ENGLISH VERSION
Abstract: Stock-to-flow is one of Bitcoin's most famous prediction models, as it measures its scarcity and price potential over time.
The Stock-to-Flow model, often abbreviated as S2F, is an economic tool designed to assess the scarcity of a cryptocurrency and its potential impact on value over time, focusing on the relationship between the total amount of that asset available—known as stock—and the amount of new stock generated each year—known as flow.
In the realm of Bitcoin, this model has gained particular relevance because it highlights the inherent structure of cryptocurrency as a store of value asset. With its limited and scheduled supply, a dynamic of scarcity is created that could drive its appreciation as a valuable commodity if demand increases, as is the case with traditional commodities.
Although the model is not infallible and is based on historical observations, its application to Bitcoin positions it as a useful lens for understanding why this cryptocurrency is perceived as “digital gold,” where scarcity is not accidental but intentionally coded into its design, fostering a narrative of value preservation in a world where traditional currencies can expand indefinitely.
Who is PlanB and how did he create Stock-to-Flow?
The origins of the Stock-to-Flow model date back to its traditional use in the analysis of commodities such as gold and silver, where it was used to quantify the scarcity of these metals based on their accumulated stock and annual production flow. However, it was in 2019 that it took on a new dimension when it was applied specifically to Bitcoin by an analyst known under the pseudonym PlanB.
PlanB is a Dutch institutional investor with over 25 years of experience in the financial sector, specializing in quantitative finance involving mathematical models to develop investment strategies. He also has a deep interest in topics such as monetary systems and inflation, which led him to explore alternatives such as cryptocurrencies.
On platform X, formerly known as Twitter, he operates under the username @100trillionUSD, a symbolic reference to a 100 trillion Zimbabwean dollar bill that illustrates the extremes of hyperinflation and highlights his criticism of traditional fiat systems.
He was the one who popularized S2F for Bitcoin, transforming a conventional metric into an influential tool for the cryptocurrency ecosystem. Although he has recently reduced his public activity, his legacy lives on as both retail and institutional investors cite his work to contextualize the role of scarcity in the value of digital assets.
How does stock-to-flow work?
At its core, the Stock-to-Flow model operates using a simple but revealing formula: the S2F ratio is calculated by dividing the total reserve or stock—which represents the entire existing and circulating amount of an asset—by the annual production or flow. This results in a ratio that indicates the level of scarcity, where higher values have historically been correlated with higher valuations because it implies a limited supply that can better resist dilution.
For Bitcoin, this means taking the bitcoins already mined and in circulation as stock, and the amount of new bitcoins generated annually through mining as flow, creating an indicator that evolves over time due to the internal mechanics of the network. For example, a high ratio implies that there are few new coins entering the market compared to existing ones, which enhances the perception of scarcity, can attract sustained demand, and raise asset prices.
The model is based on historical data to plot curves that align these ratios with past price behavior, assuming that similar scarcity patterns will generate similar responses in the future. In this sense, stock-to-flow makes predictions about what price bitcoin should be at a given moment, indicating whether it is overbought or oversold. In practical terms, the model has shown strong correlations with post-halving price increases, where the reduction in flow generates a more restricted supply that, in theory, responds to constant demand by pushing valuations upward.
However, it should be noted that this model ignores external variables to focus purely on supply dynamics. Therefore, it is not an infallible tool, but rather an indicator of how high the price of Bitcoin could go if demand continues to rise steadily.
Has the model made accurate predictions?
Among the accurate predictions of the Stock-to-Flow model are its historical correlations with significant price increases following halvings, where the doubling of the ratio has coincided with rallies in the value of Bitcoin. In this way, it has demonstrated how induced scarcity has acted as a catalyst, which is captured as patterns that can be replicated in the future.
For example, in previous cycles, S2F has accurately predicted exponential post-halving trends, keeping prices within projected ranges. Similarly, in the 2024 period, the model has seen the price exceed intermediate projections, validating its usefulness in anticipating rises driven by reductions in the flow of bitcoins.
Overall, the model has been effective in illustrating the macro direction, especially in phases where scarcity dominates and prices respond to restricted supply, making it a reference cited by analysts to explain why Bitcoin has experienced aligned growth throughout its evolution.
Criticisms and limitations of the PlanB model
Despite its strengths, the Stock-to-Flow model has faced notable missteps, such as predictions that have overestimated prices in certain intermediate periods. For example, some of its projections have failed to capture declines or stagnation caused by external factors such as institutional demand, international regulations, and liquidity shocks in the market itself.
Therefore, these missteps highlight its simplicity as a weakness by not incorporating variable demand or macroeconomic influences. For example, in years where the model assumed continuous post-halving increases, actual prices have been lower than estimated in some cases, illustrating how its exclusive reliance on historical data—assuming that past patterns will repeat themselves—can fail in a volatile market influenced by government regulations, geopolitical tensions, movements of large holders, or technological changes that alter adoption.
Key limitations include its ignorance of market sentiment, which can drive or curb prices regardless of supply. Likewise, the lack of consideration for unpredictable events such as drops in demand that counteract scarcity has led to criticism of the model for being too reductionist and failing to explain the full complexity of the crypto ecosystem.
Conclusion: Should I use stock-to-flow in my market analysis?
In summary, the Stock-to-Flow model offers valuable insight into how Bitcoin's programmed scarcity could drive its long-term value, serving as a complementary tool that has demonstrated useful correlations in past predictions.
However, its limitations and historical inaccuracies make it clear that any market analysis must be accompanied by a thorough understanding of the various factors that affect the cryptocurrency market. Market sentiment, internal supply and demand dynamics, and institutional capital movement are key to determining whether there will be other price trends.
Therefore, if you want to learn more about the cryptocurrency market, its dynamics, and how to understand the psychology of the Bitcoin market, we invite you to follow Web3Labs and its community.
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¿Qué es el stock-to-flow y realmente funciona para predecir el precio de Bitcoin?
Extracto: El stock-to-flow es uno de los modelos de predicción más famosos de Bitcoin, ya que mide su escasez y el potencial de su precio a lo largo del tiempo.
El modelo Stock-to-Flow, a menudo abreviado como S2F, surge como una herramienta económica diseñada para evaluar la escasez de una criptomoneda y su potencial impacto en el valor a lo largo del tiempo, centrándose en la relación entre la cantidad total disponible de ese activo —conocida como stock— y la cantidad nueva que se genera cada año —denominada flow o flujo—.
En el ámbito de Bitcoin, este modelo ha ganado una relevancia particular porque resalta la estructura inherente de la criptomoneda como activo de resguardo de valor. Y es que, con su suministro limitado y programado, se crea una dinámica de escasez que podría impulsar su apreciación como un bien valioso si aumenta la demanda, tal y como ocurre con materias primas tradicionales.
S2F hace predicciones sobre el precio de Bitcoin a futuro. Fuente: Binance Academy.
Aunque el modelo no es infalible y se basa en observaciones históricas, su aplicación a Bitcoin lo posiciona como una lente útil para entender por qué esta criptomoneda se percibe como un "oro digital", donde la escasez no es accidental sino intencionalmente codificada en su diseño, fomentando una narrativa de preservación de valor en un mundo donde las monedas tradicionales pueden expandirse indefinidamente
¿Quién es PlanB y cómo creó Stock-to-flow?
Los orígenes del modelo Stock-to-Flow se remontan a su uso tradicional en el análisis de materias primas como el oro y la plata, donde se empleaba para cuantificar la rareza de estos metales basándose en su stock acumulado y el flujo anual de producción. Sin embargo, fue en 2019 cuando adquirió una nueva dimensión al ser aplicado específicamente a Bitcoin por un analista conocido bajo el seudónimo de PlanB.
PlanB es un inversor institucional neerlandés con más de 25 años de experiencia en el sector financiero, especializado en finanzas cuantitativas que involucran modelos matemáticos para desarrollar estrategias de inversión. Asimismo, tiene un profundo interés en temas como los sistemas monetarios y la inflación que lo llevaron a explorar alternativas como las criptomonedas.
En la plataforma X, antes conocida como Twitter, opera bajo el nombre de usuario @100trillionUSD, una referencia simbólica a un billete de 100 billones de dólares zimbabuenses que ilustra los extremos de la hiperinflación y resalta su crítica a los sistemas fiat tradicionales.
Una gorra que dice PlanB es el icono del creador de S2F. Fuente: X
Fue él quien popularizó el S2F para Bitcoin, transformando una métrica convencional en una herramienta influyente para el ecosistema de criptomonedas. Aunque, en tiempos recientes ha reducido su actividad pública, su legado persiste en cómo inversores tanto minoristas como institucionales citan su trabajo para contextualizar el rol de la escasez en el valor de los activos digitales.
¿Cómo funciona el stock-to-flow?
En su esencia, el modelo Stock-to-Flow opera mediante una fórmula sencilla pero reveladora: la relación S2F se calcula dividiendo la reserva total o stock —que representa toda la cantidad existente y circulante de un activo— por la producción anual o flow. Esto da como resultado un ratio que indica el nivel de escasez, donde valores más altos han estado históricamente correlacionados con mayores valoraciones porque implica una oferta limitada que puede resistir mejor la dilución.
Para Bitcoin, esto significa tomar los bitcoins ya minados y en circulación como stock, y la cantidad de nuevos bitcoins generados anualmente a través de la minería como flow, creando un indicador que evoluciona con el tiempo debido a la mecánica interna de la red. Por ejemplo, un ratio alto implica que hay pocas monedas nuevas entrando al mercado en comparación con las existentes, lo que potencia la percepción de rareza, puede atraer demanda sostenida y elevar los precios del activo.
El modelo se basa en datos históricos para trazar curvas que alinean estos ratios con comportamientos de precios pasados, asumiendo que patrones de escasez similares generarán respuestas similares en el futuro. En este sentido, stock-to-flow hace predicciones sobre a qué precio debería estar bitcoin en determinado momento, señalando si está sobrecomprado o sobrevendido. En términos prácticos, el modelo ha mostrado correlaciones fuertes con subidas de precios post-halving, donde la reducción del flow genera una oferta más restringida que, en teoría, responde a la demanda constante empujando valoraciones al alza.
No obstante, hay que tomar en cuenta que este modelo ignora variables externas para enfocarse puramente en la dinámica de oferta. Por ello, no se trata de una herramienta infalible, sino de un indicador sobre hasta donde pueda llegar el precio de Bitcoin si la demanda se mantiene en constante aumento.
¿El modelo ha tenido predicciones acertadas?
Entre las predicciones acertadas del modelo Stock-to-Flow se destacan sus correlaciones históricas con subidas de precios significativas tras los halvings, donde la duplicación del ratio ha coincidido con rallies en el valor de Bitcoin. De esta manera, ha demostrado cómo la escasez inducida ha actuado como catalizador, lo que se captura como patrones capaces de ser replicados a futuro.
S2F pronostica que para 2026 el precio de Bitcoin podría llegar a más de 300.000 dólares por unidad. Fuente: Bitbo.
Por instancia, en ciclos anteriores, el S2F ha predicho con precisión tendencias exponenciales post-halving, manteniendo los precios dentro de rangos proyectados. Asimismo, en el periodo de 2024, el modelo ha visto cómo el precio superó proyecciones intermedias, validando su utilidad para anticipar subidas impulsadas por reducciones en el flujo de bitcoins.
En líneas generales, el modelo ha sido efectivo para ilustrar la dirección macro, especialmente en fases donde la escasez domina y los precios responden a la oferta restringida, convirtiéndolo en una referencia citada por analistas para explicar por qué Bitcoin ha experimentado crecimientos alineados a lo largo de su evolución.
Críticas y limitaciones al modelo de PlanB
A pesar de sus fortalezas, el modelo Stock-to-Flow ha enfrentado desaciertos notables, como predicciones que han sobrestimado precios en ciertos periodos intermedios. Por ejemplo, algunas de sus proyecciones no han capturado caídas o estancamiento causados por factores externos como la demanda institucional, las regulaciones internacionales y los shocks de liquidez del propio mercado.
Por ende, estos desaciertos destacan su simplicidad como una debilidad al no incorporar la demanda variable o influencias macroeconómicas. Por ejemplo, en años donde el modelo asumía subidas continuas post-halving, los precios reales han sido inferiores a lo estimado en algunos casos, ilustrando cómo su dependencia exclusiva de datos históricos —asumiendo que patrones pasados se repetirán— puede fallar en un mercado volátil influido por regulaciones gubernamentales, tensiones geopolíticas, movimientos de grandes tenedores o cambios tecnológicos que alteran la adopción.
Limitaciones clave incluyen su ignorancia del sentimiento del mercado, que puede impulsar o frenar precios independientemente de la oferta. Asimismo, la falta de consideración por eventos impredecibles como caídas en la demanda que contrarrestan la escasez, han llevado a críticas del modelo por ser demasiado reduccionista y no explicar la complejidad total del ecosistema cripto.
Conclusión: ¿Debería usar stock-to-flow en mis análisis de mercado?
En resumen, el modelo Stock-to-Flow ofrece una perspectiva valiosa sobre cómo la escasez programada de Bitcoin podría impulsar su valor a largo plazo, sirviendo como una herramienta complementaria que ha demostrado correlaciones útiles en predicciones pasadas.
No obstante, sus limitaciones y desaciertos históricos, hacen comprender que todo análisis de mercado debe estar acompañado por el debido conocimiento de los diversos factores que afectan al mercado de criptomonedas. El sentimiento del mercado, las dinámicas de oferta y demanda internas, así como el movimiento de capital institucional son claves para determinar si habrá otras tendencias en el precio.
Por ello, si deseas conocer más sobre el mercado de criptomonedas, sus dinámicas y cómo entender la psicología del mercado de Bitcoin, te invitamos a seguir a Web3Labs y su comunidad.
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