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Block #9

Reading on-chain

Datos on-chain: ¿qué significan realmente?

Las cadenas de bloques lo publican todo, y ese es el problema: demasiados datos y muy poco contexto.

Thijs MolenaarWritten by Redacteur beleggen, Den HaagUpdated Checked by the editorial desk

Direcciones activas

Las direcciones activas únicas diarias ofrecen una impresión general del uso, siendo más útiles como tendencia que como valor absoluto.

Punto débil: un solo usuario puede poseer cientos de direcciones, y el crecimiento en torno a los airdrops suele ser artificial.

Volumen de transacciones y valor liquidado

El valor liquidado al día indica la relevancia económica, especialmente si se filtra por tamaño.

Punto débil: las transferencias internas también cuentan, por lo que es preferible utilizar cifras ajustadas.

  • Analizar las tendencias de varios meses
  • Mantener el escepticismo ante los picos impulsados por incentivos
  • Comparar las métricas con las comisiones o los ingresos

Las comisiones como medida de la demanda

Las comisiones pagadas son difíciles de falsificar: alguien está gastando dinero real por espacio en los bloques.

Comparar las comisiones con el valor de la red es una de las pocas ratios similares a los ingresos frente a la capitalización de mercado.

El TVL y por qué resulta engañoso

El valor total bloqueado contabiliza dos veces las posiciones prestadas y aumenta automáticamente con el precio.

Debe utilizarse como una indicación aproximada junto con los ingresos del protocolo y los usuarios recurrentes.

Distribución de la oferta y comportamiento de los tenedores

Las métricas de inactividad muestran si los tenedores venden o mantienen; resultan útiles para medir el sentimiento, no para predecir.

Cada métrica debe tratarse como una pieza más del rompecabezas.

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Frequently asked questions

¿Qué métrica on-chain es la más útil?

Las comisiones pagadas y el número de usuarios reales recurrentes; ambas son difíciles de inflar.

¿Es el TVL una buena medida?

Limitada: contabiliza dos veces y evoluciona con el precio.

¿Pueden los datos on-chain predecir los precios?

No. Explican el uso y el comportamiento, no el precio futuro.

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