Una investigación realizada en Estados Unidos por los profesores de economía de la Universidad de Yale, Aleh Tsyvinski y Yukun Liu, identifica algunos indicadores estadísticos que ayudan a predecir el rendimiento de las criptomonedas, entre ellos el efecto momentum y la medida de la atención del inversionista.
En la investigación, titulada “Riesgos y Beneficios de las Criptomonedas”, los académicos procedieron a estudiar las tres criptomonedas principales, según su capitalización en el mercado: bitcoin, ether y XRP, a fin de identificar sus propiedades básicas. Para ello utilizaron las herramientas financieras indicadas en libros de texto y observaron que no se comportaban como los demás tipos de activos, entre ellos las acciones, las monedas y metales preciosos. Aunque afirman que es posible comprenderlos mediante la aplicación de las mismas herramientas de fijación de precios.
A partir del análisis de los precios históricos, la investigación identifica predictores potenciales para el valor de las criptomonedas, tomando en cuenta los datos de precios de BTC (desde 2011 a 2018), y de XRP y ETH (2012 y 2015). Sobre ello, los docentes mencionan como el primer factor que influye fuertemente en el precio de las criptomonedas el “efecto momentum”, el cual establece que cuando un activo comienza a subir o a bajar de valor, seguirá esa tendencia por un tiempo.
Se trata de un patrón que ha sido documentado en activos convencionales, como acciones, bonos y monedas. Por tanto, Tsyvinski y Liu diseñaron una estrategia para aprovechar tal indicador, que consiste en que el inversionista, por ejemplo, compre bitcoin si su valor aumenta más del 20% la semana anterior. Esto genera rendimientos sobresalientes y también eleva el índice de Sharpe (relación entre rendimiento y riesgo), según afirman.
En ese sentido, los profesores concluyen que, cuando se trata de monedas criptográficas, el rendimiento es mayor que el riesgo implicado por la volatilidad. No obstante, acotan que los datos históricos no son una garantía para el rendimiento futuro de la inversión y recuerdan que factores externos, como las regulaciones, pueden afectar el mercado de las criptomonedas en cualquier momento y es posible que los patrones estadísticos que ellos manejan cambien por completo.
Así mismo, los autores indican que otro de los indicadores que influye en la rentabilidad de las criptomonedas es la medida de la atención de los inversionistas, la cual tiene que ver con las menciones de las criptomonedas en las búsquedas de Google o las menciones en redes sociales como Twitter.
Para los rendimientos semanales, el proxy (variable) de búsqueda de la palabra bitcoin en Google predice estadísticamente de manera significativa las rentabilidades anticipadas de 1 y 2 semanas. Eso significa que una mayor búsqueda en línea sobre bitcoin fue un indicador principal de que su precio aumentaría en las próximas semanas.
Aleh Tsyvinski y Yukun Liu
Profesores de economía
Tomando en cuenta esta misma variable, los profesores aseguran que la predicción de la rentabilidad para XRP es de 1 semana y para ETH de 1 a 6 semanas. Igualmente, Tsyvinski y Liu expresan que la atención negativa de los inversionistas puede predecir las recesiones, razón por la cual un aumento de las búsquedas de la frase «bitcoin hack» permitiría predecir una disminución en el precio.
Por último, los autores del documento insisten en que no están ofreciendo asesoría financiera, aunque en su estudio recomiendan a los inversionistas tener el 6% de su cartera en bitcoin, mientras que a los menos entusiasmados con las criptomonedas les aconsejan el 4% y para los pesimistas el 1%.
Rendimiento e índice de hash
A pesar de que los investigadores aplicaron a las criptomonedas los indicadores estadísticos utilizados para predecir el precio de la mayoría de los activos, admiten que su rendimiento no es comparable con el de las acciones, las divisas o los metales preciosos. Sin embargo, tampoco encontraron que actividades estrechamente ligadas al ecosistema, como la minería de criptoactivos, tuviesen gran influencia en los precios.
Esta posición contrasta con la mayoría de los análisis, entre ellos el realizado por el emprendedor Hans Hauge, quien realizó tres predicciones del mercado de capitalización del bitcoin a partir del análisis histórico de los valores del índice de hash (hashrate), desde agosto de 2010 hasta el pasado mes de julio, concluyendo que esta tasa de procesamiento fue el parámetro con mayor poder predictivo.
También el cofundador y jefe de investigación de la firma Fundstrat Global Advisors, Thomas H. Lee, toma en cuenta el crecimiento de la infraestructura minera para medir la apreciación del valor de bitcoin, el cual -a su juicio- podría llegar a $36.000 a finales de 2019.
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