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Leer la actividad en cadena sin engañarse

Los datos en cadena son públicos y precisos, lo que facilita confiar de más. Precisión no es significado, y las direcciones no son personas.

Leer la actividad en cadena sin engañarse
Puntos clave
  • Los datos en cadena son públicos y precisos, lo que facilita confiar de más.
  • Precisión no es significado, y las direcciones no son personas.

Los datos en cadena tienen una propiedad inusual para la información financiera: son completos, públicos y verificables por cualquiera. Eso es genuinamente valioso, y es también la razón de que se malinterpreten con tanta frecuencia. Un dato preciso resulta autoritativo, y la autoridad se extiende con facilidad más allá de donde el dato realmente llega.

Las direcciones no son personas

Esta es la advertencia con más consecuencias. Una dirección es un destino, no una identidad. Una persona puede controlar miles; una dirección puede ser compartida por millones de clientes de un mismo servicio.

Toda métrica construida sobre contar direcciones hereda este problema. «Direcciones activas» mide algo real, pero no es un recuento de personas, y se mueve cuando un servicio grande cambia cómo agrupa o rota direcciones, lo cual no tiene nada que ver con la adopción.

El volumen incluye movimiento que no es económico

El valor total transferido en una cadena incluye transferencias internas, consolidaciones, cambio que vuelve a su remitente y actividad automatizada que ningún humano inició. Nada de eso es fraudulento; simplemente no es lo que la mayoría cree estar midiendo.

Existen estimaciones de volumen ajustado y son más útiles, pero cada una implica un juicio sobre qué excluir. Dos proveedores que tomen decisiones razonables distintas producirán cifras distintas, y ninguno miente. Si una cifra te importa, averigua qué excluye antes de apoyarte en ella.

Las etiquetas son inferencia

Los paneles que atribuyen direcciones a exchanges, fondos o categorías hacen un trabajo detectivesco informado, no leen un registro. Los grupos se infieren del comportamiento, y la inferencia tiene una tasa de error que rara vez se publica junto al gráfico.

Trata los flujos etiquetados como una hipótesis con evidencia detrás y no como un hecho. Suelen acertar y de vez en cuando se equivocan con confianza, que es la combinación más peligrosa.

Para qué sirven de verdad los datos en cadena

Son excelentes para todo lo que sea una propiedad directa del protocolo: oferta, emisión, producción de bloques, niveles de comisión y los hechos mecánicos de lo que hizo la red. Eso no son estimaciones. También sirven para detectar que ocurrió algo inusual, aunque no puedan decirte por qué.

Son más débiles justo donde más se quiere usarlos: inferir intención, predecir el precio o contar participantes. La cadena registra lo que pasó. No registra por qué, y ninguna resolución convierte lo uno en lo otro.

Una disciplina practicable

Prefiere los hechos a nivel de protocolo sobre los agregados derivados. Cuando uses una métrica derivada, aprende cómo está construida. Sospecha de cualquier cifra ofrecida sin definición, y sospecha más cuando confirme lo que ya creías.

Nuestra página de metodología expone de dónde vienen los datos de este sitio y cómo se calcula cada cifra. Para los fundamentos, consulta qué es una cadena de bloques. Nada de esto es asesoramiento financiero.

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