O uso de dados on-chain deixou de ser um diferencial exclusivo de investidores de varejo para se tornar uma ferramenta crítica no radar de grandes instituições financeiras. No entanto, a alta demanda por informações vindas desses dados on-chain trouxe um alerta: a maior parte das métricas disponíveis no mercado pode ser inútil.
Segundo Charles Edwards, fundador da Capriole Investments, cerca de 90% a 99% das métricas on-chain não agregam valor real, funcionando apenas como ruído. O sucesso na análise depende estritamente da curadoria e da compreensão técnica sobre como cada sinal é construído na base de dados.
O cenário mudou porque bancos e fundos de investimento passaram a aplicar um escrutínio rigoroso. Julio Moreno, chefe de pesquisa da CryptoQuant, destaca que as mesas institucionais agora verificam rigorosamente os números on-chain, cruzando-os com dados tradicionais de mercado.
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O desafio da análise de dados on-chain para profissionais
A falta de padronização é um dos maiores gargalos. Como explica Edwards, “pessoas chamam uma métrica por um nome, mas a questão é como ela é calculada no back-end, e isso depende da plataforma”. Diferenças em fontes, métodos de normalização e o tratamento de lacunas temporais podem gerar resultados distintos para o mesmo indicador.
O caso do colapso da exchange FTX, em 2022, é o exemplo definitivo dessa discrepância. Enquanto algumas plataformas ainda exibiam reservas ativas da exchange, os dados da CryptoQuant detectaram uma drenagem acentuada de Bitcoin dias antes da quebra, demonstrando que a forma como endereços são agrupados muda totalmente a precisão da análise.
Para investidores, a lição é clara: a abundância de dados on-chain não equivale a valor. O mercado caminha para uma era onde a transparência nos métodos de cálculo será o verdadeiro diferencial competitivo. Profissionais experientes ignoram o excesso de indicadores e focam em modelos testados que filtram o sinal do ruído.
