WEB3 Mint To Be：Desde cero, aprende análisis de datos on-chain de Bitcoin.

Presentador: Socio de investigación de 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 reflexionando profundamente, aclarando hechos, explorando realidades y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos una visión que atraviesa los eventos en sí, e introducimos 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 los invitados, y los proyectos mencionados tampoco constituyen ningún consejo de inversión.

Alex: Este programa es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas 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 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 comúnmente utilizada, que requiere pago.

Precio Realizado: Calculado en base al 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 (Beneficio relativo no realizado): 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 on-chain basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para 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 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 atractividad de las acciones en relación con otros activos, mejorado a partir del índice CAPE de Shiller, que considera 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, que Colin salude 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 inversor anónimo y no tengo un título especial, simplemente hago mis propias operaciones. Mi nombre es Colin y gestiono una cuenta en redes sociales llamada "Señor Beig", donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Me defino en tres aspectos: primero, soy un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; segundo, soy un analista de datos on-chain, que es también el contenido que comparto principalmente en redes sociales; tercero, soy relativamente conservador, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos en el índice de acciones de EE. UU. para reducir la volatilidad general de mi curva de activos, manteniendo al mismo tiempo una cierta defensividad 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 es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí una serie de artículos que escribió y me parecieron lógicos y sustanciales, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte carácter subjetivo y la información y los puntos de vista pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de maneras distintas. El contenido de este episodio no es un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplo de uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos del análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Mencionamos que Colin es un trader, ¿bajo qué circunstancias comenzaste a contactar 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 a mi alrededor que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluida yo misma, tiene como objetivo principal ganar dinero y mejorar su calidad de vida a través de las ganancias. Así que mi filosofía siempre ha sido muy consistente, es decir, aprender todo lo que pueda ayudar a mis ganancias. A través de este enfoque, aumento la expectativa general de mi sistema de trading; en términos simples, lo que puede ganar dinero, eso es lo que aprendo. La segunda parte es que, al principio, el contacto con los datos on-chain fue puramente accidental. Hace alrededor de seis o siete años, no entendía nada; miraba esto y aquello. Mientras exploraba varios campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. En ese momento, también vi por casualidad que el Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender y a investigar. En las etapas posteriores, combinaría el conocimiento adquirido en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, con los datos on-chain, y luego desarrollaría algunos modelos de trading, y finalmente integraría esos modelos en mi propio sistema de trading.

Alex: ¿Cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera sistemática 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 tenido un problema, que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de eso, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado 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, simplemente he estado recopilando información.

Alex: Entendido, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que empezaste a aprender sobre datos on-chain hasta aplicarlos en tus inversiones prácticas?

Colin: Este límite 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 un mercado bajista. Aproximadamente empecé a entrar en contacto alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, en ese momento no estaba muy familiarizado con esto, pero ya había comenzado a aprender.

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

Alex: Entiendo. 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 usas en tu día a día?

Colin: Principalmente uso 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, pero es de aproximadamente treinta y tantos U a cuarenta y tantos 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 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. Realmente siento que sus datos son muy ricos, además la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un trader, valoras la ayuda que esto proporciona a la práctica de inversión. ¿Cuál es el valor central del análisis de datos on-chain en tus inversiones? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, preséntanos un poco.

Colin: Bien. Primero hablemos del primero, que es el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Tengo la intención de combinar estos dos temas, ya que 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, hay una diferencia fundamental entre el Bitcoin y ellos, que es que utiliza tecnología de blockchain. El valor más importante y más mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de estos Bitcoin es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, que 300 Bitcoin se transfieren 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 de precios del Bitcoin y su comportamiento. Por lo tanto, normalmente, cuando investigamos datos on-chain, observamos el conjunto del mercado, su tendencia, el consenso y comportamiento del colectivo. Aunque no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de estos chips al resumir todas las direcciones, ver si ya han realizado beneficios o pérdidas, cómo están sus ganancias y pérdidas, en qué nivel de precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué nivel no les gusta comprar Bitcoin, estos datos son realmente visibles. Este es, en mi opinión, 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: Ciertamente, este punto es muy importante. Al igual que nosotros hacemos inversiones en criptomonedas, al igual que 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 inversores profesionales están mirando los datos on-chain y tú no, es como si estuvieras invirtiendo con una herramienta muy importante menos que los demás.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex: Cuando practiques el análisis de datos on-chain, ¿cuáles crees que podrían ser los principales desafíos y dificultades?

Colin: Creo que esta pregunta está muy bien planteada, y planeo dividir mi respuesta en dos partes. La primera parte es bastante fácil de resolver, y se refiere a un punto que puede ser complicado en el aprendizaje, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluido yo en ese momento, porque ya lo mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente 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 hasta ahora en mi experiencia de trading, en realidad no suelo pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que la verdad es que todo el contenido hay que descubrirlo y explorarlo por uno mismo. Hay muchos tipos de datos en cadena, y durante 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 da una fórmula de cálculo, y mi idea es entender qué se está pensando detrás de esa fórmula, por qué fue diseñado de esa manera. Una vez que tengo claros estos indicadores, el siguiente paso es hacer una selección. Si hay personas con experiencia en desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado sobre indicadores, en realidad sabrán que hay algo muy importante, y es que la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, ya que es muy fácil que surjan ruidos en la interpretación, o que se sobreinterprete. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos, este sistema de escape de máximos puede tener 10 señales del número 1 al 10; si la correlación entre las señales del número 1 al 4 es demasiado alta, esto generará un problema. Por ejemplo, el precio de Bitcoin hoy...