Recentemente, muitos novatos me perguntaram como começar a fazer análise de dados on-chain, então decidi resumir minha experiência. Para ser honesto, se você consegue entender os dados on-chain, isso determina se você consegue sobreviver mais tempo neste mercado.

Primeiro, é importante entender que os dados on-chain são aquelas informações imutáveis na blockchain, incluindo registros de transações, fluxo de carteiras, ganhos de mineradores e coisas assim. O núcleo principal é composto por duas categorias: uma é os dados de transação (quantidade de tokens transferidos, situação de posse), e a outra são os dados de bloco (tempo de validação, taxas de gas, etc). Desde que surgiram os contratos inteligentes, também podemos ver as interações entre carteiras e contratos, como operações em DEX, empréstimos, cunhagem de NFTs, e assim por diante.

Por que valorizar consultas on-chain? Porque elas representam a imagem mais verdadeira e objetiva do mercado. Você consegue rastrear os movimentos de grandes investidores (balas), vendo se eles estão acumulando ou vendendo. Descobri que muitas pessoas ganham dinheiro observando o comportamento do dinheiro inteligente e seguindo a tendência. Mas é preciso admitir que a análise on-chain tem uma barreira de entrada um pouco alta, requer algum conhecimento acumulado e uma perspectiva multidimensional. Além disso, não basta usar uma única ferramenta; o ideal é cruzar várias fontes de dados, pois a precisão de algumas ferramentas pode variar bastante.

Ao fazer consultas on-chain, há alguns indicadores-chave que você deve acompanhar. TVL (valor total bloqueado) reflete o entusiasmo do projeto DeFi, quanto maior, mais confiança os investidores têm. Os movimentos de carteiras de equipes de desenvolvimento e investidores também são muito importantes, é fácil ver se eles estão comprando ou vendendo. Os dados de depósitos e retiradas de exchanges também podem indicar algo, se tokens estão constantemente indo para CEXs, pode sinalizar uma correção, e o contrário, muitas retiradas para carteiras pessoais, é um sinal positivo. As entradas e saídas de stablecoins também merecem atenção; entrada indica otimismo no mercado, saída pode indicar pessimismo. O crescimento do número de carteiras ativas significa entrada de novos fundos, quanto mais dispersa a distribuição de endereços, melhor; projetos concentrados em poucos endereços podem ser manipulados.

Sobre ferramentas, minha recomendação para iniciantes é começar com as mais simples. Defillama foca em dados de TVL, interface amigável, e também mostra depósitos e retiradas em CEXs, ótimo para quem está começando. Token Terminal é um bom lugar para analisar a saúde financeira do projeto, quanto maior a receita, mais interessante. Lunarcrush analisa o hype social, uso frequentemente para ver o nível de discussão no Twitter e a postura de influenciadores. CryptoSlam é especializado em dados de NFTs, rastreia o fluxo de fundos de NFTs em diferentes blockchains.

Ferramentas mais avançadas incluem várias opções. Santiment limpa os dados on-chain, relativamente confiável, e também combina análise de sentimento social. Arkham está em alta, afirma que pode superar a Nansen, atualmente é gratuito e tem funções de personalização muito fortes. Nansen é a que uso com mais frequência, especialmente para rastrear o movimento do Smart Money, muito útil, mas requer experiência para usar bem. Dune Analytics permite consultar dados on-chain usando SQL, poderoso, mas com curva de aprendizado. CryptoQuant e Glassnode são especializados em análise de BTC, com dados de mineradores, classificação de detentores, tudo bem completo.

Minha sugestão é começar aprendendo a interpretar os indicadores básicos com ferramentas de consulta on-chain, e depois escolher ferramentas avançadas de acordo com suas necessidades. O mais importante é entender o significado por trás dos dados, e não se assustar com os números. Muitas pessoas desistem ao ver painéis complexos, mas na verdade, com tempo e estudo, qualquer um consegue aprender. Além disso, acompanhar equipes profissionais de análise on-chain pode ajudar, pois eles costumam ter uma visão mais multidimensional, evitando muitos erros.