WEB3 Mint To Be：Profundidad del análisis de datos on-chain por expertos en indicadores de Bitcoin

Presentador: Socio de investigación Alex

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

Fecha de grabación: 2025.2.15

El contenido discutido en este programa no representa la opinión de las instituciones a las que pertenecen los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.

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

Glassnode: una plataforma de análisis de datos on-chain comúnmente utilizada, requiere pago.

Precio Realizado: Calculado en base al precio ponderado en el 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 en relación con el valor total de mercado.

Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio promedio en cadena basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para evaluar de manera más precisa el valor a largo plazo del BTC al introducir el "peso del tiempo" de Bitcoin. En comparación con el precio de mercado actual del 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 grandes ciclos del BTC.

Shiller ECY: un indicador de valoración propuesto por el 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. Se deriva del indicador CAPE de Shiller, que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

Oportunidad de aprender análisis de datos on-chain

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

Colin： Hola a todos, primero agradezco la invitación de Alex. Cuando recibí esta invitación, me sorprendió un poco, porque soy un pequeño inversor desconocido y no tengo títulos especiales, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Me llamo Colin y manejo una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beige, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo aproximadamente tres definiciones sobre mí mismo: la primera es que soy un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading impulsadas por eventos; la segunda es que soy un analista de datos on-chain, esta parte es también el contenido que principalmente comparto en las redes sociales; la tercera es que soy bastante conservador, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos a grandes acciones en EE.UU., y a través de estos fondos, invierto para reducir el Beta y disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo cierta defensiva en mi posición total. Eso es aproximadamente cómo me defino.

Alex： Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque vi en las redes sociales su 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 me falta en mi propio ámbito. Leí su serie de artículos y creo que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Debo recordarles que hoy, tanto yo como el invitado, tenemos opiniones muy subjetivas, y la información y los puntos de vista pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden tener diferentes interpretaciones de los mismos datos y métricas. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos solo como un intercambio y ejemplos para uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Vamos al grano y hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Mencionamos que Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a contactar y aprender sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos?

Colin： Creo que esta pregunta debería dividirse en dos partes para responderla. Primero, creo que cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluida yo misma, debe tener como objetivo principal ganar dinero y utilizar las ganancias para mejorar su calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido muy consistente: aprendo lo que puede ayudarme a obtener ganancias. A través de este enfoque, aumento el valor esperado de mi sistema de trading; en términos simples, aprendo lo que puede generar dinero. La segunda parte, al principio, el contacto con datos on-chain fue pura casualidad. Hace unos seis o siete años, no tenía idea; miraba aquí y allá. Mientras exploraba diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender; en ese momento, también vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combinaría los conocimientos adquiridos en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, y los integraría en datos on-chain para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente incorporaría estos modelos en mi propio sistema de trading.

Alex： Entonces, ¿cuántos años has estado estudiando y investigando de manera más sistemática desde que comenzaste a trabajar con análisis de datos on-chain?

Colin： Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he aprendido de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he encontrado un problema, que es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, quizás hace varios años, me di cuenta de ello en ese momento, pero no profundicé en el estudio, solo leí dos o tres artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado en investigar otras cosas, volví aquí y vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente juntando aquí y allá.

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

Colin： Este límite es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, hay que ver desde qué mercado se empieza a definir, ya sea 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 este tema, pero ya había comenzado a aprender.

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

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

Colin： Actualmente, uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Primero, hablemos brevemente de ello, 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 lo olvidé un poco, cuesta alrededor de unos 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 e investigación, este sitio se ajustaba mejor a mis preferencias.

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, además de que la inmediatez también es bastante buena. Entonces, hablemos del segundo problema, mencionaste que eres un trader, valoras la ayuda que brinda a la práctica de inversión. ¿Cuál es el valor central del análisis de datos on-chain en tu inversión? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, preséntanos un poco.

Colin: Bien. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los pienso combinar 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, Bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos, que es que utiliza tecnología blockchain. El valor más importante y comúnmente mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de estos Bitcoins es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en on-chain, 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 cadena de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en el movimiento de precios de Bitcoin y su tendencia. Así que, normalmente, cuando investigamos datos on-chain, observamos el conjunto del mercado, sus tendencias, el consenso y comportamiento del grupo. A pesar de que no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de los fondos al agregar todas las direcciones, ver si ya han tomado ganancias o han cortado pérdidas, cómo es su situación de ganancias y pérdidas, y en qué niveles de precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué niveles no les gusta comprar Bitcoin. Estos datos en realidad son visibles. Este es, en mi opinión, 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, esto es muy importante. Al igual que en nuestra inversión en criptomonedas, al mirar acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Como acabas de decir, los datos on-chain son transparentes, todos pueden observarlos. Si otros inversores profesionales están mirando los datos on-chain y tú no lo haces, es como si tuvieras una herramienta muy importante menos en tus inversiones.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex: Cuando te enfrentas a un análisis de datos on-chain en la práctica, ¿cuáles crees que son los principales desafíos y dificultades que podrías encontrar?

Colin: Creo que esta pregunta está muy bien planteada, y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y es un punto que puede ser difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluyéndome a mí en ese entonces, como mencioné antes, es difícil encontrar una enseñanza verdaderamente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos de pago de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no soy muy propenso a 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 filosofía es entender el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es realmente un proceso que consume mucho tiempo, porque solo ver un indicador te dará una fórmula de cálculo, y mi idea es analizar qué hay detrás de esa fórmula, por qué está diseñada de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, hay una segunda cosa que hay que hacer, que se llama selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores, en realidad sabrán algo, y es que la correlación de muchos indicadores es muy alta. 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 de escape, este sistema de escape puede tener 10 señales, del 1 al 10. Supongamos que si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, esto creará un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin hoy experimenta algún tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que las señales del 1 al 4 se iluminen al mismo tiempo, lo cual es realmente problemático. Porque si su correlación es demasiado alta, esto es un fenómeno inevitable. Si hoy hay 10 luces y se iluminan 4, podrías decir que es peligroso, pero en realidad no es muy razonable, porque es normal que se iluminen. Si no cortas estas señales según la correlación, este fenómeno es muy fácil de que ocurra. Después de investigar los principios de cada indicador y dato, en realidad puedo ver directamente la fórmula de cálculo y saber si su correlación es alta o no; las corto según la correlación. Por ejemplo, si estos 5 tienen una alta correlación, entonces los corto un poco y elijo uno o dos al final.

Esta primera