Presentador: Socio de investigación en AlexMint Ventures
Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos en cadena
Fecha de grabación: 2025.2.15
Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí continuamos cuestionando y reflexionando en profundidad, aclarando los hechos, explorando la realidad y buscando consenso en el mundo WEB3. Aclaremos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionemos perspectivas que penetren en los eventos y introduzcamos diversas formas de pensar.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones de los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.
Alex: Este programa es un poco especial, porque antes hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de memes. Pero hoy vamos a discutir el análisis de datos en cadena, especialmente el análisis de datos en cadena 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 relacionados con los indicadores, y listaremos estos conceptos al principio de la versión escrita para facilitar la comprensión de todos.
Algunos indicadores y conceptos de datos mencionados en este episodio del podcast:
Glassnode: una plataforma de análisis de datos en cadena comúnmente utilizada que requiere una suscripción.
Precio Realizado: Se calcula mediante un precio ponderado basado en el último movimiento en cadena de Bitcoin, reflejando el costo histórico en cadena 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 no realizado relativo): 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 de mercado 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 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 de gran duración 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, derivado del índice de precio-beneficio ajustado por ciclos de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tipos de interés.
Oportunidad para aprender análisis de datos en la cadena
Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos en la cadena, Colin. Primero, por favor, Colin, saluda 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 desconocido y no tengo un título especial, simplemente estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin y tengo tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, normalmente pienso en estrategias de trading impulsadas por eventos; la segunda es analista de datos en cadena, esta es también la parte que suelo compartir más; la tercera es un poco más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos a acciones de gran capitalización en EE. UU., utilizando estos fondos para reducir el Beta y así disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo cierta defensiva en mi posición total. Eso es aproximadamente cómo me posiciono a mí mismo.
Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque encontré inspirador su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin. Este es un tema del que hemos hablado poco antes y es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y creo que la lógica es clara y sustantiva, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que tanto mis opiniones como las del invitado hoy tienen un fuerte carácter subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de maneras diferentes. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplos para uso personal, no como recomendaciones comerciales. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entramos en el tema principal, hablemos del análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?
Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responderlo. Primero, pienso que cualquier persona que desee entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí mismo, debería tener como objetivo principal ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar su calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido muy coherente: aprenderé lo que pueda ayudarme a obtener ganancias. A través de este enfoque, aumento el valor esperado de mi sistema de trading en general; en pocas palabras, aprenderé lo que puede generar dinero. La segunda parte, al principio, el contacto con los datos en la cadena fue puramente accidental. Hace unos seis o siete años, no entendía nada; miraba esto, miraba aquello. Mientras exploraba en varios campos, vi teorías de investigación interesantes y quise aprender. En ese momento, también vi accidentalmente que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos en la cadena, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento aprendido en otros campos, principalmente en la parte del desarrollo de trading cuantitativo, con los datos en la cadena, y luego desarrollaría algunos modelos de trading, para finalmente integrar 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 en cadena desde que comenzaste a tocarlo oficialmente?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado esto de manera sistemática. Desde hace tiempo, he tenido un problema, y es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de ello, pero no profundicé en la investigación, solo leí dos o tres 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, pero al volver aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, solo he estado juntando información aquí y allá.
Alex: Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre los datos en la cadena hasta que los aplicaste en tus inversiones reales?
Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que es más cercano 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. Aproximadamente 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 en la cadena
Alex: Entiendo. A continuación, hablaremos de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos en la cadena, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos en la cadena que usas normalmente?
Colin: Actualmente, uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es de pago. Hay dos niveles de suscripción, 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 aproximadamente entre 30 y 40 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 elegí este porque al principio, cuando estaba filtrando y investigando, este sitio web se ajustaba mejor a mis necesidades.
Alex: Entiendo, después de revisar mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en un miembro de pago. De hecho, siento que sus datos son muy ricos, además de que la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en la práctica de inversión. ¿Cuál es el valor central del análisis de datos en cadena en tu inversión? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, preséntanos.
Colin: De acuerdo. Primero, hablemos del valor y el principio del análisis de datos en cadena. Estos dos los voy a combinar en una sola explicación, porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea al negociar acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, Bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos, que es que utiliza la tecnología 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, 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 serie de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia o el movimiento del precio de Bitcoin en su totalidad. Así que, normalmente, cuando investigamos datos en cadena, observamos el mercado en su conjunto, vemos su tendencia, el consenso y comportamiento del grupo. Incluso si no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de estos fondos mediante la agregación de todas las direcciones, para ver si han tomado ganancias o han detenido pérdidas, cómo está su situación de ganancias, cómo está su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin. Estos datos son realmente visibles. Este es, en mi opinión, el mayor valor del análisis de datos en cadena de Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.
Alex: Sin duda, esto es muy importante. Al igual que hacemos inversiones en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos de la misma manera que lo hacemos con las acciones u otros productos. Tal como dijiste, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están analizando los datos en la cadena y tú no lo haces, es equivalente a tener una herramienta muy importante menos en tus inversiones en comparación con los demás.
Dificultades en el análisis de datos en cadena
Alex: ¿Cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos al hacer análisis de datos en la cadena en la práctica?
Colin: Creo que esta pregunta está muy bien formulada, y planeo responderla en dos partes. Primero, la primera parte es relativamente fácil de resolver y se refiere a un punto bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluida yo en ese momento, como mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar si había cursos de pago de este tipo en persona, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no estoy muy dispuesto a pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por mí mismo. Hay muchos tipos de datos en la 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 al ver un indicador, te dará una fórmula de cálculo; mi idea es desentrañar lo que realmente se está pensando detrás de esa fórmula, por qué se diseñó de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, tengo que hacer una segunda cosa llamada filtrado. Las personas que tienen experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores saben que hay una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que es muy fácil generar ruido en la interpretación o que se sobredimensione. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de picos; este sistema de escape de picos podría tener diez señales, del número 1 al 10. Supongamos que si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, eso puede causar un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin presenta un cierto comportamiento o cambio hoy, podría hacer que las señales del 1 al 4 se enciendan al mismo tiempo, lo cual es problemático. Porque si su correlación es demasiado alta, esto es un fenómeno inevitable. Si hoy, de diez luces, se encienden cuatro, dirías que esto es peligroso, pero en realidad no es muy razonable, porque se encenderían de todos modos. Si no cortas la correlación entre ellos, este fenómeno es muy fácil de ocurrir. Estoy investigando.
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LiquidatedAgain
· 07-27 04:28
Otra vez analizando una señal de suelo y luego se limpió todo.
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LeekCutter
· 07-27 02:49
¿Cuándo empezamos?
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BTCBeliefStation
· 07-26 23:36
btc es el mejor del mundo. ¿Qué utilidad tienen los datos on-chain?
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OnChain_Detective
· 07-24 06:38
Hmm, tiempo sospechoso... marcando este para un análisis más profundo.
Análisis de datos en cadena de BTC: Revelación de indicadores y metodologías clave por los traders
Texto
Presentador: Socio de investigación en AlexMint Ventures
Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos en cadena
Fecha de grabación: 2025.2.15
Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí continuamos cuestionando y reflexionando en profundidad, aclarando los hechos, explorando la realidad y buscando consenso en el mundo WEB3. Aclaremos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionemos perspectivas que penetren en los eventos y introduzcamos diversas formas de pensar.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones de los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.
Alex: Este programa es un poco especial, porque antes hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de memes. Pero hoy vamos a discutir el análisis de datos en cadena, especialmente el análisis de datos en cadena 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 relacionados con los indicadores, y listaremos estos conceptos al principio de la versión escrita para facilitar la comprensión de todos.
Algunos indicadores y conceptos de datos mencionados en este episodio del podcast:
Glassnode: una plataforma de análisis de datos en cadena comúnmente utilizada que requiere una suscripción.
Precio Realizado: Se calcula mediante un precio ponderado basado en el último movimiento en cadena de Bitcoin, reflejando el costo histórico en cadena 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 no realizado relativo): 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 de mercado 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 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 de gran duración 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, derivado del índice de precio-beneficio ajustado por ciclos de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tipos de interés.
Oportunidad para aprender análisis de datos en la cadena
Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos en la cadena, Colin. Primero, por favor, Colin, saluda 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 desconocido y no tengo un título especial, simplemente estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin y tengo tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, normalmente pienso en estrategias de trading impulsadas por eventos; la segunda es analista de datos en cadena, esta es también la parte que suelo compartir más; la tercera es un poco más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos a acciones de gran capitalización en EE. UU., utilizando estos fondos para reducir el Beta y así disminuir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo cierta defensiva en mi posición total. Eso es aproximadamente cómo me posiciono a mí mismo.
Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque encontré inspirador su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin. Este es un tema del que hemos hablado poco antes y es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y creo que la lógica es clara y sustantiva, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que tanto mis opiniones como las del invitado hoy tienen un fuerte carácter subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de maneras diferentes. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplos para uso personal, no como recomendaciones comerciales. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entramos en el tema principal, hablemos del análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?
Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responderlo. Primero, pienso que cualquier persona que desee entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí mismo, debería tener como objetivo principal ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar su calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido muy coherente: aprenderé lo que pueda ayudarme a obtener ganancias. A través de este enfoque, aumento el valor esperado de mi sistema de trading en general; en pocas palabras, aprenderé lo que puede generar dinero. La segunda parte, al principio, el contacto con los datos en la cadena fue puramente accidental. Hace unos seis o siete años, no entendía nada; miraba esto, miraba aquello. Mientras exploraba en varios campos, vi teorías de investigación interesantes y quise aprender. En ese momento, también vi accidentalmente que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos en la cadena, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento aprendido en otros campos, principalmente en la parte del desarrollo de trading cuantitativo, con los datos en la cadena, y luego desarrollaría algunos modelos de trading, para finalmente integrar 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 en cadena desde que comenzaste a tocarlo oficialmente?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado esto de manera sistemática. Desde hace tiempo, he tenido un problema, y es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de ello, pero no profundicé en la investigación, solo leí dos o tres 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, pero al volver aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, solo he estado juntando información aquí y allá.
Alex: Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre los datos en la cadena hasta que los aplicaste en tus inversiones reales?
Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que es más cercano 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. Aproximadamente 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 en la cadena
Alex: Entiendo. A continuación, hablaremos de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos en la cadena, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos en la cadena que usas normalmente?
Colin: Actualmente, uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es de pago. Hay dos niveles de suscripción, 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 aproximadamente entre 30 y 40 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 elegí este porque al principio, cuando estaba filtrando y investigando, este sitio web se ajustaba mejor a mis necesidades.
Alex: Entiendo, después de revisar mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en un miembro de pago. De hecho, siento que sus datos son muy ricos, además de que la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en la práctica de inversión. ¿Cuál es el valor central del análisis de datos en cadena en tu inversión? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, preséntanos.
Colin: De acuerdo. Primero, hablemos del valor y el principio del análisis de datos en cadena. Estos dos los voy a combinar en una sola explicación, porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea al negociar acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, Bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos, que es que utiliza la tecnología 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, 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 serie de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia o el movimiento del precio de Bitcoin en su totalidad. Así que, normalmente, cuando investigamos datos en cadena, observamos el mercado en su conjunto, vemos su tendencia, el consenso y comportamiento del grupo. Incluso si no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de estos fondos mediante la agregación de todas las direcciones, para ver si han tomado ganancias o han detenido pérdidas, cómo está su situación de ganancias, cómo está su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin. Estos datos son realmente visibles. Este es, en mi opinión, el mayor valor del análisis de datos en cadena de Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.
Alex: Sin duda, esto es muy importante. Al igual que hacemos inversiones en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos de la misma manera que lo hacemos con las acciones u otros productos. Tal como dijiste, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están analizando los datos en la cadena y tú no lo haces, es equivalente a tener una herramienta muy importante menos en tus inversiones en comparación con los demás.
Dificultades en el análisis de datos en cadena
Alex: ¿Cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos al hacer análisis de datos en la cadena en la práctica?
Colin: Creo que esta pregunta está muy bien formulada, y planeo responderla en dos partes. Primero, la primera parte es relativamente fácil de resolver y se refiere a un punto bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluida yo en ese momento, como mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar si había cursos de pago de este tipo en persona, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no estoy muy dispuesto a pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por mí mismo. Hay muchos tipos de datos en la 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 al ver un indicador, te dará una fórmula de cálculo; mi idea es desentrañar lo que realmente se está pensando detrás de esa fórmula, por qué se diseñó de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, tengo que hacer una segunda cosa llamada filtrado. Las personas que tienen experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores saben que hay una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que es muy fácil generar ruido en la interpretación o que se sobredimensione. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de picos; este sistema de escape de picos podría tener diez señales, del número 1 al 10. Supongamos que si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, eso puede causar un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin presenta un cierto comportamiento o cambio hoy, podría hacer que las señales del 1 al 4 se enciendan al mismo tiempo, lo cual es problemático. Porque si su correlación es demasiado alta, esto es un fenómeno inevitable. Si hoy, de diez luces, se encienden cuatro, dirías que esto es peligroso, pero en realidad no es muy razonable, porque se encenderían de todos modos. Si no cortas la correlación entre ellos, este fenómeno es muy fácil de ocurrir. Estoy investigando.