Hechos clave:
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Es necesario considerar que las correlaciones varĆan dependiendo de quĆ© criptomoneda se habla.
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A diferencia de BTC, BSV y BCH no parecieran tener correlaciĆ³n con el nĆŗmero de transacciones.
Predecir el precio de cualquier criptomoneda es difĆcil. Aunque, si se observan los grĆ”ficos en vivo y se estĆ” en la bĆŗsqueda de seƱales, es de ayuda conocer quĆ© tipo de datos sobre las criptomonedas es probable que mantengan una correlaciĆ³n con el precio, ademĆ”s de quĆ© tipo de informaciĆ³n no se relaciona. Lo interesante es que esto varĆa un poco dependiendo de quĆ© criptomoneda se habla.
Consideremos, por ejemplo, el grĆ”fico que se presenta a continuaciĆ³n, el cual utiliza la informaciĆ³n de Coin Metrics para visualizar la correlaciĆ³n 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 informaciĆ³n.
En la escala que se presenta a continuaciĆ³n, una puntuaciĆ³n de 1 refleja una correlaciĆ³n positiva perfecta, lo que quiere decir que el movimiento de las dos variables a lo largo del tiempo siempre estĆ” correlacionado, y una puntuaciĆ³n de -1 refleja una correlaciĆ³n negativa perfecta, lo que quiere decir que el movimiento de dos variables nunca se correlaciona.
En la informaciĆ³n se observa que bitcoin, por ejemplo, se comporta como cabeĀ esperar. Tanto el nĆŗmero de transacciones como el nĆŗmero de direcciones activas parecieran tener una relaciĆ³n positiva significativa con el precio. Por supuesto, esto tiene sentido, ya que mientras mĆ”s personas utilicen y hagan transacciones con la criptomoneda, podrĆamos esperar que el precio de BTC sea mayor. MĆ”s personas y mĆ”s transacciones significan una mayor demanda, mientras que la oferta es relativamente estĆ”tica.Ā
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 correlaciĆ³n entre el precio y la actividades de transacciĆ³n en la red. Algunos tokens, como binance coin (BNB), TRON y tezos parecieran presentar una ligera correlaciĆ³n entre el aumento en el nĆŗmero de transacciones y las caĆdas en el precio.Ā
De esta forma, mientras las direcciones activas estĆ”n, al menos, de alguna manera correlacionadas con el precio en la mayorĆa de los tokens, otras criptomonedas, particularmente bitcoin SV, TRON, tezos y huobi token no parecieran mostrar ninguna correlaciĆ³n 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 estĆ” reflejada en el grĆ”fico presentado previamente, hacer una comparaciĆ³n entre todas ellas es, ciertamente, un poco injusto.
El grĆ”fico que se presenta a continuaciĆ³n presenta exactamente la misma informaciĆ³n, solo que empleando informaciĆ³n desde el 1 de enero del 2018 hasta el 12 de enero del 2020. AllĆ se hace una comparaciĆ³n mĆ”s directa, a pesar de que algunos de estos criptoactivos han estado en el mercado por algo menos que dos aƱos, al costo de una reducciĆ³n en la precisiĆ³n histĆ³rica para algunos de los tokens mĆ”s antiguos.
Por supuesto, esto no significa que, por ejemplo, deberĆas apresurarte a comprar BNB solo porque se ve un incremento en la cantidad de direcciones activas. DespuĆ©s de todo, las correlaciones no necesariamente reflejan una causa, y un anĆ”lisis histĆ³rico de patrones de correlaciĆ³n podrĆa no tener ningĆŗn poder predictivo para el futuro.
AĆŗn asĆ, es interesante observar quĆ© precio de quĆ© criptomonedas parecieran moverse de manera cercana con estas mĆ©tricas fundamentales de la red, y cuĆ”les criptomonedas estĆ”n mĆ”s divorciadas de estos.
VersiĆ³n traducida del artĆculo de Charlie Custer, publicado en LongHash.