WEB3 Mint To Be: Aprender análise de dados na cadeia do Bitcoin a partir do zero

Moderador: Partner de Pesquisa da AlexMint Ventures

Convidado: Colin, trader livre, pesquisador de dados na cadeia

Tempo de gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, questionamos continuamente e refletimos em profundidade, esclarecendo os fatos, explorando a realidade e buscando consenso no mundo WEB3. Ajudamos a esclarecer a lógica por trás dos tópicos em destaque, fornecendo insights que vão além dos próprios eventos, introduzindo perspectivas de pensamento diversificadas.

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

Alex: Este episódio é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre trilhas ou projetos específicos e também trocamos algumas narrativas cíclicas, como falamos anteriormente sobre meme. 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, falaremos sobre muitos conceitos de indicadores e listaremos esses conceitos no início da versão escrita para facilitar a compreensão de todos.

Alguns indicadores de dados e conceitos mencionados neste episódio do podcast:

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

Preço Realizado: calculado com base no preço ponderado no momento do último movimento na cadeia do Bitcoin, refletindo o custo histórico do Bitcoin na cadeia, 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 relativo não realizado): 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 a 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 realizado (Realized Price), o True Market Mean Price sob o sistema Cointime ainda considera o impacto do tempo, sendo adequado para o preço em grandes ciclos do BTC.

Shiller ECY: um indicador de avaliação proposto pelo laureado com o Prémio Nobel de 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, desenvolvido a partir do indicador CAPE de Shiller, que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juro.

A oportunidade de aprender análise de dados na cadeia

Alex: Hoje, o convidado que temos é o trader livre e pesquisador de dados na cadeia Colin. Vamos pedir ao Colin para cumprimentar os 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 nenhum título especial, apenas faço minhas negociações silenciosamente. Meu nome é Colin, e nas redes sociais, gerencio uma conta chamada Sr. Beig, onde compartilho principalmente ensinamentos sobre dados na cadeia, análises da situação atual do mercado e algumas ideias de negociação. Eu me vejo em três áreas: a primeira é como trader orientado por eventos, onde costumo pensar em estratégias de negociação baseadas em eventos; a segunda é analista de dados na cadeia, que é o principal conteúdo que costumo compartilhar nas redes sociais; a terceira é mais conservadora, me chamando de investidor em índices. Eu escolho alocar parte dos meus fundos no mercado de ações dos EUA, utilizando esses fundos para investir e reduzir a volatilidade geral da minha curva de ativos, mantendo ao mesmo tempo uma certa defensividade na posição total. Isso é basicamente como me vejo.

Alex: Agradeço a apresentação do Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque vi nas redes sociais a sua análise de dados na cadeia sobre o Bitcoin, que foi muito inspiradora. Este é um tópico que discutimos pouco anteriormente e que é uma parte que falta no meu próprio segmento. Li a série de artigos que ele escreveu e achei a lógica clara e substancial, então decidi convidá-lo. Quero lembrar a todos que, hoje, tanto eu quanto o convidado temos opiniões que são fortemente subjetivas, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; diferentes pessoas podem interpretar os mesmos dados e indicadores de maneiras diferentes. O conteúdo deste episódio não deve ser considerado como qualquer tipo de conselho de investimento. O programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como compartilhamento e exemplos para uso pessoal, não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos ao que interessa e conversar sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionamos, Colin é um trader; em que circunstâncias você começou a se envolver e a aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

Colin: Eu acho que essa questão deve ser dividida em duas partes para responder. Primeiro, eu acredito que quem quer entrar ou já entrou no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, tem como principal objetivo ganhar dinheiro, utilizando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, a minha filosofia sempre foi bastante consistente: eu aprendo o que pode ajudar a aumentar meus lucros. Dessa forma, aumento a expectativa do meu sistema de negociação, em termos simples, o que pode ganhar dinheiro, eu vou aprender. A segunda parte é que, no início, meu contato com dados na cadeia foi puramente acidental. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada sobre isso, olhava para isso e aquilo. Ao explorar diferentes áreas, vi teorias de pesquisa muito interessantes que quis aprender. Naquela época, também vi acidentalmente que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados na cadeia, então comecei a estudar e pesquisar. Mais tarde, combinei o conhecimento que aprendi em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, e o integrei aos dados na cadeia, criando alguns modelos de negociação, e por fim, integrei esses modelos no meu próprio sistema de negociação.

Alex: Então, há quantos anos você começou a aprender e estudar de forma mais sistemática a análise de dados na cadeia até agora?

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

Alex: Entendi, há quanto tempo você está aprendendo sobre dados na cadeia e aplicando isso na sua prática de investimento?

Colin: Este limite é um pouco difícil de definir, mas eu acho que está próximo do ciclo de duas rondas do Bitcoin... mas não pode ser considerado como duas rondas, depende de como você começa a definir a partir de um mercado em alta ou em baixa. Comecei a me envolver mais ou menos em 2020, 2019, mas naquela época não havia aplicações práticas, porque eu não tinha coragem, ainda não estava muito familiarizado com isso, mas já estava começando a aprender.

O valor e os princípios da análise de dados na cadeia

Alex: Entendido. Vamos falar sobre muitos conceitos específicos relacionados à análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais são as plataformas de observação de dados na cadeia que você usa diariamente?

Colin: Eu agora uso principalmente um site, que é o Glassnode. Vou explicar rapidamente, é um serviço pago. Existem dois níveis de pagamento, um é a versão profissional que é mais cara, eu lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu esqueci um pouco, custa cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também há uma versão gratuita, mas as informações disponíveis na versão gratuita são na verdade muito limitadas. Claro que além do Glassnode existem muitos outros, mas eu escolhi este no final porque, no início, quando estava filtrando e pesquisando, este site era o que mais se adequava ao meu gosto.

Alex: Entendi, depois de ver muitas informações do Colin, eu também me registrei no Glassnode e me tornei membro pago deles. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos, além de terem uma boa imediata. Então, vamos conversar 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. Então, 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: Ok. Primeiro, vamos falar sobre o valor e a lógica da análise de dados na cadeia. Eu pretendo combinar esses dois pontos, pois na verdade é bastante simples. Nosso mercado financeiro tradicional, seja negociando ações, futuros, opções de títulos, até mesmo imóveis, ou algumas commodities, tem uma diferença fundamental em relação ao Bitcoin: ele utiliza a tecnologia de 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 possa saber quem está por trás desse conjunto de endereços, isso não é importante, pois na verdade nenhum indivíduo pode influenciar o movimento de preços e a tendência do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, quando analisamos dados na cadeia, observamos o mercado como um todo, analisamos suas tendências e o consenso e comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás de um endereço ou de outro, posso analisar a direção dos fluxos de moedas consolidando todos os endereços, verificando se eles já realizaram lucros ou stop losses, como está a situação de lucro ou prejuízo deles, em que preço eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou em que preço eles não gostam de comprar Bitcoin. Esses dados são, na verdade, visíveis. Essa é a maior vantagem que eu vejo na análise de dados na cadeia do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, pois outros mercados não conseguem fazer isso.

Alex: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, também devemos analisar os fundamentos, assim como fazemos com ações ou outros produtos. Como você acabou de mencionar, os dados na cadeia são transparentes e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados na cadeia e você não, isso significa que você está investindo sem uma arma muito importante em comparação com os outros.

Dificuldades na análise de dados na cadeia

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

Colin: Eu acho que essa pergunta é muito boa e pretendo respondê-la em duas partes. A primeira parte é relativamente fácil de resolver, é um ponto mais difícil no aprendizado, que são os conhecimentos básicos. Para a maioria das pessoas, incluindo eu na época, como já mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não fui perguntar presencialmente se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque desde que comecei a negociar, na verdade, eu não costumo pagar por cursos. Eu nunca 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, a minha filosofia é entender cada um dos indicadores que eu vejo, assim como os métodos de cálculo e os princípios por trás deles. Isso é um processo que realmente consome muito tempo, porque você apenas vê um determinado indicador, que lhe dá uma fórmula de cálculo. O que eu penso é investigar o que realmente está por trás dessa fórmula de cálculo, por que foi projetada dessa forma. Depois de entender todos esses indicadores, o próximo passo é fazer uma seleção. Se alguém tiver experiência em desenvolvimento de estratégias quantitativas ou já tiver estudado indicadores, na verdade, saberá que muitos indicadores têm uma alta correlação. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que na interpretação você pode facilmente gerar ruídos ou pode superinterpretar. Por exemplo, suponha que hoje eu tenha um sistema de fuga de topo, esse sistema de fuga de topo pode ter 10 sinais, do número 1 ao 10, suponha que se a correlação entre os números 1 a 4 for muito alta, isso causará um problema. Por exemplo, o preço do Bitcoin hoje...