Analisi on-chain spiegata: strumenti, indicatori e casi d'uso

I dati della blockchain raccontano una storia, ma solo se si sa come interpretarli. Ogni transazione, movimento di portafoglio e interazione con uno smart contract lascia un'impronta pubblica che rivela il comportamento in tempo reale di utenti, investitori e protocolli. 

È qui che entra in gioco l'analisi on-chain. A differenza dei mercati tradizionali, dove i dati sono nascosti o ritardati, le blockchain consentono a chiunque di osservarne l'attività. 

Grazie all'analisi on-chain, gli analisti possono individuare i primi segnali di allarme di una distribuzione prima del picco del mercato, identificare i protocolli DeFi sani prima che diventino una tendenza e rilevare comportamenti insoliti dei wallet che segnalano rischi o opportunità. 

Ad esempio, un'impennata degli afflussi negli exchange può suggerire un'imminente pressione di vendita, mentre l'aumento dei saldi dei detentori a lungo termine può segnalare una crescente fiducia. Nel caso degli NFT, un prezzo minimo in aumento abbinato a una diminuzione dei detentori unici può rivelare una domanda fragile al di sotto della superficie.

Key Takeaway 

• L'analisi on-chain utilizza i dati pubblici della blockchain per mostrare cosa stanno effettivamente facendo utenti e investitori.
• Aiuta a individuare i primi segnali di accumulo, distribuzione, rischio e crescita.
• I dati on-chain funzionano al meglio se combinati con l'analisi tecnica e fondamentale.
• Dati puliti, metodi chiari e segnali multipli migliorano la precisione.
• L'uso etico e il rispetto della privacy sono importanti nell'analisi on-chain.

Che cos'è l'analisi on-chain?

Analisi di catena L'analisi on-chain è il processo di studio dei dati registrati direttamente su una blockchain per comprendere come viene utilizzata una rete crittografica e come si comportano i partecipanti. Poiché le blockchain sono registri pubblici, chiunque può visualizzare transazioni, saldi dei portafogli, interazioni con gli smart contract e attività di rete in tempo reale. L'analisi on-chain risponde a domande come:

• Gli utenti stanno utilizzando attivamente questa blockchain o questo token?
• I grandi investitori stanno accumulando o vendendo?
• I fondi si stanno spostando verso le borse (possibile vendita) o verso le borse (possibile detenzione)?
• Un protocollo è in crescita, in fase di rallentamento o viene abbandonato?

L'ambito dell'analisi on-chain comprende:

• Dati della transazione: trasferimenti tra portafogli, dimensioni delle transazioni, commissioni pagate
• Attività relative al portafoglio e all'indirizzo: numero di utenti attivi, nuovi indirizzi, titolari a lungo termine vs titolari a breve termine
• Flussi di token: Trasferimento di token tra portafogli, exchange e smart contract
• Metriche di offerta e proprietà: offerta circolante, token detenuti dalle balene, offerta sugli exchange
• Utilizzo del protocollo: Depositi, prelievi, liquidazioni e interazioni con smart contract in ambito DeFi.

In che modo si differenzia dall'analisi tecnica e dall'analisi fondamentale?

L'analisi on-chain viene spesso paragonata ad altri due metodi popolari: l'analisi tecnica e l'analisi fondamentale. Ciascuno di essi esamina il mercato da una prospettiva diversa.

Tipo di analisi	Su cosa si concentra	Dati utilizzati	Scopo principale
Analisi tecnica (TA)	Grafici dei prezzi e indicatori come medie mobili, RSI e livelli di supporto/resistenza	Dati storici su prezzi e volumi	Studiare l'andamento dei prezzi e identificare i punti di ingresso e di uscita dalle negoziazioni.
Analisi fondamentale (FA)	Elementi fondamentali del progetto come il team, il white paper, la roadmap, l'utilità del token, le partnership e i fattori macroeconomici.	Informazioni sul progetto, condizioni di mercato e dati economici	Valutare il valore e la solidità a lungo termine di un progetto di criptovaluta
Analisi in catena	Attività blockchain effettiva e comportamento della rete	Dati on-chain come transazioni, attività del portafoglio e flussi di token.	Per capire cosa stanno facendo utenti e investitori in tempo reale

Tipi e fonti di dati principali nell'analisi on-chain

Questo spiega da dove provengono i dati blockchain e come vengono raccolti. Comprendere queste fonti di dati ti aiuta a trasformare i dati grezzi dell'attività blockchain in informazioni chiare e utili.

Dati grezzi della blockchain

Dati grezzi della blockchain Si tratta delle informazioni originali scritte direttamente sulla blockchain. Questi dati sono pubblici, permanenti e costituiscono la base di tutte le analisi on-chain. Includono blocchi, transazioni, registri e ricevute. 

I dati grezzi sono molto dettagliati e tecnici, ma mostrano esattamente cosa è successo sulla rete senza bisogno di interpretazione. Due informazioni importanti che possono essere contenute in essi sono: 

Campi di transazione (da, a, valore, gas, input). Questi campi aiutano gli analisti a tracciare il flusso di denaro, il comportamento degli utenti e l'utilizzo dei contratti. Ogni transazione contiene campi chiave, come ad esempio:

• Da: Indirizzo del portafoglio del mittente
• A: Indirizzo del portafoglio o dello smart contract del destinatario
• Valore: Quantità di token inviati
• Gas / commissioni: costo pagato per elaborare la transazione
• Dati di input: istruzioni inviate a uno smart contract

Registri eventi e argomenti indicizzati (Trasferimenti ERC-20, approvazioni). I registri degli eventi sono ampiamente utilizzati perché strutturati, ricercabili ed efficienti per l'analisi. Quando vengono eseguiti gli smart contract, generano registri degli eventi. Questi registri semplificano il monitoraggio di azioni specifiche, come ad esempio:

• trasferimenti di token ERC-20
• Approvazioni dei token
• Operazioni DeFi come depositi, prelievi o scambi

Dati derivati ​​e indici

I dati derivati ​​vengono creati elaborando e organizzando i dati grezzi della blockchain per renderli più facili da comprendere. La maggior parte degli analisti si affida ai dati derivati ​​perché trasformano i record grezzi della blockchain in indicatori significativi. Alcuni esempi includono:

• Aggregazioni UTXO (principalmente per Bitcoin): raggruppamento degli output non spesi per analizzare il comportamento dei detentori.
• Saldo dei token: tracciamento del numero di token detenuti da ciascun indirizzo.
• Metriche normalizzate in base al prezzo: adeguamento dei valori on-chain utilizzando i prezzi di mercato (ad esempio, capitalizzazione realizzata, MVRV).

Fonti pubbliche comuni

È possibile accedere ai dati on-chain da diverse fonti pubbliche, a seconda del livello di dettaglio e della praticità richiesti. Tra gli esempi figurano i nodi completi e i fornitori di RPC, gli esploratori di blocchi (Etherscan, Blockchair) e i fornitori di servizi di analisi on-chain.

Formati e accesso ai dati (API, CSV, esportazioni SQL, Parquet)

On-chain i dati sono disponibili in diversi formati, a seconda della piattaforma e del caso d'uso. La scelta del formato dipende dal fatto che l'utente desideri ottenere informazioni rapide, effettuare ricerche personalizzate o eseguire analisi su larga scala.

• API: per dati in tempo reale e automazione
• File CSV: facili da scaricare e analizzare nei fogli di calcolo.
• Esportazioni SQL: utilizzate per query personalizzate e dashboard
• File Parquet: formato efficiente per l'analisi di grandi quantità di dati.

Strumenti, piattaforme e ambienti di interrogazione per l'analisi dei dati on-chain

L'analisi on-chain dipende fortemente dagli strumenti utilizzati per raccogliere, elaborare e interpretare i dati della blockchain. Questi strumenti spaziano dalle piattaforme di analisi professionali alle dashboard open source delle community, fino ai servizi di accesso ai dati di basso livello. 

Ciascuna categoria si rivolge a utenti e obiettivi diversi, dai trader attivi ai ricercatori e ai team addetti alla conformità.

Piattaforme di analisi commerciale 

Ideale per: Utenti che desiderano ottenere informazioni affidabili senza dover creare pipeline di dati personalizzate.

Le piattaforme di analisi commerciali si concentrano su insight preconfezionati e metriche di livello professionale. Aggregano grandi quantità di dati blockchain grezzi, li ripuliscono, etichettano i wallet e li trasformano in indicatori di facile comprensione. Tra queste figurano:

• Nodo di vetro: È ampiamente conosciuto per le sue metriche on-chain approfondite, come l'offerta in profitto o in perdita, MVRV, SOPR e il comportamento dei detentori a lungo termine. Viene comunemente utilizzato per analisi macroeconomiche e studi sui cicli di mercato.

• Nansen: È specializzata nell'etichettatura dei portafogli e nel tracciamento dei flussi di fondi, il che la rende popolare per identificare l'attività delle balene, i movimenti di denaro intelligente e le interazioni DeFi.

• IntoTheBlock: Si concentra su modelli statistici, segnali on-chain e indicatori di rischio che interessano trader e analisti.

• Messari: Combina i dati on-chain con la ricerca fondamentale, offrendo metriche strutturate, dashboard e report scritti utili per investitori e istituzioni.

Strumenti open source/comunità

Ideale per: Analisti che desiderano trasparenza e controllo su come vengono create e interpretate le metriche.

Gli strumenti open source e basati sulla community privilegiano la trasparenza, la flessibilità e la personalizzazione. Permettono agli utenti di esplorare direttamente i dati della blockchain e di creare dashboard o query personalizzate.

• Duna: Consente agli utenti di scrivere query SQL sui dati della blockchain e di visualizzare i risultati in dashboard pubbliche. È ampiamente utilizzato per l'analisi di DeFi, NFT e DAO.
• Il grafo: Fornisce dati blockchain indicizzati tramite sottografi, semplificando l'interrogazione efficiente di dati specifici relativi a smart contract da parte di sviluppatori e analisti.
• DeFiLlama: Si concentra su metriche DeFi come TVL, ricavi del protocollo e confronti a livello di blockchain, offrendo una panoramica semplice e ampiamente affidabile dell'ecosistema DeFi.
• Flipside Crypto: Fornisce set di dati blockchain strutturati e premia gli utenti che creano analisi e dashboard approfondite.

Esploratori di blocchi e fornitori di RPC

Ideale per: Analisti che spesso utilizzano strumenti di base per analisi più avanzate.

Questi strumenti sono i più vicini alla blockchain grezza. Gli esploratori di blocchi e i provider RPC offrono accesso diretto ai dati della blockchain senza complesse interpretazioni.

• EtherscanEtherscan e altri explorer simili consentono agli utenti di esaminare transazioni, saldi dei portafogli, trasferimenti di token e interazioni con smart contract in un formato leggibile. Sono comunemente utilizzati per verifiche, risoluzione di problemi e indagini rapide.

• RPCI provider RPC come Infura e Alchemy consentono ad applicazioni e analisti di interrogare i dati blockchain in modo programmatico. Sono essenziali per sviluppatori, sistemi automatizzati e ricerche on-chain avanzate.

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Scelta degli strumenti in base al caso d'uso (segnali di trading, ricerca sui protocolli o analisi forense on-chain)

Lo strumento on-chain migliore dipende dall'obiettivo specifico. I trader spesso preferiscono piattaforme commerciali che forniscono segnali chiari, avvisi e indicatori pronti per il mercato. 

I team di protocollo e i ricercatori si affidano solitamente a strumenti della community e ad ambienti basati su SQL per monitorare l'utilizzo, il comportamento degli utenti e le prestazioni degli smart contract. 

Per le analisi forensi on-chain, la conformità normativa o le indagini, gli analisti spesso combinano block explorer, accesso RPC e database di wallet etichettati per tracciare con precisione i movimenti dei fondi.

In pratica, la maggior parte dei professionisti utilizza una combinazione di strumenti. Le piattaforme commerciali offrono velocità e praticità, mentre gli strumenti open source e l'accesso ai dati grezzi garantiscono flessibilità e una comprensione più approfondita.

Metodologie: come eseguire analisi on-chain

L'analisi on-chain non si limita alla semplice osservazione di grafici o metriche. Segue un processo ben definito che trasforma i dati grezzi della blockchain in informazioni significative. Una buona metodologia aiuta a ridurre il rumore, evitare conclusioni errate e migliorare il processo decisionale. Ecco sette metodologie che dovreste applicare.

Pulizia e normalizzazione dei dati

I dati grezzi della blockchain sono spesso disordinati e incoerenti. I token possono utilizzare cifre decimali diverse, i valori possono essere registrati in unità di base e lo stesso utente può controllare più indirizzi. 

La pulizia dei dati inizia con la normalizzazione delle unità in modo che i valori siano comparabili, ad esempio convertendo gli importi grezzi dei token in unità di token standard o adeguando i valori ai termini USD. Gli analisti devono anche tenere conto dei token "wrapped", degli asset trasferiti tramite bridging e degli standard specifici della blockchain. 

Il riutilizzo degli indirizzi e il clustering dei portafogli vengono gestiti con attenzione, poiché una singola entità può gestire molti indirizzi. Senza un'adeguata pulizia e normalizzazione, le metriche on-chain possono essere fuorvianti.

Intervalli temporali e livellamento 

L'attività blockchain è estremamente volatile, soprattutto su intervalli temporali brevi. La scelta dell'intervallo temporale corretto è fondamentale. I dati giornalieri sono utili per individuare segnali a breve termine, ma possono essere soggetti a rumore. 

Le visualizzazioni settimanali o mensili aiutano a rivelare le tendenze più ampie. Le tecniche di livellamento, come le medie mobili, vengono comunemente applicate per ridurre i picchi casuali ed evidenziare i modelli sottostanti. La chiave è adattare l'intervallo temporale all'obiettivo dell'analisi, che si tratti di trading a breve termine o di valutazione di reti a lungo termine.

Analisi di coorte

L'analisi di coorte raggruppa indirizzi o token in base a caratteristiche comuni. Le coorti di età classificano le monete o i detentori in base alla durata del possesso degli asset, aiutando gli analisti a distinguere tra trader a breve termine e detentori a lungo termine. 

I gruppi di detentori possono essere raggruppati anche in base alla dimensione del portafoglio, al livello di attività o al comportamento. Questo metodo rivela come i diversi gruppi reagiscono alle condizioni di mercato, ad esempio se i detentori a lungo termine stanno accumulando mentre quelli a breve termine stanno vendendo.

Etichettatura degli indirizzi ed euristiche

Poiché gli indirizzi blockchain sono anonimi per impostazione predefinita, l'etichettatura è essenziale per l'interpretazione. L'etichettatura degli indirizzi utilizza tag e modelli comportamentali noti per identificare exchange, smart contract, fondi o wallet di protocollo. 

Le euristiche, come la frequenza delle transazioni, i modelli di interazione e le controparti, aiutano a classificare gli indirizzi sconosciuti. Sebbene l'etichettatura migliori la comprensione, non è mai perfetta e dovrebbe essere considerata probabilistica piuttosto che assoluta.

Rilevamento di eventi di grandi dimensioni 

Gli eventi on-chain di rilievo hanno spesso un impatto sul mercato. Lo sblocco dei token può aumentare l'offerta, i trasferimenti da parte di grandi investitori possono segnalare accumulo o distribuzione, e gli aggiornamenti dei contratti possono influenzare il comportamento del protocollo. 

L'individuazione di questi eventi richiede il monitoraggio di variazioni anomale nei saldi, nei flussi o nell'attività contrattuale. Il contesto è importante, poiché non tutti i trasferimenti o gli sblocchi di grandi dimensioni comportano movimenti di prezzo, ma spesso aumentano il rischio o la volatilità.

Combinazione di segnali on-chain e off-chain

I dati on-chain diventano più efficaci se combinati con le informazioni off-chain. I dati del book degli ordini mostrano la liquidità e la pressione del mercato in tempo reale, mentre le metriche dei derivati ​​rivelano la leva finanziaria e il posizionamento del rischio. 

Il sentiment sociale può aiutare a spiegare improvvisi picchi di attività o movimenti dettati da narrazioni. L'utilizzo dei soli dati on-chain potrebbe non cogliere questi fattori, ma la combinazione di diversi segnali offre una visione più completa del mercato.

Backtesting dei segnali on-chain

Il backtesting consiste nel testare gli indicatori on-chain confrontandoli con i dati storici per valutare come si sarebbero comportati in passato. Un approccio tipico definisce un segnale, lo applica a periodi storici e confronta i risultati con i prezzi o i parametri di rischio. 

Tra gli errori più comuni si annoverano l'overfitting, l'ignorare le mutevoli condizioni di mercato e il presupporre che i comportamenti passati si ripeteranno esattamente. Un buon backtesting si concentra su robustezza, semplicità e ipotesi realistiche, piuttosto che sulla perfetta riproduzione delle performance storiche.

Casi di studio (brevi esempi pratici) sull'analisi on-chain 

I casi di studio aiutano a trasformare la teoria on-chain in una comprensione pratica. Gli esempi seguenti mostrano come le metriche on-chain più comuni vengano applicate in situazioni reali per supportare un processo decisionale più chiaro.

Esempio 1: utilizzo dei flussi di scambio + SOPR per rilevare la distribuzione

In questo scenario, un analista monitora i flussi in entrata negli exchange insieme al SOPR (Spent Output Profit Ratio). Un aumento costante dei token che affluiscono negli exchange suggerisce che i detentori potrebbero prepararsi a vendere. Allo stesso tempo, un SOPR che si mantiene al di sopra di 1 indica che le monete vengono spese generando un profitto. 

Quando entrambi i segnali compaiono contemporaneamente, spesso indicano una fase di distribuzione, in cui gli investitori stanno consolidando i profitti anziché accumulare. I trader possono interpretare questa combinazione come un segnale di avvertimento di un aumento della pressione di vendita o di un potenziale picco di mercato.

Esempio 2: dashboard sullo stato di salute del protocollo per un mercato di prestiti DeFi

Un team addetto al protocollo crea una semplice dashboard on-chain per monitorare lo stato di salute della piattaforma. Le metriche chiave includono il valore totale bloccato, il numero di mutuatari e prestatori attivi, il tasso di utilizzo, il volume delle liquidazioni e le entrate del protocollo. 

Se il TVL (Total Value Locked) rimane stabile mentre gli utenti attivi diminuiscono e le liquidazioni aumentano, ciò potrebbe essere un segnale di stress o di una ridotta fiducia da parte degli utenti. Monitorando questi indicatori nel tempo, i team e gli investitori possono valutare rapidamente se un protocollo di prestito sta crescendo in modo sostenibile o se sta affrontando rischi nascosti.

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Migliori pratiche ed etica per l'analisi on-chain

Un'analisi on-chain efficace e responsabile richiede più che semplici competenze tecniche. Gli analisti devono seguire le migliori pratiche per garantire che le analisi siano affidabili, riproducibili e utilizzate in modo etico. Ciò tutela sia l'integrità dell'analisi sia la privacy dei partecipanti alla rete.

Domande relative alla riproducibilità e alla documentazione

La riproducibilità è un elemento fondamentale per un'analisi affidabile. Ogni query, calcolo di metriche e trasformazione dei dati deve essere documentata in modo chiaro, affinché altri, o persino voi stessi in futuro, possano replicare i risultati. 

Ciò include la specificazione delle fonti dei dati, degli intervalli temporali, dei metodi di filtraggio e delle fasi di normalizzazione. Documentando query e metodi, gli analisti rendono il proprio lavoro verificabile. 

Combinazione di più segnali indipendenti

Affidarsi a una singola metrica o indicatore può essere fuorviante a causa del rumore, delle anomalie o dei valori anomali presenti nei dati della blockchain. 

La prassi migliore consiste nel combinare più segnali indipendenti per rafforzare le conclusioni. Ad esempio, un aumento dei flussi in entrata negli exchange potrebbe essere analizzato insieme al SOPR, agli indirizzi attivi o alle metriche di fidelizzazione della coorte. 

Trasparenza in merito a presupposti e soglie

Ogni analisi on-chain implica delle ipotesi, riguardanti il ​​raggruppamento dei portafogli, la classificazione dei token, i metodi di smoothing o le soglie per definire i "trasferimenti di grandi dimensioni". 

Gli analisti dovrebbero divulgare chiaramente queste ipotesi e le motivazioni alla base delle soglie utilizzate. La trasparenza garantisce che i lettori comprendano i limiti e i potenziali bias dell'analisi.

Preoccupazioni relative alla privacy e divulgazione responsabile

Sebbene i dati blockchain siano pubblici, le considerazioni etiche rimangono cruciali. Gli analisti dovrebbero evitare di esporre informazioni personali identificabili o di pubblicare query che potrebbero deanonimizzare inutilmente i singoli utenti. 

Quando si scoprono exploit, vulnerabilità o attività sospette, è necessario seguire pratiche di divulgazione responsabile, avvisando i progetti o le autorità competenti anziché stigmatizzare pubblicamente o prendere di mira i singoli individui. 

Conclusione

L'analisi on-chain si trasforma trasparenza della blockchain in una comprensione pratica. Studiando l'attività reale sulla blockchain, come transazioni, comportamento dei wallet, flussi di token e utilizzo del protocollo, aiuta a spiegare cosa stanno effettivamente facendo utenti e investitori, non solo cosa suggeriscono i prezzi. Questo rende l'analisi on-chain un potente complemento all'analisi tecnica e fondamentale.

Tuttavia, l'analisi on-chain funziona al meglio se applicata con attenzione. Dati puliti, intervalli di tempo appropriati, molteplici segnali di conferma e presupposti chiari sono essenziali. Considerazioni etiche come la privacy, la trasparenza e la divulgazione responsabile sono altrettanto importanti quanto l'accuratezza tecnica.

Per i principianti, il concetto chiave è semplice: iniziate in piccolo. Imparate alcune metriche fondamentali, capite cosa misurano e osservate come si comportano in diverse condizioni di mercato.

DOMANDE FREQUENTI

Cos'è l'analisi on-chain in parole semplici?

L'analisi on-chain è lo studio dei dati blockchain per comprendere il comportamento di utenti, investitori e protocolli attraverso il tracciamento di transazioni, portafogli e movimenti di token.

Chi utilizza l'analisi on-chain?

Trader, investitori a lungo termine, sviluppatori DeFi, ricercatori e team di conformità utilizzano l'analisi on-chain per prendere decisioni basate sui dati.

L'analisi on-chain è migliore dell'analisi tecnica?

Non è migliore, ma diversa. L'analisi on-chain mostra l'attività reale della blockchain, mentre l'analisi tecnica si concentra sui grafici dei prezzi. Molti utenti le combinano entrambe.

Quali sono le metriche on-chain più importanti per i principianti?

Tra le metriche comuni utilizzate dai principianti figurano gli indirizzi attivi, i flussi in entrata e in uscita dagli exchange, SOPR, MVRV e il valore totale bloccato (TVL).

Per utilizzare l'analisi on-chain sono necessarie competenze tecniche avanzate?

No. Molte piattaforme offrono dashboard e metriche predefinite, rendendole accessibili anche ai principianti.