Análisis de datos on-chain de BTC: ¿Este ciclo ha alcanzado su punto máximo?

BTC actualmente se encuentra en condiciones de formar un pico. Este artículo es un podcast producido por Mint Ventures y retransmitido por Foresight News. (Antecedentes: el fondo de encriptación registra su primera salida neta en 19 semanas, ¿BTC regresará al nivel de soporte de $92,000?) (Contexto: las altcoins han perdido $234 billion en capitalización de mercado en las últimas 2 semanas, 'la peor pérdida en la historia' según Glassnode: ya está en un mercado bajista). Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be iniciado por Mint Ventures. Aquí continuamos cuestionando y reflexionando en la profundidad del mundo WEB3, aclarando hechos, explorando la realidad y buscando Consenso en el mundo WEB3. Clarificamos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos información penetrante más allá de los eventos en sí, e introducimos diversos puntos de vista. Alex: Este episodio es un poco especial, ya que anteriormente discutimos mucho sobre temas específicos o proyectos, y también intercambiamos algunas narrativas periódicas, como lo hicimos anteriormente con los MEME. Pero hoy vamos a hablar sobre el análisis de datos on-chain, especialmente el análisis de datos on-chain de BTC. Examinaremos de cerca su funcionamiento, indicadores clave y aprenderemos su metodología. En este episodio, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores, enumerándolos al principio en formato de texto para facilitar la comprensión. Algunos datos e indicadores mencionados en este podcast: Glassnode: una plataforma común de análisis de datos on-chain que requiere pago. Precio Realizado (Realized Price): calculado ponderando el precio de la última transferencia on-chain de BTC, refleja el costo histórico on-chain de BTC, adecuado para evaluar el estado general de ganancias/pérdidas del mercado. URPD: Distribución de precios realizados. Utilizado para observar la distribución de precios de las fichas de BTC. RUP (Beneficio no realizado relativo): mide la proporción de beneficios no realizados de todos los poseedores de fichas en relación con la capitalización de mercado total en el mercado de BTC. Precio Medio Verdadero del Mercado Verdadero de Cointime: un indicador de precios medios on-chain basado en el sistema económico de Cointime, diseñado para evaluar con mayor precisión el valor a largo plazo de BTC introduciendo el 'peso del tiempo' de BTC, teniendo en cuenta el efecto del tiempo en comparación con el precio actual del mercado y el precio realizado, el Precio Medio Verdadero del Mercado Verdadero de Cointime considera el efecto del tiempo, adecuado para los precios a largo plazo de BTC en los grandes ciclos. 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 y mejorado del índice CAPE de Shiller, considera principalmente el impacto del entorno de Tasa de interés. Oportunidades para aprender el análisis de datos on-chain Alex: Hoy tenemos como invitado a Colin, un trader independiente e investigador de datos on-chain. Colin, ¿podrías saludar a nuestros oyentes? Colin: Hola a todos, primero gracias a Alex por la invitación. Cuando recibí esta invitación, me sorprendí un poco, ya que soy un inversor minorista anónimo y no tengo títulos especiales, simplemente hago mis operaciones en silencio. Mi nombre es Colin y administro una cuenta llamada Mr. Beck en Twitter, donde suelo compartir tutoriales sobre datos on-chain, análisis del mercado actual y conceptos de trading. Mi posición se puede resumir en tres aspectos: primero, soy un trader impulsado por eventos, suelo considerar estrategias de trading basadas en eventos; segundo, soy un analista de datos on-chain, que es lo que principalmente comparto en Twitter; tercero, de forma más conservadora, me considero un inversor índice, elijo asignar parte de mi capital en el mercado de valores estadounidense, invirtiendo en activos Beta para mantener la fluctuación general de mi cartera y al mismo tiempo mantener una defensa razonable en la posición general. Esa es más o menos mi posición. Alex: Gracias Colin por la presentación. Lo invité al programa porque vi en Twitter su análisis de datos on-chain de BTC, que me pareció muy inspirador. Es un tema del que hemos hablado menos anteriormente y es una parte que falta en mi zona de conocimiento. Leí su serie de artículos y encontré que la lógica era clara y sustantiva, por lo que decidí invitarlo. Quiero recordarles que tanto yo como los invitados tenemos puntos de vista muy subjetivos en el programa, y la información y opiniones pueden cambiar en el futuro, diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de manera diferente. Este contenido no debe tomarse como asesoramiento de inversión. El programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo para compartir y ejemplificar su uso personal, no como recomendación comercial. El programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Sigamos adelante y hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos de encriptación. Como mencionaste Colin, eres un trader, ¿en qué momento comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos on-chain de activos de encriptación? Colin: Creo que esta pregunta debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquiera que quiera ingresar o ya esté en los mercados financieros, incluido yo mismo, tiene como principal objetivo ganar dinero y mejorar su calidad de vida utilizando las ganancias. Entonces, mi filosofía siempre ha sido muy consistente: aprendo lo que sea que pueda ayudar a mis ganancias, yendo hacia eso. Mejorando así el valor esperado de mi sistema de trading en general, en pocas palabras, si algo puede generar ganancias, entonces aprendo sobre eso. En segundo lugar, el contacto inicial con los datos on-chain fue completamente fortuito. Aproximadamente hace seis o siete años, en ese momento no entendía nada, solo echaba un vistazo aquí y allá. Mientras exploraba diferentes áreas, encontré teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. En ese momento, de manera inadvertida, vi que BTC tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender y estudiar. A medida que avanzaba, combinaba el conocimiento adquirido en otras áreas, especialmente en el desarrollo de trading cuantitativo, lo fusionaba con los datos on-chain y desarrollaba algunos modelos de trading, para finalmente integrar estos modelos en mi propio sistema de trading. Alex: Entonces, desde que comenzaste a aprender sobre los datos on-chain hasta ahora, ¿cuántos años aproximadamente has estado estudiando y investigando de manera sistemática? Colin: Creo que es difícil definirlo, en realidad nunca he aprendido de manera sistemática. Porque desde entonces hasta ahora, me he encontrado con un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que descubrí por primera vez este campo, probablemente hace varios años, en ese momento me di cuenta, pero no profundicé en la investigación, solo leí un par de artículos y entendí un poco sobre esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba enfocado en estudiar otras cosas, luego regresé y encontré esto bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un período de aprendizaje sistemático, más bien ha sido un proceso de aprendizaje disperso. Alex: Entiendo. Entonces, desde que empezaste a aprender sobre los datos on-chain hasta aplicarlos en tus operaciones de inversión reales, ¿cuánto tiempo ha pasado aproximadamente? Colin: Es difícil establecer un límite, pero creo que ha sido cerca de dos ciclos de BTC... No se puede calcular...