Bitcoin y el modelo Stock-to-Flow: cómo la escasez en la falta de disponibilidad impulsa el valor de los activos digitales

Desde su creación en 2009, Bitcoin se ha convertido en el activo criptográfico más representativo a nivel mundial, rompiendo las barreras de las formas tradicionales de moneda. Sin embargo, para entender la lógica del valor a largo plazo de Bitcoin, muchos analistas e inversores han recurrido a un marco teórico llamativo: el modelo Stock-to-Flow. Este modelo, originado en el análisis de mercados de commodities, ahora se ha convertido en una herramienta clave para predecir la tendencia del precio de Bitcoin. En este artículo, exploraremos en profundidad los principios fundamentales de este modelo, sus aplicaciones prácticas y su valor real en el mercado actual.

Modelo Stock-to-Flow: la estructura matemática para entender la escasez de Bitcoin

El modelo Stock-to-Flow es, en esencia, un método de análisis que cuantifica la escasez de un bien. Originalmente se utilizó para evaluar el valor de metales preciosos como el oro y la plata, y posteriormente se aplicó al análisis de Bitcoin.

El núcleo del modelo está compuesto por dos parámetros clave:

Stock (Existencias) es la cantidad total actualmente disponible en el mercado — en el caso de Bitcoin, el total de bitcoins ya minados.

Flow (Flujo) representa la tasa a la que se introduce nuevo suministro en el mercado, generalmente medido en cantidad anual de bitcoins minados.

El modelo Stock-to-Flow calcula la relación entre existencias y flujo para evaluar el nivel de escasez. Cuanto mayor sea la relación, menor será la proporción de suministro nuevo respecto al existente, indicando una mayor escasez del bien o activo. Históricamente, el oro ha sido considerado el metal más escaso debido a su altísima relación Stock-to-Flow, lo que sustenta su función como reserva de valor a largo plazo.

Escasez y costo: cómo explica el modelo el valor de Bitcoin

Bitcoin incorpora en su diseño una oferta máxima fija — 21 millones de monedas — lo que le confiere características similares a los metales preciosos en términos de deflación, y esto es precisamente lo que el modelo Stock-to-Flow destaca como núcleo del valor.

Cada vez que ocurre un evento de reducción a la mitad (halving) en la red de Bitcoin, la cantidad de bitcoins minados se reduce a la mitad, lo que provoca una caída en el indicador Flow. Mientras tanto, el stock (cantidad total minada) continúa creciendo lentamente. Este dinamismo hace que la relación aumente, fortaleciendo teóricamente la prima de escasez de Bitcoin.

Los defensores argumentan que esta lógica mecánica de reducción de suministro, similar a la escasez natural del oro, sigue principios iguales: cuanto más limitada sea la oferta, mayor será la presión alcista en el precio ante una demanda similar.

Eventos de halving y cambios en la liquidez: qué revelan los datos históricos

Los eventos de halving de Bitcoin ocurrieron en 2012, 2016 y 2020, y en cada uno de ellos se observaron reacciones significativas en el precio. Los creadores del modelo, como PlanB, y otros analistas señalan que en los ciclos posteriores a estos eventos, el precio de Bitcoin suele experimentar una fase de alza.

En noviembre de 2021, Bitcoin alcanzó un máximo cercano a los 69,000 dólares, aunque posteriormente corrigió, manteniéndose en niveles relativamente altos. Hasta febrero de 2026, el precio de Bitcoin se sitúa en torno a 67,050 dólares, reflejando una percepción sostenida de su valor a largo plazo. Los datos históricos sugieren que existe cierta correlación entre los ciclos de halving y los movimientos de precio, aunque esta relación no es estrictamente lineal.

No obstante, hay que tener en cuenta que: el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. El mercado de Bitcoin ha evolucionado en un ecosistema complejo, donde las dinámicas de precio están influenciadas por múltiples variables más allá del simple mecanismo de oferta y demanda.

Variables clave que afectan las predicciones del modelo Stock-to-Flow

Además de la reducción mecánica en la oferta, diversos factores influyen en la precisión del modelo para predecir el precio de Bitcoin:

Dinámica de adopción — La expansión del uso de Bitcoin como medio de pago o reserva de valor continúa evolucionando, afectando directamente la demanda del mercado. La participación de inversores institucionales, el crecimiento del retail, la integración en plataformas de pago, todo ello modifica la curva de demanda.

Cambios regulatorios — La actitud de los países frente a los activos digitales, desde prohibiciones hasta regulaciones y potencial aceptación, impacta significativamente en el sentimiento del mercado y la confianza de los inversores. Políticas restrictivas pueden reducir la demanda, mientras que políticas favorables pueden estimularla.

Innovaciones tecnológicas — El desarrollo de soluciones de capa dos como Lightning Network, y las mejoras en el protocolo de Bitcoin, pueden ampliar los casos de uso y, en consecuencia, influir en la demanda a largo plazo.

Sentimiento del mercado y macroeconomía — Los ciclos económicos globales, las expectativas de inflación, las políticas monetarias, y la psicología de los inversores en el mercado cripto, ejercen presión o apoyo sobre el precio de Bitcoin.

Presión competitiva — Aunque Bitcoin mantiene su liderazgo en el mercado, el crecimiento de ecosistemas como Ethereum y otros tokens, junto con nuevas aplicaciones, puede dispersar la atención y la inversión.

Comparación entre predicciones del modelo y la realidad: ¿qué tan precisas son?

Las predicciones más conocidas del modelo Stock-to-Flow incluyen: la estimación de PlanB de que Bitcoin podría alcanzar unos 55,000 dólares en la próxima reducción a la mitad en 2024, y una predicción extrema de que en 2025 podría acercarse a un millón de dólares. Además, instituciones como ARK Invest han pronosticado que Bitcoin podría llegar a los 1,000,000 de dólares alrededor de 2030.

En términos de datos, el modelo ha mostrado en ciertos ciclos una correlación notable. La gráfica del precio de Bitcoin revela que, en una perspectiva de mediano a largo plazo, la trayectoria del precio y la curva predicha por el modelo tienden a coincidir en gran medida, especialmente en los grandes movimientos previos y posteriores a las halvings.

Sin embargo, la precisión presenta fallas evidentes en ciclos específicos. El modelo no logra captar con exactitud todas las fluctuaciones a corto plazo y, en escenarios extremos, ha dado predicciones demasiado optimistas. Esto refleja las limitaciones inherentes a un modelo único.

Opiniones de expertos: apoyos y críticas

Sobre el valor del modelo Stock-to-Flow, existe un debate profundo en la comunidad:

A favor — El CEO de Blockstream, Adam Back, considera que, aunque el modelo ajusta razonablemente los datos históricos, su lógica subyacente — que la reducción de oferta aumenta la escasez y, por tanto, el precio — es válida en términos teóricos. Esto sigue principios básicos de la economía de commodities.

En contra — Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, ha declarado que el modelo “no es muy bueno” y que su método de predicción “es perjudicial”. Señala que la simplificación de la dinámica de oferta y demanda, junto con la predicción lineal, tiene limitaciones fundamentales.

El reconocido trader Alex Kruger también cuestiona la utilidad del modelo, afirmando que predecir el precio futuro solo con la relación stock-to-flow es “sin sentido”. Por su parte, Cory Klippsten, fundador de Swan Bitcoin, advierte que este modelo puede inducir a los seguidores a tomar decisiones de inversión poco informadas.

Nico Cordeiro, director de inversiones en Strix Leviathan, desde una perspectiva más profunda, cuestiona las premisas del modelo, señalando que el énfasis excesivo en la escasez ignora cambios complejos en la demanda y en la estructura del mercado.

Cómo deben aplicar los inversores este modelo

Aunque el modelo Stock-to-Flow tiene limitaciones, puede ser útil para ciertos perfiles de inversores si se comprende su alcance y modo correcto de uso:

Primero, entender su esencia — Intenta cuantificar cómo la escasez afecta el valor del activo. Este razonamiento puede ser útil para inversores a largo plazo, pero no debe ser la única base para decisiones.

Segundo, validar con datos históricos — Analizar cómo la relación Stock-to-Flow se ha comportado en ciclos pasados y cómo se ha correlacionado con los movimientos de precio. Reconocer que la relación histórica no es perfecta y que en el futuro puede desviarse.

Tercero, combinar análisis — Integrar el modelo con análisis técnico, fundamental y de sentimiento del mercado. No confiar únicamente en una herramienta.

Cuarto, monitorear el entorno externo — Seguir de cerca las regulaciones, avances tecnológicos, indicadores macroeconómicos y cambios en la estructura del mercado, ya que estos pueden alterar rápidamente la base del valor de Bitcoin.

Quinto, gestionar riesgos — Aunque se crea en la lógica de escasez, establecer límites claros en las posiciones, usar stops y preparar escenarios extremos es fundamental.

Sexto, adoptar una visión a largo plazo — La utilidad del modelo Stock-to-Flow se ve mejor en horizontes de varios años. No es recomendable para decisiones de trading a corto plazo.

Limitaciones y riesgos principales del modelo Stock-to-Flow

A pesar de su popularidad, el modelo tiene defectos fundamentales que los inversores deben considerar:

Ignora factores externos — Se centra en cambios mecánicos en la oferta, subestimando la complejidad de la demanda. Innovaciones tecnológicas, cambios regulatorios, crisis económicas y evoluciones en la estructura del mercado pueden tener impactos mucho mayores en el precio.

El pasado no garantiza el futuro — Bitcoin ha pasado de ser un activo muy primitivo a uno relativamente maduro, con cambios en la composición de participantes, mecanismos de trading y transmisión de información. La relación histórica puede no repetirse en diferentes entornos.

Dependencia excesiva de una variable — Aunque la escasez puede impulsar el valor, confiar únicamente en ella es peligroso. Otros factores como utilidad, efectos de red y atributos de pago también influyen en el valor y no están reflejados en el modelo.

Riesgo de predicciones erróneas y desinformación — Predicciones extremas, como alcanzar un millón de dólares, pueden no materializarse, llevando a expectativas poco realistas y decisiones impulsivas.

Falta de dinamismo — El modelo asume relaciones estáticas basadas en datos históricos, pero los mercados evolucionan y las relaciones pueden cambiar en diferentes fases.

Conclusión y perspectivas: ¿qué papel tendrá en el futuro el modelo Stock-to-Flow?

El modelo Stock-to-Flow sin duda ofrece una perspectiva interesante para entender la escasez de Bitcoin. Nos recuerda la importancia del mecanismo de oferta y puede servir a quienes creen en la lógica del valor por escasez como marco de análisis cuantitativo.

No obstante, confiar ciegamente en un solo modelo es peligroso. El precio futuro de Bitcoin estará determinado por una interacción compleja de múltiples fuerzas — avances tecnológicos, regulaciones, economía global, competencia y psicología del mercado — mucho más allá de la simple relación de oferta y demanda.

Para los inversores, el modelo Stock-to-Flow puede ser una herramienta en su caja de análisis, pero debe usarse en conjunto con otros enfoques y siempre con conciencia de sus limitaciones. En un mercado cripto volátil, la humildad y el análisis multidimensional son más valiosos que cualquier marco teórico único.

Preguntas frecuentes

Q1: ¿Cómo calcula el modelo Stock-to-Flow los objetivos de precio de Bitcoin?

A: A través de la relación entre existencias y flujo, y extrapolando esa relación en función de la historia pasada. Cuanto mayor sea la relación, mayor será la predicción de precio. Pero esta extrapolación mecánica tiene limitaciones evidentes.

Q2: ¿Qué precisión tuvo el modelo en predicciones pasadas?

A: En ciertos ciclos, mostró una correlación notable, especialmente en tendencias a mediano y largo plazo y en los grandes movimientos de halving. Sin embargo, no logra predecir con exactitud todos los picos y valles, y puede fallar en escenarios extremos.

Q3: ¿Cómo afectarán los próximos halving a las predicciones del modelo?

A: Según la lógica del modelo, cada halving aumenta la relación stock-to-flow, fortaleciendo la escasez y, en teoría, elevando el precio. Pero en la práctica, el impacto real dependerá también de la demanda, estructura del mercado y condiciones macroeconómicas, no solo de la oferta.