Conversa com o trader Murphy: usa dados na cadeia para te ajudar a avaliar a posição do ciclo

Murphy é um pesquisador de dados na cadeia, especializado em usar indicadores de dados na cadeia para analisar ciclos e tendências de mercado. Este artigo é um diálogo profundo com Murphy, que compartilha principalmente suas estratégias de negociação, métodos de análise de dados na cadeia e suas avaliações sobre o ciclo atual do mercado.

Sobre Murphy

Murphy tem vários anos de experiência no mundo das criptomoedas, tendo passado por vários ciclos de alta e baixa. O seu background é em marketing no setor financeiro tradicional, sendo bastante sensível à análise de dados. A partir de 2022, começou a estudar sistematicamente os dados na cadeia, com a esperança de encontrar uma estratégia de negociação que seja replicável, executável e fechada.

Estratégia de Negociação do Murphy

A estratégia de negociação de Murphy tem as seguintes características principais:

1. Alocação de fundos: 90% moedas principais (BTC, ETH, BNB), 10% altcoins
2. Expectativa de retorno: 200%-300%
3. Retração suportável:
   • Moedas principais não têm stop loss, uma correção de 20%-30% é normal
   • As altcoins caem abaixo de 20% para stop loss
4. Lógica de negociação:
   • Seleção de tempo em grandes ciclos, não fazer operações de curto prazo e alta frequência
   • Usar dados na cadeia para guiar negociações

Esta estratégia é adequada para investidores conservadores que buscam alta certeza, que podem manter os investimentos a longo prazo e que têm uma posição principal em moedas principais.

na cadeia dados análise métodos

Murphy utiliza principalmente as seguintes categorias de dados na cadeia para determinar os ciclos de mercado:

1. Indicador CVDD: utilizado para avaliar o preço mínimo do mercado
2. RP e BP: refletem o custo de troca na cadeia e o preço justo de mercado
3. PSIP: Medir a proporção de chips de lucro
4. NUPL e MVRV do LTH: refletem a situação de lucro e prejuízo dos detentores de longo prazo.
5. Dados relacionados aos mineradores: custo de mineração, índice de pulso, etc.

Através da análise integrada destes indicadores, é possível determinar se o mercado está na zona de fundo. Murphy enfatiza que é necessário combinar múltiplos indicadores, e não apenas um.

Avaliação do ciclo de mercado atual

Murphy acredita que o ciclo de mercado atual já passou pela primeira grande absorção de detentores de curto prazo, quando ( BTC foram acumulados em mais de 70 mil, mas a escala não foi grande. No futuro, haverá uma segunda ou até terceira grande absorção, e então estaremos na faixa de topo relativa do ciclo de mercado em alta.

Do ponto de vista temporal, de acordo com o indicador "três linhas em uma", este intervalo de topo relativo pode ocorrer por volta de março a abril de 2025. No entanto, Murphy enfatiza que isso precisa ser verificado em conjunto com dados macroeconômicos.

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Estratégia de fuga do topo

Murphy propôs três indicadores chave para determinar o topo do mercado em alta:

1. MVRV: considere vender em partes quando ultrapassar 3
2. URPD: observar a variação da estrutura de chips na cadeia
3. Relação de oferta e procura: atenção se os detentores de longo prazo começam a realizar lucros e a sair

Ele enfatiza que o julgamento do topo é mais complexo do que o do fundo, exigindo uma análise abrangente de vários dados.

Sugestões de Aprendizagem

Murphy partilhou o seu método de aprendizagem de análise de dados na cadeia:

1. Aprenda com excelentes analistas de dados na cadeia
2. Crie o seu próprio repositório de indicadores e faça uma boa classificação e organização.
3. Validar e corrigir constantemente os indicadores através de backtesting

Ele sugere que os investidores evitem ser emocionais, parem de depender de uma única fonte de informação e façam uma boa gestão de riscos.

Em geral, Murphy acredita que a análise de dados na cadeia é muito valiosa para determinar tendências de médio e longo prazo, mas não é adequada para previsões de curto prazo. Os investidores devem combinar sua própria situação para formular estratégias de negociação adequadas.

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