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SF - Active addresses, Transaction volume, Github activity, Developers activity

Evaluación de la dinámica de desarrollo de un proyecto, de la actividad de sus fundadores, del interés práctico de la audiencia y de su utility.

Aspecto del indicador.

Aspecto del indicador.

Descripción​

Active addresses es un indicador de análisis de sentimiento (sentiment) que muestra el número de direcciones activas en la red del token analizado.

Las direcciones activas son direcciones de blockchain que realizaron algún tipo de actividad durante un período de tiempo determinado.

consejo

Existen diversos métodos de cómputo, pero el más popular es aquel en el que se cuentan tanto las direcciones del remitente como las del destinatario de cada transacción durante un período establecido (por ejemplo, días, semanas o meses). Además, se puede comprobar el número acumulado de direcciones únicas, lo que significa seguir el total de direcciones activas a lo largo del tiempo.

Transaction volume es un indicador de análisis de sentimiento (sentiment) que muestra el volumen de las transacciones realizadas en la red del token.

Developers activity es un indicador de análisis de sentimiento (sentiment) que muestra la actividad de los desarrolladores del proyecto.

Github activity es un indicador de análisis de sentimiento (sentiment) que muestra la actividad de los desarrolladores en la página del proyecto en Github.

Funcionalidad​

En la ventana de ajustes de estilo, el usuario puede elegir los colores de visualización y la transparencia de la métrica.

Ajustes de estilo del indicador.

Ajustes de estilo del indicador.

Acceso a los indicadores según el plan​

IndicatorBasicTraderPro
Active addresses-++
Transaction volume+++
Developers activity-++
Github activity+++

Casos de uso​

El número de direcciones activas que interactúan con el token y la actividad de los desarrolladores son una métrica importante que muestra de forma cuantitativa:

  • cómo avanza el desarrollo del proyecto y cómo cambia su ritmo con el tiempo;
  • con qué intensidad interactúa con el token la audiencia del proyecto.

Estas métricas indican la utility del proyecto y la utilidad fundamental de su token.

consejo

Disclaimer: los autores del artículo no tienen ningún sesgo hacia ninguno de los proyectos

Tellor (TRB)​

Tellor (TRB) es una plataforma de oráculo descentralizado para DeFi.

El proyecto muestra con regularidad una alta actividad de los desarrolladores, así como un gran número de usuarios activos.

En la segunda mitad de agosto de 2023, el proyecto firma un acuerdo de asociación con DWF Labs, un importante proveedor de liquidez y firma de inversión.

Las rotaciones en las carteras de los participantes también se reflejan en las métricas Active addresses y Transaction volume.

Poco después, el precio del token se multiplica por más de 15.

Tellor (TRB).

Tellor (TRB).

consejo

Los activos fundamentalmente sólidos son potencialmente mucho más interesantes para los grandes inversores y los proveedores de liquidez

Aragon (ANT)​

ANT es el token de gobernanza de una plataforma descentralizada construida sobre la red Ethereum, que ofrece una forma modular de crear y gestionar aplicaciones dApp, criptoprotocolos y organizaciones autónomas descentralizadas (DAO).

Fuente: block-chain24.com

En el activo se observa una actividad estable, alta y regular de desarrolladores y usuarios.

El precio de ANT subió un 212 % en 2023, 1,5 veces más que el benchmark.

consejo

Como benchmark se toma el precio de Bitcoin. La subida del precio entre el 10/11/2022 y el 10/11/2023 fue de ~132 %.

Aragon (ANT).

Aragon (ANT).

Ocean Protocol (OCEAN)​

OCEAN es el token ERC-20 propio de la plataforma de gestión de datos Ocean Protocol.

Ocean busca ayudar a los usuarios a desbloquear el uso de datos en blockchain, especialmente para la IA. Está diseñado con vistas a la escalabilidad, para ofrecer alta velocidad, y usa blockchain para garantizar la integridad de los datos.

Fuente: block-chain24.com

En el activo se observa una actividad estable, alta y regular de desarrolladores y usuarios.

El precio de OCEAN subió un 245 % en 2023, 2 veces más que el benchmark. En el máximo, la subida llegó al 330 %.

Ocean Protocol (OCEAN).

Ocean Protocol (OCEAN).

Stepn (GMT)​

La aplicación STEPN fue desarrollada por la empresa australiana Find Satoshi Lab. Sus cofundadores, Jerry Huang y Yawn Rong, tienen muchos años de experiencia en desarrollo móvil. Los asesores de la startup son Scott Dunlap, vicepresidente de la división digital de Adidas Runtastic, y William Robinson, que trabaja en la DAO Alliance.

Fuente: forklog

El proyecto se convirtió en el referente de la categoría move-to-earn, superó al mercado durante varios meses de 2022 a pesar del mercado bajista y se comentó muy activamente en las redes sociales.

La métrica onchain “Active addresses” ayuda a determinar cuántos usuarios muestran interés por el proyecto. En este caso se observa una divergencia persistente entre el precio del activo y el número de nuevos usuarios en la zona de distribución. Los desarrolladores, mientras tanto, muestran una actividad bastante débil.

El conjunto de estos indicadores puede ser una señal para el inversor de que debe tomar ganancias o cubrir (hedge) una posición larga, o una señal para abrir una posición corta para un trader de corto/medio plazo, ya que el proyecto muestra una clara debilidad fundamental y los desarrolladores no manifiestan interés en desarrollarlo.

Con el tiempo, el valor de GMT cayó un 86 %, mientras que el benchmark cayó un 25 %.

Stepn (GMT).

Stepn (GMT).

El proyecto mostró una dinámica positiva frente al mercado general solo en el momento del hype de move to earn. Durante el tiempo posterior, el token GMT quedó por detrás del mercado.

Stepn (GMT).

Stepn (GMT).

Balancer (BAL)​

Balancer es un creador de mercado automático, un exchange descentralizado (DEX) y un protocolo de pools de liquidez construido sobre Ethereum, que permite a los usuarios aportar liquidez a varios activos a la vez. El token Balancer (BAL) actúa como token de gobernanza. Con él se implementan funciones como las recompensas por emisión y la inclusión en la lista blanca de pools para el yield farming de liquidez. Cuando los usuarios operan, sus órdenes se ejecutan en varios pools con mejores precios y menor spread.

Fuente: block-chain24.com

El proyecto se desarrolló hasta marzo de 2023, pero después la actividad de los desarrolladores se extinguió. En 2023 el token BAL perdió un 50 % de su valor desde ese momento, mientras que el benchmark lo aumentó un 130 %.

Balancer (BAL).

Balancer (BAL).

Posiciones sintéticas​

Veamos cómo se comportarán las carteras formadas por las monedas mencionadas, las posiciones sintéticas y las cestas.

Para simplificar la comprensión, supongamos que el importe invertido por el agente en cada uno de los proyectos es de $ 1000. Así, las posiciones a fecha de 10/11/2022 serán:

AssetPricePositionSymbol
ANT$ 1.826$ 1000 / $ 1.826 ~ 547.65ANTUSDT*547.65
BAL$ 5.2$ 1000 / $ 5.2 ~ 181.06BALUSDT*181.06
GMT$ 0.2367$ 1000 / $ 0.2367 ~ 2388.35GMTUSDT*2388.35
OCEAN$ 0.1460$ 1000 / $ 0.1460 ~ 6849.32OCEANUSDT*6849.32
TRB$ 11.51$ 1000 / $ 11.51 ~ 86.89TRBUSDT*86.89
consejo

En el análisis, además del indicador ROE, nos apoyaremos también en modelos clásicos de evaluación de riesgos: Beta, Common active return measure y Standard active return measure, que permiten evaluar la dependencia del equity de la cartera analizada respecto al equity del mercado general, así como cuantificar la prima de riesgo.

consejo

Dado que Tellor (TRB), por el rápido crecimiento de su precio y su volatilidad en la segunda mitad de 2023, tiene una influencia considerable en el resultado final, se excluirá de la mayoría de los ejemplos.

Ejemplo 1. Compra de un índice amplio​

Ticker: ANTUSDT*547.65+OCEANUSDT*6849.32+GMTUSDT*2388.35+BALUSDT*181.06

En este caso, la cartera del agente queda por detrás del benchmark en ~50 %. Además, el equity de la cartera depende en gran medida de la narrativa del mercado.

Compra de un índice amplio.

Compra de un índice amplio.

Ejemplo 2. Compra solo de activos sólidos​

Ticker: ANTUSDT*547.65+OCEANUSDT*6849.32

En este caso, la cartera del agente supera al benchmark en ~80 %, lo que sin duda es una ventaja. Sin embargo, la dependencia de la narrativa del mercado ha aumentado.

Compra solo de activos sólidos.

Compra solo de activos sólidos.

Ejemplo 3. Compra de activos sólidos y cobertura con los débiles​

Ticker: (ANTUSDT*547.65+OCEANUSDT*6849.32)/(GMTUSDT*2388.35+BALUSDT*181.06)

La posición sintética del agente supera al benchmark en más de 1,5 veces. La volatilidad del equity y la dependencia de la narrativa del mercado se reducen de forma notable. Un resultado excelente.

Compra de activos sólidos y cobertura con los débiles.

Compra de activos sólidos y cobertura con los débiles.

consejo

Al analizar spreads y baskets hay que ajustar los valores porcentuales del equity. En este caso, dividirlos entre 2. Si no entiende por qué, asegúrese de comprenderlo. Es importante en el trading no lineal.

Ejemplo 4. Compra de activos sólidos, cobertura con los débiles y un poco de suerte​

Ticker: (ANTUSDT*547.65+OCEANUSDT*6849.32+TRBUSDT*86.89)/(GMTUSDT*2388.35+BALUSDT*181.06)

La posición sintética del agente supera al benchmark en más de 4 veces. La volatilidad del equity y la dependencia de la narrativa del mercado siguen siendo poco significativas. ¡Un resultado magnífico!

Profesionalidad y un poco de suerte.

Profesionalidad y un poco de suerte.

Resumen​

Al analizar la actividad de los desarrolladores y de los usuarios de un proyecto, el agente puede seleccionar proyectos fundamentalmente sólidos (aquellos con altos valores de carteras activas y de desarrolladores activos) para incluirlos en su cartera, así como reducir los riesgos en los fundamentalmente débiles (aquellos con bajos valores de carteras activas y de desarrolladores activos).

Con las competencias adecuadas y las capacidades de infraestructura y financieras necesarias, el agente puede implementar posiciones sintéticas exóticas y superar al benchmark varias veces.

consejo

Los casos analizados se presentan a modo de ejemplo. Para el aprendizaje autónomo recomendamos a los usuarios realizar su propia investigación (research) y escalar la lógica analizada: a pools más amplios, a una lógica más avanzada de asignación de capital entre activos y a metodologías más avanzadas de gestión de riesgos.