Una fórmula de Excel de 2013: por qué «promete» que el bitcoin alcanzará los 251 000 $ en 2030 y 1,19 millones de $ en 2036, y por qué no es una previsión
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Una línea de tendencia trazada en Excel hace más de 13 años sigue llamando la atención de los partidarios del bitcoin. Si la prolongamos hacia el futuro, obtenemos referencias de unos 251 000 $ en 2030 y 1,19 millones de $ en 2036.
¿Puede una fórmula matemática simple predecir el precio de un activo dentro de diez años? ¿Por qué sigue pareciendo convincente? ¿Y dónde está el límite entre un modelo matemático y una previsión de inversión?
Para responder, analizaremos la historia de la fórmula, cómo funciona, sus limitaciones estadísticas y los posibles escenarios para un titular de BTC a largo plazo.
HECHO — un descubrimiento fortuito, no una profecía
El 13 de febrero de 2013, un usuario del foro Bitcointalk con el seudónimo dacoinminster publicó un gráfico titulado «This is not a bubble» — «Esto no es una burbuja».
En ese momento, el bitcoin costaba aproximadamente $25 y su historial de precios de mercado abarcaba apenas unos años.
El autor no estaba creando una teoría económica compleja. Intentaba mostrar que, tras fuertes fluctuaciones, el bitcoin podía mantenerse dentro de una tendencia a largo plazo, en lugar de encontrarse exclusivamente dentro de una burbuja especulativa.
Para ello, utilizó una función común de Excel: una línea de tendencia. El programa propuso una relación potencial que más adelante se conocería como una de las primeras versiones de la Ley de Potencia de Bitcoin.
La fórmula es la siguiente:
P(t) = 4,41877086 × 10⁻¹⁷ × t⁵·⁵⁹⁸⁰⁶⁹²
Aquí, P(t) es el precio calculado de BTC en dólares estadounidenses, y t es el número de días transcurridos desde el 3 de enero de 2009, fecha en que se creó el primer bloque de Bitcoin. El coeficiente y el exponente determinan la forma de la curva matemática.
La característica clave del modelo es su simplicidad. Solo utiliza el tiempo de existencia de la red. No incluye variables específicas para los halvings, la demanda institucional, las entradas de capital, la regulación ni las condiciones macroeconómicas.
Precisamente la inmutabilidad de la fórmula original la hace interesante para el análisis histórico: permite comparar la trayectoria calculada con el precio que se formó después de 2013.
Pero que la ecuación no cambie no significa que la precisión de la predicción tampoco cambie.
MECANISMO — cómo funciona el modelo potencial
En términos simplificados, el modelo sostiene que el precio del bitcoin a largo plazo está relacionado con la antigüedad de la red mediante una relación potencial.
A diferencia de un modelo lineal, en el que el precio aumenta en la misma cantidad absoluta por cada unidad de tiempo, una función potencial permite una trayectoria no lineal. Con un exponente de aproximadamente 5,6, su valor calculado aumenta cada vez más rápido en términos absolutos.
Sin embargo, eso no significa que el precio real de BTC deba crecer según la misma ley. La ecuación describe una curva matemática, no un mecanismo de formación del precio de mercado.
El modelo no responde a preguntas como cuánto capital entrará en el bitcoin, cómo cambiará la demanda de los inversores minoristas e institucionales, cuáles serán las consecuencias de las decisiones regulatorias, si se mantendrá la demanda de BTC como reserva de valor, ni cómo influirán la liquidez global, los tipos de interés y la competencia con otros activos.
La fórmula no incluye ninguna de estas variables.
Por eso es importante distinguir entre dos afirmaciones. La primera: la fórmula calcula el valor que corresponde a una fecha determinada en su curva matemática. La segunda: el precio de mercado del bitcoin realmente alcanzará ese nivel en esa fecha.
La primera se puede comprobar matemáticamente. La segunda es una hipótesis sobre el futuro que requiere una justificación independiente.
ECONOMÍA — de dónde salen los $251 000 y los $1,19 millones
Si extendemos la curva potencial original hacia el futuro, obtenemos dos referencias: aproximadamente $251 000 en enero de 2030 y $1,19 millones en septiembre de 2036.
La diferencia entre estos valores es de aproximadamente 4,74 veces. Es el resultado de prolongar la curva, no una estimación de la rentabilidad garantizada del bitcoin.
El modelo frente al precio real
Según los cálculos publicados, a finales de octubre de 2026 la referencia del modelo se situaba en aproximadamente $98 300, mientras que el precio real de BTC rondaba los $80 800.
Por tanto, el precio de mercado estaba aproximadamente un 18 % por debajo del nivel calculado. En otras palabras, el modelo indicaba un precio superior al precio al que se negociaba el activo.
Esto no demuestra que la fórmula sea correcta ni incorrecta. El precio puede desviarse de una tendencia histórica durante mucho tiempo. Pero este ejemplo muestra claramente por qué no se debe equiparar el valor de la curva con el precio real de mercado.
Estos datos corresponden a finales de octubre de 2026 y no representan una cotización actual para ninguna otra fecha.
Escenarios derivados: distintos de la fórmula original
Algunos escenarios derivados basados en el modelo potencial indican un posible máximo de alrededor de $510 000 a finales de 2029, un mínimo cercano a $175 000 en 2030–2031 y un máximo de aproximadamente $1,14 millones en 2033.
Estas cifras deben considerarse por separado de la fórmula original. Para calcular máximos y mínimos futuros se necesitan supuestos adicionales sobre las fluctuaciones del precio en torno a la tendencia. La función potencial por sí sola no determina las fechas de los máximos y mínimos del mercado.
Así pues, $251 000 y $1,19 millones son valores calculados al prolongar la curva, mientras que los escenarios de máximos y mínimos dependen de una metodología adicional.
Por qué la fórmula sigue llamando la atención
La principal razón de la popularidad del modelo es su capacidad para describir parte de la dinámica histórica de BTC mediante una sola curva sencilla.
En las reconstrucciones de la Ley de Potencia de Bitcoin suele compararse la distancia entre los máximos del mercado y la línea calculada. En esas comparaciones se citan valores de la curva aproximadamente 16 veces inferiores al máximo de 2013, 9 veces inferiores al de 2017, 4 veces inferiores al de 2021 y unas 1,8 veces inferiores al de 2025.
Estas proporciones dependen de cómo se defina la fecha del máximo, de la fuente de precios utilizada y de la versión específica del modelo que se tome como referencia. Por eso, antes de publicar estas cifras, deben verificarse aplicando una metodología uniforme.
Los partidarios del modelo también señalan el comportamiento de los mínimos del mercado. En algunas comparaciones históricas, estos se situaron cerca del 0,55–0,7 del nivel calculado.
Esto dio lugar a la idea de una «compresión de la volatilidad» en torno a una trayectoria potencial a largo plazo. Según esta interpretación, a medida que aumentan la capitalización y la madurez del mercado, las fluctuaciones relativas del bitcoin podrían disminuir.
Sin embargo, aunque históricamente la amplitud de las fluctuaciones haya disminuido, eso no demuestra que la tendencia vaya a continuar necesariamente. El resultado depende de los períodos históricos seleccionados, la metodología de medición y la propia forma de la curva.
La compresión de la volatilidad es una hipótesis que se puede poner a prueba, no una ley que garantice el comportamiento futuro de BTC.
RIESGO — la trampa de una curva atractiva
El problema metodológico más importante es que un modelo puede describir bien el pasado y, aun así, resultar poco fiable para predecir el futuro.
1. Sobreajuste — overfitting
Los parámetros de la ecuación se ajustaron a un conjunto específico de datos históricos. Que el modelo se ajuste bien a esos datos no significa que vaya a ser igual de preciso con nuevas observaciones.
Es especialmente arriesgado evaluar un modelo únicamente en el período en el que se construyó. Una comprobación más fiable requiere probarlo con datos que no se utilizaron al ajustar los parámetros y compararlo con alternativas más sencillas.
2. Regresión espuria — spurious regression
Dos variables pueden mostrar una fuerte relación estadística sin que exista un mecanismo causal demostrado.
El precio del bitcoin y el tiempo de existencia de la red cambiaron al mismo tiempo. Pero la existencia de una relación no demuestra que la antigüedad de la red sea la causa del aumento del precio ni que esta relación vaya a mantenerse en el futuro.
En las series temporales financieras se debe prestar especial atención a la no estacionariedad, la autocorrelación y las propiedades de los residuos de la regresión. Sin las pruebas pertinentes, un buen ajuste de la curva a los datos históricos puede generar una falsa sensación de fiabilidad.
3. R² no es la probabilidad de éxito
En distintas descripciones de este modelo histórico se citan diferentes valores del coeficiente de determinación R². El resultado depende de los datos utilizados, el período de observación y el método empleado para construir la regresión.
R² mide el ajuste del modelo a un conjunto de datos concreto según una metodología específica. No indica la probabilidad de que BTC alcance los $251 000 en 2030 ni garantiza precisión en un horizonte de diez años.
4. Ausencia de variables fundamentales
El mercado del bitcoin depende de la oferta y la demanda, la liquidez, las decisiones regulatorias, los cambios tecnológicos, el comportamiento de los inversores y la competencia con otros activos.
La fórmula de dacoinminster no modela estos factores. No puede explicar por qué el precio subirá, se ralentizará o caerá. Solo calcula valores según una relación determinada.
5. Agresividad de la extrapolación a largo plazo
Con un exponente cercano a 5,6, la función sigue creciendo de forma no lineal. En un horizonte temporal lejano, pequeños cambios en los supuestos o en el propio modelo pueden influir considerablemente en la interpretación de los resultados.
Calcular matemáticamente un valor para 2036 no es difícil. Lo mucho más difícil es demostrar que la relación histórica seguirá siendo válida hasta esa fecha.
Por eso, una predicción para 2036 requiere más cautela que el uso de la curva como una de las herramientas para analizar el mercado actual.
ESCENARIOS — tres posibles desenlaces
En lugar de tratar los valores futuros de la fórmula como una promesa, conviene considerar tres escenarios.
Escenario A — se mantiene la tendencia histórica. El precio de BTC sigue fluctuando en torno a la curva potencial. Sus valores pueden seguir sirviendo como referencias a largo plazo para comparar, pero no garantizan que se alcancen niveles concretos en fechas concretas.
Escenario B — se ralentiza el crecimiento. A medida que aumenta la capitalización, cambia la estructura de la demanda y disminuyen las tasas de crecimiento relativas. El precio puede permanecer por debajo de la curva durante mucho tiempo y la precisión del modelo se irá deteriorando gradualmente.
Escenario C — cambio estructural. Los cambios regulatorios, los riesgos tecnológicos, la transformación de la demanda o el aumento de la competencia modifican las condiciones del mercado. La relación histórica deja de ser una descripción útil del precio futuro.
No son predicciones con probabilidades definidas. Son marcos analíticos que ayudan a no reducir un futuro incierto a una sola cifra.
DECISIÓN — cómo utilizar el modelo en una estrategia HODL
Para un titular de BTC a largo plazo, el modelo potencial puede ser una herramienta complementaria útil. Permite comparar el precio de mercado con la trayectoria histórica y comprobar si se mantiene la regularidad anterior.
Sin embargo, convertirlo en una estrategia de trading independiente es arriesgado.
Un enfoque racional implica comparar el precio real de BTC con la curva sin equiparar ambos valores; probar el modelo con datos nuevos y compararlo con métodos alternativos; evaluar la demanda, la liquidez, las condiciones macroeconómicas y los riesgos regulatorios; no utilizar los niveles objetivo de 2030 o 2036 como garantía del valor futuro de la cartera; y determinar el tamaño de la posición según el propio horizonte de inversión y la capacidad de soportar una caída significativa.
Tampoco conviene pedir un préstamo solo porque un modelo matemático indique un precio futuro más alto.
HODL no es creer en una sola curva. Es una estrategia que debe tener en cuenta tanto la hipótesis a largo plazo sobre el valor del activo como la posibilidad de que el futuro sea diferente del pasado.
Conclusión — las matemáticas no hacen promesas
La fórmula de Excel de 2013 sigue siendo un ejemplo interesante de cómo un modelo matemático sencillo puede describir la trayectoria a largo plazo de un activo financiero complejo.
Su valor reside en la posibilidad de comprobar una hipótesis histórica con datos nuevos, comparar el precio de mercado con la línea calculada y plantear preguntas sobre los cambios en el comportamiento de BTC.
Pero los $251 000 en 2030 y los $1,19 millones en 2036 son resultados de una extrapolación, no una promesa del mercado. La fórmula no tiene en cuenta las condiciones económicas futuras, no demuestra una relación causal entre el tiempo y el precio ni garantiza que se mantenga la regularidad histórica.
Las matemáticas ayudan a formular una hipótesis. La estadística comprueba si está justificada. El mercado determina el precio real.
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