Le modèle Stock-to-Flow de Bitcoin ne sera probablement pas utilisé à l'avenir

Les données et les graphiques du marché sont des fondamentaux clés qui permettent aux investisseurs d'analyser les crypto-actifs potentiels sur le marché. Et bien que le marché de la cryptographie existe depuis plus d'une décennie, le fait que l'industrie soit dans le courant principal depuis quelques années rend difficile une étude constructive du marché à l'aide de statistiques à long terme.

La volatilité inhérente du marché des crypto-monnaies permet aux partisans et aux passionnés de dériver leurs propres modèles de prédiction sur les crypto-actifs afin d'avoir une meilleure compréhension de Bitcoin ou du mouvement des prix de tout autre crypto-actif.

Le modèle de ratio Stock-Flow pour Bitcoin a été un modèle de prédiction populaire au cours de l'année écoulée, qui enregistre la future évaluation de Bitcoin sur la base de la valeur de rareté. Cependant, selon le modèle S2F, le Bitcoin devrait dépasser 50 000 $ après 2020. Cette projection a, à son tour, conduit à un accueil mitigé de la communauté.

Pierre Rochard, évangéliste Bitcoin chez Kraken, a récemment discuté du modèle S2F pour Bitcoin et a affirmé que de telles prédictions sont populaires auprès des " sectes des prix ''.

Lors de la dernière édition du podcast de Stephan Livera, Rochard a affirmé que de nombreux influenceurs Bitcoin jouaient leur réputation avec des prédictions aussi élevées basées sur des pseudo-mathématiques, ajoutant qu'il pensait que ces modèles s'effondreraient très bientôt.

Bien que de Bitcoin Stock à flux modèle a été critiqué par beaucoup dans la communauté dans le passé, Rochard estime qu'il est exact principalement parce qu'un accès peut et se référer à plus de 10 ans d'histoire des prix, tout en mettant en évidence une corrélation avec Bitcoin s évaluations. Il ajouta,

«Lorsque nous parlons quantitativement de la relation entre le Stock-to-Flow et le prix du Bitcoin. C'est de l'histoire, et donc, il n'y a rien de mal à utiliser des données accessibles au public pour effectuer une régression et voir cette relation statistique. »

Rochard a également souligné qu'il y avait beaucoup de réflexivité et de circularité dans ces modèles de prédiction impliquant Bitcoin, ce qui en fait un système d'auto-équilibrage. Par conséquent, il est difficile d'identifier pourquoi les modèles Stock-to-Flow ont été si précis, car il est très difficile d'isoler ses fondamentaux d'autres facteurs.