WEB3 Mint To Be：Análise Profunda de Dados na Cadeia por Especialistas em Indicadores de Bitcoin

Apresentador: Parceiro de pesquisa Alex

Convidado: Colin, Trader Livre, Pesquisador de Dados na Cadeia

Gravação: 2025.2.15

O conteúdo discutido neste episódio não representa as opiniões das instituições dos convidados, e os projetos mencionados não constituem qualquer aconselhamento de investimento.

Alguns indicadores e conceitos mencionados no podcast desta edição:

Glassnode: uma plataforma de análise de dados na cadeia comumente usada, que requer pagamento.

Preço Realizado (Realized Price): calculado com base no preço ponderado no momento do último movimento na cadeia do Bitcoin, refletindo o custo histórico em cadeia do Bitcoin, adequado para avaliar o estado geral de lucro/perda do mercado.

URPD: Distribuição de preços realizada. Usado para observar a distribuição de preços dos chips BTC.

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

Cointime True Market Mean Price: um indicador de preço médio na cadeia baseado no sistema de Cointime Economics, que visa avaliar de forma mais precisa o valor a longo prazo do BTC ao introduzir o "peso do tempo" do Bitcoin. Comparado ao preço de mercado atual do BTC e ao preço de mercado realizado (Realized Price), o True Market Mean Price sob o sistema Cointime também considera o impacto do tempo, sendo adequado para o preço em grandes ciclos 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, aprimorado a partir do indicador de preço-lucro ajustado ao ciclo (CAPE) de Shiller, que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juros.

Oportunidade de aprender análise de dados na cadeia

Alex： Hoje, o convidado que temos é o trader livre e pesquisador de dados na cadeia Colin. Vamos pedir ao Colin que cumprimente nossos ouvintes.

Colin： Olá a todos, primeiro agradeço ao Alex pelo convite. Fiquei um pouco surpreso quando recebi este convite, porque sou um pequeno investidor sem nome e não tenho títulos especiais, apenas faço minhas negociações em silêncio. Meu nome é Colin, eu gerencio uma conta nas redes sociais chamada Senhor Beig, onde geralmente compartilho algumas aulas sobre dados na cadeia, análises da situação atual do mercado e algumas noções sobre negociação. Tenho três maneiras de me ver: a primeira é como um trader orientado por eventos, eu costumo pensar em estratégias de negociação orientadas por eventos; a segunda é como analista de dados na cadeia, que é também o conteúdo que compartilho principalmente nas redes sociais; a terceira é mais conservadora, eu me considero um investidor em índices, escolho alocar parte dos meus fundos no mercado de ações dos EUA, usando esses fundos para investir e reduzir a volatilidade geral da minha curva de ativos, enquanto mantenho uma certa defensividade na posição total. Isso é basicamente como me vejo.

Alex： Agradeço a apresentação do Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque vi na plataforma social a sua análise de dados na cadeia sobre Bitcoin, que foi muito inspiradora. Este é um tópico que discutimos pouco antes 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 que, hoje, tanto minha opinião quanto a do convidado são bastante subjetivas, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; pessoas diferentes 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 uma partilha e exemplos para uso pessoal, e não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu nenhum patrocínio comercial de plataformas. Vamos ao que interessa e falar sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionei antes, o Colin é um trader, então em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

Colin： Esta questão eu acho que deve ser dividida em duas partes para responder. Primeiro, eu acredito que qualquer pessoa ao meu redor que queira entrar ou já esteja no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro, utilizando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi consistente, que é aprender sobre o que pode ajudar nos meus lucros. Através dessa abordagem, eu aumento a expectativa do meu sistema de negociação como um todo; em termos simples, o que pode ganhar dinheiro, eu vou aprender. A segunda parte é que, no início, o contato com dados na cadeia foi puramente por acaso. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, olhava isso e aquilo. Ao explorar várias áreas, vi teorias de pesquisa muito interessantes que queria aprender. Naquela época, também vi acidentalmente que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados na cadeia, então comecei a aprender e a pesquisar. No final, eu combinaria o conhecimento adquirido em outras áreas, principalmente a parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, e integraria isso aos dados na cadeia para desenvolver alguns modelos de negociação, e finalmente incorporaria esses modelos ao meu próprio sistema de negociação.

Alex： Então, quanto tempo você já estudou e pesquisou de forma mais sistemática sobre análise de dados na cadeia desde que começou?

Colin: Eu acho que isso é difícil de definir, na verdade nunca estudei isso de forma sistemática. Porque desde o passado até agora, eu sempre encontrei um problema, que é o fato de que eu realmente não vi nenhum ensino sistemático. Desde que vi este campo pela primeira vez, que pode ter sido há vários anos, naquela época eu percebi, mas não fui a fundo, apenas li duas ou três artigos e soube sobre isso. Depois de um tempo, voltei a ver alguns conteúdos mais aprofundados, naquela época eu estava focado em estudar outras coisas, e voltei aqui, vi que isso era bem interessante, então continuei a pesquisar. Não houve um tempo de aprendizado sistemático, foi mais uma coleta aqui e ali.

Alex： Entendi, há quanto tempo você está aprendendo sobre dados na cadeia e aplicando isso em suas práticas de investimento reais?

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

O valor e os princípios da análise de dados na cadeia

Alex： Entendido. A seguir, vamos abordar muitos conceitos específicos sobre análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais plataformas de observação de dados na cadeia você costuma usar no dia a dia?

Colin： Eu atualmente uso principalmente um site, que é o Glassnode. Para explicar de forma simples, 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 esqueci um pouco, 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 na verdade muito limitadas. Claro que além do Glassnode, há muitos outros, mas eu escolhi este no final porque, no começo, durante a seleção e pesquisa, este site se adequou melhor ao meu gosto.

Alex： Entendi, depois de ver muitas informações do Colin, eu também me registrei na Glassnode e me tornei um membro pago. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos e, além disso, a instantaneidade também é bastante boa. Então, vamos falar sobre a segunda questão, você mencionou que é um trader, certo? O que você valoriza é a ajuda que isso traz para a prática de investimento. Então, qual é o valor central da análise de dados na cadeia em seus investimentos? Qual é o princípio por trás disso? Poderia nos apresentar um pouco?

Colin： Ok. Primeiro, vou falar sobre o valor e o princípio da análise de dados na cadeia. Eu pretendo combinar esses dois tópicos, porque na verdade são bem simples. Nos nossos mercados financeiros tradicionais, seja negociando ações, futuros, opções de títulos, até mesmo imóveis, ou algumas commodities, a principal diferença entre o Bitcoin e eles é que o Bitcoin utiliza a tecnologia de blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é sua transparência. Todas as informações sobre a transferência de Bitcoin são públicas e transparentes, portanto você pode ver diretamente na cadeia, por exemplo, 300 Bitcoins sendo transferidos de um endereço para outro, o que pode ser verificado em um explorador de blockchain. Embora eu não consiga saber quem está por trás dessa sequência de endereços, isso não é importante, porque na verdade nenhum indivíduo pode influenciar a tendência e o preço do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, quando estudamos dados na cadeia, olhamos para o todo do mercado, observamos suas tendências, a concordância e o comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás de um endereço ou outro, posso analisar o fluxo de chips agregando todos os endereços, vendo se eles já realizaram lucros ou se estão em stop loss, como está a situação dos lucros e das perdas, onde eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou onde eles não gostam de comprar Bitcoin, esses dados são realmente visíveis. Isso é o que eu considero o maior valor da análise de dados na cadeia do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, porque os outros mercados não conseguem fazer isso.

Alex： De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, também precisamos analisar os fundamentos, assim como fazemos com ações ou outros produtos. Como você acaba de mencionar, os dados na cadeia são transparentes, e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados na cadeia e você não, isso é equivalente a ter uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

Dificuldades na análise de dados na cadeia

Alex： Quando você está praticando a análise de dados na cadeia, quais você acha que são os principais desafios e dificuldades?

Colin： Eu acho que esta questão foi muito bem colocada, e eu pretendo responder em duas partes. A primeira parte é relativamente fácil de resolver, e está relacionada a um ponto que pode ser difícil no aprendizado, que é o conhecimento básico. Para a maioria das pessoas, incluindo eu mesmo na época, como mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não procurei offline se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque até agora, eu realmente não sou do tipo que paga por cursos. Eu nunca tive contato com cursos de ensino sistemático, então, na verdade, todo o conteúdo precisa ser explorado e descoberto por conta própria. Existem muitos tipos de dados na cadeia, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender o método de cálculo e os princípios por trás de cada indicador que eu vejo. Isso, na verdade, é um processo que consome muito tempo, porque você vê um determinado indicador que fornece uma fórmula de cálculo, e minha ideia é investigar o que está realmente por trás dessa fórmula, por que ela foi projetada dessa forma. Depois de entender esses indicadores, a próxima coisa a fazer é a seleção. Se alguém tem experiência no desenvolvimento de estratégias quantitativas ou já estudou indicadores, na verdade, saberá que muitos indicadores têm uma correlação muito alta. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que, na interpretação, é muito fácil gerar ruídos, ou você pode superinterpretar. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema de saída do topo, e esse sistema de saída do topo pode ter de 1 a 10 sinais. Se a correlação entre os sinais de 1 a 4 for muito alta, isso causará um problema. Por exemplo, se o preço do Bitcoin hoje apresenta algum tipo de comportamento ou mudança, isso pode fazer com que os sinais de 1 a 4 acendam simultaneamente, o que é realmente problemático. Porque se a correlação entre eles for muito alta, isso é um fenômeno inevitável. Se hoje, entre os 10 sinais, 4 estiverem acesos, e você disser que isso é perigoso, isso na verdade não faz muito sentido, porque era de se esperar que acendessem. Se você não segmentá-los com base na correlação, esse fenômeno é muito fácil de acontecer. Após estudar os princípios de cada indicador e dado, eu posso ver diretamente a fórmula de cálculo para saber quão alta é a correlação, e eu a segmento com base na correlação. Por exemplo, se esses 5 têm uma correlação muito alta, eu vou segmentá-los um pouco e, finalmente, escolher um ou dois.

Esta primeira