Aunque DeFi va por el buen camino en términos de crecimiento y adopción, el espacio sigue estando lleno de riesgos, incertidumbre y volatilidad. Una de sus mayores ventajas sobre las finanzas centralizadas es la disponibilidad y accesibilidad de los datos financieros. Dado que las transacciones de blockchain son públicas, ofrece una oportunidad única para comprender el sentimiento del mercado a través del análisis de datos.
Esta innovadora perspectiva se conoce como análisis on-chain (En cadena). En términos sencillos, se trata de la práctica de analizar los fundamentos, la utilidad y la actividad de las transacciones de una criptomoneda y las correspondientes cadenas de bloques, para explorar el futuro movimiento de los precios y una serie de métricas de mercado.
El análisis on-chain proporciona una visión del sistema financiero digital para una mejor toma de decisiones y ayuda a responder a preguntas críticas. ¿Quién tiene la mayoría de los activos? ¿Siguen dentro o fuera de las plataformas exchange? ¿Y en qué proporción? ¿Los poseedores de un token específico están en el territorio del beneficio?
Veamos cómo ha evolucionado esta práctica en los últimos años y revisemos las métricas asociadas al análisis on-chain.
El estado actual del análisis on-chain
El análisis on-chain se ha convertido en una poderosa herramienta en los últimos años, especialmente para las empresas de inversión y los fondos de capital riesgo. Muchas empresas han creado su propio sistema de análisis avanzado en cadena para identificar métricas más profundas y gestionar eficazmente la posición de riesgo de sus clientes. Firmas de capital de primer orden, como Alameda Research y Pantera Capital, han desarrollado sus propios y sofisticados sistemas de análisis on-chain.
¿Por qué necesitamos un análisis on-chain?
Cualquier forma de inversión requiere un análisis exhaustivo del sentimiento del mercado y de la posición del capital, tanto si se trata de finanzas centralizadas como descentralizadas. En el análisis comercial tradicional siempre hay un reto, ya que los datos del mercado no siempre son transparentes.
Por otro lado, la naturaleza transparente de DeFi significa que hay muchos datos accesibles. Sin embargo, para que esos datos sean procesables, deben ser refinados, organizados y transformados en información comprensible.
El enfoque de análisis on-chain resurge este vacío. Crea una práctica eficaz para medir todos los datos y métricas necesarios y simplificar potencialmente las complejas decisiones de inversión. Evidentemente, ayuda a los inversores a conocer la salud de cada protocolo en el espacio DeFi.
Además, puede ser una práctica poderosa para identificar los protocolos con alta liquidez y riesgos de seguridad. Sólo estamos en las primeras etapas del análisis on-chain. Sin embargo, la aparición de agentes de datos y soluciones analíticas más innovadoras podría hacer que el análisis en cadena de próxima generación aporte una visibilidad más completa a todo el sector DeFi.
Limitaciones de los análisis on-chain
Es importante recordar que no debemos confiar únicamente en los análisis on-chain. En la mayoría de los casos, no proporcionan una imagen completa de las transacciones del mercado, ya que vemos los datos básicos de las transacciones sin comprender su contexto. Se corre el riesgo de no ver el panorama general de lo que está impulsando el sentimiento actual del mercado, y cuánto tiempo podría mantenerse.
El espacio cripto y la tecnología de la información son muy estratégicos. Recientemente, hemos visto tuits o anuncios de figuras públicas influyentes que han impulsado significativamente tokens específicos más allá de su valor proyectado, y pequeños cambios en las regulaciones diezman completamente el precio mínimo de un token. Estas perspectivas son relativamente frecuentes en el espacio DeFi, que no puede predecirse a través de la analítica on-chain.
Centrarse demasiado en los microdetalles puede hacer que se pierda la narrativa estratégica más amplia. Si bien este tipo de análisis proporciona efectivamente una visión crítica de cada transacción, no puede dar un contexto más amplio al vincular cada actividad a través de la blockchain.
Sin embargo, estos escollos de la analítica on-chain podrían solucionarse en el futuro, cuando veamos que cada vez hay más carteras etiquetadas en las plataformas exchange de criptomonedas, lo que permitirá tomar decisiones de inversión de forma mucho más equilibrada y eficiente.
Las mejores herramientas de análisis on-chain del mercado
Hay varias herramientas de análisis diferentes que se adaptan a distintos niveles de inversores. La más básica es Nansen, que permite a los usuarios profundizar en lo que ocurre dentro de las direcciones de los monederos en la blockchain. Nansen ayuda a identificar los flujos de tokens entre los principales actores, dónde se está moviendo y depositando el dinero, qué NFTs están posicionadas para precios más altos, etc.
Luego está Dune Dashboard, donde los usuarios pueden escribir consultas SQL para identificar y rastrear sus métricas requeridas y convertirlas en gráficos visuales completos. No obstante, está adaptada a los operadores más avanzados. También hay otras herramientas populares adaptadas a blockchains específicas, como Etherscan, Santiment y Messari.
En conclusión, el futuro del análisis on-chain parece prometedor. A medida que más sociedades de capital riesgo y fondos de cobertura utilizan este tipo de análisis para tomar decisiones sostenibles y más corredores de datos entran en este espacio, los desafíos actuales del análisis on-chain podrían abordarse eficazmente mediante innovaciones.
Sobre el autor
Iakov Levin tiene más de 5 años de experiencia en la entrega de proyectos técnicamente complejos con un enfoque en blockchain, cripto, FinTech, DeFi, y CeDeFi. Tiene una profunda y vasta experiencia en la ciencia cognitiva, las start-ups, la gestión de productos, la creación de sistemas y las innovaciones. Actualmente es CEO y fundador de Midas.Investments.
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Las opiniones publicadas en BeInCrypto no deben determinar ninguna decisión financiera de los lectores, son opiniones personales del autor.
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