Según el bot de noticias de Gate, NewsBTC informa que Sina, cofundador del fondo de cobertura 21st Capital, ha refutado públicamente el popular modelo de precios de Bitcoin promovido por Raoul Pal, CEO de Real Vision, llamándolo un caso típico de analfabetismo de datos y sobreajuste.
El modelo determina la estrecha correlación entre Bitcoin y el M2 global (un indicador que mide la oferta monetaria global) al anticipar los datos de M2 por un cierto número de semanas (generalmente de 10 a 12 semanas), y así "predecir" la tendencia futura de precios de Bitcoin. Raoul Pal utilizó este gráfico para argumentar que la situación de liquidez macroeconómica impulsa el ciclo de las criptomonedas, y que el comportamiento actual del mercado puede preverse a través de la expansión monetaria.
Pero Sina, quien enseña cursos de análisis de datos en los niveles de pregrado y posgrado, afirmó que este modelo no soporta un examen riguroso. "Esto es un grave fracaso en la comprensión de la sobreajuste," dijo en un video publicado en la plataforma X el 24 de junio. "Lo que he visto ni siquiera pasa el primer mes de un curso de análisis de datos de primer año."
Sina señaló que la correlación aparente entre Bitcoin y el M2 global es simplemente porque los datos han sido "distorsionados" para ajustarse a patrones históricos. "Si pudiera manipular los datos a mi antojo, definitivamente podría encontrar buenas coincidencias entre varios bloques de datos", advirtió, y es precisamente esta flexibilidad la que permite a los analistas crear la ilusión de predicciones precisas.
Él explicó que el principal problema radica en que los datos globales de M2 en sí mismos tienen defectos. Estos datos se obtienen multiplicando los datos de M2 de los bancos centrales de cada país por el tipo de cambio, mezclando economías como la de EE. UU., que reportan rápidamente, con países cuyos datos se retrasan semanas o incluso meses. Esto ha creado una impresión engañosa de la fluctuación diaria de la liquidez global. "Parece que cambia todos los días, pero en realidad mezcla actualizaciones frecuentes y poco frecuentes", dijo Sina. "No es una señal real."
Más importante aún, Sina cree que una vez que se reduce la perspectiva de un gráfico específico, el modelo deja de ser efectivo. Aunque Raúl Pal y otros han mostrado ejemplos de alineaciones estrechas entre Bitcoin y el M2 global en los puntos altos y bajos, Sina ha demostrado cómo un ajuste sutil en el adelanto o la escala puede producir resultados completamente diferentes. "Probemos con un adelanto de 80 días. No se ve muy bien. ¿Qué tal 108 días? Ah, ahora está alineado en la parte superior— así que ampliemos de nuevo y pretendamos que es efectivo," dijo sarcásticamente. "Esto no es modelado. Esto es jugar."
Él enfatizó que cada ajuste del modelo, desde el adelanto de 12 semanas a 10 semanas, y luego a 108 días, expone su falta de fundamento sistemático. "Si no hay un modelo adecuado, no se puede predecir el futuro", dijo Sina. "Esto es un típico sobreajuste. Obligas a los datos a coincidir con el comportamiento histórico, pero pierdes aplicabilidad general."
Para explicar este concepto, Sina lo compara con ajustar una curva a una onda sinusoidal ruidosa. Un modelo bien estructurado puede capturar patrones centrales e ignorar el ruido. En contraste, un modelo sobreajustado intentará coincidir con cada pequeña fluctuación, lo que resulta en un rendimiento de predicción deficiente cuando llegan nuevos datos. "El sobreajuste parece mejor, pero simula el ruido. Y el ruido no se repite", dijo.
Sina también cuestionó si Bitcoin realmente liderará la liquidez, en lugar de seguirla. "Si miras el ciclo anterior, Bitcoin alcanzó su pico primero. La liquidez alcanzó su pico 145 días después," dijo. Esto desafía la relación causal implícita en el modelo M2 global y pone en duda toda su premisa como herramienta predictiva.
Su conclusión es muy clara: "Debes tener mucho cuidado con el sobreajuste. Parece que se ajusta, pero en realidad está forzando el ajuste a los datos históricos. No tienes idea de la precisión de las predicciones de esta cosa."
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El analista cuantitativo afirma que el M2 global no puede predecir el precio de Bitcoin.
Según el bot de noticias de Gate, NewsBTC informa que Sina, cofundador del fondo de cobertura 21st Capital, ha refutado públicamente el popular modelo de precios de Bitcoin promovido por Raoul Pal, CEO de Real Vision, llamándolo un caso típico de analfabetismo de datos y sobreajuste.
El modelo determina la estrecha correlación entre Bitcoin y el M2 global (un indicador que mide la oferta monetaria global) al anticipar los datos de M2 por un cierto número de semanas (generalmente de 10 a 12 semanas), y así "predecir" la tendencia futura de precios de Bitcoin. Raoul Pal utilizó este gráfico para argumentar que la situación de liquidez macroeconómica impulsa el ciclo de las criptomonedas, y que el comportamiento actual del mercado puede preverse a través de la expansión monetaria.
Pero Sina, quien enseña cursos de análisis de datos en los niveles de pregrado y posgrado, afirmó que este modelo no soporta un examen riguroso. "Esto es un grave fracaso en la comprensión de la sobreajuste," dijo en un video publicado en la plataforma X el 24 de junio. "Lo que he visto ni siquiera pasa el primer mes de un curso de análisis de datos de primer año."
Sina señaló que la correlación aparente entre Bitcoin y el M2 global es simplemente porque los datos han sido "distorsionados" para ajustarse a patrones históricos. "Si pudiera manipular los datos a mi antojo, definitivamente podría encontrar buenas coincidencias entre varios bloques de datos", advirtió, y es precisamente esta flexibilidad la que permite a los analistas crear la ilusión de predicciones precisas.
Él explicó que el principal problema radica en que los datos globales de M2 en sí mismos tienen defectos. Estos datos se obtienen multiplicando los datos de M2 de los bancos centrales de cada país por el tipo de cambio, mezclando economías como la de EE. UU., que reportan rápidamente, con países cuyos datos se retrasan semanas o incluso meses. Esto ha creado una impresión engañosa de la fluctuación diaria de la liquidez global. "Parece que cambia todos los días, pero en realidad mezcla actualizaciones frecuentes y poco frecuentes", dijo Sina. "No es una señal real."
Más importante aún, Sina cree que una vez que se reduce la perspectiva de un gráfico específico, el modelo deja de ser efectivo. Aunque Raúl Pal y otros han mostrado ejemplos de alineaciones estrechas entre Bitcoin y el M2 global en los puntos altos y bajos, Sina ha demostrado cómo un ajuste sutil en el adelanto o la escala puede producir resultados completamente diferentes. "Probemos con un adelanto de 80 días. No se ve muy bien. ¿Qué tal 108 días? Ah, ahora está alineado en la parte superior— así que ampliemos de nuevo y pretendamos que es efectivo," dijo sarcásticamente. "Esto no es modelado. Esto es jugar."
Él enfatizó que cada ajuste del modelo, desde el adelanto de 12 semanas a 10 semanas, y luego a 108 días, expone su falta de fundamento sistemático. "Si no hay un modelo adecuado, no se puede predecir el futuro", dijo Sina. "Esto es un típico sobreajuste. Obligas a los datos a coincidir con el comportamiento histórico, pero pierdes aplicabilidad general."
Para explicar este concepto, Sina lo compara con ajustar una curva a una onda sinusoidal ruidosa. Un modelo bien estructurado puede capturar patrones centrales e ignorar el ruido. En contraste, un modelo sobreajustado intentará coincidir con cada pequeña fluctuación, lo que resulta en un rendimiento de predicción deficiente cuando llegan nuevos datos. "El sobreajuste parece mejor, pero simula el ruido. Y el ruido no se repite", dijo.
Sina también cuestionó si Bitcoin realmente liderará la liquidez, en lugar de seguirla. "Si miras el ciclo anterior, Bitcoin alcanzó su pico primero. La liquidez alcanzó su pico 145 días después," dijo. Esto desafía la relación causal implícita en el modelo M2 global y pone en duda toda su premisa como herramienta predictiva.
Su conclusión es muy clara: "Debes tener mucho cuidado con el sobreajuste. Parece que se ajusta, pero en realidad está forzando el ajuste a los datos históricos. No tienes idea de la precisión de las predicciones de esta cosa."