I dati on-chain possono prevedere i cicli di Bitcoin?

I mercati finanziari sono guidati dalla psicologia e dalle azioni di istituzioni e investitori al dettaglio. Ciò significa che l’analisi del volume delle transazioni, dei pattern e di altri dati può essere estremamente utile per trader e investitori nella previsione dei futuri movimenti di prezzo.

Bitcoin è stata una delle categorie di asset più riuscite nella storia, e differisce dagli asset tradizionali come azioni e oro in diversi modi, ad esempio per le transazioni istantanee e l’offerta matematicamente limitata. Una differenza meno discussa è la trasparenza del mercato e delle transazioni di Bitcoin e delle criptovalute in generale.

In teoria, ciò può offrire agli investitori un modo diverso per studiare i cicli di mercato, con ogni transazione registrata e “memorizzata” disponibile per l’accesso nel registro pubblico.

Un nuovo documento di ricerca economica pubblicato da ricercatori dell’Università di Vaasa (Finlandia) e dell’Università di Torino (Italia) indaga il potenziale di questo metodo. È stato pubblicato su Research In International Business and Finance¹, con il titolo “Utilizzare i dati on-chain per prevedere i cicli di Bitcoin”.

Prevedere i mercati

Poiché prevedere i prezzi dei mercati finanziari può essere estremamente redditizio, è stata dedicata molta attenzione a questo tema. Tuttavia, i modelli finanziari tradizionali faticano a spiegare i movimenti di prezzo degli asset crittografici.

Ciò è dovuto al fatto che, a differenza delle azioni, le criptovalute non hanno un valore intrinseco legato a un’azienda e a potenziali dividendi futuri. Allo stesso modo, non sono come le valute nazionali, influenzate dalle decisioni della banca centrale e dalla forza o debolezza dell’economia nazionale.

Invece, il prezzo delle criptovalute è in gran parte guidato dal sentiment, anche se l’utilità sottostante per le transazioni o come riserva di valore è, naturalmente, la ragione più profonda del valore delle criptovalute.

Nei mercati tradizionali, i movimenti di prezzo guidati dal sentiment sono tipicamente dedotti da proxy indiretti come sondaggi o indicatori basati sui media. Ma le blockchain forniscono un registro trasparente e resistente alla manomissione delle transazioni, offrendo una registrazione verificabile del comportamento degli investitori.

Per rispondere alla domanda se i dati on-chain siano utili a prevedere i prezzi di Bitcoin, i ricercatori hanno utilizzato tre misure on-chain basate sul trading. Le hanno misurate attraverso tre importanti cicli di mercato.

Misurare il sentiment di Bitcoin

Panoramica delle metriche

I ricercatori analizzano i prezzi di Bitcoin dal 7 dicembre 2013 al 12 aprile 2025, coprendo tre cicli di mercato completi: 2015, 2018 e 2022.

Le tre indicatori utilizzate in questo studio sono:

• Rapporto Profitto/Perdita non realizzato netto (NUPL)
• Z-score Valore di mercato rispetto al valore realizzato (MVRV Z-score)
• Giorni di valore cumulativo distrutti (CVDD).

Le prime due metriche collegano i prezzi alla base di costo aggregata dei detentori (valore realizzato) e possono essere interpretate attraverso meccanismi di finanza comportamentale.

Il CVDD riflette il comportamento dei detentori a lungo termine poiché cattura la spesa di monete detenute a lungo e fornisce quindi informazioni sulla capitolazione da parte dei detentori a lungo termine durante periodi di pessimismo estremo.

In generale, l’idea è valutare il sentiment degli investitori, dove un eccessivo ottimismo può innescare un’assunzione di rischi eccessiva e aumenti di prezzo che possono evolvere in bolle, le quali poi scoppiano quando gli investitori entrano in panico e i prezzi scendono ben al di sotto del valore intrinseco.

Nel mondo delle criptovalute, l’attività dei motori di ricerca e i social media sono tra le fonti più importanti di analisi del sentiment. Tuttavia, i dati on-chain contengono in definitiva la prova di tale sentiment che si traduce in azioni.

Rapporto Profitto/Perdita non realizzato netto

Il rapporto NUPL approssima la quota di monete attualmente detenute con profitto o perdita non realizzati.

In tal caso, valori elevati (sopra 0,75) implicano un potenziale picco di mercato, con sentiment euforico che porta a mantenere guadagni non realizzati consistenti. Analogamente, valori bassi sono tipicamente associati a paura e capitolazione in un fondo di mercato.

Z-score Valore di mercato rispetto al valore realizzato

Lo Z-score MVRV valuta se una moneta è sottovalutata o sopravvalutata rispetto al suo “valore equo”, ed è una metrica on-chain ampiamente utilizzata.

Per farlo, combina 3 metriche:

• Valore di mercato (MV): prezzo di Bitcoin moltiplicato per il numero di monete in circolazione.
• Valore realizzato (RV): valutazione di ogni moneta al prezzo con cui è stata ultima volta trasferita on-chain e somma di tutte le monete in circolazione.
• Z-score: standardizza la deviazione tra MV e RV mediante la deviazione standard del valore di mercato.

Questo indicatore suggerisce che i partecipanti al mercato detengono grandi guadagni non realizzati durante le fasi di mercato rialzista, quando il valore di mercato di Bitcoin aumenta notevolmente al di sopra del suo valore realizzato.

Un punteggio inferiore a -0,2 è considerato uno stato di paura e incertezza accentuate. Una soglia di uscita tra 5‑7 indica che il partecipante medio detiene grandi guadagni non realizzati, generando una pressione comportamentale verso la presa di profitto che storicamente coincide con i picchi di ciclo.

Giorni di valore cumulativo distrutti

Il CVDD è basato su Coin Days Destroyed (CDD), una metrica che pondera le transazioni sia per la quantità di monete spostate sia per il tempo di detenzione.

Più precisamente, misura il numero di monete trasferite moltiplicato per il numero di giorni trascorsi dall’ultimo movimento di quelle monete. Il CVDD aggrega questa attività nel tempo

Può essere particolarmente utile per misurare il fondo di mercato, poiché valuta quando i detentori a lungo termine capitolano.

I dati on-chain possono prevedere il prezzo di Bitcoin?

Risultati pubblicati

Diverse strategie NULP testate hanno superato tutte una strategia buy-and-hold. Oltre a rendimenti più elevati, hanno mostrato anche drawdown più contenuti. La strategia NULP più aggressiva si è rivelata la più redditizia.

Lo Z-score MVRV ha inoltre mostrato una performance superiore e robusta aggiustata per il rischio rispetto al benchmark buy-and-hold. Ha superato le strategie basate su NUPL in tutte le metriche, sebbene con una certa volatilità aggiuntiva in alcuni casi.

Le strategie CVDD si sono dimostrate capaci di identificare i fondi di ciclo attraverso tutti i trade e le finestre temporali, superando la maggior parte delle entrate temporizzate casualmente.

Con un p-value del 99%, suggerisce che, sebbene il CVDD entri tipicamente molto vicino al fondo, i suoi periodi di detenzione a volte sono più lunghi del ideale, il che riduce la performance annualizzata.

Questi risultati indicano che tutte e tre le misure contengono valore predittivo, con lo Z-score MVRV che produce la performance aggiustata per il rischio più forte complessivamente e il CVDD che risulta particolarmente informativo per identificare i fondi di mercato.

Nel complesso, lo studio indica che sì, i dati on-chain contengono informazioni economicamente significative sul comportamento del mercato di Bitcoin.

Limitazioni

Non dovrebbe sorprendere che gli indicatori di mercato di una situazione di ipercomprato o ipervenduto nei mercati Bitcoin aiutino il trading più di una strategia buy-and-hold. Dopotutto, se tali indicatori non offrissero alcun vantaggio aggiuntivo, i trader li avrebbero abbandonati molto tempo fa.

Tuttavia, non sono una sfera di cristallo, e molto probabilmente un approccio più sofisticato che combina più indicatori avrà una performance superiore, includendo tipologie diverse da quelle on-chain.

L’articolo di ricerca ammette inoltre che è necessario più lavoro per analizzare il legame tra dati on-chain e prezzi di altri asset, come Ethereum, Solana e XRP.

Allo stesso modo, altre metriche on-chain devono ancora essere valutate scientificamente.

AI Dirusption?

Infine, l’emergere dei LLM (Large Language Model) e dell’AI in generale potrebbe interrompere il modello testato retrospettivamente dal 2013.

I LLM sono sempre più utilizzati da investitori al dettaglio e istituzionali per interpretare le condizioni di mercato e processare le informazioni, con il potenziale di amplificare i bias comportamentali. Questo potrebbe alterare radicalmente le dinamiche dei segnali di sentiment on-chain esaminati qui.

Quindi gli investitori in criptovalute dovrebbero fare attenzione a non diventare eccessivamente fiduciosi nell’affidabilità di indicatori che hanno funzionato in passato, poiché i mercati sono in continua evoluzione, oggi ancora di più, poiché nuovi strumenti analitici come l’AI possono anche cambiare la struttura dei mercati.

Quindi, come sempre negli investimenti, diversificazione e ricordare che “le performance passate non sono una prova dei risultati futuri” saranno importanti.

Studio di riferimento

^{1. Klaus Grobys, Sebastian Näsman, and Davide Sandretto. Utilizzare i dati on-chain per prevedere i cicli di Bitcoin. Research in International Business and Finance. Settembre 2026. Articolo: 103486. Volume: Volume 89. 10.1016/j.ribaf.2026.103486.}