Batalla de ballenas en Hyperliquid: algunos logran revertir la situación, otros pierden el impulso

Autor: Frank, PANews

Título original: Crónica de las ballenas de Hyperliquid: algunos se recuperan en una noche, otros mueren por su obsesión

Las ballenas en Hyperliquid se han convertido en el centro de atención de las operaciones on-chain. Aquí, todos los días se representan historias de enriquecimiento repentino y de pérdidas totales.

Al profundizar en los datos on-chain, estas ballenas muestran estilos muy variados: algunos son “indicadores contrarios” que, a pesar de tener grandes sumas, pierden una y otra vez; otros son “francotiradores” que esperan medio año para dar un solo golpe mortal; y también están los “máquinas frías” que, mediante algoritmos, liquidan a los minoristas cada segundo.

Los datos despojan a estos grandes jugadores de su misticismo. PANews seleccionó las cinco direcciones más representativas de Hyperliquid: incluyendo al famoso “Maji Hermano”, un misterioso personaje que parece tener información privilegiada, un market maker con capital de varios miles de millones, y los recientes “mitos de recuperación” y “bulls testarudos”. A través de sus miles de registros de operaciones, parece que podemos encontrar nuestro propio reflejo en estos perfiles.

Maji Hermano: gana como “alimento de pájaro”, pierde como “colapso”

Cuando se habla de Maji Hermano, parece que ya se ha convertido en un indicador contrario del mercado actual, desde las enormes pérdidas en Friend.tech hasta las grandes pérdidas en contratos actuales. Sus operaciones son casi siempre ejemplos de lo que no se debe hacer para los trabajadores o inversores del sector cripto. Pero incluso los malos ejemplos son lecciones.

Desde que empezó a operar en Hyperliquid, las pérdidas de Maji Hermano ya alcanzan los 46.5 millones de dólares. En el ranking de pérdidas de Hyperliquid, también está entre los primeros puestos. Según su perfil de operaciones, Maji muestra un típico patrón de alta tasa de aciertos pero bajo ratio de ganancias/pérdidas. Su tasa de aciertos total es del 77%, pero el ratio de ganancias/pérdidas es de 1 : 8.6. Además, el tiempo promedio de tenencia de sus operaciones ganadoras es de 31 horas, mientras que el de las operaciones perdedoras es de 109 horas. Esto indica que tiende a cerrar rápido cuando gana algo, pero cuando enfrenta pérdidas suele aguantar la posición hasta sufrir grandes pérdidas o liquidaciones.

En general, su capacidad para juzgar tendencias a corto plazo es bastante precisa, pero en la configuración de su estrategia de trading, siempre asume el riesgo de perder hasta 8.6 dólares para ganar solo 1 dólar.

Sin embargo, en la práctica, antes de la caída del mercado del 11 de octubre, su posición total aún mantenía una ganancia de 15 millones de dólares. Después de la caída del 11 de octubre, debido a liquidaciones en varios pedidos como XPL y ETH, su ganancia total se convirtió en una pérdida de más de 11 millones. Luego, con más operaciones, se alejó cada vez más de recuperar su capital.

Analizando las causas fundamentales de las pérdidas de Maji, hay dos características que resultan fatales para él.

La primera es ser un “bull testarudo”: en todas sus operaciones, el 94% son posiciones largas y solo el 6% son cortas. En las posiciones largas perdió 46.88 millones de dólares, mientras que en las cortas ganó 380 mil dólares. En un mercado bajista, este estilo unilateral es letal. La segunda es promediar pérdidas sin stop loss. En muchas de sus grandes operaciones perdedoras, cuando sus órdenes estaban cerca de ser liquidadas, su primera opción era añadir margen en vez de cortar pérdidas. Esto llevó a que sus pérdidas crecieran cada vez más. En resumen, las ganancias de Maji Hermano son como “alimento de pájaro”, pero las pérdidas son como un “colapso”. Desde la psicología del trading, Maji Hermano muestra claras deficiencias en aversión a la pérdida, negación de errores y costo hundido, por lo que no es recomendable imitarlo.

El “insider” que abrió cortos el 11/10: un francotirador frío

Si Maji Hermano es un guerrero apasionado disparando con una ametralladora, este personaje es un francotirador que espera tres días solo para apretar el gatillo una vez.

Su frecuencia de operaciones es extremadamente baja: solo realizó 5 operaciones en medio año, con una tasa de aciertos del 80% y una ganancia impresionante de 98.39 millones de dólares. Y, a diferencia de Maji que deposita constantemente, esta ballena solo retira fondos.

Su operación más famosa fue el 11 de octubre, cuando depositó 80 millones de dólares para abrir cortos en BTC y, cinco días después, retiró más de 92 millones de dólares en ganancias. Tras esa operación espectacular, no se dejó llevar y mantuvo la cautela. Luego, el 20 de octubre, volvió a abrir cortos y ganó 6.34 millones de dólares; aunque el 8 de noviembre perdió 1.3 millones en una posición larga, comparado con las ganancias previas, fue insignificante. Actualmente, su cuenta aún mantiene una posición larga en ETH valorada en 269 millones de dólares, con una ganancia flotante de unos 17.29 millones. Por sus características, este personaje, considerado como alguien con información privilegiada, es como un cocodrilo al acecho: rara vez se mueve, pero cuando lo hace, muerde el mayor trozo del mercado y se va.

Market maker con 1.1 billones de dólares: domina el mercado con algoritmos

La dirección 0x5b5d51203a0f9079f8aeb098a6523a13f298c060 es actualmente la más rentable en Hyperliquid. Si los dos anteriores son “apostadores” y “cazadores”, este es una super ballena a nivel de market maker. Hasta ahora, esta dirección ha depositado un total de 1.1 billones de dólares en Hyperliquid y ha retirado 1.16 billones. Su ganancia flotante actual es de unos 143 millones de dólares.

Su característica es abrir primero grandes posiciones base, como las posiciones cortas actuales en ETH y otros tokens. Luego, mediante algoritmos, aumenta y reduce posiciones frecuentemente para obtener ganancias, lo que genera dos tipos de beneficios: uno por la tendencia de las posiciones cortas y otro por aprovechar el arbitraje de alta frecuencia en el mercado.

Al analizar más a fondo, no solo la dirección más rentable opera así, sino que las direcciones en segundo y tercer lugar también son ballenas que arbitran de esta manera.

Por ejemplo, la segunda dirección más rentable realiza el 51% de sus operaciones mediante órdenes limitadas, colocando órdenes de compra y venta en ambos lados del libro para aprovechar pequeñas fluctuaciones. Aunque el tamaño promedio de cada operación es pequeño, solo 733 dólares, en un solo día completó 1,394 órdenes, logrando ganancias diarias de decenas de miles de dólares.

Sin embargo, este tipo de operaciones de ballenas no tiene casi ningún valor de referencia para los minoristas, ya que las ballenas no solo tienen ventajas en comisiones, sino también soporte de programas cuantitativos y hardware de alta velocidad.

Mayor ganancia de la última semana: avanzar paso a paso entre caídas y tropiezos

Esta dirección en realidad no es una ballena, pero su alto rendimiento en la última semana la puso en el radar de PANews.

En cuanto a capital, esta dirección solo invirtió unos 46,000 dólares, lo que parece un minorista común. Según los resultados de sus operaciones pasadas, hasta finales de noviembre su capital iba disminuyendo constantemente, con una tasa de pérdida del 85%. En esa etapa, era un perdedor típico, con operaciones desordenadas y aguantando pérdidas en tokens pequeños.

Sin embargo, después del 2 de diciembre, parece que se transformó o encontró una especie de “santo grial” del trading: hasta el 9 de diciembre, ganó en las 21 operaciones que realizó. Elevó su capital de 129 dólares a 29,000 dólares, logrando una curva de crecimiento exponencial.

El 3 de diciembre, abrió una posición de prueba de 1 ETH y ganó 37 dólares. El 5 de diciembre, al confirmar su sensación, aumentó la posición a 5-8 ETH, ganando unos 200 dólares por operación. El 7 de diciembre, subió la posición a 20 ETH, con ganancias de 1,000 dólares por operación. El 8 de diciembre, aumentó la posición a 50~80 ETH, con ganancias de 4,000 dólares por operación. El 9 de diciembre, la posición llegó a 95 ETH, con una ganancia de 5,200 dólares por operación.

Este es un resumen de sus operaciones recientes. En este proceso, hizo varios cambios: primero, dejó de operar en todo y se centró solo en ETH, cuando antes operaba más de 10 tokens. Segundo, dejó de aguantar pérdidas y optó por operaciones rápidas: su tiempo promedio de tenencia pasó de 33.76 horas a solo 4.98 horas en la última semana. Parece haber dejado atrás el aguantar pérdidas y ahora toma ganancias rápidamente. Tercero, pasó de abrir posiciones desordenadas a usar el método de “rolling position”, una técnica común para hacer crecer rápidamente pequeños capitales.

Sin embargo, aunque sus ganancias crecieron más rápido, también aumentó su apalancamiento. Antes, su apalancamiento promedio era de 3.89x, pero recientemente subió a 6.02x. Esto también aumentó su riesgo: al momento de escribir esto, su última posición en ETH ya ha generado una pérdida de más de 9,000 dólares debido a la rápida subida del mercado, lo que le hizo perder casi la mitad de sus ganancias. Su curva de rendimiento pasó de un crecimiento exponencial a una caída abrupta.

En resumen, este cambio de estilo de trading lo hizo más fuerte, pero también más vulnerable. Si podrá recuperar las pérdidas dependerá de cómo maneje las órdenes en pérdida y si puede mantener una alta tasa de aciertos.

Bulls testarudos: la triste canción de los bulls obstinados

En comparación con los traders anteriores, esta ballena tiene un estilo más parecido al de un creyente firme en las posiciones largas, y también es una “víctima” de SOL.

Esta ballena invirtió un total de 236 millones de dólares, con un 86.32% de sus operaciones en posiciones largas: de más de 700 operaciones, 650 fueron largas. En estas posiciones largas perdió más de 5.87 millones de dólares, mientras que en las cortas ganó 189,000 dólares. Aunque perdió más de 5 millones en total, en relación con su volumen de más de 200 millones, esta caída (alrededor del 2.4%) aún es manejable. Pero su mayor problema está en la estructura de sus posiciones.

Su estructura de pérdidas es muy peculiar: casi todas las ganancias fueron absorbidas por SOL. Entre los tokens que operó, FARTCOIN y SUI le generaron más de 1 millón de dólares en ganancias, y en ETH y BTC también ganó cerca de 1 millón. Pero solo en SOL perdió 9.48 millones de dólares en una sola operación. Si se excluyen las pérdidas en SOL, en realidad es un trader muy exitoso (con ganancias acumuladas de unos 4 millones en otros tokens). Pero parece tener una obsesión con SOL, aguantando posiciones largas en SOL y siendo repetidamente liquidado por la tendencia bajista de SOL.

De sus operaciones podemos aprender que, aunque tengas más de 100 millones, si te encariñás u obsesionás con un token, puede destruirte fácilmente, especialmente si vas contra la tendencia.

En conclusión, en este océano profundo donde se entrelazan ballenas, algoritmos e información privilegiada, no existe el “santo grial” infalible. Para los inversores comunes, la mayoría de las operaciones de estas ballenas no son replicables. Lo único que podemos aprender de ellos quizás no sea cómo ganar 100 millones, sino cómo evitar convertirnos en un perdedor que aguanta posiciones como Maji Hermano, y no intentar desafiar a las máquinas algorítmicas incansables con nuestro limitado capital y velocidad.

Respetar el mercado y la tendencia quizás sea la lección más valiosa que el mercado nos puede dejar.