WEB3 Mint To Be podcast - Análisis de datos on-chain y inversión en Bitcoin

Presentador: Alex

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

Hora de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos, investigando la realidad y buscando consenso en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos una visión que penetra en los eventos en sí, e introducimos diversas perspectivas de pensamiento.

Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa la opinión de las instituciones a las que pertenecen nuestros invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.

Alex: Este episodio es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de meme anteriormente. 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, indicadores clave, y aprender su metodología. En el programa de hoy, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores, y listaremos estos conceptos al principio de la versión escrita para facilitar la comprensión de todos.

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

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

Precio Realizado (: calculado en función del 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 tokens de BTC.

RUP)Beneficio no realizado relativo(: Beneficio no realizado relativo. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los tenedores de Bitcoin en el mercado 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, que tiene como objetivo 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 realizado )Realized Price(, el True Market Mean Price bajo el sistema Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para el precio en grandes ciclos 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 atracción de las acciones en relación con otros activos, se deriva del indicador de Shiller P/E )CAPE( y considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

) Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain

Alex: Hoy tenemos como invitado al comerciante libre y investigador de datos on-chain Colin, primero por favor 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 minorista sin nombre y no tengo un título especial, simplemente estoy haciendo mis operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, administro una cuenta en Twitter llamada señor Beig, 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 un poco más conservadora, me autodenomino inversor en índices, elijo asignar parte de mi capital al mercado de acciones de EE. UU., utilizando esta parte del capital para invertir y reducir la volatilidad general de mi curva de activos, al mismo tiempo que mantengo cierta defensividad en mi posición total. Eso es más o menos cómo me defino.

Alex: Gracias por la presentación de Colin. Lo invité a participar en el programa porque vi en Twitter su análisis de datos on-chain sobre Bitcoin, que fue muy inspirador. Este es un tema del que hemos hablado poco antes, y también es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y pensé que la lógica era clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Debo recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte sesgo subjetivo, y la información y opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de manera diferente. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplos para uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Hablando de Colin, que es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y 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 cualquier persona que quiera entrar o ya ha entrado en el mercado financiero, incluyéndome a mí, su principal objetivo debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar su calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido muy coherente: aprendo lo que puede ayudar a mis ganancias. 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. La segunda parte, al principio, el contacto con los datos on-chain fue puramente accidental. Hace unos seis o siete años, no entendía en absoluto; miraba esto, miraba aquello. Al explorar 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 etapas posteriores, combinaría el conocimiento adquirido en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, y lo integraría en los datos on-chain para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente incorporaría esos modelos en mi propio sistema de trading.

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

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he aprendido de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he tenido un problema, que es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, puede que hayan pasado varios años, en ese momento me di cuenta, pero no profundicé en la investigación, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento me estaba enfocando en investigar otras cosas, volví aquí y vi que esto era bastante interesante, así que seguí investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, solo he ido juntando información.

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 algo difícil de definir, pero creo que se acerca al ciclo de dos rondas de Bitcoin... aunque no se puede considerar dos rondas, depende de si comienzas a definir desde un mercado alcista o bajista. Más o menos comencé a involucrarme alrededor de 2020 o 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, ya que no estaba muy familiarizado con esto, pero ya había comenzado a aprender.

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

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

Colin: Principalmente uso un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es de pago. Hay dos niveles de suscripción, 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 30 a 40 U al mes. También hay una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es realmente muy limitada. Por supuesto, además de Glassnode hay muchos otros, pero al final elegí este porque al principio, durante la selección e investigación, este sitio web se ajustaba mejor a mis necesidades.

Alex: Entiendo, después de ver mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en miembro de pago. Realmente siento que sus datos son muy ricos, además la inmediatez también es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, como mencionaste que eres un trader, lo que valoras es su ayuda 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, preséntanoslo.

Colin: Está bien. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Tengo la intención de combinarlos, 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 más frecuentemente mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de estos Bitcoins es pública y transparente, así que puedes ver directamente en la cadena que, por ejemplo, 300 Bitcoins se transfirieron de una dirección a otra, lo cual se puede consultar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta serie de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia y el movimiento de precios de todo Bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando estudiamos datos on-chain, observamos el panorama general del mercado, vemos su tendencia, el consenso del grupo y el comportamiento. Aunque no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar el flujo de estos activos recopilando todas las direcciones, ver si ya han realizado beneficios o han establecido pérdidas, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, en qué precios tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoins o en qué precios no les gusta comprar Bitcoins; todos estos datos son visibles. 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 nosotros 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, todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están revisando los datos on-chain y tú no lo haces, es equivalente a que en tus inversiones te falte una herramienta muy importante en comparación con los demás.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex: Cuando estés realizando análisis de datos en la cadena, ¿cuáles crees que podrían ser los principales puntos difíciles y desafíos?

Colin: Creo que esta pregunta está muy bien planteada, y tengo la intención de responderla en dos partes. Primero, la primera parte es relativamente fácil de resolver, pero hay un punto que puede ser bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluida yo en ese momento, como mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no he preguntado en persona si hay cursos de pago de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora en mi experiencia de trading, en realidad no gastaría dinero en comprar algunos cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que, en realidad, todo el contenido tiene que ser descubierto y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos en cadena, y en el proceso de investigación, mi propia filosofía es entender el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. En realidad, este es un proceso que lleva mucho tiempo, porque simplemente ver un indicador te dará una fórmula de cálculo, mi idea es tratar de deducir qué hay detrás de esa fórmula de cálculo, por qué se diseñó de esa manera. Una vez que entiendo estos indicadores, tengo que hacer una segunda cosa llamada filtrado. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores, en realidad sabrán una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que en la interpretación es muy fácil generar ruido o sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de picos, este sistema de escape de picos puede tener 10 señales del número 1 al 10, supongamos que si la correlación entre el número 1 y el número 4 es demasiado alta, eso podría causar un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin se comporta de alguna manera o cambia, podría hacer que las señales del número 1 al 4 se enciendan al mismo tiempo, lo cual es realmente muy confuso.