Os Dados On-Chain Podem Prever Ciclos do Bitcoin?

Os mercados financeiros são movidos pela psicologia e pelas ações de instituições e investidores de varejo. Isso significa que analisar o volume de transações, padrões e outros dados pode ser extremamente valioso para traders e investidores ao prever movimentos futuros de preço.

O Bitcoin tem sido uma das categorias de ativos novos mais bem‑sucedidas da história, e difere dos ativos tradicionais como ações e ouro em alguns aspectos, como transações instantâneas e oferta limitada matematicamente. Uma diferença menos discutida é o quão transparente o mercado e as transações do Bitcoin e das criptomoedas em geral são.

Em teoria, isso pode oferecer aos investidores uma forma diferente de estudar ciclos de mercado, com cada transação registrada e “memorizada”, aberta para acesso no livro‑razão público.

Um novo artigo de pesquisa econômica publicado por pesquisadores da Universidade de Vaasa (Finlândia) e da Universidade de Turim (Itália) investiga o potencial desse método. Foi publicado na Research In International Business and Finance¹, sob o título “Using on-chain data to predict Bitcoin cycles”.

Prevendo Mercados

Como prever os preços dos mercados financeiros pode ser extremamente lucrativo, muita atenção tem sido dedicada a esse tema. No entanto, os modelos financeiros tradicionais têm dificuldade em explicar os movimentos de preço dos ativos cripto.

Isso ocorre porque, ao contrário das ações, as criptomoedas não possuem valor intrínseco ligado a uma empresa e a potenciais dividendos futuros. Da mesma forma, elas não são como moedas nacionais, que são impactadas pela decisão do banco central e pela força ou fraqueza da economia nacional.

Em vez disso, o preço das criptomoedas é amplamente impulsionado pelo sentimento, mesmo que a utilidade subjacente para transações ou como reserva de valor seja, obviamente, a razão mais profunda do valor das criptomoedas.

Nos mercados tradicionais, os movimentos de preço impulsionados pelo sentimento são tipicamente inferidos a partir de proxies indiretos, como pesquisas ou indicadores baseados na mídia. Mas as blockchains fornecem um livro‑razão transparente e à prova de adulteração das transações, oferecendo um registro verificável do comportamento dos investidores.

Para responder à questão de se os dados on-chain são úteis para prever os preços do Bitcoin, os pesquisadores usaram três medidas baseadas em on-chain e negociação. Eles as mediram ao longo de três ciclos de mercado importantes.

Medindo o Sentimento do Bitcoin

Visão Geral das Métricas

Os pesquisadores analisam os preços do Bitcoin de 7 de dezembro de 2013 a 12 de abril de 2025, abrangendo três ciclos completos de mercado: 2015, 2018 e 2022.

Os três indicadores usados neste estudo são:

• Razão de Lucro/Prejuízo Não Realizado (NUPL)
• Z‑score de Valor de Mercado para Valor Realizado (MVRV Z-score)
• Dias de Valor Cumulativo Destruídos (CVDD).

As duas primeiras métricas relacionam os preços ao custo agregado dos detentores (valor realizado) e podem ser interpretadas por meio de mecanismos de finanças comportamentais.

O CVDD reflete o comportamento de detentores de longo prazo, pois captura o gasto de moedas mantidas por muito tempo e, portanto, fornece informações sobre a capitulação desses detentores durante períodos de pessimismo extremo.

Em geral, a ideia é avaliar o sentimento dos investidores, onde o otimismo excessivo pode desencadear risco excessivo e elevações de preço que podem evoluir para bolhas, que então estouram quando os investidores entram em pânico, e os preços caem bem abaixo do valor intrínseco.

Nas criptomoedas, a atividade em motores de busca e as redes sociais estão entre as fontes mais proeminentes de análise de sentimento. Mas os dados on-chain contêm, em última análise, a prova desse sentimento se convertendo em ações.

Lucro/Prejuízo Não Realizado Razão

A razão NUPL aproxima a proporção de moedas que atualmente estão mantidas com lucro ou prejuízo não realizado.

Assim, valores altos (acima de 0,75) implicam um potencial topo de mercado, com sentimento eufórico levando à manutenção de ganhos não realizados substanciais. Da mesma forma, valores baixos geralmente estão ligados ao medo e à capitulação em um fundo de mercado.

Z‑score de Valor de Mercado para Valor Realizado

O Z‑score MVRV avalia se uma moeda está subvalorizada ou sobrevalorizada em relação ao seu “valor justo”, e é uma métrica on-chain amplamente utilizada.

Para isso, combina 3 métricas:

• Valor de mercado (MV): preço do Bitcoin multiplicado pelo número de moedas em circulação.
• Valor realizado (RV): avaliação de cada moeda ao preço em que foi transferida pela última vez on-chain e somando todas as moedas em circulação
• Z‑score: padroniza o desvio entre MV e RV pela desvição padrão do valor de mercado

Este indicador sugere que os participantes do mercado estão mantendo grandes ganhos não realizados durante fases de mercado em alta, quando o valor de mercado do Bitcoin sobe substancialmente acima de seu valor realizado.

Uma pontuação abaixo de -0,2 é considerada um estado de medo e incerteza elevados. Um limiar de saída entre 5‑7 indica que o participante médio mantém grandes ganhos não realizados, gerando a pressão comportamental para realização de lucros que historicamente coincide com os topos de ciclo.

Dias de Valor Cumulativo Destruídos

O CVDD baseia‑se em Coin Days Destroyed (CDD), uma métrica que pondera as transações tanto pela quantidade de moedas movimentadas quanto pelo tempo que foram mantidas.

Mais precisamente, mede o número de moedas transferidas multiplicado pelo número de dias desde que essas moedas foram movidas pela última vez. O CVDD agrega essa atividade ao longo do tempo

Pode ser especialmente útil para medir o fundo de mercado, pois avalia quando os detentores de longo prazo capitulam.

Os Dados On-Chain Podem Prever o Preço do Bitcoin?

Resultados Publicados

Várias estratégias NULP testadas superaram todas a estratégia de compra e manutenção. Além de retornos mais altos, todas apresentaram também menores retrações. A estratégia NULP mais agressiva acabou sendo a mais lucrativa.

O Z‑score MVRV também exibiu desempenho superior e robusto ajustado ao risco em relação ao benchmark de compra e manutenção. Eles superaram as estratégias baseadas em NUPL em todas as métricas, embora com alguma volatilidade extra em alguns casos.

As estratégias CVDD provaram ser capazes de identificar fundos de ciclo em todas as negociações e intervalos de janela, superando a maioria das entradas cronometradas aleatoriamente.

Com um valor‑p de 99%, sugere que, embora o CVDD normalmente entre muito próximo ao fundo, seus períodos de manutenção são às vezes mais longos que o ideal, o que reduz o desempenho anualizado.

Esses resultados indicam que todas as três medidas contêm valor preditivo, com o Z‑score MVRV produzindo o desempenho ajustado ao risco mais forte em geral e o CVDD mostrando‑se especialmente informativo para identificar fundos de mercado.

No geral, o estudo indica que sim, os dados on-chain contêm informações economicamente significativas sobre o comportamento do mercado de Bitcoin.

Limitações

Não deve ser surpresa que indicadores de mercado de uma situação de sobrecompra ou sobrevenda nos mercados de Bitcoin ajudem a negociação a ser melhor do que uma estratégia de compra e manutenção. Afinal, se tais indicadores não oferecessem vantagem adicional, os traders teriam deixado de usá‑los há muito tempo.

Eles, no entanto, não são uma bola de cristal, e muito provavelmente uma abordagem mais sofisticada que combine múltiplos indicadores terá desempenho superior, incluindo tipos diferentes de indicadores além dos on-chain.

O artigo de pesquisa também admite que mais trabalho é necessário para analisar a ligação entre dados on-chain e preços de outros ativos, como Ethereum, Solana e XRP.

Da mesma forma, outras métricas on-chain ainda precisam ser avaliadas cientificamente.

IA Dirusption?

Por fim, o surgimento de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e da IA em geral pode interromper o padrão testado a partir de 2013.

Os LLMs estão sendo cada vez mais usados por investidores de varejo e institucionais para interpretar as condições de mercado e processar informações, com o potencial de amplificar vieses comportamentais. Isso poderia alterar radicalmente a dinâmica dos sinais de sentimento on-chain examinados aqui.

Portanto, os investidores em cripto devem ter cuidado para não ficarem excessivamente confiantes na confiabilidade de indicadores que funcionaram no passado, pois os mercados estão em constante evolução, hoje ainda mais, à medida que novas ferramentas analíticas como a IA também podem mudar a estrutura dos mercados.

Então, como sempre nos investimentos, diversificação e lembrar que “desempenhos passados não são prova de resultados futuros” serão importantes.

Estudo Referenciado

^{1. Klaus Grobys, Sebastian Näsman e Davide Sandretto. Using on-chain data to predict Bitcoin cycles. Research in International Business and Finance. setembro de 2026. Artigo: 103486. Volume: Volume 89. 10.1016/j.ribaf.2026.103486.}