WEB3 Mint To Be - Análisis de datos en cadena de Bitcoin

Moderador: Alex, Socio de Investigación en Mint Ventures

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

Tiempo de grabación: 2025.2.15

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

Glassnode: una plataforma de análisis de datos en cadena muy utilizada, que requiere pago.

Precio Realizado: se calcula ponderando el precio al momento del último movimiento en cadena de Bitcoin, reflejando el costo histórico en cadena 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 (Relative unrealized profit): beneficio no realizado relativo. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de Bitcoin 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 con mayor precisión el valor a largo plazo de BTC al introducir el "peso del tiempo" 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 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, mejorado a partir del indicador CAPE de Shiller, que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

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

Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain

**Alex：**Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos on-chain, Colin. Primero, por favor, Colin, saluda a nuestra audiencia.

Colin: Hola a todos, primero gracias a Alex por la invitación. Cuando recibí esta invitación, estaba un poco sorprendido, porque soy un pequeño inversor anónimo y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, y manejo una cuenta en las redes sociales llamada Sr. Beige, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado, y conceptos de trading. Tengo tres autodefiniciones: la primera es que soy un trader impulsado por eventos, generalmente pienso en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es que soy un analista de datos on-chain, que es también el contenido que más comparto en las redes sociales; la tercera es que soy un poco conservador, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos en el mercado de valores de EE. UU. para reducir la beta de mis inversiones y así disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo cierta defensiva en mi posición total. Eso es más o menos 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, 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 me pareció que su lógica es 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 las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de manera diferente. El contenido de este episodio no se considera un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplo 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. Como mencionamos, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos?

Colin： Creo que esta pregunta debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que para cualquiera que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí, el objetivo principal debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido consistente: aprenderé lo que pueda ayudarme a obtener 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. En segundo lugar, al principio, mi contacto con los datos on-chain fue simplemente un golpe de suerte. Hace unos seis o siete años, no entendía nada, miraba aquí y allá. Mientras exploraba varios campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. También vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que empecé a estudiar e investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento que había aprendido en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, integrándolo con los datos on-chain, y luego desarrollaría algunos modelos de trading que finalmente incorporaría en mi propio sistema de trading.

Alex：¿Cuántos años has estado aprendiendo y investigando de manera más sistemática sobre el análisis de datos on-chain desde que comenzaste a hacerlo?

Colin： Creo que esto es difícil de definir, de hecho, nunca he estudiado de manera sistemática. Desde hace tiempo hasta ahora, he tenido un problema, que es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, lo noté, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe sobre esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento me estaba concentrando en estudiar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que seguí investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente he estado juntando información de aquí y allá.

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

**Colin：**Esta frontera es bastante difícil de definir, pero creo que se acerca a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, depende de si defines desde un mercado alcista o bajista. Aproximadamente comencé a involucrarme alrededor de 2020 o 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atreví, 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 de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos on-chain, incluyendo algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que utilizas a diario?

**Colin：**Ahora uso principalmente 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, cuesta alrededor de treinta y tantos U a cuarenta y tantos 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 finalmente lo elegí porque al principio, al filtrar y estudiar, este sitio web se ajustaba más a mis gustos.

**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 la inmediatez también es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, ya mencionaste que eres un trader, valoras la ayuda que brinda a la práctica de inversión. Entonces, ¿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：**Bueno. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los planeo combinar en una sola explicación, porque en realidad es bastante simple. Nuestro mercado financiero tradicional, ya sea comerciando acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, tiene una diferencia fundamental con el Bitcoin: utiliza la 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 la cadena, por ejemplo, 300 Bitcoins transferidos de una dirección a otra, lo que se puede consultar en el explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta cadena de direcciones, eso no es importante, ya que en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia y el movimiento de precios de todo el Bitcoin. Por lo tanto, normalmente cuando estudiamos los datos on-chain, observamos el panorama general del mercado, vemos su tendencia, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de los flujos de capital al agregar todas las direcciones, ver si ya han realizado ganancias o si han detenido pérdidas, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin; todos esos datos son visibles. Creo que este es el mayor valor del análisis de datos on-chain del Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

**Alex：**Es cierto que este punto es muy importante. Al igual que cuando hacemos inversiones en criptomonedas, al observar acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Justo como dijiste, los datos on-chain son transparentes, todos pueden observarlos. Si otros inversores profesionales están mirando los datos on-chain y tú no, es como si tuvieras una herramienta muy importante menos en tu inversión.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

**Alex：**Cuando te enfrentas al análisis de datos en la cadena en la práctica, ¿cuáles crees que podrían ser los principales desafíos y dificultades?

Colin： Creo que esta pregunta es muy buena y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, en el aprendizaje hay un punto que puede ser bastante difícil, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluido yo en ese momento, 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 estoy dispuesto 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 aclarar el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es un proceso que consume mucho tiempo, porque solo al ver un indicador, te proporciona una fórmula de cálculo, mi idea es desentrañar qué hay detrás de esa fórmula, por qué fue diseñada 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 saben que hay algo, y es que la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, porque es muy fácil que se genere ruido en la interpretación, o puedes sobreinterpretar. Para dar un ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos, 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, puede causar un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin hoy experimenta cierto tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que las señales del 1 al 4 se iluminen al mismo tiempo, lo cual es problemático. Porque si están demasiado correlacionadas, esto es un fenómeno inevitable. Si hoy entre 10 luces se iluminan 4, dirías que es peligroso, pero en realidad no es muy razonable, porque se iluminarían de todos modos. Si no las segmentas según su correlación, este fenómeno es muy fácil que ocurra. Después de investigar cada indicador y el principio de los datos, en realidad al mirar directamente la fórmula de cálculo, ya sé si su correlación es alta o no, y las segmentaré según su correlación. Por ejemplo, si estos 5 tienen una alta correlación, entonces los segmentaré un poco, y finalmente seleccionaré uno o dos.

Esta primera parte en realidad es fácil de entender.