Stock-to-flow es un reloj disfrazado

Qué dice, y por qué suena tan convincente

Stock-to-flow divide lo que ya existe entre lo que se produce cada año. Bitcoin parte su emisión por la mitad más o menos cada cuatro años, así que el cociente sube a escalones y no baja nunca. Ponlo junto al precio en un gráfico logarítmico de una década y las dos líneas suben juntas de maravilla. Esa imagen es toda la fama del modelo.

No teníamos excusa para no probarlo. Stock-to-flow no necesita proveedor de datos: sale del calendario de halvings, que es aritmética. La pregunta era estrecha y honesta, ¿añadirlo mejora la línea, las velas, las apuestas, el cono o la volatilidad?

La prueba que ganó, y por qué esa prueba no vale

Ajustar el logaritmo del precio contra el logaritmo de stock-to-flow da un R² de 0,828. La ley de potencias que sí usa nuestro motor, ajustada contra el logaritmo del tiempo, da 0,787. Gana stock-to-flow. Lo publicamos porque pasó.

Y no decide nada. Eso es una regresión sobre los niveles de dos series que llevan nueve años subiendo, que es la definición de manual de una regresión espuria. Dos cosas que suben juntas el tiempo suficiente correlacionan, tengan relación o no. Una prueba que aprueba un modelo malo no es una prueba.

Contra lo que de verdad importa, no hay nada

Un modelo se gana su sitio diciendo algo de lo que viene después. Así que correlacionamos stock-to-flow contra los rendimientos futuros: −0,032 a 30 días y −0,078 a 90. Con unas 84 y 27 observaciones efectivas, el error típico de esas correlaciones ronda 0,11 y 0,19.

Eso deja los dos números a tres o cuatro décimas de error típico de cero. En cristiano: indistinguible del ruido. Stock-to-flow no te dice hacia dónde va el precio.

Dónde estuvo a punto de pasar, y cómo se delató

Contra la volatilidad futura la señal parecía real y grande: −0,470 a 30 días y −0,566 a 90, con el signo que uno esperaría. Más escasez, menos volatilidad. Añadido a la volatilidad pasada subía el ajuste 8,6 puntos a 30 días y 19,2 a 90. Aquí es donde una prueba menos cuidadosa habría dicho que sí.

Pero stock-to-flow sube monótonamente con el tiempo, y la volatilidad de Bitcoin lleva años cayendo según el activo madura. Así que los enfrentamos. Un simple contador de días desde el bloque génesis lo hace mejor, y teniéndolo a él, stock-to-flow añade cinco centésimas de punto sobre cien.

No. Y no va a volver

Stock-to-flow no entra en la proyección. Lo que parecía escasez empujando al precio era el calendario empujando a los dos, y un contador de días modela el calendario mejor porque no es otra cosa.

No lo volvemos a discutir sin datos nuevos, y no los va a haber: el calendario de emisión es determinista hasta el último bloque, así que stock-to-flow no puede dejar de ser una función del tiempo. El experimento sí dejó algo valioso, eso sí. Ese término de tiempo es real y nuestro motor no lo tenía, porque su varianza sale de un GARCH que revierte a una media de largo plazo constante y por construcción no lleva tendencia. Eso se convirtió en el experimento siguiente.

La diferencia no es el modelo, es que nos puntuamos

Stock-to-flow hizo predicciones públicas y fechadas que fallaron, y nunca hubo marcador: primero se defendió el modelo y luego se dejó caer en silencio. Nosotros apostamos por lo contrario. Cada rango se compromete antes del periodo que juzga, se guarda, y después se contrasta con el cierre real, aciertos y fallos por igual.

Y el rango no es un precio objetivo. Es la banda intercuartílica de miles de escenarios simulados, así que un modelo bien calibrado contiene el cierre la mitad de las veces, no siempre. Una banda que acierta siempre es sencillamente una banda demasiado ancha para significar algo.

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