WEB3 Mint To Be - Aprender análisis de datos on-chain
Moderador: Alex Socio de investigación
Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos on-chain
Tiempo de grabación: 2025.2.15
Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, cuestionamos y reflexionamos profundamente, aclarando los hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionando una visión que penetra en los eventos mismos e introduciendo perspectivas diversas.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa la opinión de las instituciones de los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.
**Alex：**Este episodio es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de meme. 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 y conceptos mencionados en este episodio del podcast:
Precio Realizado: Se calcula con un peso basado en el precio en el último movimiento on-chain de Bitcoin, reflejando 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 no realizado relativo): se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de bitcoins en el mercado de bitcoin en relación con la capitalización total del mercado.
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 (Realized Price), el True Market Mean Price bajo el sistema de Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para los precios en el gran ciclo 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 atracción de las acciones en relación con otros activos, derivado del indicador de Shiller de precio-beneficio ajustado por ciclo (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.
Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain
**Alex：**Hoy nuestro invitado es el trader libre y investigador de datos on-chain 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 yo soy un pequeño inversor anónimo y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, manejo una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beige, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo aproximadamente tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es como analista de datos on-chain, que es también el contenido que más comparto en las redes sociales; la tercera es más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo destinar parte de mis fondos a las grandes acciones de EE. UU. para que, a través de estos fondos, invierta en Beta, reduciendo así la volatilidad general de mi curva de activos y manteniendo una cierta defensa en mi posición total. Esto es aproximadamente cómo me defino.
Alex： Gracias a Colin por su presentación personal. 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 que hemos discutido poco antes y también es una parte que me falta en mi propia sección. Leí la serie de artículos que escribió y creo que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, son muy subjetivas y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de manera diferente. El contenido de este episodio no debe considerarse como ningún tipo de consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, únicamente como una compartición y ejemplos para uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entramos en materia, hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Mencionamos que Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a abordar 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, en mi opinión, la principal meta de cualquiera que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí, debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido consistente: aprendo lo que puede ayudarme a ganar. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading; en otras palabras, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte es que al principio mi contacto con los datos on-chain fue pura coincidencia, hace unos seis o siete años. En ese momento no entendía nada, solo miraba esto y aquello. Al explorar diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. También vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a estudiar e investigar. Más adelante, combinaría el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, lo integraría en los datos on-chain y desarrollaría algunos modelos de trading, para finalmente incorporar esos modelos en mi propio sistema de trading.
Alex: Entonces, ¿cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera sistemática el análisis de datos on-chain desde que comenzaste a hacerlo?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, me he encontrado con un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi por primera vez este campo, probablemente hace varios años, me di cuenta de ello, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento me estaba enfocando en investigar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No ha habido un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente he estado reuniendo información de aquí y allá.
**Alex：**Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre datos on-chain hasta que los aplicaste en tus inversiones prácticas?
Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, depende de si empiezas a definir desde un mercado alcista o bajista. Más o menos empecé a tener contacto alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, 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, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que sueles utilizar en tu día a día?
**Colin：**Ahora principalmente uso un sitio web, que es Glassnode. Para hablarlo de manera simple, 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 lo olvidé un poco, cuesta alrededor de 30 a 40 U al mes. También tiene una versión gratuita, pero realmente hay muy poca información que se puede ver en la versión gratuita. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio web se ajustaba más a mis preferencias.
Alex: Entiendo, después de ver mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en 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, acabas de mencionar que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en la práctica de inversión. Entonces, ¿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 hablaré de lo primero, que es el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los pienso combinar porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comercio de acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, la diferencia fundamental entre el bitcoin y ellos 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 bitcoin es pública y transparente, así que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, que 300 bitcoins 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 cadena de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia y el precio del bitcoin en su totalidad. Así que, por lo general, cuando estudiamos los datos on-chain, nos enfocamos en el panorama general del mercado, observamos sus tendencias, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta o aquella dirección, puedo analizar la dirección de los fondos mediante la recopilación de todas las direcciones, ver si ya han realizado beneficios o pérdidas, cuál es su situación de ganancias y pérdidas, y en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de bitcoin o en qué precio prefieren no comprar bitcoin. Estos datos son realmente visibles. Esta es, en mi opinión, la mayor ventaja 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 hacemos inversiones en criptomonedas, al ver acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes, todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están viendo los datos on-chain y tú no, eso es equivalente a tener una herramienta muy importante menos en tu inversión frente a los demás.
dificultad del análisis de datos on-chain
Alex: Cuando estés realizando análisis de datos en la cadena, ¿cuáles crees que son los principales retos y desafíos que podrías enfrentar?
Colin: Creo que esta pregunta está muy bien planteada y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y se trata de un punto difícil en el aprendizaje: los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluyéndome 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, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no me gusta pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, por lo que todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por mí mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y en el proceso de investigación, mi filosofía es entender claramente 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. Mi idea es desentrañar lo que realmente hay detrás de esta fórmula, por qué está diseñado de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, el siguiente paso es un proceso llamado filtrado. Aquellos que tienen experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores saben que hay un hecho: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que al interpretar puedes generar ruido o puedes sobredimensionar. Para poner un ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape en máximos, este sistema de escape puede tener señales del 1 al 10, y si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, puede causar un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin ha cambiado...
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
9 me gusta
Recompensa
9
7
Compartir
Comentar
0/400
MiningDisasterSurvivor
· hace7h
Otra clase técnica que promete mucho, ya lo he visto.
Ver originalesResponder0
NestedFox
· hace12h
He venido a clase. ¿Cuándo puedo empezar a ganar dinero con prácticas?
Ver originalesResponder0
EthSandwichHero
· 07-26 06:42
Otro episodio del podcast
Ver originalesResponder0
HodlKumamon
· 07-26 06:42
Los datos le dicen a Xiongxiong que esta fiesta de análisis de datos está deliciosa~
Guía de introducción al análisis de datos en cadena de BTC: desde conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas
WEB3 Mint To Be - Aprender análisis de datos on-chain
Moderador: Alex Socio de investigación
Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos on-chain
Tiempo de grabación: 2025.2.15
Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, cuestionamos y reflexionamos profundamente, aclarando los hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionando una visión que penetra en los eventos mismos e introduciendo perspectivas diversas.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa la opinión de las instituciones de los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ningún consejo de inversión.
**Alex：**Este episodio es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de meme. 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 y conceptos mencionados en este episodio del podcast:
Precio Realizado: Se calcula con un peso basado en el precio en el último movimiento on-chain de Bitcoin, reflejando 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 no realizado relativo): se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de bitcoins en el mercado de bitcoin en relación con la capitalización total del mercado.
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 (Realized Price), el True Market Mean Price bajo el sistema de Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para los precios en el gran ciclo 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 atracción de las acciones en relación con otros activos, derivado del indicador de Shiller de precio-beneficio ajustado por ciclo (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.
Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain
**Alex：**Hoy nuestro invitado es el trader libre y investigador de datos on-chain 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 yo soy un pequeño inversor anónimo y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, manejo una cuenta en las redes sociales llamada Señor Beige, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo aproximadamente tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es como analista de datos on-chain, que es también el contenido que más comparto en las redes sociales; la tercera es más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo destinar parte de mis fondos a las grandes acciones de EE. UU. para que, a través de estos fondos, invierta en Beta, reduciendo así la volatilidad general de mi curva de activos y manteniendo una cierta defensa en mi posición total. Esto es aproximadamente cómo me defino.
Alex： Gracias a Colin por su presentación personal. 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 que hemos discutido poco antes y también es una parte que me falta en mi propia sección. Leí la serie de artículos que escribió y creo que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, son muy subjetivas y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de manera diferente. El contenido de este episodio no debe considerarse como ningún tipo de consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, únicamente como una compartición y ejemplos para uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entramos en materia, hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Mencionamos que Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a abordar 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, en mi opinión, la principal meta de cualquiera que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí, debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido consistente: aprendo lo que puede ayudarme a ganar. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading; en otras palabras, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte es que al principio mi contacto con los datos on-chain fue pura coincidencia, hace unos seis o siete años. En ese momento no entendía nada, solo miraba esto y aquello. Al explorar diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. También vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a estudiar e investigar. Más adelante, combinaría el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, lo integraría en los datos on-chain y desarrollaría algunos modelos de trading, para finalmente incorporar esos modelos en mi propio sistema de trading.
Alex: Entonces, ¿cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera sistemática el análisis de datos on-chain desde que comenzaste a hacerlo?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, me he encontrado con un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi por primera vez este campo, probablemente hace varios años, me di cuenta de ello, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento me estaba enfocando en investigar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No ha habido un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente he estado reuniendo información de aquí y allá.
**Alex：**Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre datos on-chain hasta que los aplicaste en tus inversiones prácticas?
Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, depende de si empiezas a definir desde un mercado alcista o bajista. Más o menos empecé a tener contacto alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, 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, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que sueles utilizar en tu día a día?
**Colin：**Ahora principalmente uso un sitio web, que es Glassnode. Para hablarlo de manera simple, 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 lo olvidé un poco, cuesta alrededor de 30 a 40 U al mes. También tiene una versión gratuita, pero realmente hay muy poca información que se puede ver en la versión gratuita. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio web se ajustaba más a mis preferencias.
Alex: Entiendo, después de ver mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en 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, acabas de mencionar que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en la práctica de inversión. Entonces, ¿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 hablaré de lo primero, que es el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los pienso combinar porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comercio de acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, la diferencia fundamental entre el bitcoin y ellos 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 bitcoin es pública y transparente, así que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, que 300 bitcoins 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 cadena de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en la tendencia y el precio del bitcoin en su totalidad. Así que, por lo general, cuando estudiamos los datos on-chain, nos enfocamos en el panorama general del mercado, observamos sus tendencias, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta o aquella dirección, puedo analizar la dirección de los fondos mediante la recopilación de todas las direcciones, ver si ya han realizado beneficios o pérdidas, cuál es su situación de ganancias y pérdidas, y en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de bitcoin o en qué precio prefieren no comprar bitcoin. Estos datos son realmente visibles. Esta es, en mi opinión, la mayor ventaja 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 hacemos inversiones en criptomonedas, al ver acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes, todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están viendo los datos on-chain y tú no, eso es equivalente a tener una herramienta muy importante menos en tu inversión frente a los demás.
dificultad del análisis de datos on-chain
Alex: Cuando estés realizando análisis de datos en la cadena, ¿cuáles crees que son los principales retos y desafíos que podrías enfrentar?
Colin: Creo que esta pregunta está muy bien planteada y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y se trata de un punto difícil en el aprendizaje: los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluyéndome 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, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque desde que empecé a hacer trading, en realidad no me gusta pagar por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, por lo que todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por mí mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y en el proceso de investigación, mi filosofía es entender claramente 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. Mi idea es desentrañar lo que realmente hay detrás de esta fórmula, por qué está diseñado de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, el siguiente paso es un proceso llamado filtrado. Aquellos que tienen experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores saben que hay un hecho: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que al interpretar puedes generar ruido o puedes sobredimensionar. Para poner un ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape en máximos, este sistema de escape puede tener señales del 1 al 10, y si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, puede causar un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin ha cambiado...