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Metodología del mapa de liquidaciones

Un mapa de liquidaciones muestra dónde se concentraría el cierre forzoso de posiciones apalancadas en futuros perpetuos con respecto al precio actual: cuántos dólares estadounidenses de posiciones long se liquidarían si el precio cayera a cada nivel, y cuántos dólares de posiciones short si subiera a cada nivel.

Blocklens publica dos mapas que se construyen de formas fundamentalmente distintas y que siempre se etiquetan por separado:

FuenteQué esMonedasHistorial
Binance — modeloUna estimación. Binance no divulga las posiciones, por lo que los niveles se reconstruyen a partir del interés abierto público y de las velas horarias con el modelo descrito más abajo.BTC, ETH, SOL, HYPE (perpetuos USDⓈ-M BTCUSDT, ETHUSDT, SOLUSDT, HYPEUSDT)desde 2023-01-01; HYPE desde 2025-06-06
Hyperliquid — posiciones realesHechos. Las posiciones de Hyperliquid y sus precios de liquidación son públicos; los leemos para cada titular.BTC, ETH, SOL, HYPEdesde 2025-07-29

El mapa está disponible en Lab → Dashboards → Blocklens Special → Liquidation Map.

La mayor parte de esta página documenta el modelo de Binance de forma completa — fórmulas, parámetros, calibración y limitaciones conocidas — para que cualquiera pueda reproducirlo a partir de los datos públicos gratuitos. La parte de Hyperliquid se describe a modo de contraste.

No es una señal de trading

El mapa de liquidaciones es una herramienta descriptiva, no un objetivo de precio ni una señal de trading. Consulte Qué dice la evidencia.

1. Cómo leer el mapa​

1.1 Buckets​

El eje de precios se divide en buckets (franjas de precio) de igual ancho. En el mapa actual un bucket equivale aproximadamente al 0.25% del precio, redondeado a un paso «redondo» de 1, 2, 2.5 o 5 × 10ⁿ: $250 para BTC, $10 para ETH a los precios actuales.

El valor de un bucket es el tamaño en USD de las posiciones cuyo precio de liquidación cae dentro de él, valoradas al precio de liquidación:

bucket USD=∑positions in bucket∣size in coins∣×liquidation price\text{bucket USD} = \sum_{\text{positions in bucket}} |\text{size in coins}| \times \text{liquidation price}
  • Los longs se dibujan por debajo del precio actual (se liquidan cuando el precio cae) y los shorts, por encima (cuando sube).
  • El mapa cubre ±50% del precio actual. El volumen más alejado no se dibuja — se acumularía en el bucket del borde y parecería un falso pico — pero se indica en el resumen como «fuera del rango».
  • Las curvas acumuladas suman los buckets desde el precio actual hacia fuera: la curva de longs en $80K es el total en USD de longs liquidados si el precio cayera desde el nivel actual hasta $80K.
  • Los picos (clústeres etiquetados) son los buckets más grandes de cada lado (5 como máximo), separados entre sí al menos un 3% del precio.

1.2 Snapshots y el mapa de calor​

Hay un mapa por día:

  • Modelo de Binance — el estado a las 00:00 UTC del día (construido con todos los datos horarios hasta el final del día anterior).
  • Hyperliquid — el día más reciente procede de nuestro propio escaneo (a primera hora de la mañana UTC; la hora exacta se muestra junto al mapa); el historial procede de snapshots diarios de archivo del estado completo del exchange (véase §3.4); los días que faltan en el archivo son estimaciones reconstruidas (§3.5).

El mapa de calor coloca estos mapas diarios uno junto a otro: x — fecha, y — precio, color — los USD que el mapa de ese día situaba en ese precio. No es un registro de liquidaciones que hayan ocurrido realmente. Para que los días sean comparables cuando el precio (y, por tanto, el paso del bucket) cambia, las filas del mapa de calor usan una cuadrícula absoluta fija: BTC $500, ETH $20, SOL $0.5, HYPE $0.25, dentro de ±50% del precio de cada día. La línea de precio se dibuja encima.

2. Binance — modelo​

2.1 Por qué un modelo​

Binance publica el interés abierto agregado, las operaciones y las velas, pero no las posiciones individuales, los precios de entrada ni el apalancamiento. Cualquier mapa de liquidaciones de Binance — el nuestro o el de un tercero — es, por tanto, un modelo: una suposición sobre cuándo se abrieron las posiciones, a qué precio, en qué lado, con qué apalancamiento y cómo desaparecen. El nuestro hace explícita cada una de estas suposiciones.

La idea en un párrafo: en cada hora en la que el interés abierto crece, los nuevos contratos se sitúan en el precio típico de esa hora y se reparten entre longs y shorts según la proporción de compras taker; cada lado se reparte entre los niveles de una distribución fija de apalancamiento, que convierte los precios de entrada en precios de liquidación. En cada hora en la que el interés abierto cae, todas las posiciones abiertas se reducen proporcionalmente. Cada hora, el rango de precios de la vela borra los niveles que alcanzó — esas posiciones han sido liquidadas.

2.2 Datos de entrada​

Todos los datos de entrada son gratuitos y públicos.

Dato de entradaFuenteCómo se utiliza
Velas horarias (apertura, máximo, mínimo, cierre, volumen, volumen de compras taker)data.binance.vision futures/um/monthly/klines/<SYMBOL>/1h (meses anteriores) y …/daily/klines/<SYMBOL>/1h (mes en curso)precio típico, proporción de compras taker, rango de precios que borra niveles
Interés abierto cada 5 minutos (en monedas)data.binance.vision futures/um/daily/metrics/<SYMBOL>interés abierto al final de cada hora
Cola en vivo (horas aún no archivadas)Binance REST /fapi/v1/klines (1h) y /futures/data/openInterestHist (periodo 1h)los mismos campos para las últimas horas antes del snapshot

Para cada hora tt el modelo utiliza:

  • Precio típico Pt=(Ht+Lt+Ct)/3P_t = (H_t + L_t + C_t) / 3 — un único precio de entrada representativo de la hora.
  • Proporción de compras taker bt=taker-buy volumet/volumetb_t = \text{taker-buy volume}_t / \text{volume}_t (0.5 si el volumen es cero) — la fracción del volumen de la hora en la que el comprador fue el agresor (orden de mercado).
  • Interés abierto al final de la hora OItOI_t — el último registro válido de 5 minutos dentro de la hora.

El archivo diario se publica con aproximadamente un día de retraso. Las horas posteriores al último día archivado se toman de la API REST; un mapa construido con esa cola en vivo se reconstruye a partir del archivo una vez publicado (en el plazo de una semana), por lo que el día más reciente puede cambiar ligeramente.

2.3 Nuevas posiciones​

Si el interés abierto creció durante la hora, ΔOIt=OIt−OIt−1>0\Delta OI_t = OI_t - OI_{t-1} > 0, los nuevos contratos se abren a PtP_t. Cada nuevo contrato tiene una pata long y una pata short, pero las dos patas no conllevan el mismo riesgo de liquidación: el lado agresivo (que toma liquidez con órdenes de mercado — normalmente especuladores apalancados) se contabiliza íntegramente, mientras que el lado pasivo (market makers, coberturistas) se reduce según el desequilibrio de la hora:

new longst=ΔOIt⋅min⁡(1, 2bt),new shortst=ΔOIt⋅min⁡(1, 2(1−bt))\text{new longs}_t = \Delta OI_t \cdot \min(1,\ 2 b_t), \qquad \text{new shorts}_t = \Delta OI_t \cdot \min(1,\ 2 (1 - b_t))

En una hora equilibrada (bt=0.5b_t = 0.5) ambos lados reciben el ΔOIt\Delta OI_t completo. Con bt=0.6b_t = 0.6 (compradores más agresivos) los longs reciben ΔOIt\Delta OI_t y los shorts 0.8 ΔOIt0.8\,\Delta OI_t. Ningún lado supera nunca el incremento del interés abierto.

2.4 Distribución del apalancamiento y precio de liquidación​

La nueva masa de cada lado se reparte entre ocho niveles de apalancamiento con pesos fijos:

Apalancamiento LL3×4×5×10×20×25×50×100×
Peso11331111
Fracción de la masa8.3%8.3%25%25%8.3%8.3%8.3%8.3%

Los pesos están calibrados, véase §2.8. El precio de liquidación de una posición abierta a PP con apalancamiento LL utiliza la aproximación de margen aislado:

long: P⋅(1−1L+mmr),short: P⋅(1+1L−mmr)\text{long: } P \cdot \left(1 - \frac{1}{L} + mmr\right), \qquad \text{short: } P \cdot \left(1 + \frac{1}{L} - mmr\right)

donde mmrmmr es la tasa de margen de mantenimiento del primer tramo (el de posiciones más pequeñas) del símbolo:

SímbolommrmmrApalancamientos utilizados
BTCUSDT0.4%los ocho
ETHUSDT0.5%los ocho
SOLUSDT0.5%los ocho
HYPEUSDT1.0%3–50× (sin 100×)

Las tasas de SOL y HYPE son las tasas del primer tramo de Binance (tramos de apalancamiento públicos, verificados el 2026-10-21). Para ETH el modelo mantiene el 0.5%, el valor con el que se calibró, aunque el primer tramo de Binance es hoy del 0.4%. Los apalancamientos superiores al máximo del primer tramo del símbolo se descartan y los pesos restantes se renormalizan: HYPEUSDT permite como máximo 75×, por lo que utiliza los siete niveles 3–50× con pesos que suman 11.

Un long 10× abierto a $100,000 se liquida a $100,000 × (1 − 0.1 + 0.004) = $90,400.

La masa (en monedas) se añade al bucket que contiene el precio de liquidación.

2.5 Cierre: caída del interés abierto​

Si el interés abierto cayó durante la hora, ΔOIt<0\Delta OI_t < 0, se cerraron algunas posiciones — pero los datos no dicen cuáles. El modelo cierra todas las posiciones abiertas proporcionalmente, en ambos lados y en todos los niveles:

mapt=mapt−1⋅OItOIt−1\text{map}_t = \text{map}_{t-1} \cdot \frac{OI_t}{OI_{t-1}}

Las horas en las que el interés abierto no cambió dejan el mapa tal como está.

2.6 Liquidación: el precio borra niveles​

Cada hora, antes de añadir las nuevas posiciones de la hora, la vela borra los niveles que el precio alcanzó durante la hora:

  • todos los buckets long en el mínimo de la hora o por encima de él se ponen a cero;
  • todos los buckets short en el máximo de la hora o por debajo de él se ponen a cero.

Esas posiciones se consideran liquidadas. Por tanto, las nuevas posiciones de una hora quedan expuestas primero a la vela de la hora siguiente: dentro de una hora se desconoce el orden de las operaciones, por lo que una posición abierta al precio típico no es borrada por una mecha de la misma hora.

2.7 Ventana y calentamiento de 180 días​

El mapa del día DD (estado a las 00:00 UTC de DD) se construye a partir de los datos horarios de los 181 días naturales [D−181, D−1][D - 181,\ D - 1] — una ventana de 180 días más el último día, 4,344 horas. El modelo parte de un mapa vacío al inicio de la ventana y avanza hora a hora hasta el final. La primera hora solo fija el interés abierto de referencia.

Por qué 180 días. El modelo no conoce las posiciones abiertas antes de su ventana, así que la ventana debe ser lo bastante larga para que el resultado deje de depender de ella. El mapa es un equilibrio entre la entrada (nuevas posiciones) y dos procesos de decaimiento (cierre proporcional en cada caída del interés abierto, borrado por cada movimiento del precio). Las posiciones antiguas solo sobreviven si el interés abierto siguió creciendo y el precio nunca alcanzó sus niveles, por lo que su peso disminuye con la edad. Lo comprobamos directamente: en el mapa del 2026-10-03, ventanas de 180 a 730 días dan el mismo perfil, mientras que una ventana de 30 días omite alrededor del 39% de las posiciones presentes en el mapa convergido. Los mapas de 90 y 180 días del 2026-10-04 tienen los mismos tres clústeres más grandes en ambos lados, para BTC y ETH. Por ello se publica un único mapa con un calentamiento de 180 días en lugar de varias variantes de ventana corta.

Como punto de referencia independiente: en Hyperliquid, donde se puede observar la edad real de las posiciones, la curva de supervivencia de las posiciones ajustada sobre su historial es S(t)=0.32 e−t/2.1+0.68 e−t/86S(t) = 0.32\,e^{-t/2.1} + 0.68\,e^{-t/86} (tt en días) — alrededor del 8% de las posiciones sigue abierto tras 180 días y alrededor del 1% tras un año.

Posiciones con más de 180 días. Las posiciones abiertas antes de la ventana no están en el mapa en absoluto — el modelo no las «descarta» el día 181, simplemente nunca las vio. La hipótesis de trabajo es que a esa edad han desaparecido en su mayoría: cerradas proporcionalmente por las numerosas caídas del interés abierto y/o borradas porque el precio ha superado sus niveles. Esta es una limitación del modelo: las posiciones genuinamente longevas — por ejemplo, longs de bajo apalancamiento abiertos muy por debajo del precio actual, o coberturas y patas de basis trade que permanecen abiertas durante muchos meses — están infrarrepresentadas, sobre todo en la parte lejana y de bajo apalancamiento del mapa.

Símbolos recién listados: calentamiento incompleto. Una ventana completa requiere 181 días enteros de datos. HYPEUSDT se listó en los futuros de Binance durante el 2025-05-30, por lo que el día del listado está incompleto; sus mapas se publican desde el 2025-06-06 (tras la primera semana de datos), pero hasta que la ventana se completa el modelo solo ha visto los días transcurridos desde el listado. Estos mapas se marcan como «calentamiento incompleto» (en los datos de calidad del mapa: warmup_complete = false y warmup_days, el número de días enteros que ha visto el modelo). Solo contienen posiciones abiertas desde el listado y, como un mapa de ventana corta, infravaloran los niveles lejanos de bajo apalancamiento. Esto se aplica a los 175 mapas de HYPE del 2025-06-06 … 2025-11-27. La primera ventana completa es 2025-05-31 … 2025-11-27 (181 días), por lo que los mapas de HYPE tienen la ventana completa desde el 2025-11-28. BTC, ETH y SOL tienen archivos desde 2019–2021, por lo que cada día publicado desde el 2023-01-01 tiene la ventana completa.

2.8 Calibración de los pesos de apalancamiento​

Los pesos de apalancamiento son los únicos parámetros ajustados. Se calibraron frente a mapas de liquidaciones disponibles públicamente (modelos de terceros) del perpetuo BTC/USDT de Binance — como objetivo de calibración, no como afirmación de que esos mapas sean correctos:

  • se marcaron 30 niveles destacados de liquidación de longs en los mapas de referencia en 9 fechas (enero–agosto de 2026, ventanas de 1 mes y de 3 meses);
  • como el mapa es lineal en los pesos, el mapa de cada apalancamiento se calculó una sola vez y los pesos se determinaron mediante una búsqueda en cuadrícula;
  • resultado: el 81% de los 30 niveles de referencia se encuentra a ±1% de alguno de los seis picos más grandes del modelo; seis niveles aleatorios obtienen un 27% de media (percentil 99: 46%).

La calibración muestra una estructura reconocible: los grandes clústeres se explican por apalancamientos de 3–10× desde zonas de precio en las que el mercado permaneció mucho tiempo (el 2026-08-04, los niveles de referencia en $57.7K / $51.5K / $48.3K / $42.7K corresponden a 10× / 5× / 4× / 3× desde aproximadamente $64K).

2.9 Calidad de los datos​

Registros de interés abierto no válidos. El archivo de Binance contiene registros erróneos con interés abierto = 0 (BTC y ETH, en unos 20 días desde 2023 — por ejemplo BTCUSDT el 2026-10-15, 13:40–14:40 UTC, y 2024-07-09…15). Tomado literalmente, un registro así implica una caída del −100% del interés abierto: el paso 2.5 escalaría todo el mapa a cero, y la hora siguiente lo reconstruiría a partir de una sola hora de entrada. En el error del 2026-10-15 esto hunde el mapa de BTC de unos $4.4B a bastante menos de $1B durante los días siguientes. Por tanto:

  • los registros de interés abierto que son ≤ 0, no numéricos o no finitos se omiten;
  • una hora sin un registro válido se trata como ausente: en esa hora no se abren ni se cierran posiciones (la vela sigue borrando niveles), y la siguiente hora válida se compara con la última válida.

Control de calidad. Para cada mapa, el pipeline cuenta, sobre toda la cuadrícula horaria de 181 días, las horas esperadas, las velas ausentes, el hueco más largo y las horas sin interés abierto. Si faltan más de 3 velas o más de 24 horas de interés abierto, el día no se publica (se muestra como un hueco en lugar de un mapa engañoso). En todo el historial desde el 2023-01-01 ninguna ventana tiene velas ausentes y la peor ventana tiene 10 horas sin interés abierto, por lo que todos los días superan el control.

Otros detalles: las marcas de tiempo de algunos archivos desde 2025 están en microsegundos y se normalizan; las velas duplicadas se descartan.

2.10 Pseudocódigo​

# inputs: hourly candles kl[t] = {high, low, close, volume, taker_buy} for the 181-day window,
#         oi[t] = last valid 5-minute open interest of hour t (missing if none)
LEVERAGE = {3: 1, 4: 1, 5: 3, 10: 3, 20: 1, 25: 1, 50: 1, 100: 1}
MMR = {"BTCUSDT": 0.004, "ETHUSDT": 0.005, "SOLUSDT": 0.005, "HYPEUSDT": 0.01}[symbol]
MAX_LEVERAGE = {"BTCUSDT": 150, "ETHUSDT": 150, "SOLUSDT": 100, "HYPEUSDT": 75}[symbol]
lev = {L: v for L, v in LEVERAGE.items() if L <= MAX_LEVERAGE}
w = {L: v / sum(lev.values()) for L, v in lev.items()}

longs, shorts = Buckets(), Buckets()              # coins per price bucket
prev_oi = None
for t, c in enumerate(kl):
    longs.zero_at_or_above(c.low)                 # liquidated during hour t
    shorts.zero_at_or_below(c.high)
    cur = oi.get(t)
    if cur is None or cur <= 0:                   # missing / glitch: skip the hour
        continue
    if prev_oi is not None:
        d = cur - prev_oi
        if d < 0:                                 # positions closed proportionally
            longs.scale(cur / prev_oi); shorts.scale(cur / prev_oi)
        elif d > 0:                               # new positions at the typical price
            p = (c.high + c.low + c.close) / 3
            b = c.taker_buy / c.volume if c.volume > 0 else 0.5
            for L in w:
                longs.add(p * (1 - 1 / L + MMR), d * w[L] * min(1, 2 * b))
                shorts.add(p * (1 + 1 / L - MMR), d * w[L] * min(1, 2 * (1 - b)))
    prev_oi = cur

mark = kl[-1].close
map_usd = {bucket: coins * bucket.mid for bucket, coins in longs.below(mark) + shorts.above(mark)}

La implementación de producción además renormaliza el factor de escala por motivos de precisión numérica y, al borrar, recorre solo los buckets comprendidos entre los extremos no vacíos; el resultado es idéntico.

2.11 Ejemplo práctico​

BTCUSDT, una hora con un precio típico de $100,000, un aumento del interés abierto de 1,000 BTC y una proporción de compras taker b=0.6b = 0.6. Nuevos longs = 1,000 × min(1, 1.2) = 1,000 BTC, nuevos shorts = 1,000 × min(1, 0.8) = 800 BTC.

ApalancamientoPesoLongs, BTCPrecio liq. longLongs, USDShorts, BTCPrecio liq. shortShorts, USD
3×1/1283.3$67,067$5.59M66.7$132,933$8.86M
4×1/1283.3$75,400$6.28M66.7$124,600$8.31M
5×3/12250.0$80,400$20.10M200.0$119,600$23.92M
10×3/12250.0$90,400$22.60M200.0$109,600$21.92M
20×1/1283.3$95,400$7.95M66.7$104,600$6.97M
25×1/1283.3$96,400$8.03M66.7$103,600$6.91M
50×1/1283.3$98,400$8.20M66.7$101,600$6.77M
100×1/1283.3$99,400$8.28M66.7$100,600$6.71M

A continuación:

  1. La hora siguiente, el interés abierto cae un 10%. Cada bucket, en ambos lados, se multiplica por 0.9: el clúster de longs 5× en $80,400 pasa a 225 BTC (≈ $18.1M).
  2. La hora posterior, el mínimo de la vela es $95,200. Se borran todos los buckets long en el bucket $95,000–95,250 o por encima: los longs 20×, 25×, 50× y 100× de nuestra hora ($95,400 y superiores) desaparecen; los longs 3×–10× permanecen. Los shorts no se ven afectados porque el máximo no alcanzó $100,600.

Repetidas a lo largo de 4,344 horas, estas tres operaciones producen el mapa diario.

2.12 Parámetros​

ParámetroValor
SímbolosBTCUSDT, ETHUSDT, SOLUSDT, HYPEUSDT (perpetuos USDⓈ-M)
Paso temporal1 hora
Precio de entradaprecio típico (H+L+C)/3(H + L + C)/3
Reparto por ladoproporción de compras taker: longs min⁡(1,2b)\min(1, 2b), shorts min⁡(1,2(1−b))\min(1, 2(1-b)) de ΔOI\Delta OI
Apalancamiento / pesos3, 4, 5, 10, 20, 25, 50, 100× / 1, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 1; se descartan los apalancamientos superiores al máximo del primer tramo del símbolo (HYPE: sin 100×)
Margen de mantenimientoBTC 0.4%, ETH 0.5%, SOL 0.5%, HYPE 1.0% (primer tramo)
Cierreproporcional en cada caída del interés abierto
Liquidaciónniveles alcanzados por el rango de la vela, a partir de la hora siguiente
Ventana180 días + el último día (181 días de datos horarios); más corta mientras un símbolo recién listado se calienta
Snapshotdiario, 00:00 UTC
Bucket≈ 0.25% del precio, paso «redondo»; celdas del mapa de calor BTC $500, ETH $20, SOL $0.5, HYPE $0.25
Rango del mapa±50% del precio
Control de calidad≤ 3 velas ausentes y ≤ 24 horas sin interés abierto por ventana

2.13 Limitaciones del modelo​

  • Apalancamiento supuesto. Se aplica una distribución fija de apalancamiento a cada hora y a cada lado; el apalancamiento real varía según el trader, el régimen de mercado y el lado.
  • Aproximación de margen aislado. Las posiciones en margen cruzado se liquidan en función de toda la cuenta, y las posiciones grandes tienen tramos de margen de mantenimiento más altos; ninguno de los dos aspectos se modela.
  • Un precio de entrada por hora. Todas las nuevas posiciones de una hora entran al precio típico.
  • Cierre proporcional. En la realidad los traders cierran de forma selectiva (por ejemplo, las posiciones perdedoras se cierran con más frecuencia); el modelo no puede saber qué posiciones se cerraron.
  • Sin posiciones anteriores a la ventana (§2.7); los primeros mapas de HYPE tienen un calentamiento incompleto.
  • Pesos calibrados con BTC. Los pesos de apalancamiento se ajustaron con niveles de BTC y se usan sin cambios para ETH, SOL y HYPE.
  • Solo Binance. El modelo utiliza el interés abierto de un único exchange y de un único contrato por moneda.
  • Snapshot diario. Las posiciones abiertas o cerradas después de las 00:00 UTC no se reflejan hasta el día siguiente.

3. Hyperliquid — posiciones reales​

3.1 Por qué es diferente​

En Hyperliquid las posiciones de todas las cuentas son públicas, incluido el precio de liquidación calculado por el exchange. No se necesita ningún modelo: recopilamos las posiciones y las distribuimos en buckets con exactamente el mismo código que la salida del modelo de Binance (§1.1).

3.2 Recopilación de posiciones​

  1. Direcciones. Todos los titulares con una posición de al menos $1,000 en el snapshot diario de archivo más reciente del estado completo del exchange (las posiciones desde $1,000 concentran el 99.7–99.9% del volumen), más cada dirección que haya operado al menos $1,000 después de ese snapshot, según el flujo de operaciones de Hyperliquid (una nueva posición solo puede aparecer a través de una operación). Alrededor de 40,000 direcciones al día.
  2. Posiciones. Cada dirección se consulta a través de la API pública de Hyperliquid (clearinghouseState): tamaño y lado, precio de entrada, apalancamiento, tipo de margen y precio de liquidación. Las posiciones sin precio de liquidación (totalmente colateralizadas) se contabilizan pero no se mapean. El escaneo dura alrededor de 1.5 horas dentro de los límites de tasa del exchange.
  3. Cobertura. Tamaño long encontrado ÷ la mitad del interés abierto del exchange (el exchange publica la suma de ambos lados), y lo mismo para los shorts. La cobertura normal supera el 99% (por ejemplo, BTC 99.7% / 99.7%, ETH 99.8% / 100.0% el 2026-10-20). La cobertura se muestra junto al mapa.

Control de calidad. Un escaneo no se publica si la cobertura de BTC o ETH es inferior al 99% en cualquiera de los lados, si fallaron demasiadas consultas de direcciones o si la lista de direcciones no procede del snapshot completo. Nunca se recurre en silencio a una lista parcial de direcciones.

3.3 Interpretación de los niveles de Hyperliquid​

  • Liquidaciones parciales. Hyperliquid liquida las posiciones grandes por partes, por lo que el volumen de un bucket es un límite superior de la venta o compra forzosa a ese precio.
  • Margen cruzado. El precio de liquidación de una posición en margen cruzado depende de toda la cuenta y se mueve con ella; en cuentas grandes lo hemos visto moverse un 1–2.5% en seis horas.
  • Ballenas. Las 20 posiciones más grandes de cada lado concentran alrededor del 44% del volumen de Hyperliquid (mediana diaria, rango 37–62%, julio de 2025 – octubre de 2026). Sus niveles son reales pero idiosincrásicos. El conmutador «sin las 20 posiciones más grandes» las elimina (por tamaño en monedas, por moneda y día); en nuestra investigación, el mapa sin ellas describe el comportamiento del interés abierto de Binance tan bien como el mapa completo.
  • Más allá del precio. Las posiciones que ya han quedado más allá del precio actual (el precio se movió durante el escaneo) se contabilizan en el resumen, pero no se dibujan.

3.4 Historial y huecos​

Los días históricos se construyen directamente a partir de los snapshots diarios de archivo del estado completo del exchange (por lo que la cobertura no procede; el precio es la mediana de nocional ÷ tamaño). La hora del snapshot varía: alrededor de las 20:00 UTC de la fecha hasta el 2025-10-24, y alrededor de las 00:00–00:10 UTC desde mediados de diciembre de 2025.

La fuente de los snapshots de archivo no tiene datos para el 2025-08-01 ni para el 2025-10-25 … 2025-12-14 (52 días). Estos días se rellenan con mapas reconstruidos — una estimación, no un snapshot del exchange, etiquetados como «Estimación» en los gráficos (véase §3.5). Un día reconstruido nunca sustituye a un snapshot real.

3.5 Días reconstruidos (estimación)​

Para cada día sin snapshot de archivo, las posiciones se reconstruyen a partir de los snapshots archivados vecinos:

  1. Los tamaños y los precios de entrada se reproducen exactamente a partir de las operaciones del exchange entre los snapshots, incluidas las liquidaciones, de modo que el interés abierto reconstruido es igual a la suma de los tamaños reales de las posiciones.
  2. Los precios de liquidación se estiman. Dependen del colateral de cada cuenta, que se reconstruye a partir del snapshot más las ganancias y pérdidas realizadas, las comisiones, el funding y los depósitos, retiros y transferencias de la cuenta. Las posiciones en mercados distintos de BTC, ETH, SOL y HYPE se mantienen en su estado del snapshot. A las cuentas que no existían en ninguno de los dos snapshots se les asigna un nivel de margen típico de posiciones recién abiertas.
  3. Cada día utiliza el snapshot más cercano: el anterior (reproducido hacia delante) o el posterior (reproducido hacia atrás).

Precisión. El método se verificó en 51 días que sí tienen snapshots reales (2025-12-15 … 2026-02-04, la misma longitud que el hueco), comparando cada mapa reconstruido con el real:

  • los cinco clústeres más grandes por lado coinciden dentro de ±1% del precio en el 56% de los casos, frente al 50% si simplemente se usa el snapshot real del día anterior — la reconstrucción se acerca a la realidad aproximadamente tanto como el cambio natural del mapa de un día a otro;
  • la precisión disminuye con la distancia al snapshot más cercano — 68% de clústeres coincidentes a 1–3 días, 46% a 22–26 días (el centro del hueco largo está a unos 25 días de cada extremo);
  • HYPE es la moneda menos precisa (41% de clústeres coincidentes), porque las grandes cuentas de HYPE usan colateral spot y coberturas que la reproducción no ve; los días reconstruidos de HYPE llevan una advertencia de precisión reducida.

Trate los días reconstruidos como una estimación de la forma del mapa, no como un registro del exchange.

4. Modelo de Binance frente a posiciones de Hyperliquid​

Binance — modeloHyperliquid — posiciones reales
Posicionesreconstruidas a partir del interés abierto y las velasleídas del exchange
Apalancamientodistribución fija calibradareal, por posición
Precio de liquidaciónfórmula de margen aislado, mmr del primer tramocalculado por el exchange (incl. margen cruzado)
Cierre / envejecimientocierre proporcional, borrado por el precio, calentamiento de 180 díasestado real en el snapshot
Medida de calidadintegridad de los datos horarioscobertura del interés abierto del exchange
Principal salvedades un modeloun solo mercado; liquidaciones parciales; ballenas

Los dos mapas miden mercados distintos y no se espera que coincidan. Aun así, compararlos es útil: donde ambos muestran un clúster, la evidencia de flujo forzoso en ese punto es más sólida.

5. Qué dice la evidencia​

Contrastamos los mapas (los nuestros y los de terceros) con los datos de mercado de Binance mientras los construíamos (octubre de 2026):

  • Aceleración, no atracción. Cuando el precio atraviesa un clúster de liquidaciones de longs, el interés abierto de Binance cae más que en el mismo movimiento a través de una zona vacía — un efecto débil pero consistente (correlación de rangos de alrededor de 0.1 en el 20% de movimientos de 5 minutos más fuertes). El mapa describe dónde el cierre forzoso puede acelerar un movimiento.
  • Los clústeres no atraen el precio. En un historial largo (530 días), el precio no toca los clústeres más grandes con más frecuencia que niveles aleatorios. Los aparentes efectos «imán» a lo largo de medio año desaparecen en muestras más largas — una propiedad del periodo, no del mapa.
  • Los mapas discrepan. Los mapas de liquidaciones de terceros discrepan entre sí en los longs (correlación de rangos entre dos modelos del mismo proveedor: −0.05), y dos mapas de terceros muy utilizados se correlacionan negativamente con las posiciones reales de Hyperliquid para los longs (−0.22 y −0.20). Trate cualquier mapa individual — incluido el nuestro — como una estimación más.
  • Vínculo débil incluso con hechos. Incluso el mapa real de Hyperliquid explica solo débilmente las caídas del interés abierto (correlación de alrededor de 0.1): útil para comparar escenarios y situar niveles, no para predecir movimientos individuales.

El mapa de liquidaciones es una herramienta descriptiva, no un objetivo de precio ni una señal de trading.