¿Existen modelos predictivos de precio? ¿Bitcoin a USD $100.000?

En un artículo anterior hemos tratado el tema de si Bitcoin podría llegar a USD $S 20.000 antes de fin de año y si teníamos la capacidad para predecir esta posibilidad. Dado que estamos frente a una incerteza y no sabemos lo que el futuro nos espera, existen herramientas que buscan proyectar o simular posibles futuros. Lo paradójico es que hoy utilizamos una de esas proyecciones todo los días sin realmente cuestionar su veracidad, que son las proyecciones meteorológicas. La Meteorología fue la primera disciplina en ser investigada a partir de la creación de las computadoras al finalizar la segunda guerra mundial. Esta disciplina requería (y todavía lo requiere) de grandes cantidades de potencia computacional para su modelización y dada su complejidad se diseñaron varias estrategias con el fín de crear modelos válidos. 

Una gran parte de los modelos predictivos actuales tienen como origen el surgimiento de la computadora y el manejo de grandes cantidades de variables y datos. Hoy tenemos muchos instrumentos producto de esta tecnología aplicados en los mercados de valor y otros que directamente simulan estrategias para saber cuál es la mejor. Un estudio basado en una simulación demostró que una estrategia aleatoria era mejor para tener éxito en la bolsa de valores. Esto no es algo que definitivamente creemos que sea cierto pero señala una gran variedad de métodos y conclusiones que uno puede obtener pensando en estos instrumentos. 

En el mercado cripto se suelen aplicar los modelos usados en los mercados tradicionales, lo que podría explicar en parte las similaridades que existen entre los distintos mercados aún más cuando predomina la incertidumbre. No es de extrañar entonces observar que los cursos del S&P500 y Bitcoin se parecen mucho uno del otro, o que ciertos fuertes movimientos ocurren con unos minutos de diferencias entre ambos mercados.                        

Lo que distingue el mercado cripto del mercado convencional es su historia y en particular la cantidad de datos producidos por el sitio Tradingview que exponen indicadores fiables como las EMAs o MAs como también por la facilidad de obtenerlos directamente de sus fuentes que son Exchanges como BITPoint. 

Con la posibilidad de crear estos tipos de datos podemos también crear modelos o hasta algoritmos que pueden encontrar o representar patrones que se repiten en el curso histórico de precio de un activo. Esta búsqueda de patrones suele conocerse como Data Mining o en español “minería de datos” y nos puede ser visualmente de ayuda para la toma de decisión o en la conformación de estrategias de compra y venta. 

En el siguiente gráfico, no solo se representa una curva de crecimiento logarítmica de Bitcoin, sino también nos permite visualizar uno de los mayores patrones armónicos que se encuentra tanto en economía como en la naturaleza: El patrón fibonacci. Este modelo nos indica una progresión del precio de Bitcoin y de su relación con las sucesiones de Fibonacci. Podemos observar que nos encontramos en una línea de soporte de la curva indicándonos que el precio de Bitcoin se encuentra en nivel particularmente bajo. Hasta ahora el precio ha respondido favorablemente a estos límites presentes en la curva con la excepción de la caída en marzo pasado. Esta nos lleva a preguntarnos acerca de la cuestión sobre la validez de este tipo de modelo: ¿Es el modelo inválido si no responde del todo con lo esperado? En estos casos todo dependerá del valor y la confianza que se le brinda al modelo y las interpretaciones que se extraen de él. Es por estas razones que debemos ser muy cautelosos con los modos de interpretar o establecer los parámetros de los datos que deseamos usar para realizar predicciones.

En caso de considerar el modelo válido entonces podemos interpretar que para fin de año podremos ver un techo máximo del precio de Bitcoin en U$S 100.000 y un promedio alrededor de U$S 50.000. Este promedio obtenido desde datos pasados buscá indicarnos que existe una tendencia en buscar alcanzarlo. Pero no nos dice mucho más que eso.                      

Curva de crecimiento logarítmica de Bitcoin. Fuente: LookIntoBitcoin 

En el ejemplo siguiente se usaron las Medias Móviles (basadas en una fluctuación de precios durante 2 años en verde y un multiplicador por 5 en rojo), en el que se observa un patrón de largo plazo. Si un inversor hubiera comprado en la zona por debajo de la línea verde y vendido por arriba de la línea roja, el resultado hubiera sido muy provechoso para él.   

Multiplicador de 2 años MA. Basado en un multiplicador. Fuente LookintoBitcoin

Otros modelos no se basan en precios sino en factores más fundamentales que pueden tener incidencia en los precios. Uno de ellos es el denominado distribución UTXO que calcula el tiempo en el que las billeteras de Bitcoin no han realizado movimientos. Podemos observar que más del 21% de las billeteras no han realizado transacciones en los últimos 5 años y 58% en más de un año. Este dato revela la presión de venta posible o existente sobre Bitcoin. En el último mes se registraron movimientos en sólo 13% de las billeteras.     

Distribución de Bitcoin entre billeteras (Mensual). Fuente holdwave

Este dato es interesante si lo combinamos con otro modelo que analiza la evolución del precio de Bitcoin y en el que se le asigna un color que depende de la cantidad de días hasta el próximo “Halving” esto es la división por dos de la cantidad de recompensas obtenida por los mineros. La línea roja representa la evolución del total de Bitcoins frente a la generación de nuevas monedas en un año. Mayor es el crecimiento de esta línea, menor será la cantidad de monedas disponible y por ende mayor será el valor de Bitcoin como reserva de valor.           

Modelo representando la valuación de Bitcoin como reserva de valor. Fuente LookintoBitcoin

Al combinar la distribución UTXO y la valuación de Bitcoin como reserva de valor, podemos deducir que la gran mayoría de las billeteras de Bitcoin ven a esta Criptomoneda como una fuente de valor a largo plazo. Esta idea se apoya en la regla simple de que menor es la presión de venta por parte de los mineros (debido que producen menos Bitcoins) favorecerá de una forma u otra el valor del Bitcoin. Según las predicciones del Stock/Flow y la distribución de billeteras, es entonces muy posible que el valor de Bitcoin en cuanto a aspectos fundamentales (escasez y personas que no venden sus Bitcoins), supere su valor actual para fin de año. 

Es importante tener en cuenta que estos son modelos basados en datos del pasado, nadie tiene la capacidad de ver el futuro aunque los usos de modelos estadísticos representados en los instrumentos analizados, son útiles para tener un noción de lo que pasará y así intentar predecir lo que puede ocurrir. Los inversionistas más exitosos se vuelven expertos en analizar este tipo de indicadores para hacer sus operaciones de compra y venta de activos.

¿Y tú estás listo para ingresar al mundo cripto? 

 

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