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El estudio apareció el 2 de abril de 2026 en la plataforma Zenodo.
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El paper analiza precio, capitalización de mercado, hash rate y adopción de Bitcoin desde 2009.
El debate sobre si la trayectoria del precio de bitcoin (BTC) es puramente errático o responde a patrones matemáticos, llegó a los repositorios académicos. Este 2 de abril de 2026, los físicos Giovanni Santostasi y Stephen Perrenod publicaron en la plataforma Zenodo un artículo técnico que formaliza la Teoría de la Ley de Potencias (Power Law Theory) aplicada a la moneda digital pionera.
El estudio, cuyo foco principal es derivar y explicar mecánicamente por qué el precio de bitcoin sigue una ley de potencia, busca determinar si el activo digital evoluciona bajo principios estadísticos similares a sistemas complejos observados en la naturaleza. Según los autores, este enfoque permitiría analizar a la creación de Satoshi Nakamoto como un sistema en crecimiento constante y medible.
La ley de potencias describe una relación funcional donde una cantidad varía como una potencia de otra. Santostasi y Perrenod sostienen que, al analizar variables como el precio, el hashrate (poder de cómputo) y la adopción de usuarios, bitcoin muestra una trayectoria estable cuando se proyecta en escalas temporales de largo plazo.
La tesis central sugiere que el valor de la red está vinculado a su propia escala y al paso del tiempo. Para los analistas que apoyan este modelo, esto ofrece una alternativa técnica a la teoría tradicional de los ciclos de halving (reducción de la emisión), proporcionando una métrica cuantitativa que podría ser utilizada por inversores institucionales para evaluar riesgos.
El debate sobre la capacidad predictiva en bitcoin
A pesar del rigor estadístico presentado, la comunidad científica y financiera mantiene posturas divididas. En redes sociales y foros especializados, algunos analistas reciben el documento como un paso hacia la profesionalización del sector.
Como señala Pius Sprenger, con experiencia en Wall Street y doctor en matemáticas, el artículo demuestra que el comportamiento del precio de bitcoin a largo plazo puede explicarse en gran medida por el crecimiento de su red de usuarios y cómo el valor de esa red aumenta de acuerdo con la Ley de Metcalfe.
Esta ley, propuesta por Bob Metcalfe (inventor del Ethernet) a finales de los años 80 y principios de los 90, establece que el valor de una red es proporcional al cuadrado del número de sus usuarios (V ∝ n²).
De esta forma, a medida que más personas se incorporan a la red de Bitcoin, el número de conexiones posibles crece de manera cuadrática, lo que genera un aumento exponencial en la utilidad y el valor percibido de la moneda.
No obstante, críticos del modelo advierten sobre el riesgo de la ‘superposición de datos’ (overfitting). Argumentan que una correlación histórica, por precisa que sea, no implica causalidad ni garantiza un comportamiento futuro. Factores externos como endurecimientos regulatorios o crisis de liquidez global son variables que el modelo matemático no puede integrar por completo.
«Santostasi sobreajusta los datos históricos para crear la ilusión de predictibilidad. Su argumento principal es que el precio del bitcoin está determinado por el comportamiento humano, flujos de ETF, regulación, psicología del mercado, y que ajustar una regresión de estilo físico a esos datos puede parecer impresionante sin predecir realmente nada», señaló el analista Trey Seller en su publicación reciente.
La publicación en Zenodo facilita que otros investigadores auditen los datos y las fórmulas empleadas por Santostasi y Perrenod. Es importante notar que, al tratarse de un repositorio de acceso abierto, el documento inicia ahora su fase de escrutinio por parte de la comunidad académica global.
El surgimiento de este documento académico invita a una comparación inevitable con el modelo Stock-to-Flow (S2F) de Plan B, que durante años dominó la narrativa de inversión en bitcoin, como lo ha reportado CriptoNoticias.
Mientras que la tesis de Plan B se centra casi exclusivamente en la escasez programada y el impacto de los halvings como motores de valor, la Ley de Potencias de Santostasi y Perrenod propone una visión más holística y menos volátil, sugiriendo que el crecimiento de la red es un proceso continuo de adopción y escala.
Esta transición del análisis basado en «choques de oferta» hacia modelos de «crecimiento orgánico» marca un punto de madurez en la forma en que los analistas cuantitativos intentan descifrar el futuro de este activo.
