Profundidade da análise de dados na cadeia: conversa com o trader Colin

Moderador: Partner de pesquisa da Mint Ventures, Alex

Convidado: Trader livre, pesquisador de dados na cadeia Colin

Gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, continuamos a questionar e a Profundidade, esclarecendo os factos no mundo WEB3, explorando a realidade e procurando consenso. Esclarecemos a lógica por trás dos tópicos quentes, fornecendo uma visão penetrante dos próprios eventos e introduzindo diversas perspetivas de pensamento.

Declaração: O conteúdo discutido neste episódio do podcast não representa as opiniões das instituições dos convidados, e os projetos mencionados não constituem qualquer conselho de investimento.

Alex: O episódio de hoje é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre faixas ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas cíclicas, como discutimos 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 neste episódio do podcast:

Preço Realizado (: calculado com base no preço ponderado no último movimento na cadeia do Bitcoin, refletindo o custo histórico do Bitcoin na cadeia, adequado para avaliar o estado geral de lucros/perdas do mercado.

URPD: preço de distribuição realizado. 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 total de mercado.

Cointime True Market Mean Price: um indicador de preço médio na cadeia baseado no sistema de Economia Cointime, que visa avaliar de forma mais precisa o valor de longo prazo do BTC, introduzindo 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 também considera o impacto do tempo, sendo adequado para os preços no grande ciclo do BTC.

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

) 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 que dê um olá aos nossos ouvintes.

Colin: Olá a todos, primeiro agradeço ao Alex pelo convite. Fiquei um pouco surpreso quando recebi este convite, porque sou um pequeno investidor anônimo e não tenho um título especial, apenas estou fazendo minhas negociações em silêncio. Meu nome é Colin, eu administro uma conta no Twitter chamada Senhor Beg, onde costumo compartilhar algumas aulas sobre dados na cadeia, análises sobre a situação atual do mercado e algumas ideias de negociação. Eu me vejo em três papéis: o primeiro é como um trader orientado por eventos, costumo pensar em estratégias de negociação baseadas em eventos; o segundo é como analista de dados na cadeia, que é o conteúdo que mais compartilho no Twitter; o terceiro é um pouco mais conservador, eu me considero um investidor em índices, optando por alocar parte do meu capital em ações de grandes índices dos EUA, usando essa parte do capital para reduzir o Beta e a volatilidade geral da curva de ativos, enquanto mantenho uma certa defensividade na posição total. Esta é basicamente a forma como me posiciono.

Alex: Agradeço a apresentação de Colin. Convidei Colin a participar do programa porque o vi no Twitter analisando dados na cadeia sobre Bitcoin, e isso foi muito inspirador. Este é um tópico que discutimos pouco anteriormente e também 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 fui em frente e o convidei. É importante lembrar que, hoje, tanto eu quanto os convidados trazemos perspectivas muito 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 constitui aconselhamento de investimento. O programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como compartilhamento e exemplos para uso pessoal, e não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos entrar no assunto principal e discutir a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionamos, Colin é um trader, então em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

Colin: Acho que este problema deve ser dividido em duas partes para responder. Primeiro, eu acredito que, independentemente de quem esteja ao meu redor, qualquer pessoa que queira entrar ou já esteja no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro, utilizando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi consistente, que é aprender o que pode ajudar meus lucros. Através dessa maneira, aumento o valor esperado do meu sistema de negociação, simplificando, o que pode ganhar dinheiro, eu aprendo. A segunda parte, no início, o contato com dados na cadeia foi puramente acidental, há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, apenas olhava isso, olhava aquilo. Ao explorar vários campos, vi teorias de pesquisa muito interessantes que queria aprender, e acidentalmente vi que o Bitcoin tinha um suposto campo de análise de dados na cadeia, então comecei a aprender e pesquisar. Mais tarde, combinei o conhecimento que adquiri em outros campos, principalmente na parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, para integrá-lo aos dados na cadeia, e então desenvolvi alguns modelos de negociação, e finalmente integrei esses modelos ao meu próprio sistema de negociação.

Alex: Então, há quantos anos você começou a se envolver oficialmente com a análise de dados na cadeia e tem estudado e pesquisado de forma mais sistemática até agora?

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

Alex: Entendi, há quanto tempo você tem aplicado os dados na cadeia que aprendeu em seus investimentos práticos?

Colin: Esta fronteira é um pouco difícil de definir, mas eu acho que está perto de dois ciclos de Bitcoin... mas não se pode considerar exatamente duas voltas, depende de como você define, se começa de um mercado em alta ou de um mercado em baixa. Comecei a entrar em contato 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 tinha começado a aprender.

O valor e os princípios da análise de dados na cadeia

Alex: Entendi. A seguir, iremos discutir muitos conceitos específicos sobre análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais plataformas de observação de dados na cadeia você costuma usar no dia a dia?

Colin: Agora eu uso principalmente um site, que é o Glassnode. Deixe-me explicar rapidamente, ele é pago. Existem dois níveis de pagamento, um é o plano profissional que é mais caro, lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu meio que esqueci, mas custa cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também há uma versão gratuita, mas as informações que você pode ver na versão gratuita são na verdade muito limitadas. Claro que além do Glassnode, há muitos outros, mas eu escolhi ele no final porque, inicialmente, durante a filtragem e pesquisa, este site se ajustou melhor ao meu gosto.

Alex: Compreendo, depois de ver muitas informações do Colin, eu também me registrei no Glassnode e tornei-me um membro pago. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos, além de serem bastante atualizados. Então, vamos falar sobre a segunda questão, que você mencionou ser um trader, você valoriza a ajuda que isso pode trazer para a prática de investimento. Então, qual é o valor central da análise de dados na cadeia no seu investimento? Qual é o princípio por trás disso? Por favor, nos apresente.

Colin: Ok. Primeiro, vou falar sobre o primeiro, que é o valor e o princípio da análise de dados na cadeia. Eu 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 matérias-primas, a diferença fundamental entre o Bitcoin e eles é que ele utiliza a tecnologia blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é 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, isso pode ser verificado em um explorador de blockchain. Embora eu não consiga saber quem está por trás deste endereço, isso não é importante, porque na verdade nenhum indivíduo pode influenciar a tendência e o preço do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, quando estudamos dados na cadeia, observamos o mercado como um todo, analisamos sua tendência, o consenso do grupo e o comportamento. Mesmo que eu não saiba quem está por trás deste ou daquele endereço, posso analisar a direção dos chips agregando todos os endereços, vendo se eles já realizaram lucros ou pararam perdas, como estão suas situações de lucro, como estão suas situações de perda, e quais níveis de preço eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou em quais níveis de preço eles não gostam de comprar Bitcoin; esses dados são realmente visíveis. Este é, na minha opinião, o maior valor da análise de dados do Bitcoin na cadeia em comparação com outros mercados financeiros, porque os outros mercados não conseguem fazer isso.

Alex: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, ao olharmos para ações ou outros produtos, também precisamos analisar os fundamentos. 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 equivale a ter uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

Análise de dados na cadeia dificuldades

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

Colin: Eu acho que essa é uma ótima pergunta, e eu pretendo responder em duas partes. Primeiro, a primeira parte é relativamente fácil de resolver, embora haja um ponto desafiador no aprendizado, que é o conhecimento básico. Para a maioria das pessoas, incluindo eu mesmo na época, como eu mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não fui perguntar offline se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque até agora, eu realmente não gosto de pagar por cursos. Eu nunca tive contato com qualquer curso de ensino sistemático, então, na verdade, todo o conteúdo precisa ser explorado e descoberto por conta própria. Existem muitos tipos de dados na cadeia, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender a fórmula de cálculo e os princípios por trás de cada indicador que eu vejo. Isso é um processo que consome muito tempo, porque só de ver um determinado indicador, ele te dá uma fórmula de cálculo, e minha ideia é questionar o que está por trás dessa fórmula, por que foi projetada dessa forma. Depois de entender esses indicadores, a próxima coisa que preciso fazer é a seleção. Se alguém tem experiência em desenvolvimento de estratégias quantitativas ou estudou indicadores, saberá que muitos indicadores têm uma alta correlação. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que na interpretação, você pode facilmente ter ruído ou superinterpretação. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema para evitar picos, esse sistema pode ter 10 sinais do número 1 ao número 10; supondo que a correlação entre os números 1 e 4 seja muito alta, isso pode causar um problema. Por exemplo, se o preço do Bitcoin hoje tiver algum tipo de comportamento ou mudança, isso pode fazer com que os números 1 a 4 acendam simultaneamente, e isso é muito problemático. Porque se a correlação for muito alta, isso é um fenômeno inevitável. Se hoje houver 10