Qué es On-Chain Valuation Metrics?
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Las métricas en cadena son indicadores cuantitativos derivados directamente de los datos de transacciones de blockchain, que ofrecen información única sobre la valoración, adopción y comportamiento del mercado de las criptomonedas que no tienen equivalente en las finanzas tradicionales. A diferencia de los mercados de valores donde los datos de las transacciones son opacos y agregados, los libros públicos de blockchain registran cada transacción de manera inmutable, lo que permite a los investigadores e inversores calcular métricas que revelan la actividad en la cadena, el comportamiento de los tenedores, la economía de los mineros y la seguridad de la red. Las métricas de valoración en cadena más importantes incluyen: la relación valor de la red con respecto a las transacciones (NVT) (análoga a la relación P/E: capitalización de mercado dividida por el valor de la transacción diaria); la relación entre el valor de mercado y el valor realizado (MVRV) (capitalización de mercado dividida por el límite realizado: la suma de todas las monedas valoradas al precio al que se movieron por última vez); el modelo Stock-to-Flow (S2F) (que relaciona la escasez de Bitcoin a través de la tasa de crecimiento de la oferta con el precio); las ondas HODL (visualización de la distribución de la edad de las monedas según la última vez que se movieron); y la métrica de Riesgo de Reserva (que compara la confianza de los tenedores con el precio actual). Estas métricas fueron iniciadas por investigadores como Willy Woo, Nic Carter, Plan B (el desarrollador seudónimo del modelo Stock-to-Flow) y el equipo de Glassnode. El análisis en cadena se ha convertido en una disciplina importante en la investigación de inversiones en criptomonedas, con la adopción institucional de herramientas de Glassnode, CryptoQuant, Nansen y Dune Analytics. Sin embargo, las métricas dentro de la cadena enfrentan limitaciones importantes: son retrospectivas (basadas en datos históricos de la cadena), susceptibles a la manipulación (el comercio de lavado infla los volúmenes de transacciones), están sujetas a la evolución de la arquitectura de la cadena de bloques (las transacciones de la Capa 2 pueden no ser visibles en el análisis de la Capa 1) y no pueden incorporar factores fuera de la cadena como cambios regulatorios o cambios macroeconómicos que dominan la acción del precio a corto plazo.
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Fórmula
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Sobre el cálculo de métricas de cadena:
Paso 1: acceda a los datos en cadena desde exploradores de blockchain (Glassnode, CryptoQuant, Dune Analytics) o API de nodos públicos.
Paso 2: Calcule el índice NVT: NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD; compárelo con el promedio histórico (~50-70 para Bitcoin).
Paso 3: Calcular MVRV: reunir el límite realizado (suma de los valores UTXO al precio del último movimiento); MVRV = Capital_de_mercado / Capital_realizado.
Paso 4: Interpretar el MVRV: por debajo de 1,0 = monedas con un precio inferior al coste de adquisición (zonas de compra históricamente fuertes); por encima de 3,5 = máximo potencial.
Paso 5: Monitorear SOPR: calcular precio_venta/precio_adquirido para cada transferencia en cadena; suave con MA de 7 días; los valores inferiores a 1 en los mercados bajistas indican capitulación.
Paso 6: Realizar un seguimiento de la tendencia de las direcciones activas: el crecimiento sostenido indica una adopción genuina; Las direcciones en declive indican una participación reducida.
Paso 7: Combine múltiples métricas para lograr confluencia en lugar de depender de un solo indicador.
Cada paso se basa en el anterior, combinando los cálculos de los componentes en un resultado integral de métricas en cadena. La fórmula captura las relaciones matemáticas que rigen el comportamiento de las métricas de la cadena.Leyenda de variables
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| Símbolo | Nombre | Unidad | Descripción |
|---|---|---|---|
| NVT | Relación NVT | dimensionless | Valor de la red para las transacciones: capitalización de mercado/volumen diario de transacciones en cadena (en USD); NVT alto = sobrevalorado. |
| MVRV | Relación MVRV | dimensionless | Valor de mercado a valor realizado: capitalización de mercado actual / capitalización realizada; por encima de 3,5 históricamente señala máximos del mercado. |
| Realized_Cap | Capitalización realizada | USD | Suma de todos los UTXO valorados al precio de la última vez que se movieron en la cadena; elimina la prima especulativa de la capitalización de mercado. |
| S2F | Relación stock-flujo | years | Oferta total / Nueva emisión anual; mide la escasez. La reducción a la mitad de S2F de Bitcoin posterior a abril de 2024 ≈ 120 años. |
| SOPR | Relación de beneficio de producción gastada | dimensionless | Se vendieron monedas de precio / Se adquirieron monedas de precio; arriba de 1 = vendedores con ganancias; por debajo de 1 = vender con pérdidas. |
| Active_Addresses | Direcciones activas | addresses per day | Direcciones únicas que enviaron o recibieron BTC en un día; proxy para la adopción de la red y el crecimiento de usuarios. |
Cómo On-Chain Valuation Metrics
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- 1Acceda a datos en cadena desde exploradores de blockchain (Glassnode, CryptoQuant, Dune Analytics) o API de nodos públicos.
- 2Calcule el índice NVT: NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD; compárelo con el promedio histórico (~50-70 para Bitcoin).
- 3Calcular MVRV: reunir el límite realizado (suma de los valores UTXO al precio del último movimiento); MVRV = Capital_de_mercado / Capital_realizado.
- 4Interprete MVRV: por debajo de 1,0 = monedas con un precio inferior al coste de adquisición (zonas de compra históricamente fuertes); por encima de 3,5 = máximo potencial.
- 5Monitorear SOPR: calcular precio_venta/precio_adquirido para cada transferencia en cadena; suave con MA de 7 días; los valores inferiores a 1 en los mercados bajistas indican capitulación.
- 6Seguimiento de la tendencia de las direcciones activas: el crecimiento sostenido indica una adopción genuina; Las direcciones en declive indican una participación reducida.
- 7Combine múltiples métricas para lograr confluencia en lugar de depender de un solo indicador.
Ejemplos resueltos
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MVRV de 2,41 sugiere un ciclo alcista medio; inversores en total 141% de ganancias sobre la base de costos
La relación MVRV de 2,41 indica que la moneda promedio tiene un beneficio no realizado del 141% en comparación con su último precio de adquisición en cadena. Históricamente, el MVRV de Bitcoin ha alcanzado un máximo de 3,5-4,5 en los máximos del ciclo (en el pico de noviembre de 2021 el MVRV alcanzó 3,7) y tocó fondo por debajo de 1,0 durante las fases de acumulación (en noviembre de 2022 el MVRV alcanzó 0,76). En 2,41, el mercado se encuentra en un estado rentable consistente con una expansión de mitad de ciclo, con una posible mayor subida antes de alcanzar la zona de peligro histórico.
Un NVT alto también puede reflejar un cambio de uso a Lightning Network/L2 no capturado en los datos L1
Un NVT de 162,5 es casi 3 veces el promedio a largo plazo, lo que sugiere que la capitalización de mercado de Bitcoin es muy alta en relación con la actividad de transacciones en cadena. Esto puede indicar una sobrevaluación (precios de mercado en el crecimiento futuro que aún no se refleja en el uso en la cadena) o problemas de medición (las transacciones de Lightning Network están fuera de la cadena y no se capturan). La señal NVT de Willy Woo (que utiliza el promedio móvil de volumen de 90 días) ha sido un indicador superior confiable a mediano plazo cuando supera los 150, pero debe interpretarse junto con otras métricas.
El fondo del BTC de noviembre de 2022 a $ 16,000 mostró exactamente este patrón SOPR
Un SOPR constantemente por debajo de 1,0 significa que los vendedores en cadena, en promedio, están vendiendo su Bitcoin por menos de lo que pagaron por él, una señal de capitulación. El SOPR sostenido de 0,92 durante las tres semanas de noviembre de 2022 indicó que incluso los tenedores a largo plazo se estaban viendo obligados a vender con pérdidas, una señal de profunda desesperación del mercado que históricamente coincide con los mínimos del ciclo. La recuperación de Bitcoin de 16.000 dólares en noviembre de 2022 a más de 67.000 dólares en marzo de 2024 validó esta señal.
El modelo S2F de Plan B predice el precio en función de la escasez; exacto en 2019-2021, divergido en 2022-2023
La relación stock-flujo de Bitcoin posterior a la reducción a la mitad de aproximadamente 120 años (se necesitan 120 años de producción actual para replicar el suministro existente) lo coloca en una categoría de escasez única por encima del oro (S2F ~60 años). El modelo S2F del Plan B, que mostró una relación notablemente consistente entre la relación S2F de Bitcoin y el precio de 2011 a 2021, predijo precios de 400.000 a 600.000 dólares para el ciclo actual. Si bien el modelo capturó notablemente bien la trayectoria general de los precios de Bitcoin durante una década, ha enfrentado críticas por no poder tomar en cuenta los shocks del lado de la demanda y ha tenido un desempeño inferior de ciclo a ciclo.
Aplicaciones prácticas
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Los inversores institucionales en criptomonedas cronometran las asignaciones del ciclo del mercado, lo que representa un área de aplicación importante para las métricas en cadena en contextos profesionales y analíticos donde los cálculos precisos de métricas en cadena apoyan directamente la toma de decisiones informadas, la planificación estratégica y la optimización del rendimiento.
Los fondos de cobertura criptográficos generan alfa a partir de estrategias basadas en señales en cadena, lo que representa un área de aplicación importante para las métricas en cadena en contextos profesionales y analíticos donde los cálculos precisos de métricas en cadena apoyan directamente la toma de decisiones informadas, la planificación estratégica y la optimización del rendimiento.
Los investigadores académicos y profesores universitarios utilizan On Chain Metrics para estudios empíricos, investigaciones de tesis y publicaciones revisadas por pares que requieren un riguroso análisis cuantitativo de métricas en cadena en condiciones experimentales controladas y estudios comparativos.
La gobernanza del protocolo DeFi analiza el comportamiento del usuario para realizar ajustes de parámetros, lo que representa un área de aplicación importante para las métricas en cadena en contextos profesionales y analíticos donde los cálculos precisos de métricas en cadena apoyan directamente la toma de decisiones informadas, la planificación estratégica y la optimización del rendimiento.
Analistas macro que evalúan la adopción de Bitcoin y el crecimiento de la red monetaria, lo que representa un área de aplicación importante para las métricas en cadena en contextos profesionales y analíticos donde los cálculos precisos de métricas en cadena apoyan directamente la toma de decisiones informadas, la planificación estratégica y la optimización del rendimiento.
Casos especiales
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{'case': 'Impacto del lanzamiento de ETF de Bitcoin en las métricas en cadena (2024)', 'description': "El lanzamiento en enero de 2024 de ETF de Bitcoin al contado en los EE. UU. creó distorsiones métricas en cadena significativas: Bitcoin en poder de los custodios de ETF (principalmente Coinbase Custody) aparece como saldo de cambio, inflando las 'reservas de cambio' sin representar una presión de venta real. Los analistas tuvieron que ajustar las métricas de reserva en cadena para excluir Direcciones conocidas de custodia de ETF para evitar señales falsas."}
{'case': 'Colapso de LUNA/UST y señal SOPR', 'description': 'El colapso de Terra/LUNA de mayo de 2022 provocó que Bitcoin cayera de $40 000 a $26 000 en días. El SOPR cayó bruscamente por debajo de 1 debido a que los vendedores forzados liquidaron con pérdidas. Sin embargo, a diferencia de los verdaderos mínimos del ciclo, la recuperación del SOPR fue breve antes de un segundo tramo a la baja, lo que ilustra que los eventos de contagio pueden crear falsas señales de capitulación que se resuelven sólo después de que se evalúa el daño total.'}
{'case': 'Comercio de lavado y distorsión de NVT', 'description': "Los intercambios que compiten por las clasificaciones de volumen de comercio a menudo participaron en comercio de lavado (operaciones de autocombinación para inflar los volúmenes reportados) en 2018-2020. Este volumen de transacciones artificial suprimió los índices de NVT, haciendo que las monedas parecieran más baratas de lo que justificaban los fundamentos. Un mejor análisis de blockchain y las métricas de volumen de transacciones ajustadas de CoinMetrics intentan filtrar el comercio de lavado de los cálculos de NVT."}
Guía de interpretación de métricas en cadena de Bitcoin
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| Métrico | Comprar zona de señal | Zona Neutral | Zona de señal de venta | Actual (abril de 2024) |
|---|---|---|---|---|
| Relación MVRV | < 1,0 | 1,0 - 3,0 | > 3,5 | ~2.4 (medio toro) |
| Señal NVT | < 50 | 50 - 100 | > 150 | ~90-110 |
| SOPR (7D MA) | Sostenido < 1,0 | ~1.0 | > 1,02 en la parte superior | ~1.01 |
| Puell múltiple | < 0,5 | 0,5 - 2,0 | > 4.0 | ~0,6-0,8 (después de la reducción a la mitad) |
| Riesgo de reserva | < 0,002 | 0,002 - 0,024 | > 0,024 | ~0,006-0,010 |
| % de suministro de LTH | > 75% (acumulación) | 60-75% | < 50% (distribución) | ~72% |
Preguntas frecuentes
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¿Qué es el límite realizado y por qué es útil?
El límite realizado (desarrollado por Nic Carter y Antoine Le Calvez de Coin Metrics) valora cada UTXO de Bitcoin al precio que se movió por última vez en la cadena de bloques, en lugar del precio de mercado actual. Esto crea una medida de la base de costos agregados de todos los poseedores de Bitcoin: la cantidad total de dinero invertida en Bitcoin a varios precios históricos. A diferencia de la capitalización de mercado (que valora todas las monedas al precio especulativo actual), la capitalización realizada está anclada a los precios de transacción reales. Tiende a ser mucho más estable y sirve como una especie de ancla de "valor razonable" alrededor de la cual oscila la capitalización de mercado a través de ciclos alcistas y bajistas.
¿Qué tan confiable es el modelo Stock-to-Flow (S2F)?
El modelo Stock-to-Flow, desarrollado por el analista seudónimo Plan B, predijo la trayectoria del precio de Bitcoin con notable precisión desde 2011 hasta 2021, con un R cuadrado superior a 0,90 frente al precio logarítmico. Sin embargo, el modelo sobrestimó significativamente el precio de Bitcoin en 2022 y 2023, cuando predijo más de 100.000 dólares, mientras que Bitcoin cayó a 16.000 dólares. Los críticos argumentan que el S2F no incorpora los factores macroeconómicos, regulatorios y de demanda que dominan la acción de los precios a corto plazo. El modelo se entiende mejor como un marco de escasez a largo plazo más que como un predictor preciso de precios, y su ajuste empírico puede reflejar suerte en los datos históricos más que un verdadero poder predictivo.
¿Cuál es la diferencia entre la oferta mantenida por tenedores a largo plazo y a corto plazo?
El análisis en cadena normalmente clasifica a los poseedores de Bitcoin como poseedores a largo plazo (LTH – monedas inmóviles durante más de 155 días) y poseedores a corto plazo (STH – monedas movidas en los últimos 155 días). La oferta de LTH tiende a crecer durante los mercados bajistas (paciencia de los titulares veteranos) y a disminuir cerca de los máximos (a medida que los veteranos distribuyen a los nuevos participantes). La oferta de STH crece cerca de los máximos (a medida que los especuladores acumulan) y en los mínimos (a medida que los vendedores en dificultades llevan monedas a nuevas manos). La dinámica de oferta de LTH/STH es uno de los indicadores del macrociclo en cadena más confiables, publicado por Glassnode.
¿Qué es el Puell Multiple y cómo se utiliza?
El Puell Multiple mide la relación entre los ingresos diarios de los mineros (en USD) y el promedio móvil de 365 días de los ingresos diarios de los mineros. Capta la rentabilidad de los mineros en relación con el promedio a largo plazo, identificando períodos de estrés extremo de los mineros (Puell bajo = mercado bajista, mineros potencialmente obligados a vender monedas) y rentabilidad extrema de los mineros (Puell alto = condiciones máximas del mercado alcista). Los valores por debajo de 0,5 históricamente han coincidido con excelentes oportunidades de compra; los valores superiores a 4 han coincidido con los máximos del mercado. La reducción a la mitad de abril de 2024 redujo inmediatamente a la mitad el Puell Multiple, colocándolo en la zona históricamente atractiva.
¿Cómo afectan las redes de Capa 2 a la interpretación de métricas en cadena?
Las redes de Capa 2 (Bitcoin Lightning Network, Arbitrum and Optimism de Ethereum, Polygon) procesan transacciones fuera de la cadena principal, con solo liquidaciones periódicas en la Capa 1. Esto significa que las métricas de volumen de transacciones en cadena para Bitcoin y Ethereum pierden una proporción cada vez mayor de la actividad económica real. Una relación NVT en aumento podría reflejar una sobrevaluación real O simplemente un cambio de uso a la Capa 2 en lugar de la Capa 1. Los analistas en cadena deben tener en cuenta cada vez más el volumen de la Capa 2 y ajustar sus métricas en consecuencia. Las herramientas de análisis de Ethereum como Dune Analytics rastrean cada vez más la actividad L2 por separado.
¿Qué es el riesgo de reservas y cómo se calcula?
Reserve Risk, desarrollado por Hans Hauge, cuantifica el riesgo-recompensa de invertir en Bitcoin en relación con la confianza de los HODLers a largo plazo. Mide la relación entre el precio actual y el HODL Bank (el número acumulado de días que las monedas han estado retenidas sin venderse, una medida de la convicción de HODLer). El riesgo de reserva bajo (por debajo de 0,002) indica zonas de compra históricamente atractivas: los HODLers están demostrando una gran convicción mientras el precio es bajo. El alto riesgo de reserva (por encima de 0,024) indica un riesgo-recompensa históricamente desfavorable: el precio es elevado en relación con la convicción subyacente del HODLer. Glassnode calcula y realiza un seguimiento de la métrica.
¿Qué son los datos sobre reservas cambiarias y qué indica la disminución de los saldos cambiarios?
El seguimiento del volumen de Bitcoin y Ethereum mantenido en carteras de intercambio centralizadas es un indicador clave en la cadena. La disminución de las reservas de divisas (monedas que fluyen de las bolsas a billeteras de autocustodia) sugiere que los tenedores se están retirando para mantenerlas a largo plazo, lo que reduce la presión de venta inmediatamente disponible, generalmente alcista. El aumento de las reservas de divisas indica que los tenedores se preparan para vender, lo que aumenta la presión de venta (generalmente bajista). CryptoQuant y Glassnode rastrean el flujo de intercambio neto (depósitos menos retiros) y se correlaciona inversamente con el precio en muchos períodos históricos, particularmente en los puntos de inflexión del mercado.
Errores comunes a evitar
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- !Utilizar la capitalización de mercado (precio actual × toda la oferta) en lugar de la capitalización realizada para el análisis de la base de costos: la capitalización de mercado es altamente volátil y no es un indicador de la base de costos para el inversor.
- !Tratar cualquier métrica en cadena como una señal definitiva de compra/venta: todas las métricas funcionan mejor en combinación y deben interpretarse junto con las condiciones macro.
- !Ignorar la actividad de la Capa 2 al interpretar NVT: la disminución del volumen de transacciones de L1 puede reflejar una migración saludable a L2 en lugar de un uso reducido de la red.
- !Datos confusos sobre tenencias de divisas: las direcciones de los custodios de ETF pueden aparecer como saldos de divisas, distorsionando el análisis del flujo de reservas.
- !Sobreindexación de las predicciones de precios del modelo S2F: la escasez es un factor del precio, no el único determinante; Los factores del lado de la demanda son igualmente importantes.
Consejo Pro
Para el posicionamiento en el ciclo de mercado, utilice el MVRV Z-Score (MVRV normalizado) en lugar del MVRV bruto, ya que representa la tendencia a largo plazo. MVRV Z-Score por debajo de 0 ha estado históricamente en la zona verde (comprar), por encima de 7 en la zona roja (venta). Glassnode proporciona esto como una métrica gratuita, lo que lo convierte en uno de los indicadores en cadena de nivel institucional más accesibles.
¿Sabías que?
Glassnode, una de las principales plataformas de análisis en cadena, identificó que aproximadamente entre 3 y 4 millones de Bitcoin (con un valor de entre 200 y 270 mil millones de dólares a precios de 2024) se pierden permanentemente, enviados a billeteras inaccesibles o en manos de propietarios que han perdido sus claves privadas. Estas monedas perdidas en realidad hacen que Bitcoin sea más escaso de lo que sugiere la oferta nominal, siendo la oferta circulante efectiva de aproximadamente 19,7 millones menos 3-4 millones de monedas perdidas.
Referencias
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