alex: Entiendo. A continuación, hablaremos sobre muchos conceptos específicos sobre análisis de datos on-chain, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que usas en tu día a día?

Colin: Ahora principalmente utilizo un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es 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 bien, pero es de unos treinta a cuarenta y tantos U al mes. También hay una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es bastante limitada. Por supuesto, además de Glassnode hay muchos otros, al final elegí este porque al principio, al filtrar e investigar, este sitio web se ajustaba más a mis necesidades.

Alex: 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 además, la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un comerciante, lo que valoras es la ayuda que brinda en la práctica de inversión. ¿Cuál es el valor central del análisis de datos on-chain en tu inversión? ¿Cuál es el principio detrás de eso? Por favor, preséntanos.

Colin: Bien. Primero hablaré del valor y los principios del análisis de datos on-chain. Estos dos los voy a combinar en una sola explicación, porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comerciando acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, la principal diferencia fundamental entre el bitcoin y ellos es que utiliza la tecnología blockchain. El valor más importante y comúnmente 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 siendo transferidos de una dirección a otra, lo cual se puede verificar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esa cadena de direcciones, eso no es importante, ya que en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia y el precio de bitcoin. Por lo tanto, normalmente, al investigar datos on-chain, observamos el panorama general del mercado, sus tendencias, el consenso y el comportamiento colectivo. Aunque no sé quién está detrás de esta o aquella dirección, puedo analizar la dirección de los fondos recopilando todas las direcciones, ver si han tomado ganancias o han cortado pérdidas, cómo están sus estados de ganancias, cómo están sus pérdidas, y en qué niveles de precios tienden a comprar grandes cantidades de bitcoin o en qué niveles no les gusta comprar bitcoin; todos esos datos son visibles. Creo que este es el mayor valor del análisis de datos on-chain de bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

Alex: Ciertamente, este punto es muy importante. Al igual que hacemos inversiones en criptomonedas, al observar acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están mirando los datos on-chain y tú no, eso equivale a que te falta una herramienta muy importante en tus inversiones.

Profundidad del análisis de datos on-chain

Alex: Cuando practiques el análisis de datos on-chain, ¿cuáles crees que podrían ser los principales desafíos y dificultades?

Colin: Creo que la pregunta está muy bien planteada y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, hay un punto que es bastante complicado en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluyéndome a mí en ese momento, porque ya lo mencioné anteriormente, es difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a consultar en persona si había cursos pagados de este tipo, pero si existieran, probablemente no me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no suelo pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y en el proceso de investigación, mi propia filosofía es aclarar la forma de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es un proceso que realmente consume mucho tiempo, porque solo al ver un indicador, te dará una fórmula de cálculo, mi idea es desentrañar qué hay detrás de esa fórmula, por qué se diseñó de esa manera. Después de entender todos estos indicadores, el siguiente paso es hacer una selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado sobre indicadores, en realidad sabrán una cosa, que la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que al interpretarlos, es muy fácil generar ruido o sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema para detectar picos, este sistema para detectar picos puede tener 10 señales del 1 al 10, supongamos que si la correlación entre la señal 1 y la 4 es demasiado alta, esto causará un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin tiene un cierto comportamiento o cambio hoy, podría hacer que las señales 1 a 4 se activen simultáneamente, esto en realidad es bastante problemático. Porque si tienen una correlación demasiado alta, esto es un fenómeno inevitable. Si hoy los 10