Modelo Stock-to-Flow (S2F)

O modelo Stock-to-Flow foi publicado em março de 2019 pelo analista pseudônimo PlanB em "Modeling Bitcoin Value with Scarcity". S2F = estoque existente ÷ produção anual nova — cerca de 60 para o ouro, dobrando para o Bitcoin a cada halving. Ao fazer a regressão da capitalização de mercado sobre o S2F histórico, o modelo alegava um ajuste de lei de potência (R² ≈ 0,95) e projetava alvos de preço para cada época pós-halving.

Entre 2019 e 2021, o modelo atraiu uma legião enorme de seguidores, com o preço se mantendo, em geral, dentro da banda do modelo antes de 2021. Suas projeções pós-2021 fracassaram de forma decisiva: os alvos na casa dos US$ 100 mil para aquela época nunca se concretizaram dentro do ciclo, e o preço permaneceu persistentemente abaixo da banda. E a crítica não veio a posteriori: a Strix Leviathan demonstrou em 2019 que, ao longo de 115 anos de dados do ouro, o mesmo valor de S2F de 60 coexistiu com capitalizações de mercado de cerca de US$ 60 bilhões a cerca de US$ 9 trilhões — a premissa da escassez como variável única falha no próprio ativo de referência.

Há três críticas estatísticas principais. A capitalização de mercado equivale a estoque × preço, e o numerador do S2F também é o estoque — a regressão compartilha uma variável nos dois lados, o que beira a tautologia (a Bitcoin Magazine publicou um artigo classificando o modelo como estatisticamente inválido). As evidências de cointegração antes citadas como sustentação foram posteriormente contestadas (Eric Wall catalogou essas reviravoltas). E o modelo considera apenas a oferta — a demanda não aparece em lugar nenhum.

O S2F é o melhor estudo de caso de como a narrativa do halving molda as expectativas do mercado: uma parcela expressiva dos participantes chegou a precificar com base no modelo, tornando-o parte do próprio mercado. Hoje, ele serve mais como um espécime de sociologia financeira e de narrativas de escassez do que como ferramenta de avaliação. A curva desta página é fornecida como referência histórica.

Beyond cycle positioning, gauge short-term sentiment with market-wide liquidations and BTC liquidation data.