Cómo los modelos financieros podrían influir en el precio de Bitcoin tras el halving

Tobias Huber es investigador en la ETH de Zúrich. Su trabajo investiga las burbujas financieras, el futuro del dinero y cómo acelerar la innovación.

Cada cuatro años, el protocolo Bitcoin reduce a la mitad la recompensa por bloque que reciben los mineros al contribuir con un bloque de transacciones a la blockchain. Actualmente, la recompensa es de 12,5 bitcoins por bloque. La próxima reducción a la mitad ocurrirá pronto, en mayo de 2020.

Integrado en el protocolo para controlarBitcoin Inflación de BTC: los halvings anteriores coincidieron con repuntes masivos. Tras el primer halving, ocurrido en noviembre de 2012, el precio de bitcoin aumentó de $12 a más de $650. Tras el segundo halving en julio de 2016, el precio se disparó a casi $20,000 a finales de 2017.

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Si bien es incierto, por supuesto, si el próximo halving acelerará los precios, estos parecen haber impulsado los ciclos de entusiasmo previos de Bitcoin. Naturalmente, el próximo halving ha generado un intenso debate sobre si ya está descontado en el precio o no.

Un modelo popular que a menudo se evoca en estos debates es elModelo de stock a flujoModela el precio de Bitcoin basándose en la denominada "ratio stock-flujo", que inicialmente se utilizaba para valorar el oro y otras materias primas. Al relacionar el "stock" (es decir, la cantidad emitida) con el "FLOW" (es decir, la cantidad anual emitida), el modelo deriva una predicción de un precio de Bitcoin tras el halving de entre 55.000 y 100.000 dólares (lo que correspondería a una capitalización de mercado superior a un billón de dólares).

Como era de esperar, el modelo stock-flujo ha atraído a bastantes inversores. atención después de su publicación en marzo de 2019. Se han lanzado varios intentos de falsificar el modelo, y para los maximalistas de Bitcoin , fue otro impulso a su hiperoptimismo.

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Ahora bien, según elHipótesis del mercado eficiente (MEH), los precios simplemente incorporan nueva información. Se asume que el mercado es lo suficientemente rápido y receptivo como para converger en un precio de equilibrio que refleje correctamente toda la información externa, también llamada exógena. Todos los procesos internos del mercado, o endógenos, a su vez, ya se reflejan en los precios. Desde esta perspectiva, solo las variables exógenas —por ejemplo, un ataque informático a una bolsa, un anuncio de un banco central o un evento geopolítico— pueden cambiar las expectativas y los precios de los inversores. En consecuencia, los Eventos extremos, como burbujas o desplomes, son el resultado simplemente de noticias exógenas que aún no se han tenido en cuenta en los precios.

Para los defensores de la hipótesis del mercado eficiente (EMH), el calendario de suministro de bitcoin —codificado en el protocolo y conocido desde el inicio de la red— constituye información endógena y, por lo tanto, ya debería estar descontado. Y, muy probablemente, los participantes del mercado más sofisticados, como los creadores de mercado, ya lo han hecho. Sin embargo, esto no significa que el halving esté totalmente descontado.

La modelización financiera no es una ciencia exacta como la física. Los modelos no solo reproducen fielmente los Mercados, sino que los transforman activamente.

Hay robustoevidencia Los precios fluctúan demasiado en comparación con lo que ONE esperar de la hipótesis del mercado eficiente. Las investigaciones muestran que solo una pequeña fracción de las fluctuaciones de precios puede explicarse por comunicados de prensa relevantes. Estos hallazgos sugieren que la dinámica de los precios se debe principalmente a mecanismos endógenos de retroalimentación positiva entre las expectativas de los inversores y los precios, un fenómeno que George Soros describió como «reflexividad del mercado».

En mi Opinión, independientemente de si el modelo stock-to-flow es válido o no, de si ONE cree en la hipótesis del mercado eficiente o espera un Rally épico que desencadene la hiperbitcoinización, lo que a menudo se subestima en estos debates es la naturaleza fundamentalmente reflexiva de los Mercados financieros.

Los Mercados, y en especial el Bitcoin, son fenómenos reflexivos. Existe un mecanismo de retroalimentación positiva entre las expectativas y los precios: las expectativas afectan a los precios, lo que, a su vez, influye en las expectativas y el comportamiento de los operadores o inversores. Este ciclo de retroalimentación positiva, que se retroalimenta, también es la CORE de las burbujas especulativas y los desplomes del mercado.

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Debido a esta dinámica reflexiva, los modelos pueden moldear los Mercados financieros. Históricamente, ha habido algunos casos en los que un modelo reorientó el mercado que se supone que debe modelar. El famoso... Modelo de valoración de opciones de Black-Scholes, por ejemplo, resultó en una mayor conformidad entre los patrones de precios de las opciones y el modelo. Es decir, hasta que la crisis de 1987 rompió su validez. De igual manera, la actualestrategias de volatilidad corta – que utilizan la volatilidad como un insumo para la toma de riesgos y como una fuente de rendimiento – tienen un efecto transformador en los Mercados de valores, ya que resultan en una supresión sistémica de la volatilidad.

La modelización financiera no es una ciencia exacta como la física. Los modelos no solo reproducen fielmente los Mercados, sino que los transforman activamente. Se convierten en lo que el famoso sociólogo Robert K. Merton llamó profecías autocumplidas. (Irónicamente, Merton fue el padre de Robert C. Merton, cuyo infame fondo de cobertura Long-Term Capital Management se convirtió en una profecía autocumplida de catástrofe financiera).

Así pues, el halving de Bitcoin, o las predicciones de modelos como el de stock-to-flow, podrían convertirse en profecías autocumplidas. Esto podría generar un ciclo de retroalimentación autovalidado de aceleración alcista del precio. Esto no significa que vaya a suceder. Pero si suficientes inversores y operadores empiezan a creer en ellos, el modelo y la realidad podrían empezar a converger.