Defeitos estatísticos básicos do 'ciclo' de preço de quatro anos do bitcoin

Source: CriptoNewsNet Título Original: Falhas estatísticas básicas do ‘ciclo’ de preço de quatro anos do bitcoin Link Original: As previsões de preço do Bitcoin (BTC) por parte dos crentes em seu suposto ciclo de preço de quatro anos foram tão imprecisas que muitos começaram a brincar sobre um ciclo de cinco anos.

Pelo menos um ciclo de cinco anos, como diz a piada, poderia oferecer alguma esperança para um preço mais alto do BTC em 2026.

A ideia de que o BTC segue um ciclo de quatro anos origina-se da cadência da sua recompensa de coinbase, que é reduzida a cada quatro anos. Como o fornecimento de BTC programaticamente diminui a cada quatro anos, é fácil inventar um modelo estatístico sobre o suposto efeito dessa redução no preço.

No entanto, isso ignora a realidade dos mercados financeiros onde milhões de investidores descontam os preços futuros com base em toda a informação atualmente conhecida.

De fato, a halving é sempre conhecida com antecedência e nunca vem como uma surpresa. Portanto, os investidores podem modelar a oferta de BTC por centenas de anos.

Assim como não há uma maneira sustentável de ganhar dinheiro negociando “ciclos” de lucros trimestrais, declarações fiscais anuais ou colheitas sazonais — porque esses ciclos são amplamente conhecidos e continuamente descontados antecipadamente diariamente — a halving é simplesmente parte de um conjunto de conhecimentos a partir do qual os investidores tomam decisões todos os dias, não a cada quatro anos.

As lacunas estatísticas do ciclo de quatro anos

O BTC tem apenas um pequeno histórico sobre o qual basear quaisquer alegações de repetição. Quase todos os defensores do ciclo tratam implicitamente os seus quatro períodos de quatro anos desde 2009 como uma evidência robusta de repetição.

No entanto, com um número tão pequeno de repetições, não há uma maneira significativa de distinguir a chance aleatória de um padrão genuíno.

Além disso, a teoria dos ciclos sofre de um erro estatístico chamado o problema dos testes múltiplos. Em campos estatísticos como a genômica, onde os pesquisadores podem realizar 10.000 testes de hipótese separados em um grande conjunto de dados, dezenas ou centenas de resultados podem ultrapassar seu nível alfa padrão de 5% e parecer estatisticamente significativos.

No entanto, tratar esses outliers como evidências convincentes ignora a responsabilidade de cada estatístico: ajuste do valor-p.

Uma vez que um estatístico ajusta os valores p para levar em conta quantos testes de hipótese ocorreram, essa evidência de significância estatística geralmente desaparece.

Da mesma forma, testar retroactivamente uma variedade de períodos de tempo sobre o preço do BTC certamente irá resultar em “ciclos” estatisticamente significativos. Esta é apenas a lei dos grandes números.

Esse período de tempo correlaciona-se com os preços do BTC, no entanto, não é evidência de seu poder preditivo. Este é o problema dos múltiplos testes.

Viés de sobrevivência, não estacionariedade e a taxa base

O viés de sobrevivência também é predominante entre os investidores de BTC. Quando o ciclo de quatro anos estava “a funcionar”, defensores como certos analistas técnicos ganharam imensa fama.

Eventualmente, claro, as suas previsões de preço falharam e abriram caminho para outros modelos duvidosos.

O viés de sobrevivência é a tendência humana de se concentrar no sucesso enquanto ignora as perdas. A realidade, como 2025 provou, é que o “ciclo” de quatro anos não está a prever bem o preço do BTC.

Além disso, a teoria dos ciclos sofre de não estacionaridade. A não estacionaridade em uma série temporal é onde propriedades estatísticas, como média e variância, mudam ao longo do tempo.

Os fãs da teoria dos ciclos costumam tratar o processo de geração de retornos do BTC como se mantivesse as mesmas regras estruturais em resposta aos halving.

No entanto, a nova liquidez, regulamentações, adoção macro, práticas de mineração e participação no mercado mudaram dramaticamente desde 2009. Qualquer padrão do pequeno regime de baixa liquidez e em estágio inicial do BTC é improvável que se generalize para o regime moderno altamente financeirizado.

Em termos estatísticos, mudanças em um ambiente de mercado podem encerrar o poder preditivo de qualquer modelo baseado em parâmetros antigos.

A teoria dos ciclos também geralmente ignora as mudanças na taxa base. Volatilidade extremamente alta e grandes bolhas especulativas são comuns entre ativos pequenos e pouco negociados.

Só porque o BTC foi altamente volátil no passado, com alguns períodos de quatro anos que as pessoas escolheram como referência para rallys históricos, a sua taxa base explica por que estes retornos desproporcionais não são indicativos de retornos futuros.

Uma abordagem estatística adequada começa pela volatilidade base do ativo e pergunta se o padrão do BTC é incomum em relação a essa linha de base. A maioria dos teóricos dos ciclos nem sequer tenta isso.

Curvas bonitas e não falsificáveis

Finalmente, a teoria dos ciclos é ajuste de curva. A maioria dos argumentos visuais para o ciclo de quatro anos depende de gráficos de preços logarítmicos estilizados e visualmente atraentes, com bandas de ciclo desenhadas à mão, curvas suavizadas ou bandas ajustadas. Isto é ajuste de curva disfarçado de simplicidade.

Com escolhas livres suficientes — escala logarítmica versus escala linear, datas de início arbitrárias, inclinações de linhas de tendência, etc. — quase qualquer série barulhenta e em ascensão pode parecer cíclica.

Em vez de se manter nas previsões dos teóricos do ciclo de quatro anos de anos anteriores, quase todos os investidores de BTC ajustam continuamente e modificam suas previsões para se adequar ao último movimento de preço do ativo, o que é um comportamento característico do ajuste de curva.

O ajuste de curvas também introduz outra falha estatística da teoria dos ciclos: a não-falsificabilidade. Hipóteses robustas devem ter critérios de falsificação claros. Na prática, as narrativas do ciclo de quatro anos são extraordinariamente flexíveis.

Os analistas técnicos revisam rotineiramente as metas de preços ou modificam as janelas de tempo. Estatisticamente, se a hipótese de quatro anos não puder ser refutada por nenhum caminho pré-determinado de preços futuros, é funcionalmente sem sentido como um modelo preditivo.