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 seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos en el mundo WEB3, explorando la realidad y buscando consenso. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos percepciones que penetran en los eventos mismos e introducimos diversas perspectivas de pensamiento.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones a las que pertenecen nuestros 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 periódicas, como la que mencionamos antes sobre los 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, los indicadores clave y aprender su metodología. En el programa de hoy, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores, y los listaremos 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 un pago.
Precio Realizado: Calculado en función del precio ponderado al momento del último movimiento en la cadena de Bitcoin, refleja el costo histórico en la 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 (Profit Realizado Relativo): Ganancia no realizada relativa. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los tenedores de Bitcoin en el mercado en relación con la capitalización de mercado total.
Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio medio en la cadena basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para evaluar de manera más precisa el valor a largo plazo de BTC al introducir el "peso temporal" 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 Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para el precio en grandes ciclos 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, mejorado a partir del indicador de precio-beneficio ajustado por ciclo de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.
Oportunidad de aprender análisis de datos en la cadena
Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos en cadena Colin. Primero, por favor, Colin, saluda a nuestros oyentes.
Colin: Hola a todos, primero gracias a Alex por la invitación. 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 transacciones en silencio. Mi nombre es Colin, y normalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos en cadena, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo tres auto-definiciones sobre mí mismo: la primera es que soy un trader impulsado por eventos, normalmente pienso en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es que soy un analista de datos en cadena, esta parte es también el contenido que suelo compartir; la tercera es que soy relativamente conservador, me llamo a mí mismo un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos en el mercado de valores de EE. UU., utilizando esta parte de los fondos para invertir y reducir la Beta de la curva de activos en general, manteniendo al mismo tiempo una defensa adecuada en mi posición total. Eso es más o menos cómo me defino.
Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin fue muy inspirador. Este es un tema que hemos discutido poco antes, y es una parte que me falta en mi propia sección. Leí su serie de artículos y encontré que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Es importante recordar que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte componente subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de maneras distintas. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. El programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición personal y ejemplos, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia, hablemos sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y a aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?
Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí mismo, debería tener como objetivo principal ganar dinero y usar las ganancias para mejorar su calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido consistente: aprendo lo que puede ayudarme a ganar dinero. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading, en pocas palabras, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte es que al principio, mi contacto con los datos en cadena fue puramente accidental. Hace unos seis o siete años, no entendía nada, solo miraba aquí y allá. Mientras exploraba en varios campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender; también vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos en cadena, así que comencé a estudiar e investigar. En la etapa posterior, combiné los conocimientos que aprendí en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, con los datos en cadena y desarrollé algunos modelos de trading, y al final integré esos modelos en mi propio sistema de trading.
Alex: ¿Entonces, cuántos años has estado estudiando e investigando de manera más sistemática desde que empezaste a tocar el análisis de datos en la cadena?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he tenido un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de esto, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba enfocado en investigar otras cosas, y al regresar aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente fui juntando información.
Alex: Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre los datos de la cadena hasta que los aplicaste en tus inversiones reales?
Colin: Este límite 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 comienzas a definir desde un mercado alcista o un mercado bajista. Aproximadamente comencé a tener contacto alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atreví, ya que 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: Entendido. 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 sueles utilizar?
Colin: Ahora uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es un servicio de pago. Hay dos niveles de pago, uno es la versión profesional que es bastante cara, creo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo no lo recuerdo bien, pero es aproximadamente entre 30 y 40 U al mes. También tiene una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es en realidad muy limitada. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, al filtrar y estudiar, este sitio se alineaba más con mis gustos.
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 y, además, la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos del segundo problema, como mencionaste que eres un trader, valoras 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, introducelo para nosotros.
Colin: Está bien. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos en la cadena. Planeo combinar estos dos temas, porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comerciando acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces o algunos materiales básicos, Bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos: utiliza 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, 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 de precios y movimientos de todo Bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando investigamos datos en la cadena, observamos el mercado en su conjunto, vemos su tendencia, la consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar el flujo de chips agregando todas las direcciones, observando si ya han tomado ganancias o han puesto un stop loss, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin; todos estos datos son visibles. Esto es lo que considero el mayor valor del análisis de datos en la cadena de Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.
Alex: Ciertamente, este punto es muy importante. Al igual que cuando hacemos inversiones en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos de la misma manera que lo hacemos con las acciones u otros productos. Tal como mencionaste, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversores profesionales están mirando los datos en la cadena y tú no lo haces, es como si te faltara una herramienta muy importante en tus inversiones.
Dificultades en el análisis de datos en la cadena
Alex: ¿Cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos al realizar análisis de datos en la cadena en la práctica?
Colin: Creo que esta es una muy buena pregunta y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y se refiere a un punto que puede ser bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluido yo mismo en ese momento, como mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos de pago de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora en mi experiencia de trading, en realidad no me he atrevido a pagar por algunos cursos. No he estado expuesto a ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos en la cadena, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es entender el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Esto, de hecho, es un proceso que consume mucho tiempo, porque al ver un indicador, te da una fórmula de cálculo. Mi idea es deducir exactamente qué hay detrás de esa fórmula de cálculo y por qué fue diseñado de esa manera. Después de entender todos estos indicadores, el siguiente paso es hacer una selección. Aquellos que tengan experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que hayan investigado sobre indicadores, en realidad sabrán una cosa: que la correlación de muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que en la interpretación es muy fácil caer en ruido o sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos. Este sistema de escape de máximos podría tener 10 señales, del 1 al 10. Supongamos que si la correlación del 1 al 4 es demasiado alta, eso causará un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin experimenta algún tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que las señales del 1 al 4 se iluminen al mismo tiempo, lo cual en realidad es problemático.
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Expertos en análisis de datos on-chain revelan indicadores y metodologías esenciales para la inversión en BTC
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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 seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos en el mundo WEB3, explorando la realidad y buscando consenso. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos percepciones que penetran en los eventos mismos e introducimos diversas perspectivas de pensamiento.
Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones a las que pertenecen nuestros 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 periódicas, como la que mencionamos antes sobre los 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, los indicadores clave y aprender su metodología. En el programa de hoy, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores, y los listaremos 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 un pago.
Precio Realizado: Calculado en función del precio ponderado al momento del último movimiento en la cadena de Bitcoin, refleja el costo histórico en la 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 (Profit Realizado Relativo): Ganancia no realizada relativa. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los tenedores de Bitcoin en el mercado en relación con la capitalización de mercado total.
Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio medio en la cadena basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para evaluar de manera más precisa el valor a largo plazo de BTC al introducir el "peso temporal" 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 Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para el precio en grandes ciclos 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, mejorado a partir del indicador de precio-beneficio ajustado por ciclo de Shiller (CAPE), que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.
Oportunidad de aprender análisis de datos en la cadena
Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos en cadena Colin. Primero, por favor, Colin, saluda a nuestros oyentes.
Colin: Hola a todos, primero gracias a Alex por la invitación. 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 transacciones en silencio. Mi nombre es Colin, y normalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos en cadena, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo tres auto-definiciones sobre mí mismo: la primera es que soy un trader impulsado por eventos, normalmente pienso en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es que soy un analista de datos en cadena, esta parte es también el contenido que suelo compartir; la tercera es que soy relativamente conservador, me llamo a mí mismo un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos en el mercado de valores de EE. UU., utilizando esta parte de los fondos para invertir y reducir la Beta de la curva de activos en general, manteniendo al mismo tiempo una defensa adecuada en mi posición total. Eso es más o menos cómo me defino.
Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin fue muy inspirador. Este es un tema que hemos discutido poco antes, y es una parte que me falta en mi propia sección. Leí su serie de artículos y encontré que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Es importante recordar que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte componente subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de maneras distintas. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. El programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición personal y ejemplos, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia, hablemos sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y a aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?
Colin: Creo que este problema debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí mismo, debería tener como objetivo principal ganar dinero y usar las ganancias para mejorar su calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido consistente: aprendo lo que puede ayudarme a ganar dinero. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading, en pocas palabras, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte es que al principio, mi contacto con los datos en cadena fue puramente accidental. Hace unos seis o siete años, no entendía nada, solo miraba aquí y allá. Mientras exploraba en varios campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender; también vi por casualidad que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos en cadena, así que comencé a estudiar e investigar. En la etapa posterior, combiné los conocimientos que aprendí en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, con los datos en cadena y desarrollé algunos modelos de trading, y al final integré esos modelos en mi propio sistema de trading.
Alex: ¿Entonces, cuántos años has estado estudiando e investigando de manera más sistemática desde que empezaste a tocar el análisis de datos en la cadena?
Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he tenido un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de esto, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba enfocado en investigar otras cosas, y al regresar aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente fui juntando información.
Alex: Entiendo, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre los datos de la cadena hasta que los aplicaste en tus inversiones reales?
Colin: Este límite 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 comienzas a definir desde un mercado alcista o un mercado bajista. Aproximadamente comencé a tener contacto alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atreví, ya que 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: Entendido. 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 sueles utilizar?
Colin: Ahora uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es un servicio de pago. Hay dos niveles de pago, uno es la versión profesional que es bastante cara, creo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo no lo recuerdo bien, pero es aproximadamente entre 30 y 40 U al mes. También tiene una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es en realidad muy limitada. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, al filtrar y estudiar, este sitio se alineaba más con mis gustos.
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 y, además, la inmediatez es bastante buena. Entonces, hablemos del segundo problema, como mencionaste que eres un trader, valoras 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, introducelo para nosotros.
Colin: Está bien. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos en la cadena. Planeo combinar estos dos temas, porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comerciando acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces o algunos materiales básicos, Bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos: utiliza 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, 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 de precios y movimientos de todo Bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando investigamos datos en la cadena, observamos el mercado en su conjunto, vemos su tendencia, la consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar el flujo de chips agregando todas las direcciones, observando si ya han tomado ganancias o han puesto un stop loss, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precio no les gusta comprar Bitcoin; todos estos datos son visibles. Esto es lo que considero el mayor valor del análisis de datos en la cadena de Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.
Alex: Ciertamente, este punto es muy importante. Al igual que cuando hacemos inversiones en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos de la misma manera que lo hacemos con las acciones u otros productos. Tal como mencionaste, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversores profesionales están mirando los datos en la cadena y tú no lo haces, es como si te faltara una herramienta muy importante en tus inversiones.
Dificultades en el análisis de datos en la cadena
Alex: ¿Cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos al realizar análisis de datos en la cadena en la práctica?
Colin: Creo que esta es una muy buena pregunta y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y se refiere a un punto que puede ser bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluido yo mismo en ese momento, como mencioné antes, es muy difícil encontrar una enseñanza realmente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos de pago de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora en mi experiencia de trading, en realidad no me he atrevido a pagar por algunos cursos. No he estado expuesto a ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos en la cadena, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es entender el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Esto, de hecho, es un proceso que consume mucho tiempo, porque al ver un indicador, te da una fórmula de cálculo. Mi idea es deducir exactamente qué hay detrás de esa fórmula de cálculo y por qué fue diseñado de esa manera. Después de entender todos estos indicadores, el siguiente paso es hacer una selección. Aquellos que tengan experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que hayan investigado sobre indicadores, en realidad sabrán una cosa: que la correlación de muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, que es que en la interpretación es muy fácil caer en ruido o sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos. Este sistema de escape de máximos podría tener 10 señales, del 1 al 10. Supongamos que si la correlación del 1 al 4 es demasiado alta, eso causará un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin experimenta algún tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que las señales del 1 al 4 se iluminen al mismo tiempo, lo cual en realidad es problemático.