Manual imprescindible para principiantes en Web3

¿Realized Cap qué es?

Realized Cap, también conocido como capitalización realizada, se refiere a «multiplicar cada unidad de BTC por el precio en el que se transfirió por última vez, y luego sumar».

En pocas palabras: cada transferencia puede considerarse como una «transacción», por lo que multiplicar la cantidad correspondiente de BTC por el precio de la última transferencia equivale a cuánto costó esa transacción. Sumando estos costos, se obtiene el Realized Cap.

Gráfico de Realized Cap

¿Qué es Realized Price?

Realized Price (RP), también conocido como precio realizado, es el resultado de dividir «Realized Cap entre la oferta circulante actual de BTC».

Podemos interpretarlo como: «el costo total de compra de BTC en todo el mercado / cuántas BTC se compraron».

En otras palabras, esto es «el costo promedio de BTC en todo el mercado». Por cierto, cuando el precio está por debajo de RP, ¡es una buena oportunidad para comprar en la caída!

Gráfico de Realized Price

(Precio menor que Realized Price)

¿Qué es MVRV?

MVRV significa MV dividido por RV, y representa la situación de ganancias del mercado.

MV se refiere a la capitalización de mercado actual de BTC, es decir, «precio de mercado x oferta circulante»; mientras que RV es el Realized Cap.

Al mismo tiempo, si dividimos el numerador y denominador de la fórmula por la oferta circulante, descubrimos que MVRV también puede expresarse como «precio de mercado / RP». Por ejemplo: si MVRV = 2, significa que las ganancias promedio del mercado son del 100%.

¿Qué es LTH?

LTH = Long Term Holder, en la definición de Glassnode, es «BTC con un tiempo de tenencia superior a 155 días».

¿Y por qué 155 días? Glassnode proporciona una explicación detallada en su sitio web; dado que el contenido es algo complejo, por ahora no entraremos en detalles, pero los lectores interesados pueden investigarlo por sí mismos.

Introducción a LTH-RP

LTH-RP es el precio realizado de los tenedores a largo plazo, es decir, su costo promedio de posición. La fórmula es dividir el LTH-Realized Cap entre la oferta circulante.

Como se muestra en la imagen, el verde claro es el Realized Price del mercado completo, y el verde oscuro es el Realized Price de los LTH. El costo de tenencia de los tenedores a largo plazo suele ser inferior al costo promedio del mercado.

Comparación entre Realized Price y LTH-RP

Introducción a LTH-MVRV

Representa la situación de ganancias de los tenedores a largo plazo, y su cálculo es muy similar al de MVRV: «capitalización de mercado actual / LTH-Realized Cap», o también «precio de mercado actual / LTH-Realized Price».

Como se muestra en la gráfica, los cambios en LTH-MVRV suelen ser más evidentes que en MVRV, porque las ganancias de los LTH suelen ser bastante sustanciales (es decir, más rentables).

Comparación entre MVRV y LTH-MVRV, la línea naranja es LTH-MVRV, la amarilla es MVRV

Aplicación de LTH-MVRV para comprar en la caída

Cuando LTH-MVRV < 1 (o sea, el precio de mercado está por debajo de LTH-RP), indica que incluso los tenedores a largo plazo en promedio están en pérdida, y generalmente ese es un buen momento para comprar en la caída.

Como se muestra en la gráfica, marco los momentos en que LTH-MVRV < 1, que corresponden casi siempre a los fondos cíclicos. Al diseñar estrategias de compra en la caída, se puede considerar incluir este indicador. Resumen rápido (TLDR):

• Este artículo presenta el indicador on-chain Realized Profit.
• Realized Profit muestra la cantidad de ganancias que salen del mercado cada día.
• Grandes cantidades de Realized Profit suelen ser causadas por tenedores con costos bajos.
• La cima suele ir acompañada de grandes cantidades de Realized Profit.

Introducción a Realized Profit & Realized Loss

Realized Profit, traducido como «ganancia realizada», se calcula en base al precio en que cada BTC se transfirió por última vez y el precio en que se transfirió antes, determinando cuánto BTC se vendió con ganancias cada día. Sumando estas ganancias, se obtiene el Realized Profit diario.

Por supuesto, si el precio en la última transferencia es menor que en la anterior, se cuenta como Realized Loss (pérdida realizada).

Gráfico de Realized Profit & Loss

Las grandes cantidades de Realized Profit suelen ser causadas por tenedores con costos bajos

Como se muestra en la gráfica: debido a que los tenedores con costos altos no tienen mucho margen de ganancia, cuando venden, no generan mucho Realized Profit.

Por lo tanto, cuando vemos grandes cantidades de Realized Profit, generalmente indica que hay tenedores con costos bajos vendiendo BTC.

Ejemplo de cálculo de Realized Profit

Cima generalmente acompañada de grandes cantidades de Realized Profit

Cuando muchos tenedores con costos bajos venden sus BTC, en el gráfico se observa una concentración de grandes cantidades de ganancias realizadas.

En ese momento, dado que los participantes restantes en el mercado son principalmente de costos altos, el precio de mercado y su costo están bastante cercanos. Si la emoción cambia ligeramente, estos tenedores pueden entrar en pánico y vender, causando una caída en cadena del precio, formando un pico en la cima.

¿Qué es URPD?

URPD, siglas de UTXO Realized Price Distribution.

Debido a la estructura única de la cadena UTXO de BTC,

podemos rastrear datos que en los mercados financieros tradicionales no se pueden obtener.

El gráfico URPD se deriva de este principio,

mostrando la cantidad de capital en cada rango de precio,

equivalente a «el costo de compra de cada $BTC ».

URPD, rotación de capital, acumulación y distribución

Entendiendo el concepto de URPD,

podemos observar, según los cambios diarios en URPD,

el estado de rotación de capital en diferentes rangos de precio.

Por ejemplo:

El primer gráfico muestra el URPD del 1 de mayo,

el segundo, del 1 de octubre.

Tras cinco meses de oscilaciones amplias en el precio,

es claramente visible la distribución hacia arriba de los capitales de costo bajo.

URPD, rotación de capital, acumulación y distribución (2)

Históricamente, en los picos, suele acompañarse de una distribución final de capitales de bajo costo con altas ganancias;

y en los fondos, se observa una acumulación en rangos estrechos.

Por ello, al analizar, URPD puede combinarse con otros datos (como ganancias realizadas, MVRV, etc.) para obtener una visión más completa del mercado.

Soportes, resistencias, consenso

Cuando un rango de precio acumula gran cantidad de capital,

indica que ese rango ha formado un consenso de oferta y demanda.

Si el precio sube rápidamente y sale de ese rango,

debido a la gran rotación de capital en ese rango,

es probable que sirva de soporte en el futuro;

por el contrario, si el precio rompe ese rango,

los capitales en ese rango se vuelven en capitulación,

y en futuras subidas, pueden actuar como resistencia.

¿Qué es PSIP?

PSIP, Percent Supply in Profit, definido como «el porcentaje de la oferta en circulación que está en ganancias».

Cálculo:

Comparando el precio de transferencia anterior de cada $BTC con el precio actual, se distingue entre ganancias y pérdidas.

Cuando el precio actual es mayor que el último precio de transferencia de un $BTC , ese $BTC se considera en ganancias.

¿Y si la mayoría de los capitales están en pérdidas…?

Una aplicación importante de PSIP es comprar en la caída. Cuando la mayoría de los capitales están en pérdidas, suele ser un buen momento para comprar.

La lógica es simple:

• Con otras condiciones iguales, cuanto más en ganancias estén, mayor será la presión de venta por realización de beneficios, y viceversa.

Como se muestra en la gráfica, en el pasado, los momentos en que PSIP < 50% se marcaron como puntos de compra en la caída, demostrando que es un indicador bastante preciso.

¿Y si la mayoría de los capitales están en ganancias?

En la gráfica, el valor máximo de capitales en ganancias es 100%, por lo que solo con un PSIP alto no es suficiente para determinar un pico.

Aquí comparto una lógica interesante: «observar la relación entre PSIP y la variación del precio».

Primero, una introducción básica a Cointime Price

El concepto de Cointime Price surgió por primera vez el 23/08/2023, en un estudio conjunto de Ark Invest y Glassnode titulado «Cointime Economics».

La lógica de cálculo de Cointime Price es relativamente compleja; en este artículo, intentaré explicar los principios de forma sencilla.

Cointime Price = modelo de valoración diseñado para la estructura UTXO única de $BTC

En métodos tradicionales, BTC como red blockchain implica un proceso de validación en cada bloque o transferencia. En cambio, Cointime Price usa un método de cálculo «ponderado por tiempo».

Lógica de cálculo de Cointime Price (como en la gráfica dos, la línea verde es Cointime Price)

Tres conceptos clave en el cálculo de Cointime Price:

· Coin Blocks Created (CBC):

CBC = cantidad total de BTC en circulación en el momento de la creación del bloque N.

· Coin Blocks Destroyed (CBD):

Cuando BTC se transfiere, se considera destruido; su cálculo es: cantidad transferida × tiempo en bloques (cuántos bloques han pasado), obteniendo CBD (cantidad de BTC ponderada por tiempo).

· Coin Blocks Stored (CBS):

CBS = CBC - CBD, entendido como «cantidad total de BTC no gastados, ponderada por tiempo».

En la fórmula, el numerador Cointime Value Destroyed es CBD multiplicado por el precio del BTC en el momento de la transferencia, obteniendo así el «valor en BTC en el momento de la transacción».

· Características principales de Cointime Price

· Diseño ponderado por tiempo: cuando los tenedores a largo plazo transfieren mucho BTC (distribuyen), la velocidad de cambio de Cointime Price aumenta.

· Análisis desde la perspectiva del comprador: el numerador en la fórmula representa el «total de gastos ponderados por tiempo en el mercado», y al dividirlo por CBS, se obtiene el costo promedio ponderado por tiempo de los capitales en el mercado.

· Excluye el impacto de los BTC perdidos: dado que CBD calcula transferencias, los BTC no transferidos no se consideran, por lo que no se ven afectados por BTC perdidos en épocas remotas.

Segundo, comparación con LTH-RP

=

LTH-RP vs. Cointime Price

· Cálculo de LTH-RP:

• Glassnode define LTH = BTC con tiempo de tenencia > 155 días
• LTH-RP = costo promedio de estos BTC LTH
• Limitación: solo para tenedores a largo plazo, definición algo burda.

· Cálculo de Cointime Price:

• Considera directamente el tiempo de tenencia en cada transferencia de cada BTC
• Más preciso y sensible que LTH-RP

Desempeño de Cointime Price vs. LTH-RP en la tendencia del mercado

Como en la gráfica tres, antes de cada gran subida del mercado, Cointime Price siempre reacciona antes que LTH-RP, reflejando más rápidamente la distribución de capitales.

Por ello, en análisis personal, prefiero usar Cointime Price para evaluar el mercado. En mi informe semanal, también incluyo Cointime Price en los modelos de detección de picos.

Aplicación 1: Comprar en la caída

Cointime Price = precio justo ponderado por tiempo de BTC, por lo que cuando el precio de mercado cae por debajo de Cointime Price, indica que el mercado está por debajo del valor real de BTC, siendo una buena oportunidad para comprar en la caída.

· Validación histórica

En la gráfica cuatro, marco los momentos en que el precio de BTC estuvo por debajo de Cointime Price, y se puede ver que estos momentos suelen ser buenos puntos de entrada.

Resumen de Cointime Price

El concepto de Cointime Price proviene de Cointime Economics, usando un método de valoración «ponderado por tiempo» para evaluar el precio justo de BTC.

En comparación con solo considerar a los tenedores a largo plazo (LTH) o a los de corto plazo (STH), Cointime Price es más flexible, sensible y puede excluir efectivamente BTC perdidos en épocas remotas.

Este artículo inicial explicó en detalle qué es Cointime Price y cómo usarlo para comprar en la caída. Si ya entiendes el concepto, pasemos a la temática principal de hoy: cómo escapar de la cima.

Aplicación 2: Modelo de detección de pico: desviación de Cointime Price

Cointime Price Deviation (desviación de Cointime Price) es uno de los modelos que diseñé al estudiar datos on-chain, y ya se ha aplicado en los informes semanales de análisis de picos.

==

A continuación, explicaré el principio del diseño del modelo y cómo usarlo para determinar los picos del BTC. Todo el contenido es investigación original; el proceso no es sencillo, así que agradezco mucho su apoyo.

1. Cuantificación de la desviación entre el precio actual y Cointime Price

¿Por qué medir la desviación?

• Cointime Price representa altamente el costo real de los capitales en BTC, especialmente los de largo plazo (LTH).
• Como los tenedores a largo plazo influyen más en Cointime Price, cuando el precio actual está muy por encima de Cointime Price, aumenta la motivación de los tenedores a largo plazo para realizar beneficios, lo que puede desencadenar distribución.

· Fórmula: tasa de desviación = (precio actual - Cointime Price) / precio actual

· Observación de la tasa de desviación (ratio de distribución)

En la gráfica, se obtiene la curva del ratio de distribución (línea púrpura). Se puede ver que: cada vez que el ratio de distribución está en niveles altos, suele corresponder a un pico del BTC.

Entonces, ¿cómo definir «nivel alto»? A continuación, usamos métodos estadísticos para resolverlo.

2. Definición de valores extremos de la desviación de Cointime Price

Al analizar datos históricos, se observa que los picos de la desviación no son fijos; en cada ciclo alcista, el máximo de desviación tiende a disminuir ligeramente. Por ello, usar un valor fijo para definir «nivel alto» no es riguroso.

Para resolver esto, usamos el concepto estadístico de «desviación estándar»:

· Calculamos la media y la desviación estándar de los datos históricos de desviación.

· Definimos «media + n veces la desviación estándar» como «nivel alto (señal de pico)», llamado Threshold.

· Suavizamos la serie de datos de desviación con medias móviles para reducir ruido.

· Cuando la media móvil de la desviación supere el Threshold, se activa la señal de pico.

· ¿Por qué usar desviación estándar?

· La tendencia histórica de la desviación muestra un comportamiento de regresión a la media (como en la gráfica).

· La desviación estándar mide la volatilidad; cuando la volatilidad del precio disminuye, el Threshold también se ajusta dinámicamente, siendo más flexible.

Como en la gráfica, tras estos pasos, obtenemos una representación visual de la desviación.

· Nota adicional

• En el punto 2, «media + n veces la desviación estándar», n es un parámetro ajustable: cuanto mayor n, menor la probabilidad de señal de pico, haciendo el modelo más estricto.
• La suavización con medias móviles en el punto 3 ayuda a filtrar las fluctuaciones de corto plazo y a mejorar la fiabilidad de la señal.

3. Ejemplo de señal de pico

En la gráfica, cuando la línea púrpura (ratio de distribución) supera la línea naranja (Threshold), el precio de BTC suele estar en un pico cíclico.

Conclusión

Este es el segundo artículo de la serie Cointime Price, que continúa explicando el concepto y comparte cómo usar Cointime Price para detectar picos.

Resumen clave:

• La desviación de Cointime Price cuantifica la diferencia entre el precio actual y Cointime Price, y se usa para inferir la motivación de distribución de los tenedores a largo plazo.
• La definición dinámica de pico mediante desviación estándar hace que el modelo sea más adaptable.
• El modelo ya se aplica en informes semanales y puede detectar eficazmente señales de pico en BTC.

Aplicación 2: Tasa de distribución diaria de Cointime Price

1. La regularidad de Cointime Price

Antes de continuar, echemos un vistazo al gráfico de Cointime Price:

Los observadores atentos notarán que Cointime Price tiene un patrón muy claro: «subida rápida — fase de estabilización — subida rápida — fase de estabilización…»

Según la primera serie, sabemos que:

Cointime Price solo sube rápidamente cuando los tenedores a largo plazo distribuyen mucho, y en esencia, Cointime Price es el «costo promedio ponderado por tiempo de los capitales en el mercado». En la fase de distribución, los tenedores restantes aceptan distribuir, lo que hace que el costo de tenencia suba rápidamente, reflejado en la gráfica como un aumento acelerado de Cointime Price.

Aprovechando esta característica, diseñé un indicador para observar la velocidad de distribución, llamado provisionalmente «Tasa diaria de distribución de Cointime Price».

2. Indicador de tasa diaria de distribución de Cointime Price

Para medir la tasa de cambio, uso la fórmula más simple: (CP de hoy - CP de ayer) / CP de hoy, y luego suavizo con medias móviles (*nota: CP es abreviatura de Cointime Price).

Al aplicar esta fórmula en glassnode, se obtiene la siguiente gráfica:

Se puede ver que cada gran subida del mercado va acompañada de una alta tasa de distribución de Cointime Price. Exceptuando una vez en 2019 cerca del fondo, cuando hubo una alta tasa de distribución, en general, cuando aparece una tasa alta, indica que los tenedores a largo plazo están acelerando la distribución. La excepción de 2019 no genera falsos positivos, porque en ese momento, solo con observar la tendencia del precio, se sabe que no es un pico.

3. Estado histórico de la tasa diaria en picos y fase actual del mercado

Por lógica, en cada pico cíclico de #BTC, no suele haber solo una «distribución». Se puede ver esto en indicadores como UPDR, Realized Profit, etc., y también tiene sentido: la distribución es un proceso, no un evento instantáneo.

Primero, ¿qué es RUPL?

RUPL, Relative Unrealized Profit & Loss, en español «Ganancia y Pérdida No Realizada Relativa». Este indicador se puede dividir en dos partes: RUP y RUL.

Para calcular RUP:

1. Comparar el precio actual con el último precio de transferencia de cada $BTC , clasificando en ganancias los que tengan precio actual > último precio de transferencia.

2. Multiplicar la cantidad de cada capital en ganancias por su ganancia, obteniendo la Ganancia No Realizada (Unrealized Profit).

3. Finalmente, normalizar estos datos respecto a la capitalización de mercado en ese momento.

En otras palabras, Unrealized Profit es la suma total de ganancias no realizadas en el mercado; RUP es esa suma normalizada por la capitalización, para comparar en diferentes momentos. RUL se calcula igual, y no entraremos en detalles aquí.

En la gráfica, la línea verde es RUP, la roja RUL. Se observa que: cuando el precio y RUP están altamente correlacionados, y RUL está altamente inversamente correlacionado. Es intuitivo, porque a medida que el precio sube, las ganancias y las ganancias no realizadas aumentan.

Pero si observamos más en detalle, veremos que en ciertos periodos RUL supera a RUP (línea roja por encima de la verde, en el recuadro amarillo), indicando que el mercado en general está en pérdidas no realizadas. ¿Tiene esto alguna relevancia? Continúe leyendo.

Aplicación de RUPL en comprar en la caída

Como se dijo, «cuando otros temen, yo compro». Cuando la mayoría de los capitales están en pérdidas, puede ser un buen momento para acumular.

En la gráfica dos, marco los periodos en que RUL > RUP, y se observa que casi siempre corresponden a fondos cíclicos históricos.

No es casualidad, la lógica es:

«Cuando el mercado en general está en pérdidas, significa que muchos inversores con capitales de bajo costo ya han distribuido; los inversores atrapados, por su parte, no quieren vender por el precio bajo. La combinación de estas emociones reduce la presión vendedora, y con algo de compra, puede iniciarse una reversión y subida.»

Esta lógica es muy similar a la estrategia de compra en la caída con LTH-RP, y puede consultarse en este artículo: 《链上数据学堂（二）：老是赚钱的 Hodlers 们，他们买 BTC 的成本是多少？》

3. Diseño del modelo de compra en la caída

Luego, en lugar de RUL, solo observamos RUP en el gráfico, y encontramos que en los fondos históricos, RUP suele estar en un rango cercano a un valor:

Por ejemplo, añado una línea horizontal en 0.4 en el gráfico, y se ve claramente que RUP < 0.4 en esas zonas. (0.4 es un parámetro del modelo, ajustable, y se mencionará más adelante).

Dado que RUP muestra un rango de fondo claro, podemos combinar la condición RUP < 0.4 con RUP < RUL para filtrar señales, obteniendo así:

Este método de diseño es común en modelos, buscando mayor precisión en las señales. La idea es que, al combinar condiciones, se reduzcan falsos positivos y se mejore la fiabilidad.

En la gráfica, se muestran las combinaciones de (RUP < 0.4) + (RUP < RUL). Aunque no es una mejora radical, sí es más riguroso que solo RUP < RUL. Si ajustamos el parámetro a valores menores, como 0.38, el modelo será más estricto, pero hay que tener cuidado con el sobreajuste, ya que ajustar demasiado a datos históricos puede hacer que falle en el futuro.

Nota: Overfitting, o sobreajuste, es como buscar la perfección en un ajuste que solo funciona en los datos pasados, pero no en los futuros.

4. Conclusión

Este es el primer artículo de la serie RUPL, que presenta la definición y cálculo del indicador, y comparte la lógica del modelo de compra en la caída basado en él.

Aplicación 2: Uso de RUPL para detectar picos

Como en la conclusión del artículo anterior, hoy comparto una poderosa forma de usar RUPL para detectar picos en BTC. En esta estrategia, solo usamos RUP, sin considerar RUL por ahora:

Cuando RUP y el precio de $BTC divergen, es probable que haya un pico.

1. Específicamente, cuando el precio de $BTC alcanza un máximo más alto, pero RUP alcanza un máximo menor, hay divergencia.

2. La lógica es:

Como en el artículo anterior, RUP se calcula sumando las ganancias no realizadas del mercado. Cuando hay muchos tenedores con ganancias muy altas, en teoría, cuando el precio alcanza un nuevo máximo, RUP también debería subir. Pero si hay divergencia (precio más alto, ganancias en RUP más bajas), la única explicación es que los tenedores con muchas ganancias están empezando a vender, distribuyendo.

3. Esta lógica es similar a la de Realized Profit, y puede usarse como validación cruzada. Para más detalles, ver: 《链上数据学堂（三）：底部吸筹的庄家们获利了结了吗？》

Eso explica por qué la divergencia de RUP puede ser señal de pico. Pero hay que tener cuidado: para juzgar la fase del mercado, lo mejor es combinar otros indicadores on-chain, para evitar errores de «mirar solo una parte del todo».

Cuarto, análisis de los picos históricos

Una vez entendido el concepto, si no se verifica con datos, solo será teoría. Por eso, en esta sección, revisaremos los picos históricos de $BTC :

Pico de 2013

En la gráfica, la línea verde es RUP, la negra el precio de BTC. En el pico, se observa una «divergencia en tres fases»: el precio alcanza dos máximos más altos, pero RUP hace máximos más bajos, cumpliendo la señal de divergencia de pico.

Pico de 2017

En 2017, también aparece la divergencia de RUP. En ese pico, RUP en el máximo de precio muestra una divergencia; y en la recuperación, aparece otra, dando oportunidad de salir.

Pico de 2021

En 2021, se ve una estructura de doble techo. Analicé ambos picos: el primero, similar a 2013, con «divergencia en tres fases»; el segundo, también con divergencia en RUP.

En total, las tres principales cimas históricas mostraron divergencia en RUP, sin excepción. No significa que cada pico futuro tenga que tenerla, pero, en los datos actuales, siempre se ha dado. ¿Y esta vez?

Quinto, análisis del potencial pico en 2025

Aquí, la gráfica:

Se observa que en esta fase, ya hay una primera señal de divergencia en RUP. Combinando con el informe semanal, y analizando datos como URPD, Cointime Price, Realized Profit, etc., se pueden detectar indicios de pico.

Lo más probable, según patrones históricos, es que, si en breve el precio de $BTC vuelve a hacer un nuevo máximo, se produzca una divergencia en tres fases similar a 2013 o 2021, y esa será una señal clara para escapar en la cima.