Hace un par de días he publicado un artículo sobre la necesidad de utilizar métricas de la red para generar una mejora en la toma de decisiones en inglés, ahora voy a hacerlo en español.
Como saben, existen sitios donde se puede ver el estado en tiempo real de la red como (https://bitinfocharts.com/top-100-richest-bitcoin%20cash-addresses.html). Este tipo de páginas es positivo, pero en términos de análisis no permite ver una tendencia clara de las métricas que analiza. Es decir que, a pesar de tener los datos, si alguien necesitara seguir la evolución de la red en, por ejemplo, cantidad de pequeños hodlers de 1 bch simplemente no podría.
En ese sentido, dichos análisis sirven para muchos ámbitos. Como por ejemplo entender cómo viene la adopción. Vamos a decir que un promotor de BCH quiere saber si hay muchas nuevas wallets en la red que quieren tomar café, claramente mirará a través de la red las wallets que tienen menos desde 1 a 10 bch. Que son wallets minoristas para uso diario. No existe una gráfica para eso.
En términos de adopción hay que aclarar que a pesar de que se dan ciertas cosas por asumidas, no son del todo ciertas y de hecho son desmentidas por la misma red. Por ejemplo, podemos suponer que, dado que Saint Kitts tiene una alta tasa de adopción de BCH, la moneda es muy popular en el Oeste del planeta. Pero las métricas de operaciones dentro de la red BCH ponen en evidencia que la mayoría de operaciones dentro de la red se generan en las 12 horas de luz diurna de Asia. Por lo que es claro que la adopción en términos de volumen es más alta en el Este del mundo, Asia.
También hay una realidad ineludible, a medida que BCH crece junto con sBCH, la red generará distintos tipos de público con intereses muy distintos. Habrá gente que comprará BCH para luego adquirir NFTs. Otro que comprará BCH para utilizar DEFI, otro que comprará BCH para ahorrar. Otro que comprará BCH para jugar online. Todas estas “nuevas capas” de usuarios dejan ver que BCH eventualmente competirá en muchos ámbitos con otros ecosistemas para construir su propio “Market Share” de usuarios dentro de los distintos ecosistemas de criptomonedas que se presenten como una opción.
Actualmente, en el sector de análisis de datos, Bitcoin Cash no ha generado un espacio dentro de la web en el que puedan checkearse los datos de la red. No al menos al nivel que si se ha generado para otras redes como puede verse en (https://www.lookintobitcoin.com/charts/).
Por eso, me tomé a la tarea de empezar a indagar cómo generar los datos para crear métricas respecto a la red BCH. En pocas palabras empecé a usar archivos CSV de IntoTheBlock para obtener gráficos en Plotly Python. Eso funciona, pero soluciona poco. Porque nadie puede acceder a esa información sobre BCH.
En definitiva, entré a bitcoincashresearch.org, porque para que toda la comunidad pueda ver los datos de su red. Se necesita generar una web accesible para todos. Pero con algo de conocimiento de código de Python eso no es posible.
El objetivo principal de este artículo es conseguir el apoyo de alguien que entienda como hacer el data mining de los datos de la red. Luego, hay que procesar esos datos para obtener los datos que se requieren y esos datos serán escritos en un CSV cada 24 horas. Luego, se harán los gráficos y se usarán los CSV para tener la web actualizándose en tiempo real.
Qué datos tendrá la web?
Etapa Uno
Primero hay que generar datos básicos. Por ejemplo, cantidad de hodlers.
Cantidad de Wallets que poseen BCH. Hasta 1 BCH. 1-10. 10-100. 100-1k. 1k-10k. 10k-50k. 50k-100k. +100k.
Cantidad de Monedas en wallets por Segmento (Participación de red nominal BCH). Hasta 1 BCH. 1-10. 10-100. 100-1k. 1k-10k. 10k-50k. 50k-100k. +100k.
Dominancia por % de segmentos: Esto ayuda a saber si los minoristas están aumentando su cantidad de BCH en base al % que representan en la red sobre el total de existencias de BCH.
Cantidad de actividad on chain por volumen. Mide las operaciones en las 12 Horas diurnas entre Asia y América, para dar geografía a la adopción.
Coin Held by Time. Ayuda a saber si los usuarios confían en la red y tienen sus BCH para el largo plazo, como medio no solo de cambio sino de ahorro.
Hodlers Waves: Ayuda a conocer cómo evolucionan las capas nuevas de usuarios que se reciben en el Bull Run. Es decir, muchos usuarios solo están de paso en la red. Pero otros, se quedan en BCH y adoptan BCH como su red. Esta métrica es como una medida de fidelización del cliente.
En una segunda etapa se puede desarrollar métricas más complejas para Tasas Apy de Defi en las principales plataformas de Sbch, Evolución de BCH transferidos a sbch en los bridges. Evolución de tasa Apy de FlexUSD. Evolución de Curva de contratos futuros de BCH en los exchanges. Evolución de volumen spot de bch en los exchanges. Y otras métricas útiles para los usuarios a medida se vayan generando nuevas necesidades.
La idea es que se pueda generar una web que integre la información con sentido y organice las métricas para los distintos tipos de necesidades y públicos. En definitiva, para la propia comunidad. Estoy en Telegram, Telegram: Contact @Batman_IamNotBruce