Aplicación del análisis de datos on-chain en la inversión en Bitcoin

Presentador: Alex socio de investigación

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

Hora de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Nuestro objetivo es desentrañar la lógica detrás de los temas candentes, proporcionar una visión que atraviese los mismos eventos e introducir diversas perspectivas de pensamiento.

Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones 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 antes hemos discutido muchos temas sobre rutas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como las que hablamos anteriormente sobre memes. 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 esos conceptos se enumerarán al principio de la versión escrita para facilitar la comprensión de todos.

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

Precio de mercado 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 chips de BTC.

RUP: Ganancias no realizadas relativas. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de Bitcoin en el mercado en relación con la capitalización total.

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, 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 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 atractividad de las acciones en relación con otros activos, mejorado a partir del indicador de la relación precio-beneficio de Shiller, considerando principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

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 títulos especiales, solo estoy haciendo mis propias transacciones en silencio. Mi nombre es Colin, y gestiono una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beig, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunas ideas sobre trading. Me defino en tres aspectos: primero, como un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; segundo, como un analista de datos on-chain, que es el contenido que más comparto en las redes sociales; y tercero, soy bastante 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 mi inversión y disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo una cierta defensa en mi posición general. Eso es más o menos cómo me defino.

Alex： Gracias a Colin por su presentación. 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 propia sección. Leí la serie de artículos que escribió y encontré su lógica clara y con contenido, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto yo como las opiniones de los invitados, tienen un fuerte sesgo subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden tener diferentes interpretaciones de los mismos datos y métricas. El contenido de este programa no debe considerarse como ningún consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como ejemplos y para uso personal, y no como recomendaciones comerciales. 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. Mencionaste que 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 este problema debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquiera que esté a mi alrededor, ya sea que quiera ingresar o ya haya ingresado al mercado financiero, incluido yo mismo, el principal objetivo debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido coherente: aprendo lo que puede ayudarme a obtener ganancias. A través de este enfoque, aumento el valor esperado de mi sistema de negociación. En términos simples, aprendo lo que puede generar dinero. La segunda parte es que al principio me encontré con datos on-chain simplemente por casualidad. Hace unos seis o siete años, no entendía nada; miraba esto y aquello. Mientras exploraba en diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. En ese momento, también vi por casualidad que había un campo llamado análisis de datos on-chain relacionado con Bitcoin, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, y lo integraría con los datos on-chain para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente incorporaría estos modelos 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 involucrarte formalmente?

Colin： Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he encontrado un problema, 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 eso, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y entendí esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba enfocado en investigar otras cosas, volví aquí y vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, solo juntando aquí y allá.

**Alex：**Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre datos on-chain hasta que los aplicaste en tu práctica de inversión real?

**Colin：**Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca al ciclo 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, en ese entonces 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：**Ahora mismo uso principalmente un sitio web, que es una plataforma de análisis de datos en la cadena. 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 aproximadamente entre treinta y cuarenta dólares al mes. También hay una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es en realidad muy limitada. Por supuesto, además de esta plataforma, hay muchas otras, pero finalmente la elegí porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio web se ajustaba mejor a mis gustos.

Alex: Entendido, después de revisar mucha información de Colin, también me registré en una plataforma y me convertí en miembro de pago. De hecho, siento que sus datos son muy ricos, además de que la inmediatez también es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, como mencionaste que eres un trader, valoras la ayuda que brinda a la práctica de inversión. ¿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：**Está bien. Primero hablaré del valor y los principios del análisis de datos on-chain. Tengo la intención de combinarlos porque en realidad son bastante simples. Nuestro mercado financiero tradicional, ya sea al negociar acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces o algunas materias primas, tiene una diferencia fundamental con el Bitcoin: utiliza 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, así que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, 300 bitcoins transferidos de una dirección a otra, lo cual se puede consultar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta dirección, eso no es importante porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia de precios y el movimiento del Bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando investigamos datos on-chain, observamos el conjunto del mercado, su tendencia, el consenso y comportamiento del grupo. Aunque no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de los fondos a través de la agregación de todas las direcciones, ver si ya han tomado ganancias o si han aplicado stop-loss, cuál es su situación de ganancias, cuál es su situación de pérdidas, en qué niveles de precios tienden a comprar grandes cantidades de bitcoins o en qué niveles no les gusta comprar bitcoins; estos datos son realmente visibles. Esta es, en mi opinión, la mayor ventaja del análisis de datos on-chain de 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 en nuestras inversiones en criptomonedas, se debe analizar lo fundamental, como lo hacemos con las acciones u otros productos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes, y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están mirando los datos on-chain y tú no, eso es como si te faltara una herramienta muy importante en tus inversiones.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex： Cuando estés practicando el análisis de datos on-chain, ¿cuáles crees que podrían ser las principales dificultades 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, es un punto que puede ser bastante difícil en el aprendizaje, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluyéndome a mí en ese momento, como mencioné antes, es muy 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 operaciones, en realidad no tengo ganas de pagar por algunos cursos. No he estado expuesto a ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tengo que descubrirlo y explorarlo por mí mismo. Hay muchos tipos de datos en la cadena, 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 en realidad un proceso que consume mucho tiempo, porque solo ver un indicador te da una fórmula de cálculo, mi idea es analizar qué hay detrás de esa fórmula de cálculo, por qué se diseñó de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, hay que hacer una segunda cosa que se llama selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado sobre indicadores, en realidad saben una cosa, que es que la correlación de muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que es muy fácil generar ruido en tu interpretación, o puedes sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos, este sistema de escape de máximos puede tener 10 señales del 1 al 10, supongamos que si la correlación del 1 al 4 es demasiado alta, puede causar un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin hoy experimenta algún tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que el 1 al 4.