Un vistazo a la correlación entre el precio de las criptomonedas y otras variables

Predecir el precio de cualquier criptomoneda es difícil. Aunque, si se observan los gráficos en vivo y se está en la búsqueda de señales, es de ayuda conocer qué tipo de datos sobre las criptomonedas es probable que mantengan una correlación con el precio, además de qué tipo de información no se relaciona. Lo interesante es que esto varía un poco dependiendo de qué criptomoneda se habla.

Consideremos, por ejemplo, el gráfico que se presenta a continuación, el cual utiliza la información de Coin Metrics para visualizar la correlación de Pearson (una medida lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas) para las primeras 20 criptomonedas en CoinMarketCap para el 13 de enero, exceptuando a las criptomonedas ancladas o stablecoins y Cosmos, de las cuales Coin Metrics no posee información.

En la escala que se presenta a continuación, una puntuación de 1 refleja una correlación positiva perfecta, lo que quiere decir que el movimiento de las dos variables a lo largo del tiempo siempre está correlacionado, y una puntuación de -1 refleja una correlación negativa perfecta, lo que quiere decir que el movimiento de dos variables nunca se correlaciona.

En la información se observa que bitcoin, por ejemplo, se comporta como cabe  esperar. Tanto el número de transacciones como el número de direcciones activas parecieran tener una relación positiva significativa con el precio. Por supuesto, esto tiene sentido, ya que mientras más personas utilicen y hagan transacciones con la criptomoneda, podríamos esperar que el precio de BTC sea mayor. Más personas y más transacciones significan una mayor demanda, mientras que la oferta es relativamente estática. 

Sin embargo, resulta interesante resaltar que este no es el caso para todas las criptomonedas. Para bitcoin cash y bitcoin SV, por ejemplo, pareciera no existir una correlación entre el precio y la actividades de transacción en la red. Algunos tokens, como binance coin (BNB), TRON y tezos parecieran presentar una ligera correlación entre el aumento en el número de transacciones y las caídas en el precio. 

De esta forma, mientras las direcciones activas están, al menos, de alguna manera correlacionadas con el precio en la mayoría de los tokens, otras criptomonedas, particularmente bitcoin SV, TRON, tezos y huobi token no parecieran mostrar ninguna correlación entre el precio y la cantidad de direcciones activas. Monero, por su parte, no tiene una cuenta de direcciones activas debido a la manera en que su blockchain, centrada en la privacidad, maneja las transacciones.

Dado que la historia completa de cada criptomoneda en Coin Metrics está reflejada en el gráfico presentado previamente, hacer una comparación entre todas ellas es, ciertamente, un poco injusto.

El gráfico que se presenta a continuación presenta exactamente la misma información, solo que empleando información desde el 1 de enero del 2018 hasta el 12 de enero del 2020. Allí se hace una comparación más directa, a pesar de que algunos de estos criptoactivos han estado en el mercado por algo menos que dos años, al costo de una reducción en la precisión histórica para algunos de los tokens más antiguos.

Por supuesto, esto no significa que, por ejemplo, deberías apresurarte a comprar BNB solo porque se ve un incremento en la cantidad de direcciones activas. Después de todo, las correlaciones no necesariamente reflejan una causa, y un análisis histórico de patrones de correlación podría no tener ningún poder predictivo para el futuro.

Aún así, es interesante observar qué precio de qué criptomonedas parecieran moverse de manera cercana con estas métricas fundamentales de la red, y cuáles criptomonedas están más divorciadas de estos.

Versión traducida del artículo de Charlie Custer, publicado en LongHash.