Un nuevo artículo de estadística cuestiona cuánto peso deberían dar los inversores al modelo de precio de ley de potencia de bitcoin. Carlos Baquero y Raquel Menezes presentaron “Deceleration without identification” en arXiv el 10 de noviembre, y Crypto Insiders informó sobre él el 14 de noviembre.
Los autores sostienen que un buen ajuste en gráficos logarítmicos es una prueba débil, porque desviaciones persistentes, similares a un paseo aleatorio, pueden crear líneas de tendencia convincentes y valores altos de R cuadrado. Según Crypto Insiders, probaron 820 precios de cierre semanales de enero de 2011 a septiembre de 2026. En series de precios simuladas sin estructura de ley de potencia, un ajuste fuerte apareció con frecuencia: cerca del 14 % de las series artificiales se ajustó a la línea mejor que el precio real de bitcoin, informó el medio.
El artículo indica que la deriva constante en el precio logarítmico se rechaza al nivel del 5 %, mientras que un coeficiente de log-edad de aproximadamente 5,7, cercano al exponente publicado, no se rechaza. Ese resultado no se mantiene si se permite que las desviaciones sean más persistentes que un paseo aleatorio. Una curva de Gompertz, que supone que el crecimiento se estabiliza hacia un techo, se ajusta casi igual de bien, y los autores afirman que no pueden demostrar que los precios reviertan a la línea de tendencia.
Los autores registraron previamente pronósticos para 2027 a 2030 para que los precios futuros puedan puntuar los modelos. Crypto Insiders informó de pronósticos centrales para finales de 2030 de cinco modelos ajustados que van de unos 85.000 $ a 1 millón de $, con el modelo de ley de potencia cerca de 380.000 $. El artículo es un preprint y no ha sido revisado por pares.
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Fuentes:
arXiv: Deceleration without identification (Baquero, Menezes)
Crypto Insiders: Onderzoek zet vraagtekens bij populair Bitcoin-koersmodel
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