Metodología de Cálculo de Precios

1. Fuentes de datos

1.1 Integración de exchanges

CoinPaprika se integra con exchanges de criptomonedas a través de sus APIs públicas. Cada exchange debe proporcionar identificadores de pares de mercado (p. ej., BTC/USD, ETH/BTC), el último precio negociado para cada par de mercado y el volumen de negociación de 24 horas para cada par de mercado.

1.2 Alcance

Solo los mercados spot se incluyen en la pipeline de cálculo de precios. Los mercados de derivados (futuros, swaps perpetuos, opciones) quedan excluidos, ya que sus precios pueden divergir significativamente del precio spot subyacente debido a las tasas de financiación, la mecánica de vencimiento y las dinámicas de apalancamiento.

1.3 Datos de referencia externos

Los tipos de cambio de monedas fiat se obtienen de Open Exchange Rates para convertir entre monedas fiat (EUR, GBP, JPY, etc.) y USD. Las tasas de vinculación de stablecoins — USDT, USDC y otras stablecoins principales — se convierten a USD mediante un índice ponderado por volumen derivado de sus mercados de entrada en USD.

2. Pipeline de Cálculo de Precios

El algoritmo está diseñado para calcular precios basándose únicamente en el estado actual del mercado, sin depender de precios de ejecuciones anteriores del algoritmo. Cada ejecución comienza desde cero, iniciando sus propias tasas de conversión a partir de datos de mercado en tiempo real y convergiendo en precios precisos mediante múltiples iteraciones. Toda la pipeline se ejecuta cada 60 segundos.

1. Recopilación de datos

   Desde cada exchange integrado, CoinPaprika obtiene todos los mercados spot disponibles. Cada mercado proporciona: nombre del par de mercado (p. ej., BTC/USD), último precio negociado en la moneda de cotización y volumen de negociación de 24 horas en la moneda de cotización.

2. Establecer la tasa de referencia BTC/USD

   El algoritmo comienza con precios asumidos en cero. El primer cálculo es el precio promedio ponderado de BTC/USD, derivado directamente de todos los mercados spot BTC/USD. Se elige Bitcoin porque los mercados de BTC suelen ser los más líquidos en todos los exchanges.

   BTC_USD = Σ(Price_i × Volume_i) / Σ(Volume_i)
   where i = each BTC/USD market across all exchanges

3. Primera pasada: Solo mercados BTC y fiat

   Usando la tasa BTC/USD, el algoritmo procesa mercados donde uno de los lados del par es BTC o una moneda fiat. Mercados denominados en BTC (p. ej., ETH/BTC, SOL/BTC):

   Price_USD = Price_BTC × BTC_USD

   Mercados denominados en fiat (p. ej., ETH/EUR, BTC/JPY):

   Price_BTC = Price_USD / BTC_USD

4. Pasadas posteriores: Incorporar todos los mercados

   Muchas criptomonedas también se negocian contra otras criptomonedas. El algoritmo utiliza las tasas de conversión de la pasada anterior para resolver estos mercados de forma iterativa.

   Pass 1: BTC/USD markets → BTC_USD rate
   Pass 2: BTC + fiat markets → conversion rates for major coins
   Pass 3: All markets using Pass 2 rates → refined rates, more coins covered
   Pass N: Repeat until convergence → all reachable coins have prices

5. Detección y eliminación de valores atípicos

   Antes de la agregación final, se identifican y excluyen los precios de mercado anómalos. Los mercados excluidos de antemano incluyen aquellos con comisiones de negociación cero, incentivos de minería por transacción, datos obsoletos (>30 min) y pares en lista negra. La detección estadística de valores atípicos utiliza límites basados en la mediana ajustados para la profundidad de liquidez.

   The statistical stages are described in Section 3.

6. Precio final: Promedio ponderado por volumen

   Tras la eliminación de valores atípicos, el precio final es el promedio ponderado por volumen de todos los mercados válidos restantes:

   Price_USD = Σ(Price_i_USD × Volume_i_USD) / Σ(Volume_i_USD)

   Los mercados de mayor liquidez tienen naturalmente más peso, lo que garantiza que el precio agregado refleje dónde se concentra la mayor parte de la actividad de negociación real.

3. Outlier Detection

Outlier removal runs as four independent stages before any price is averaged. Each catches a failure the others cannot see.

3.1 Stage 1 — Excluded Markets

Markets on exchanges under verification, and markets manually excluded after review, are dropped before anything is measured.

3.2 Stage 2 — Volume Anomalies

Volume is checked before price, because a fabricated volume corrupts every weight downstream. Markets reporting negative or implausibly large volume are rejected outright.

Past that bound, an asset's markets are accumulated smallest-first, and a market is rejected only when it fails several independent tests at once: the accumulated total must exceed a floor, the market's volume must be out of proportion to the smaller markets already accumulated, and the new total must exceed both the asset's previous observed maximum and its 24-hour median by a multiplier. Requiring all of them together is what keeps a genuine new listing on a large venue from being mistaken for fabricated volume. The limits scale with the asset's own median volume: the more liquid the asset, the tighter the constraint.

A rejection here is not final. Flagged markets are surfaced for review, and a market confirmed as genuine is re-admitted to the calculation.

3.3 Stage 3 — Trusted Price Band

Rather than applying one statistical test to every asset, CoinPaprika derives a trusted price band per asset per run, using the strongest method the available market depth supports and falling back through five tiers:

1. Interquartile. Requires several markets above a volume floor. Qualification is decided on the asset's stronger markets, but the band itself is computed across all but its emptiest ones. The band widens with the asset's own dispersion, so a volatile asset is not punished for being volatile.
2. Median bound, narrow. Requires several markets above a lower floor, with more than half of all markets already clustered around the median. The band is then tightened to the lowest and highest price actually observed.
3. Median bound, wide. As above, with fewer markets required and a wider tolerance.
4. Reference price. No usable market cohort, but a previous reference price exists. The band's width scales with the asset's median volume.
5. Last observed price. No reference price either, but a recent observation exists.

A liquid asset with many honest markets gets a tight band. A thin asset gets a wide band rather than a wrong one.

Stablecoins are treated as a separate class. The volume threshold for the strongest tier is lowered, so that tier stays available for assets whose individual markets are smaller, and the dispersion factor is tightened. An asset that should sit at its peg is given a far narrower tolerance than a volatile one.

Prices outside an asset's band never enter its average. Markets inside the band face one more check: a market — or a group of markets sitting on the same side of the median — whose distance-weighted volume would pull the average materially away from the median is excluded as well. And if every market for an asset lands outside its band, the markets are rejected rather than the band: the asset keeps its previous price instead of adopting a suspect one.

For thinly-listed assets, absolute sanity checks run alongside the band: a price or volume implausible on its face, or an implied market capitalization exceeding Bitcoin's, is rejected regardless of what the band would allow.

3.4 Stage 4 — Exchange-Level Anomalies

A final pass aggregates volume per exchange and compares it against that venue's own recent history — its previous maximum and its 24-hour median. The comparison is made only when the venue's market list is unchanged: a volume jump explained by newly added markets is not an anomaly, but the same jump on an unchanged market set is. This catches a venue-wide distortion that each individual market would survive.

3.5 Why a Band Is Derived for Every Asset

Assets are priced through one another, so one bad market propagates. An asset quoted at $1 on a single small market, joined by a second market of similar size quoting the inverse pair at $1,000, would carry that asset's reference price from $1 to roughly $500 on the next run — and from there into every asset quoted against it, and onward through the graph. Deriving a band for every asset, including those with too little data to measure precisely, breaks that chain at the first link.

4. Cálculo del Volumen de Negociación

4.1 Volumen por exchange

El volumen de negociación de 24 horas para cada exchange es la suma de los volúmenes convertidos a USD de todos sus pares de negociación activos y no incluidos en lista negra. Los pares que no se han actualizado en 30 minutos quedan excluidos.

Exchange_Volume = Σ(Volume_pair_i × Price_pair_i_USD)

4.2 Volumen por activo

El volumen de negociación de 24 horas para un activo individual es la suma de los volúmenes de todos sus pares de mercado válidos en todos los exchanges integrados.

4.3 Volumen global

El volumen global de negociación de criptomonedas es la suma de todos los volúmenes por exchange.

5. Puntuación de Confianza del Exchange

Cada exchange recibe una Puntuación de Confianza en una escala de 0–100 que refleja la fiabilidad y calidad de sus datos reportados. La Puntuación de Confianza influye en cómo se ponderan y filtran los datos del exchange en la pipeline de cálculo de precios.

5.1 Criterios de evaluación

5.2 Aplicación de la Puntuación de Confianza

• Los exchanges bajo revisión quedan excluidos por completo de los cálculos de precios y volúmenes.
• Las Puntuaciones de Confianza se revisan y actualizan periódicamente, y pueden cambiar de inmediato en respuesta a eventos significativos (hackeos, acciones regulatorias, interrupciones prolongadas de la API, etc.).
• Los datos del exchange están sujetos a escrutinio adicional a través del Indicador de Liquidez de Pares de Mercado (véase la Sección 6).

5.3 Volumen Real Estimado (ERV)

El Volumen Real Estimado es una medida introducida en 2019 para combatir el volumen falso y el wash trading. ERV se deriva de los Indicadores de Liquidez de todos los mercados de un exchange determinado. El volumen reportado de 24 horas de cada mercado se ajusta utilizando pesos asignados a su categoría de indicador de liquidez (Bueno, Promedio o Malo).

6. Indicador de Liquidez de Pares de Mercado (Puntos)

Los pares de mercado individuales reciben una evaluación de liquidez en tiempo real basada en el spread del libro de órdenes (diferencia porcentual entre la mejor oferta de compra y de venta), la profundidad del libro de órdenes (valor dentro de ±1% y ±10% del precio medio), la consistencia del volumen y las verificaciones de valores atípicos.

6.1 Categorías del indicador

• Bueno — Fuerte liquidez y condiciones de mercado normales.
• Promedio — Condiciones de mercado restringidas o fluctuantes; la liquidez es inferior a lo que sugiere el volumen reportado.
• Malo — Liquidez inadecuada en relación al volumen reportado, o condiciones de mercado gravemente desequilibradas.

Los pares de mercado que no superan las verificaciones de liquidez tienen menos peso en el cálculo VWAP. Si no existe ninguna otra fuente para calcular el precio y el volumen de un activo, el par se sigue utilizando — con una indicación clara de que no se pudo verificar la liquidez.

7. Suministro Circulante

7.1 Monedas Proof-of-Work

Para las criptomonedas basadas en PoW (p. ej., Bitcoin, Litecoin), el suministro circulante se consulta directamente desde las APIs de exploradores de bloques. Los valores se verifican con múltiples exploradores de bloques independientes y se actualizan automáticamente a medida que se minan nuevos bloques.

7.2 Tokens (basados en contratos inteligentes)

Para tokens ERC-20 y similares, el suministro circulante se calcula como:

Circulating Supply = Total Supply - Locked Tokens

Locked Tokens includes:
  - Team/founder vesting wallets
  - Treasury or reserve wallets
  - Burn addresses
  - Locked staking contracts

7.3 Verificación

Las cifras de suministro circulante se contrastan con los datos divulgados por los equipos del proyecto y se actualizan cuando ocurren eventos de desbloqueo, quemas de tokens u otros eventos que afectan al suministro. Los umbrales específicos se omiten intencionalmente para evitar manipulaciones.

8. Métricas Derivadas

8.1 Capitalización de Mercado

Per-asset:  Market Cap = Current Price (USD) × Circulating Supply
Global:     Global Market Cap = Σ(Market Cap of all tracked assets)

8.2 Máximo Histórico (ATH)

Para cada activo, CoinPaprika rastrea el precio agregado más alto registrado, la fecha en que ocurrió y la distancia actual desde el ATH:

ATH Distance (%) = (ATH Price − Current Price) / ATH Price × 100%

9. Criterios de Listado

9.1 Activos de Criptomonedas

Para ser listada en CoinPaprika, una criptomoneda debe cumplir los siguientes requisitos:

• Un sitio web funcional propiedad del proyecto con información clara sobre el mismo
• Un explorador de bloques funcional con datos on-chain verificables
• Negociación activa en al menos un exchange integrado en CoinPaprika
• Comunicación transparente — el proyecto mantiene canales públicos (X/Twitter, Telegram, Discord) con actualizaciones oportunas y capacidad de respuesta a los problemas de la comunidad

9.2 Exchanges

Para ser integrado como fuente de datos, un exchange debe:

• Operar un sitio web funcional con actividad de negociación verificable
• Proporcionar una REST API pública que cumpla con los estándares de datos de CoinPaprika (pares de mercado, precios, volúmenes)
• Mantener documentación de API actualizada
• Proporcionar un punto de contacto dedicado para problemas de calidad de datos

10. Asset Identifiers

Reference data is only usable inside a regulated workflow if it joins to the identifiers that workflow already runs on. CoinPaprika maps its asset IDs to external identifiers:

• DTI — Digital Token Identifier (ISO 24165), issued by the Digital Token Identifier Foundation. The ISO standard identifier for digital tokens, and the identifier regulatory reporting regimes reference for digital assets.
• ISIN — International Securities Identification Number (ISO 6166), which joins crypto positions to instrument records in existing back-office, custody and accounting systems.
• Provider IDs from CoinMarketCap, CoinGecko and CryptoCompare, for reconciliation and migration without re-mapping a universe by hand.

Mappings are available through the API ID Mappings endpoint: docs.coinpaprika.com — API ID Mappings

11. Independence and Conflicts of Interest

CoinPaprika is independently owned. It is not owned by, and holds no stake in, any cryptocurrency exchange, trading venue, market maker or token issuer. This distinguishes CoinPaprika from aggregators owned by the venues whose data they publish.

11.1 What a Commercial Relationship Can and Cannot Affect

CoinPaprika operates a paid expedited listing service (Fast Track) and carries advertising. Both are disclosed here, because a claim of independence is only useful if it is specific about its limits.

Fast Track buys moderator time: a submission and its metadata are reviewed and processed on a priority schedule instead of the standard queue. It buys nothing else.

No payment of any kind affects:

• the price calculated for an asset, which is produced by the pipeline described on this page and subject to the same outlier detection as every other listed asset;
• an exchange's Confidence Score;
• a market pair's Liquidity Indicator;
• ranking, which is derived from calculated market capitalization.

Listing is a decision about coverage. Pricing is a measurement. An asset admitted through Fast Track is measured by exactly the same method as any other: a thin asset receives a correspondingly wide trusted band and a low liquidity indicator.

Advertising is labeled as advertising and is never presented as data.

Questions about this methodology, including any concern about a potential conflict of interest, can be raised through our contact page: coinpaprika.com/contact

12. Frecuencia de Actualización