Stock-to-Flow Model

PlanB define stock como las existencias y flow como la producción anual. En nuestra explicación, las existencias de BTC se dividen por el ritmo de nueva emisión en BTC al año; el resultado tiene dimensión temporal. Expresa cuántos años harían falta, a ese ritmo constante, para producir una cantidad equivalente a las existencias. No es el tiempo restante de minería ni un precio. [1]

Coin Metrics distingue medidas de nueva emisión; el artículo original de PlanB también ajusta las existencias por monedas supuestamente perdidas. Nuestro ejemplo no realiza ese ajuste. Para una serie real hay que documentar la definición de existencias, el instante de observación y la anualización del flujo. Las comisiones de transacción y las transferencias de monedas existentes no son nueva emisión. [2] [1]

Bitcoin Core reduce el subsidio según los intervalos de halving transcurridos. Con iguales existencias y número de bloques, reducir el subsidio a la mitad implica la mitad de flujo de emisión y el doble de proporción. Es una relación aritmética condicional. En realidad, las existencias siguen creciendo y el número de bloques en una ventana de calendario varía; además, el flujo anual medido retrospectivamente no tiene por qué cambiar como el ritmo actual anualizado. [3]

El artículo original de PlanB estima una regresión entre el logaritmo de Stock-to-Flow y el del valor de mercado. Así añade una hipótesis comprobable a la proporción descriptiva. La capitalización de mercado y el precio por BTC son magnitudes distintas: pasar de una a otra requiere las existencias correspondientes. Los parámetros de regresión no son reglas de consenso y cambiar la proporción no determina por sí solo un cambio de precio. [1]

Bitcoin.org explica el precio mediante oferta y demanda. En nuestra interpretación, Stock-to-Flow por sí solo no contiene la disposición de los tenedores a vender, el interés comprador, la liquidez de mercado ni la valoración del riesgo. Por tanto, las mismas existencias y ritmo de emisión no fuerzan un precio único. Nuestro ejemplo muestra ese límite lógico sin afirmar nada sobre un mercado histórico concreto. [4]

Hyndman y Athanasopoulos muestran cómo series temporales no estacionarias pueden producir una relación de regresión espuria; también señalan la autocorrelación de los residuos. Para nuestra explicación esto exige diagnosticar datos y errores, no emitir un veredicto automático sobre cada variante del modelo. Un buen ajuste dentro de la muestra no demuestra por sí solo un mecanismo causal ni una predicción fiable. [5]

Forecasting: Principles and Practice distingue la calidad del ajuste de la precisión sobre datos nuevos. Para una prueba reproducible de este modelo guardamos de antemano la versión, el periodo de calibración, el horizonte y la medida del error. Ajustar después los coeficientes no constituye un acierto de la predicción original. La evaluación debe incluir la comparación con una referencia sencilla y la publicación de desviaciones. [6]

PlanB presenta S2FX como una construcción distinta con grupos y otros activos en lugar de la serie temporal original. No debemos confundir sus parámetros y resultados con los del modelo original. Además, en nuestra proporción básica no se puede dividir por un flujo nulo; cuando un flujo positivo se aproxima a cero, la proporción crece sin límite. Ese límite matemático no implica un precio infinito de bitcoin. [7]