La forma de invertir de los investigadores de datos on-chain

Presentador: Socio de investigación en AlexMint Ventures

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

Hora de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y pensando en profundidad, aclarando hechos en el mundo de WEB3, explorando realidades y buscando consensos. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos percepciones que penetran en los eventos mismos e introducimos perspectivas diversas.

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 tipo de consejo de inversión.

**Alex：**Este programa es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre ciertas pistas o proyectos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como la vez que hablamos sobre meme. Pero hoy vamos a hablar sobre 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 y conceptos mencionados en este episodio del podcast:

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

Precio Realizado: Se calcula ponderando el precio en el momento del último movimiento on-chain de Bitcoin, reflejando el costo histórico en 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 (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 de manera más precisa 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 ciclos largos de 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 atractivo de las acciones en comparación con otros activos, mejorado a partir del indicador de precio-beneficio de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain

**Alex：**Hoy nuestro invitado es el trader independiente y investigador de datos on-chain Colin, primero que nada, Colin, saluda a nuestros oyentes.

Colin: Hola a todos, primero agradezco la invitación de Alex. Cuando recibí esta invitación, me sorprendió un poco, porque soy un pequeño inversionista anónimo y no tengo un título especial, solo estoy haciendo mis operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, y manejo una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beg. Normalmente 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 la parte que principalmente comparto en línea; la tercera es más conservadora, me considero un inversionista en índices, elijo asignar parte de mis fondos al mercado de valores de EE. UU. para reducir la Beta de mis inversiones y disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, al mismo tiempo que mantengo cierta defensividad en mi posición global. Eso es aproximadamente cómo me veo a mí mismo.

Alex： Gracias a Colin por su autointroducción. Lo invité a participar en el programa porque vi en línea su análisis de datos en cadena 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 segmento. Leí su serie de artículos y encontré su lógica clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Me gustaría 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 tener distintas interpretaciones de los mismos datos e indicadores. El contenido de este episodio no debe tomarse como un consejo de inversión. El 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. Entramos en el tema principal, hablemos sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un comerciante, ¿en qué circunstancias comenzaste a contactar y aprender sobre el análisis de datos en cadena 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 mismo, el principal objetivo debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido consistente: aprendo lo que puede ayudarme a obtener ganancias. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading; en pocas palabras, aprendo lo que puede generar dinero. La segunda parte es que, al principio, el contacto con los datos on-chain fue pura casualidad. Hace unos seis o siete años, no entendía nada; miraba esto y aquello. Mientras exploraba diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. También, por casualidad, vi que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combiné los conocimientos adquiridos en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, integrándolos con los datos on-chain, y luego desarrollé algunos modelos de trading que finalmente incorporé a mi propio sistema de trading.

Alex: Entonces, ¿cuántos años has estado aprendiendo y estudiando sistemáticamente el análisis de datos on-chain desde que comenzaste a involucrarte en ello?

Colin： Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he aprendido de manera sistemática. Desde hace tiempo, me he encontrado con un problema, y es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, probablemente hace varios años, me di cuenta de ello, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento me estaba enfocando en investigar otras cosas, luego 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, entonces ¿cuánto tiempo ha pasado desde que empezaste a aprender sobre datos on-chain hasta aplicarlos en tus inversiones reales?

Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca a los ciclos de dos rondas de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos rondas, depende de si comienzas a definir desde un mercado alcista o bajista. Más o menos empecé a involucrarme alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas porque no me atrevía, aún 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, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que usas normalmente?

Colin： Actualmente 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 muy bien, pero es de unos 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 poca. Por supuesto, además de Glassnode hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio web se ajustaba más 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 y, además, la inmediatez es bastante buena. Hablemos de la segunda pregunta, justo mencionaste que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en 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：**Bien. Primero hablaré de lo primero, que es el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los voy a 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, la principal diferencia entre Bitcoin y ellos es que utiliza tecnología de blockchain. El valor más importante y comúnmente mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de Bitcoin es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, que 300 Bitcoin 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 cadena de direcciones, eso no es importante, porque en realidad no hay un solo individuo que pueda influir en la tendencia y el precio de Bitcoin. Por lo tanto, normalmente cuando investigamos datos on-chain, observamos el mercado en su totalidad, estamos mirando su tendencia, el consenso y el comportamiento del grupo. Incluso si no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de sus chips a través de la recopilación de todas las direcciones, ver si ya han realizado ganancias o pérdidas, cómo están sus estados de ganancia, cómo están sus estados de pérdida, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin; todos estos datos 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: Sin duda, este punto es muy importante. Al igual que hacemos inversiones en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos de la misma manera que lo hacemos con acciones u otros productos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están analizando los datos on-chain y tú no lo haces, eso significa que te falta una herramienta muy importante en tus inversiones.

dificultad del análisis de datos on-chain

Alex： Cuando vas a hacer análisis de datos on-chain 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, ya que hay un punto que es bastante difícil en el aprendizaje, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluida yo en ese momento, como mencioné antes, es difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos pagos de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora en mis transacciones, en realidad no suelo pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que realmente todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es entender el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es un proceso que realmente consume mucho tiempo, porque solo al ver un indicador, te da una fórmula de cálculo, y mi idea es desentrañar qué se está pensando detrás de esa fórmula de cálculo y por qué se diseñó de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, hay una segunda cosa que hacer llamada filtrado. Aquellos que tienen experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o han investigado sobre indicadores saben que hay una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, es decir, que es muy fácil generar ruido en la interpretación o que puedes sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema para salir en la cima, este sistema para salir podría tener 10 señales del número 1 al 10. Supongamos que si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, podría causar...