Análisis en cadena de criptomonedas: cómo utilizar

El análisis on-chain (on-chain analysis) es una metodología de investigación del mercado de criptomonedas, basada en datos abiertos del propio blockchain. Dado que cada transacción se registra en el blockchain y no puede ser modificada, cualquier usuario puede ver la red y conocer hacia dónde se mueven los fondos y cómo se distribuyen los activos entre las billeteras. Esta transparencia convierte al blockchain en una enorme base de datos fundamentales, que ayuda a identificar la demanda, evaluar riesgos e incluso predecir cambios en el precio. En esto, el análisis on-chain ayuda a los participantes del mercado.

Índice* Principios del análisis en cadena

• Métricas clave y lo que muestran
• Cómo aplicar métricas en la práctica
• Limitaciones y trampas
• Herramientas y plataformas para análisis on-chain
• Ejemplos de trabajo en análisis on-chain
• Conclusión

Principios de análisis en cadena

• Apertura de datos. Blockchain es un registro distribuido, un libro mayor, cuya copia se almacena en miles de nodos (nodos de red). Los datos no están ocultos tras el secreto bancario o servidores corporativos: se pueden obtener a través de un explorador público o API.
• Inmutabilidad de los registros. Una vez que el bloque ha sido confirmado, no se pueden realizar modificaciones. Esto significa que las estadísticas no se pueden retocar y la falsificación de transacciones está excluida a nivel técnico.
• Cronología y plenitud. En la blockchain se puede rastrear la historia de cualquier moneda desde el momento de su creación hasta el bloque actual. Esto le proporciona al investigador todo el ciclo de vida del activo sin interrupciones.

Métricas clave y lo que muestran

Cómo aplicar métricas en la práctica

Confirmación de la tendencia. El aumento del precio de Bitcoin, acompañado por el crecimiento de direcciones activas y volúmenes, confirma un mercado alcista saludable. Si el precio sube, pero la actividad disminuye, hay una alta probabilidad de corrección.

Estadísticas de direcciones activas de bitcoin. Fuente: CryptoQuant Detección temprana de ventas de grandes jugadores. Grandes transferencias de BTC a la bolsa advierten con anticipación sobre una posible liquidación — se puede reducir el apalancamiento o fijar parte de las ganancias.

Gráfico de flujo de activos en intercambios de criptomonedas. Fuente: CryptoQuant Definición de la fase del mercado según MVRV. Históricamente, un MVRV por debajo de uno coincidió con la capitulación de los mineros (diciembre de 2018, junio de 2022). Comprar en tales períodos estadísticamente proporcionó un mejor rendimiento a largo plazo.

Bitcoin MVRV. Fuente: CryptoQuant Comparación de ecosistemas por TVL. En 2023, el crecimiento del TVL de Arbitrum y Optimism superó el crecimiento de sus tokens nativos: la liquidez se trasladó a las redes antes de que esto se reflejara en el precio. Los analistas que seguían el TVL pudieron entrar en posición antes del pump.

Estadísticas de TVL de las redes. Fuente: DeFi Lama### Limitaciones y trampas

Transacciones fuera de la cadena. Las transferencias dentro del intercambio, en la Lightning Network o a través de puentes no son visibles de inmediato, por lo que el movimiento real de capital puede diferir de la imagen en la cadena.

Distorsión de la actividad. El proyecto es capaz de inflar la métrica de direcciones activas mediante la distribución de tokens o el «ping-pong» interno de fondos entre billeteras relacionadas.

Se necesita contexto. Un alto flujo de stablecoins hacia los exchanges puede significar tanto una preparación para compras como un deseo de refugiarse en un activo estable. Los datos on-chain son importantes, pero sin la macroeconomía, las noticias y la tokenomía, la imagen no estará completa.

Costo de datos avanzados. La mayoría de las plataformas ofrecen solo estadísticas básicas de forma gratuita. Las consultas avanzadas, las descargas históricas y las notificaciones tienen un costo, lo que limita las posibilidades del inversor minorista.

Herramientas y plataformas para análisis on-chain

Ejemplos de trabajo en análisis on-chain

• Primavera de 2021. En la víspera de la corrección de $64 000 a $30 000, el saldo de bitcoin en los intercambios creció drásticamente, y el MVRV superó 3. Estas dos señales juntas advirtieron sobre el sobrecalentamiento del mercado.
• Mercado bajista de 2022. En junio, el MVRV cayó por debajo de 0,85, y el índice de miedo y avaricia se mantuvo en la zona de “miedo extremo”. Los inversores que aplicaron la estrategia de “acumulación con MVRV < 1” obtuvieron beneficios cuando el mercado se recuperó en la primavera de 2023.
• Sector NFT. Los analistas de Nansen han notado una concentración de tokens en manos de las principales billeteras antes de los fuertes aumentos de precios en colecciones individuales. El seguimiento de las direcciones de capital “inteligente” ayudó a entrar en el mercado antes del hype.

Conclusión

El análisis on-chain utiliza la transparencia única del blockchain, convirtiendo las transacciones “crudas” en señales fundamentales. Métricas como el saldo de los intercambios o MVRV añaden profundidad a los métodos clásicos de análisis técnico y de noticias, permitiendo al inversor ver cómo se mueve realmente el capital. Sin embargo, los datos requieren un contexto adecuado y comprensión de las limitaciones, de lo contrario, las correlaciones erróneas pueden llevar a errores. El mejor enfoque es comenzar con indicadores básicos, añadiendo gradualmente herramientas complejas y siempre comparando las conclusiones con la situación del mercado en general.

Consejo práctico: guarda en tus marcadores los paneles gratuitos de Glassnode y CryptoQuant para señales rápidas, y cuando necesites análisis personalizado, dirígete a Dune o a los planes de pago de Nansen. Así, pasarás gradualmente de ser un observador a un investigador de blockchain completo y podrás tomar decisiones basándote no en emociones, sino en datos.

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