O caminho de investimento dos pesquisadores de dados na cadeia

Moderador: AlexMint Ventures Partner de Pesquisa

Convidado: Colin Trader Livre Pesquisador de Dados na cadeia

Data de gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, questionamos continuamente e pensamos profundamente, esclarecendo os fatos, explorando a realidade e buscando consenso no mundo WEB3. Ajudamos a esclarecer a lógica por trás dos tópicos quentes, oferecendo uma visão que penetra nos próprios eventos e introduzindo diversas perspectivas de pensamento.

Declaração: O conteúdo que discutimos neste episódio do podcast não representa a opinião das instituições dos convidados, e os projetos mencionados não constituem qualquer conselho de investimento.

**Alex：**Este episódio é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre trilhos ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas periódicas, como falámos anteriormente sobre memes. Mas hoje vamos discutir a análise de dados na cadeia, especialmente a análise de dados na cadeia do BTC. Vamos examinar de perto seu princípio de funcionamento, indicadores-chave e aprender sua metodologia. No programa de hoje, mencionaremos muitos conceitos sobre indicadores, listando esses conceitos no início da versão escrita para facilitar a compreensão de todos.

Alguns indicadores e conceitos de dados mencionados no episódio:

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

Preço Realizado: calculado com base no preço ponderado no momento do último movimento na cadeia do Bitcoin, refletindo o custo histórico na cadeia do Bitcoin, adequado para avaliar o estado geral de lucro/prejuízo 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 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 de longo prazo do BTC ao introduzir o "peso do tempo" do Bitcoin. Em comparação com o preço de mercado atual do BTC e o 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 ciclos longos do BTC.

Shiller ECY: um indicador de avaliação proposto pelo Prémio Nobel da Economia Robert Shiller, utilizado para avaliar o potencial de retorno a longo prazo do mercado de ações e medir a atratividade das ações em relação a outros ativos, melhorado a partir do indicador de preço-lucro de Shiller (CAPE), que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juro.

Oportunidade de aprender análise de dados na cadeia

**Alex：**Hoje convidamos o trader livre e pesquisador de dados na cadeia Colin, vamos pedir ao Colin para cumprimentar nossos ouvintes.

**Colin：**Olá a todos, primeiro agradeço ao Alex pelo convite. Quando recebi este convite, fiquei um pouco surpreso, pois sou um pequeno investidor anônimo e não tenho títulos especiais, apenas faço minhas operações silenciosamente. Meu nome é Colin, e eu administro uma conta nas redes sociais chamada Senhor Beggar, onde costumo compartilhar ensinamentos sobre dados na cadeia, análises sobre a situação atual do mercado e alguns conceitos de negociação. Eu me vejo em três papéis: primeiro, como um trader orientado por eventos, em que costumo pensar em estratégias de negociação baseadas em eventos; segundo, como um analista de dados na cadeia, que é uma parte do conteúdo que costumo compartilhar online; terceiro, sou um pouco mais conservador e me considero um investidor em índices, onde escolho alocar parte do meu capital em grandes ações dos EUA, utilizando esses fundos para reduzir a volatilidade geral da minha curva de ativos, mantendo uma certa defensividade em toda a minha posição. Esses são, em resumo, os papéis que eu vejo para mim mesmo.

Alex： Obrigado pela apresentação, Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque vi suas análises de dados na cadeia sobre Bitcoin na internet, e achei muito inspirador. Este é um tópico que discutimos pouco anteriormente, e também é uma parte que falta na minha própria área. Li a série de artigos que ele escreveu e achei a lógica clara e substancial, então o convidei. É importante lembrar que hoje, tanto eu quanto os convidados temos opiniões muito subjetivas, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; pessoas diferentes podem ter interpretações diferentes dos mesmos dados e indicadores. O conteúdo deste episódio não deve ser considerado como qualquer tipo de aconselhamento de investimento. O programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como uma partilha pessoal e exemplos, não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos ao assunto principal e falar sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionado, Colin é um trader, em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

**Colin：**Eu acho que essa questão deve ser dividida em duas partes. Primeiro, acredito que, independentemente de quem esteja ao meu redor, qualquer pessoa que queira entrar ou já tenha entrado no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro e usar os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi a mesma: aprender tudo que pode ajudar nos meus lucros. Através desse método, aumento a expectativa do meu sistema de negociação. Simplificando, aprendo tudo que pode gerar lucro. A segunda parte é que, no início, a interação com dados na cadeia foi um mero acaso. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, apenas olhava isto e aquilo. Enquanto explorava várias áreas, encontrei teorias de pesquisa que achei interessantes e queria aprender. Naquela época, também vi por acaso que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados na cadeia, e comecei a estudar e pesquisar. Na fase posterior, combinei o conhecimento adquirido em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, com dados na cadeia, e desenvolvi alguns modelos de negociação, que finalmente integrei ao meu próprio sistema de negociação.

**Alex：**Então, quantos anos você já teve de aprendizado e pesquisa sistemática sobre a análise de dados na cadeia desde que começou a se envolver com isso até agora?

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

**Alex：**Entendido, quanto tempo já passou desde que você começou a aprender sobre dados na cadeia até aplicá-los na sua prática de investimento real?

Colin: Esta fronteira é um pouco difícil de definir, mas acho que se aproxima de dois ciclos de Bitcoin... não se pode considerar dois ciclos, depende de onde você começa a definir, se é de um mercado em alta ou em baixa. Comecei a entrar em contacto por volta de 2020, 2019, mas naquela época não havia aplicações práticas, porque eu não tinha coragem, ainda não estava muito familiarizado com isso, mas já comecei a aprender.

O valor e os princípios da análise de dados na cadeia

**Alex：**Entendido. A seguir, vamos falar sobre muitos conceitos específicos relacionados à análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais plataformas de observação de dados na cadeia você costuma usar diariamente?

**Colin：**Agora eu uso principalmente um site, que é o Glassnode. Para resumir, ele é pago. Há dois níveis de pagamento, um é a versão profissional que é bem cara, eu lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu meio que esqueci, mas é cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também há uma versão gratuita, mas a informação disponível na versão gratuita é realmente muito limitada. Claro que além do Glassnode, há muitos outros, mas eu acabei escolhendo este porque, no início, durante a seleção e pesquisa, este site se encaixava melhor no que eu procurava.

Alex: Entendi, depois de ver muitas informações do Colin, eu também me registrei no Glassnode e me tornei um membro pago. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos, além disso, a instantaneidade também é boa. Então, vamos falar sobre a segunda questão, você mencionou que é um trader, e o que você valoriza é a ajuda que isso oferece na prática de investimento. Qual é o valor central da análise de dados na cadeia em seus investimentos? Qual é o princípio por trás disso? Por favor, nos apresente.

**Colin：**Tudo bem. Primeiro, vou falar sobre o primeiro ponto, que é o valor e os princípios da análise de dados na cadeia. Pretendo juntar esses dois, porque na verdade é bastante simples. Nos nossos mercados financeiros tradicionais, seja negociando ações, futuros, opções de títulos, até mesmo imóveis, ou algumas commodities, a principal diferença em relação ao Bitcoin é que ele utiliza a tecnologia blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é a sua transparência. Todas as informações sobre a transferência de Bitcoin são públicas e transparentes, então 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 desse conjunto de endereços, isso não é importante, porque na verdade nenhum indivíduo pode influenciar o preço ou a tendência geral do Bitcoin. Portanto, geralmente, quando estudamos dados na cadeia, analisamos o todo do mercado, observamos suas tendências, o consenso e o comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás deste ou daquele endereço, posso analisar o fluxo de fichas agregando todos os endereços, ver se eles já realizaram lucros ou se estão em stop-loss, como está a sua situação de lucro, como está a sua situação de perda, quais preços eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou em quais preços eles preferem não comprar Bitcoin, todos esses dados na verdade são visíveis. Este é, na minha opinião, o maior valor da análise de dados na cadeia do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, porque outros mercados não conseguem fazer isso.

Alex: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, devemos analisar os fundamentos da mesma forma que fazemos com ações ou outros produtos. Como você acabou de dizer, os dados na cadeia são transparentes e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados na cadeia e você não está, é como se você tivesse uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

Análise de dados na cadeia: dificuldades

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

Colin: Eu acho que a pergunta foi muito bem feita, e eu pretendo dividi-la em duas partes para responder. Primeiro, a primeira parte é relativamente fácil de resolver, que é um ponto mais difícil no aprendizado, que são os conhecimentos básicos. Para a maioria das pessoas, incluindo eu na época, porque já mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não fui perguntar pessoalmente se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu também provavelmente não teria coragem de comprar, porque desde que comecei a negociar, na verdade, eu não sou muito propenso a pagar por cursos. Eu não tive contato com nenhum curso de ensino sistemático, então, na verdade, todo o conteúdo precisa ser descoberto e explorado por conta própria. Existem muitos tipos de dados na cadeia, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender todos os cálculos e princípios por trás de cada indicador que eu já vi. Isso, na verdade, é um processo que consome muito tempo, porque você vê apenas um indicador, ele te dá uma fórmula de cálculo, e minha ideia é investigar o que essa fórmula realmente significa e por que ela foi projetada dessa forma. Depois de compreender todos esses indicadores, a próxima coisa a fazer é chamada de filtragem. Se houver pessoas com experiência em desenvolvimento de estratégias quantitativas ou que tenham estudado indicadores, na verdade, elas saberão que muitos indicadores têm uma correlação muito alta. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que, ao interpretar, você pode facilmente gerar ruído ou superinterpretar. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema de fuga de topos, este sistema de fuga de topos pode ter 10 sinais do número 1 ao 10, suponha que a correlação entre os números 1 a 4 seja muito alta, isso pode causar...