De perseguir catalizadores a construir un modelo de mercado

El autor, SleepinRain, afirma que en el pasado se centraba en buscar oportunidades de trading a partir de catalizadores de proyectos, necesidades de los equipos y eventos a corto plazo. Aunque este enfoque funciona a corto plazo, es fácil dejarse llevar por información parcial e ignorar la conexión entre las acciones de los proyectos y los mecanismos de funcionamiento del mercado. Pone como ejemplo $BP: compró a 0,19 y vendió a 0,50, pero en ese momento solo fue "buy the news", sin reflexionar sobre su escasez a largo plazo como infraestructura RWA del ecosistema de Solana. Problemas similares se dieron con $VVV, $PONS, $CARDS y $PENDLE.

El autor planea dejar de perseguir más información y construir un modelo de mercado verificable repetidamente, centrándose en un marco causal unificado, buscar activamente contraevidencia y registrar y revisar sus juicios. Cita cinco preguntas de investigación propuestas por IA: ¿qué ha cambiado en la realidad, por qué ocurre el cambio, quién se beneficiará, cómo se transmite el valor a los activos y cuándo revalorará el mercado? La clave es identificar el desajuste entre cambios fundamentales, percepción del mercado y precio, y aprovechar la convergencia de ese desajuste, en lugar de intentar construir una teoría que lo explique todo.

Tomando como ejemplo el Layer 2 Elysium de Kinetiq, el autor considera que si solo se mira la noticia del "lanzamiento el 9 de noviembre", la operación podría haber entrado en fase de materialización de expectativas; pero si el problema de HyperEVM realmente está relacionado con limitaciones de rendimiento, Elysium podría tener la oportunidad de atraer creadores de mercado profesionales, usuarios y activos, y aportar una nueva transmisión de valor a $KNTQ. Sin embargo, aún hay que verificar si el rendimiento de HyperEVM es la limitación central, si Elysium puede resolver el problema y generar sinergias con los usuarios, su valor incremental para el ecosistema de Hyperliquid y la posible presión de venta automática sobre $KNTQ, así como si existe un desajuste en la percepción del mercado. El autor espera, mediante investigación continua, predicciones y verificación, desarrollar gradualmente un método que le permita reconocer los límites de su comprensión y sus errores.

Autor: SleepinRain

Creo que antes tenía un malentendido: no estaba acostumbrado a pensar el mercado desde los primeros principios y una perspectiva a largo plazo, sino que siempre partía de una visión más micro, intentando encontrar oportunidades en los detalles de cada proyecto, como "¿qué catalizador ha lanzado el equipo?", "¿cuáles son las necesidades del equipo?", "¿qué eventos influyen en la formación del precio?" o "¿qué ticker está promocionando Smart Money?". Aunque estos métodos funcionan en marcos temporales cortos, es fácil que la perspectiva quede secuestrada por información parcial, ignorando la conexión entre las acciones concretas de los proyectos y los mecanismos de funcionamiento del mercado. Al final, estos juicios basados en detalles siempre quedan lejos de formar una visión global del mercado lo suficientemente clara, y resulta difícil encontrar oportunidades que realmente merezcan una posición concentrada.

Por ejemplo, mi operación en $BP.

Compré $BP a 0,19 y vendí todo a 0,50. Mi perspectiva estaba limitada al corto plazo: hice "buy the news" sin pensarlo mucho y cerré la operación. Pero en realidad no reflexioné sobre el valor a largo plazo que aporta la escasez de $BP como infraestructura RWA del ecosistema de Solana. Este problema también se manifestó en $VVV, $PONS, $CARDS y $PENDLE.

Antes me gustaba predecir el movimiento a corto plazo de un ticker a partir de las necesidades y la narrativa del equipo, pero a menudo ignoraba una cuestión más profunda: "en diferentes marcos temporales, ¿qué demanda real existe en el mercado y cómo la entienden, imaginan o incluso malinterpretan los participantes?". En realidad, en distintos momentos, el problema que un proyecto realmente quiere resolver y el problema que el mercado cree que resuelve no siempre coinciden. El mercado no solo negocia la demanda en sí, sino también la percepción de esa demanda, la formación del consenso y la revaloración de precios cuando esas percepciones cambian.

Entonces, ¿cómo cambiar?

Creo que lo primero es dejar de perseguir más información y empezar a construir un modelo del mundo propio, verificable repetidamente por la realidad. En palabras de la IA: "necesito avanzar siguiendo una línea principal: entender mediante qué mecanismos la demanda, los beneficios y el poder del mundo real se transforman en valor y precio de los activos". Un artículo anterior sobre cómo se forman los precios expresaba la misma idea, aunque entonces no la había concretado y solo podía expresarla mediante ejemplos.

Volviendo al tema. Desglosándolo, necesitamos: 1) establecer un marco causal unificado; 2) obligarnos a buscar contraevidencia en lugar de perfeccionar constantemente nuestras explicaciones; 3) crear un sistema para registrar nuestros juicios.

Los puntos 2 y 3 son principalmente trabajo rutinario; el punto 1 pone a prueba tu comprensión del mundo y del mercado actuales, y esa comprensión puede reducir la brecha con los traders de élite mediante IA.

La idea que me dio la IA es:

"Cada vez que investigues algo nuevo, no preguntes primero si es bueno o tiene potencial, sino pregunta en orden:

1. ¿Qué ha cambiado en la realidad? ¿Es un avance tecnológico, una reducción de costes, un aumento de la demanda o un cambio institucional?

2. ¿Por qué ocurre este cambio? ¿Cuáles son los intereses, restricciones e incentivos subyacentes?

3. ¿Quién se beneficiará? ¿Hacia quién fluyen finalmente las ganancias, usuarios, datos, liquidez y poder?

4. ¿Cómo se transmite el valor a los activos? ¿Por qué el hecho de que el beneficiario obtenga beneficios implica o hace posible que una acción o token suba?

5. ¿Cuándo revalorará el mercado? ¿Cuánta expectativa ya está descontada en el precio actual y qué factores aún no se han incorporado?

Estas cinco preguntas pueden ser el punto de partida común para investigar cualquier industria, proyecto o evento macro."

Creo que la IA lo resume bastante bien, así que lo comparto.

Sobre esta base, podemos hacer algunas extensiones: al entender una expectativa, hay que pensar en múltiples niveles. Además de considerar la expectativa bajo la narrativa, su generación y su materialización, también hay que pensar en dos aspectos: 1) cómo ven los distintos participantes del mercado las expectativas y el comportamiento del precio de los activos; 2) cómo convertir la comprensión de las expectativas del mercado en operaciones que realmente valga la pena realizar. En esencia, se trata de encontrar el desajuste entre cambios fundamentales, percepción del mercado y precio, y aprovechar la convergencia de ese desajuste.

Cuando menciono "entender los mecanismos de funcionamiento del mundo o del mercado", no quiero decir que haya que construir de inmediato una teoría que lo explique todo; ni siquiera la física ha logrado una teoría del todo. Lo que espero lograr en el futuro es desarrollar gradualmente una metodología que me diga cuándo entiendo, cuándo no entiendo y cuándo debo admitir que me equivoco. Este paso puede empezar con una pregunta, investigarla repetidamente, hacer predicciones, someterlas a verificación y luego ir conectando las regularidades validadas.

Por ejemplo, el Layer 2 Elysium de Kinetiq que he estado analizando recientemente. Si solo se mira desde una perspectiva micro, después de que Kinetiq anunciara que Elysium se lanzaría el 9 de noviembre, la operación ya había terminado. Es la típica materialización de expectativas: aunque Kinetiq también dio la expectativa de recompra de $KNTQ con ingresos del secuenciador, dado que la mayoría de los Layer 2 anteriores tuvieron un rendimiento mediocre y la propia debilidad de HyperEVM, el mercado no tendrá grandes expectativas sobre Elysium.

Pero cambiando de perspectiva, ¿cuál es el problema actual de HyperEVM? ¿Por qué la plataforma principal de contratos perpetuos ha tenido tanto éxito y HyperEVM no ha tenido éxito? Personalmente creo que en gran medida se debe al rendimiento. El problema de rendimiento limita la entrada de creadores de mercado profesionales en Hyperliquid, lo que a su vez frena la emisión de activos y la demanda de trading. Un entorno de alto rendimiento es más favorable para la creación de mercado, el arbitraje y la cobertura, y también para la emisión de activos (me refiero a activos RWA, no a memecoins). Esta capa es precisamente la brecha de mercado que blockchains de alto rendimiento como Monad y MegaETH pretendían llenar desde su creación. Combinando todo esto, parece que $KNTQ vuelve a tener algunas oportunidades.

Si aplicamos el marco anterior a estas preguntas, sería:

1. ¿Es realmente el rendimiento la limitación por la que HyperEVM no tiene éxito? ¿Realmente impide la entrada de creadores de mercado profesionales en la cadena?

2. ¿Resuelve Elysium realmente estos problemas de rendimiento y tiene capacidad para atraer usuarios, activos y creadores de mercado profesionales?

3. ¿Puede el nuevo entorno de trading generar sinergias con las necesidades centrales de los usuarios de HyperEVM y Hyperliquid Core?

4. Si Elysium tiene éxito, ¿cuánto valor incremental puede aportar a todo el ecosistema de Hyperliquid y cuánta presión de venta automática puede generar sobre $KNTQ?

5. ¿Cómo ve el mercado este Layer 2 Elysium? ¿Existe un desajuste en la percepción del mercado al respecto?

Respondiendo una a una estas preguntas, en la operación de KNTQ podremos saber dónde está el desajuste de percepción del mercado, cuáles son las razones y oportunidades de la operación, qué datos monitorizar y los momentos clave.

Creo que el ejemplo de Elysium es muy interesante porque conecta varias cuestiones de distintos niveles: partiendo de un problema potencial, entender por qué Kinetiq quiere hacer un Layer 2, deducir el valor que podría crear, el mecanismo de transmisión de valor del token y cómo el mercado podría revalorarlo en el futuro.

En resumen, lo que espero es que este marco me ayude a encontrar tickers en los que pueda tomar posiciones razonables, sin la ambición de que cubra todos los activos como una teoría unificada.

Por último, creo que este tipo de artículos informales son buenos: por un lado, me permiten compartir mis reflexiones y, por otro, ordenar mi lógica. En cuanto a futuras actualizaciones, quiero continuar con dos artículos informales desde los ángulos del trading asimétrico y del consenso y reflexividad. Además, los proyectos y tokens mencionados en este tipo de artículos no serán publicidad.

Gracias por leer.