Los agentes de codificación con IA están cambiando la forma en que los analistas e investigadores interactúan con los datos. En lugar de escribir scripts línea por línea, tú proporcionas una hipótesis o pregunta de investigación a un agente de IA y este escribe el código, obtiene los datos, ejecuta el análisis y devuelve los resultados.
En este artículo presentamos un ejemplo paso a paso del mundo real: Pedir a un agente de IA que descargue datos a través de la CLI de Glassnode, ejecute un análisis estadístico y genere gráficos listos para publicación, todo a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Qué necesitarás
- Acceso a un agente de IA
Usamos Claude Code en este tutorial, pero funcionará cualquier agente capaz de ejecutar comandos de Python y shell, incluyendo Codex de ChatGPT, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw o herramientas similares.
- La CLI de Glassnode (
gn)
Una interfaz de línea de comandos para la API de Glassnode. Instálala y configura tu clave API siguiendo la documentación de la CLI de Glassnode. Se requiere una clave API.
La instrucción (prompt)
Evaluaremos la siguiente hipótesis: Los eventos extremos de entrada de fondos a exchanges de BTC son indicativos de caídas (drawdowns) a 7 días vista. Para ello, instruiremos a Claude Code usando la siguiente instrucción:
Usando la CLI de Glassnode, descarga las entradas diarias a exchanges de BTC y el precio de cierre del último año. Analiza si los picos de entrada (días con entradas > 2 desviaciones estándar por encima de la media) predicen caídas en los siguientes 7 días. Muéstrame un resumen con estadísticas y resultados.
Eso es todo. Una frase describiendo la pregunta y otra definiendo la metodología. El agente se encarga del resto.
Qué hace el agente
Entre bastidores, el agente ejecuta una secuencia de pasos:
- Descubre las métricas correctas ejecutando
gn metric listygn metric describepara encontrar las rutas de métricas correctas y los parámetros válidos. - Descarga los datos mediante
gn metric get, guardando archivos CSV tanto para las entradas a exchanges (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum) como para el precio de cierre (market/price_usd_close). - Escribe y ejecuta un análisis en Python que calcula el umbral de pico, identifica los días de pico, calcula las caídas máximas a 7 días vista y compara los días de pico con los días normales.
El agente responde con un resumen legible:
Aunque esto es solo un ejemplo ilustrativo, nuestro experimento sí revela una asociación moderada entre los picos de entrada a exchanges y las posteriores caídas. Los días de pico experimentan aproximadamente 1.9 puntos porcentuales más de caída en promedio. Dicho esto, con solo 10 días de pico en la muestra y el efecto concentrado en dos períodos volátiles, la señal es sugerente más que estadísticamente robusta. Una prueba retrospectiva rigurosa necesitaría tener en cuenta ventanas superpuestas, controlar los regímenes de volatilidad, usar datos puntuales (point-in-time) y validar fuera de la muestra.
Visualizando los resultados
Visualizar los datos es una buena manera de validar si los números se sostienen. En este proceso, una simple instrucción de seguimiento es suficiente:
Crea una visualización que muestre los datos como una serie temporal.
A partir de aquí, puedes seguir iterando: ajustar el gráfico, refinar el análisis o llevar la investigación en una dirección diferente, todo a través de una conversación en lenguaje natural.
Comienza con la Investigación en Cripto con IA en Datos de Glassnode
La CLI de Glassnode requiere una clave API, disponible para suscriptores de Glassnode Professional.
- Instala la CLI de Glassnode y configura tu clave API. Consulta la documentación.
- Abre tu agente de codificación con IA preferido (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw, etc.).
- Comienza a dar instrucciones. Prueba con preguntas como:
- "Descarga los depósitos de staking de ETH de los últimos 6 meses y traza la tendencia"
- "Compara los flujos netos de exchanges de BTC y ETH durante los últimos 90 días"
- "Encuentra qué métrica tiene la correlación más alta con los rendimientos de BTC a 30 días"
La CLI de Glassnode permite a los agentes descubrir y recuperar datos de métricas sin requerir búsquedas manuales en la API ni escribir código repetitivo. Combinada con un agente de codificación con IA, la CLI de Glassnode convierte una pregunta de investigación en resultados en minutos.
