Este texto es una versión adaptada y traducida del texto “Cryptoasset Valuations” publicado por Chris Burniske el 24 de septiembre de 2017.

A lo largo de los años, varios dinosaurios han proclamado que el Bitcoin no tiene ningún valor, que es un activo peor que los tulipanes (al menos cuando compras un tulipán, te dan una flor). Pero ahora están intentando descubrir cuán valiosos son realmente los criptoactivos. Y esto ha despertado un mayor interés en las técnicas de valuación.

En este artículo, comparto algunos intentos de valuar cripto. Presento la teoría que utilizo actualmente y por qué. También estudiaremos un caso ficticio de aplicación de este modelo.

La primera vez que intenté valuar el bitcoin fue en ARK Invest, donde empecé a trabajar como analista en el 2014. ARK fue el primer administrador de fondos en invertir en bitcoin en septiembre de 2015. Para hacerlo, tuvimos que encontrar algún fundamento para justificar los precios de aquel momento (alrededor de 200 dólares por bitcoin), o al menos cuantificar el potencial para una apreciación significativa del activo.

Aquí abajo hay un ejemplo de una valuación extraído de un paper que escribí con el Dr. Arthur B. Laffer como respaldo de la inversión de ARK en 2015. Esto servirá como un buen punto de partida. Estaba basado en una estimación del uso del bitcoin para enviar remesas.

Este gráfico transmite algunos conceptos clave: tamaño total de mercado (TAM), porcentaje de penetración del mercado, velocidad, y cantidad de monedas en circulación.

Las ideas que presentaba en aquel paper eran las siguientes (entre paréntesis notas donde mis ideas eran equivocadas):

• El tamaño de mercado para remesas en el 2014 era de 436 mil millones (usar un TAM para referirme a una adopción futura fue un error).

• La penetración potencial de ese mercado podía llegar a ser de 10%, lo que significaba que el blockchain de bitcoin tendría que transaccionar: 10% x $436 mil millones, o $43,6 mil millones, para satisfacer esta demanda (no proveer un horizonte de tiempo para la adopción hace que sea imposible deducir el porcentaje de retorno para cada año).

• El “mismo bitcoin” podía usarse múltiples veces en la transmisión de valor de las remesas — en este caso, 1,5 veces por año. Entonces, $43,6 mil millones / 1,5 = $30 mil millones en valor que tendría que almacenarse en bitcoin (hablaremos más de la velocidad más abajo; 1,5 era demasiado bajo).

• Al momento de la publicación, había 14,7 millones de monedas en circulación, así que $30 mil millones / 14,7 millones = $2.000 por bitcoin (usar el número actual de monedas en un cálculo de adopción futura fue otro error).

Este mismo esquema luego podría haberse replicado para otro mercado objetivo más allá de las remesas, con otro porcentaje de penetración y otra velocidad. En ese caso, los valores para cada mercado objetivo serían aditivos: habría múltiples fuentes de demanda para una única oferta.

Claramente, cometí muchos errores en aquel primer ejercicio de valuación. Otros analistas como Spencer Bogart y Gil Luria estaban haciendo un trabajo mucho mejor que el mío en aquel momento. Sus hallazgos eran publicados en reportes de Grayscale GBTC, que recomiendo analizar.

Pero he pensado mucho más en la valuación de criptoactivos desde aquel momento.

A la hora de valuar criptoactivos, el primer punto a tener en cuenta es que las criptorredes no son compañías. Esto significa que no tienen flujos de caja. Por lo tanto, utilizar un análisis tradicional de flujo de fondos descontados no es adecuado.

Valuar criptoactivos requiere desarrollar modelos con una estructura similar a los análisis de flujos de fondos descontados, incluyendo una proyección para cada año. Pero en lugar de ingresos, márgenes y beneficios, utilizamos la ecuación de intercambio para derivar el valor actual de utilidad (current utility value, CUV) para cada año.

Como los precios de los activos en el mercado están basados en expectativas futuras, debemos descontar el futuro valor de utilidad hasta el año actual. Así podremos derivar un precio racional para cualquier año dado.

Al interior de su protocolo nativo, un criptoactivo funciona como una moneda: cumple con las funciones de medio de cambio, reserva de valor y unidad de cuenta. Los economistas utilizan la ecuación del intercambio para entender cuál es el flujo de dinero necesario para sostener el nivel de transacciones dentro de una economía. Esta ecuación también puede utilizarse para valuar criptoactivos.

La ecuación de intercambio es: M . V = P . Q

Aplicada al cripto, la interpretación de las variables es la siguiente:

M: Base monetaria del activo.

V: Velocidad de circulación del activo.

P: Precio del recurso digital que se intercambia en el protocolo.

Q: Cantidad del recurso digital que se intercambia en el protocolo.

La clave para valuar un criptoactivo es encontrar el valor de M, donde M = P.Q / V.

M es el tamaño de la base monetaria necesaria para sostener una criptoeconomía de tamaño P.Q, a la velocidad V.

P no representa el precio del criptoactivo, sino el precio del recurso que se intercambia en la criptorred. Por ejemplo, en la red de almacenamiento de activos Filecoin, P sería el precio por gigabyte (GB) de almacenamiento, representado como $/GB.

Q representa la cantidad del recurso intercambiado en la red. En el caso de Filecoin, son los GBs de almacenamiento.

Multiplicando $/GB x GB = $.

Este valor, medido en dólares, representa el intercambio de valor en la economía de Filecoin para proveer almacenamiento en la nube (y cualquier otra utilidad que Filecoin vaya a proveer en el futuro).

En otras palabras, es el PBI de la economía de Filecoin. Esto es compatible con la teoría monetaria clásica donde P.Q representa el PBI de un país. Afortunadamente, en cripto tenemos registros transparentes e inmutables para trackear este PBI — se llaman blockchains.

El PBI de una criptorred es representado por el volumen de transacciones on-chain de su criptoactivo.

(Nota al margen: Aunque el volumen de transacciones on-chain representa bien el PBI de una criptorred, igualmente es imperfecto porque alrededor del 30% del volumen de transacciones de un criptoactivo son intercambios entre exchanges. Esto no es un intercambio de valor a cambio del recurso digital de la red, sino una forma de especulación, que no forma parte de las métricas del PBI. Por ejemplo, el volumen de transacciones financieras no se incorpora en el PBI de los estados nacionales).

V es la velocidad que muestra cuántas veces un activo cambia de manos en un período dado. Si reordenamos la ecuación M.V = P.Q, podemos calcular V = P.Q / M.

En 2016, la red de Bitcoin procesó un promedio de $160 millones en valor de transacciones estimadas en dólares por día, por un total de $58 mil millones por año (P.Q). El tamaño promedio de la base de activos de bitcoin a lo largo de 2016 fue de $8,9 mil millones (M).

Entonces: V = $58 mil millones / $8,9 mil millones = 6,5.

Una velocidad de 6,5 significa que en 2016 cada bitcoin cambió de manos 6,5 veces. La realidad es que un pequeño porcentaje de bitcoin probablemente cambió de manos muchas más veces que eso, mientras que un amplio porcentaje estuvo inmóvil en las manos de holders.

Para tener algo de perspectiva, la velocidad del M1 de Estados Unidos es 5,5, aunque ha declinado rápidamente desde la crisis financiera de 2008.

Aquí he utilizado el tamaño promedio de la base monetaria de bitcoin a lo largo del año, lo que se debe a la naturaleza inflacionaria del activo. Tener en cuenta el carácter expansivo de la base monetaria es especialmente importante para la valuación de criptoactivos más jóvenes (que podrían ser considerados como híper inflacionarios con tasas anuales de emisión que superan el 20%).

Ahora que hemos cubierto las variables de la ecuación de intercambio, y considerado la idea de un tamaño total de mercado y del porcentaje de penetración de ese mercado, hay un concepto más a tratar: la tasa de descuento.

Lo haremos a través de la utilización de un modelo real.

Antes de intentar valuar un token ficticio para el intercambio de ancho de banda, aclaro que no utilizo estos modelos para definir objetivos de precio del mismo modo en que los analistas de bolsa fijan objetivos de precio para las acciones.

Nuestro conocimiento de criptoeconomía aún no es tan avanzado, ni los mercados de cripto son lo bastante eficientes como para llegar a un pricing racional (aún).

Por el contrario, uso estos modelos para tratar de entender los drivers de un modelo criptoeconómico. Estos modelos me ayudan a plantearme las preguntas correctas, y a entender qué nivel de adopción tendría que alcanzar una criptorred para justificar ciertos niveles de precio de su activo nativo.

Estos modelos también son muy útiles para los desarrolladores, ya que los ayuda a pensar con más claridad en la política monetaria de la criptorred que van a lanzar.

El modelo que vamos a utilizar en este ejemplo busca entender la criptoeconomía de un token ficticio llamado INET, que se utiliza para proveer ancho de banda a través de un VPN.

El modelo al que vamos a referirnos en lo que sigue está en este documento de Google.

El modelo tiene cuatro secciones.

La Sección A calcula la cantidad de tokens, la Sección B cuantifica la economía del protocolo con la ecuación de intercambio, la Sección C proyecta el porcentaje de adopción del criptoactivo en su mercado objetivo, y la Sección D descuenta la utilidad futura del token hasta el presente.

Las tablas a la izquierda de A, B, y C son mis tablas de input: Calendario de Oferta de INET, Economía, y Curva de Adopción. Los inputs están muy basados en los supuestos que se utilicen. Y tus supuestos pueden ser muy diferentes de los míos. Si quieres testear cómo el modelo cambiaría con diferentes supuestos, todos los inputs en azul son particularmente subjetivos.

A la derecha de las tablas de input están las tablas de output, que muestran los resultados de los cálculos basados en mis inputs.

En el documento del modelo, puedes seguir las fórmulas para tener una mayor comprensión de la matemática subyacente.

Empecemos con la Sección A. Las Filas 2–11 sirven para determinar cuántos tokens estarán en circulación y disponibles para sostener la economía de INET. La Fila 11 es especialmente importante: Cantidad de Tokens en Circulación después de descontar Bonders & Hodlers.

La lógica básica es la siguiente: hay cierta cantidad de tokens INET emitidos durante una venta inicial, en este caso, el 75% del total de tokens que habrá en existencia, o 75 millones. Estos tokens tienen una liquidez inmediata.

Los restantes 25 millones de tokens están en manos de inversores de fase temprana, la Fundación y los fundadores, con esquemas que los van desbloqueando a lo largo de varios períodos, dependiendo de cómo se estructure la política monetaria.

Los inputs más importantes (y los más controvertidos) son el porcentaje de tokens bloqueados en manos de los bonders (usuarios que depositan tokens en un protocolo para aumentar su seguridad) y de los hodlers (inputs C12 y C13). Con el advenimiento del algoritmo de consenso de Proof-of-Stake, creo que habrá una mayor cantidad de bonding necesaria por los nodos (humanos o máquinas) que sostienen una red. Estos bonds incentivan a esos nodos a actuar honestamente o perder su depósito.

(Las soluciones de escalabilidad conocidas como layer 2 también harán que el criptoactivo quede como bond, facilitando una economía secundaria off-chain. Si los activos utilizados en esas layer 2 tendrán una velocidad o no dependerá de cuán frecuentemente haya un settlement en la cadena principal).

Además de estos bonders, también hay un porcentaje de tokens en manos de holders que esperan que su poder de compra suba, para venderlo en una fecha futura.

Conjuntamente, los bonders y holders tienen el efecto de sacar tokens de circulación. Esto significa que esos tokens tienen una velocidad de 0. Como no están en circulación, son removidos de la Sección B.

(Nota: Como la oferta no está siendo inflada por minería, los nodos en esta economía ganan dinero gracias a comisiones de transacción. Si quisieras incluir la minería, sería sencillo. Sólo tienes que agregar otra fila).

Recordemos que la valuación de un criptoactivo se trata básicamente de encontrar el valor de M en la ecuación: M = P. Q / V.

En la tabla, INET Economy and Utility Value Output, estamos resolviendo M, cuya solución aparece en la Fila 25.

Para resolver M, necesitamos P, Q, y V.

P puede verse en la Fila 19, con el costo por GB por cada usuario de la red de INET. Después de 2018, P incorpora un declive del costo anual del 16% (C20). Este declive es una parte necesaria en la mayoría de los modelos de criptoactivos dada la naturaleza deflacionaria de los recursos que intercambian.

Q puede verse en la Fila 23, aunque se necesitan varios pasos deducirlo.

• Para obtener Q, hay que empezar por comprender el tamaño de mercado total (TAM) al que puede dirigirse la criptorred. Este análisis puede hacerse buscando información en reportes de tráfico IP global producidos por Cisco.

• Para proyectar el TAM de futuros años, también necesitamos un supuesto razonable sobre el crecimiento de este mercado hacia el futuro (C23).

• Q también requiere una proyección del porcentaje de penetración que la criptorred obtendrá en su mercado objetivo. Para estimar esa adopción, utilizo una sencilla fórmula de curva en forma de S que me permite introducir algunos inputs clave, como se muestra a continuación.

Los inputs incluyen:

• Cuándo la criptorred será lanzada y comenzará la adopción (Base Year).

• El máximo que la red obtendrá de su mercado objetivo (Saturation Percentage).

• Cuándo la red alcanzará 10% de su porcentaje de saturación (Start of Fast Growth — esto puede considerarse el punto de inflexión del crecimiento).

• Cantidad de tiempo que se necesita para pasar del 10% al 90% del porcentaje de saturación (Take Over Time).

Estas variables permiten jugar con el perfil de adopción de la criptorred. Recordemos que el color azul significa un supuesto particularmente subjetivo, y todos estos inputs están en azul. También incluí un pequeño hack para que la criptorred comience con una adopción mínima desde el año 1.

Como el TAM es típicamente un número masivo, la elección del “Saturation Percentage” tiene un gran impacto en el modelo. Podría argumentarse que los ganadores en los mercados de estos recursos digitales se convertirán en estándares globales, y estos son escenarios donde “el ganador se queda con todo”. Aquí elegí 2% para ser conservador.

La elección del “Take Over Time” determinará la pendiente de la curva en forma de S. Por ejemplo, un Take Over Time de 20 años con los inputs de arriba muestra la siguiente curva en forma de S:

Mientras tanto, si el “Take Over Time” se fija en 10 años, la curva en forma de S se vuelve mucho más empinada.

Recomiendo ajustar el “Take Over Time” para que represente cuán difícil consideras que será lograr que el mainstream cambie desde sus proveedores centralizados a estas redes descentralizadas.

Ahora que tenemos P y Q, podemos multiplicarlas entre sí para ver el PBI de INET para cualquier año dado (Fila 24).

En 2018, el PBI de INET sería de aproximadamente $43,2 millones representado en volumen de transacciones on-chain. Este número parece conservador si consideramos que el bitcoin tiene 10 veces esa cantidad de volumen de transacción por día.

Para obtener la base monetaria (M) necesaria para sostener este PBI, necesitamos calcular la velocidad. La velocidad es un supuesto listado en la tabla de input (C26), y el supuesto más importante en todo el modelo. Para INET, elegí una velocidad de 20, que es aproximadamente 3 veces la velocidad del bitcoin de 6,5 en 2016.

La velocidad de 6,5 del bitcoin surgía de agregar los hodlers (que nunca se desprenden de sus activos) con usuarios que usan bitcoin como medio de intercambio. En este caso, la velocidad de 20 se refiere sólo a la velocidad de los tokens en circulación (es decir, la velocidad del token como medio de intercambio), porque ya removí a los hodlers del modelo (más abajo vamos a reintroducirlos).

Decidí fijar la velocidad en 20 sobre la base de investigaciones que hice con Coinbase sobre cómo sus usuarios interactúan con el bitcoin (ver abajo)

En 2016, el 54% de los usuarios de Coinbase utilizaron al Bitcoin “estrictamente como inversión”, lo que significa que eran holders con una velocidad de 0. El 46% restante lo utilizaba como un “medio de intercambio”, lo que resulta en cierta velocidad que tenemos que inferir.

Como sabemos que el valor de la velocidad híbrida (incluyendo holders y no holders) del bitcoin en 2016 era de 6,5, podemos resolver cada parte de la ecuación con una fórmula de promedios ponderados.

Velocidad Híbrida = (% de Tokens para Uso 1) . (V1) + (% de Tokens para Uso 2) . (V2)

El Uso 1 is “Estrictamente como Inversión” con una velocidad de 0.

El Uso 2 es “Como Medio de Intercambio” con una velocidad de V2.

Entonces, tenemos:

6,5 = (0,54) x (0) + (0,46) x (V2)

V2 = 6,5 / 0,46 = 14

Como input, en INET usé una velocidad de 20, que es aproximadamente un 40% más alta que el promedio de velocidad de intercambio del bitcoin. Hice esto porque creo que los criptocommodities (como los tokens de ancho de banda) tendrán una velocidad de circulación mayor a la de los criptoactivos que se utilizan como moneda.

Ahora podemos dividir P.Q por V para obtener M.

Recordemos que P.Q en 2018 es $43,2 millones. Con una velocidad de 20, esto significa que sólo $2,2 millones son necesarios para que la base monetaria sostenga a la economía de INET.

Ahora sólo nos falta un paso para encontrar el valor de utilidad por token: dividir la base monetaria requerida para sostener la economía por la cantidad de tokens en circulación. En la Fila 11 tenemos 15,8 millones de tokens en flotación en 2018, entonces $2,2 millones / 15,8 millones = $0,14 es el actual valor de utilidad por token de INET.

En el cálculo de la utilidad actual, no incluye los tokens que están bonded o siendo holdeados porque no están en circulación, y por lo tanto no están disponibles para la criptoeconomía. No se están moviendo de un lugar a otro como medio de intercambio para el recurso digital, y por eso no forman parte de mi cálculo de M.V = P.Q.

Ya falta poco. Pero aún no terminamos.

Debemos considerar que el valor actual de utilidad no se corresponde exactamente con el precio de mercado de un criptoactivo. Este precio se basa en predicciones sobre el tamaño futuro de una criptoeconomía, y el valor de utilidad que cada token en circulación necesitará para sostener esa economía en el futuro.

Este pricing es realizado en pools de liquidez off-chain que llamamos “exchanges” y está en manos de especuladores. Y esto nos lleva a la Sección D de mi modelo: descontar el valor de utilidad futura hasta el presente.

El pricing de activos se basa en expectativas futuras. Para deducir un valor presente de las expectativas futuras, es necesario estimar una tasa de descuento.

Si no estás seguro de qué significa la tasa de descuento en el contexto de una valuación, empieza por aquí.

Típicamente, la tasa de descuento se utiliza para determinar cuánto vale hoy un futuro flujo de caja. Pero, como ya explicamos, los criptoactivos no tienen flujos de caja.

En su lugar, vamos a descontar un único valor futuro de utilidad hasta el presente, usando una tasa de descuento que sea capaz de representar adecuadamente el riesgo de una criptorred en etapa temprana. Ya que sólo utilizamos un criptoactivo una sola vez (y luego este pasa a manos de otra persona), esta metodología de descuento no es acumulativa a lo largo de los años del mismo modo que un flujo de caja descontado.

Para estos modelos, primero elijo mi período de holding (típicamente 10 años), que en este caso trae el valor de utilidad futura de INET desde 2028, que es $7,45 (P26). Esto significa que en 2028 cada token de INET en circulación tendrá que tener un valor de $7,45 para sostener la economía del ancho de banda de INET en ese momento del tiempo.

Luego elijo una tasa de descuento, típicamente en el orden de 30 a 50%, que es entre 3 y 5 veces la tasa de descuento usada por acciones de alto riesgo que tienen un elevado WACC. Tomando el valor de $7,45 y haciendo un descuento hacia atrás de 10 años a la tasa de 40%, esto da un valor de mercado racional de $0,26. El cálculo es $7,45 / (1,4¹⁰).

Con 78,9 millones de tokens en circulación, esto significa que INET debería tener un valor de red de $20,5 millones (ya que el valor de mercado se basa en el número total de tokens emitidos y no sólo aquellos que están en circulación).

Todos los activos se pricean en el margen, y son los especuladores lo que pricean el activo basados en expectativas futuras. Este pricing no se limita a los tokens en circulación, sino que también se transfiere a la red en su conjunto.

Pero ten cuidado de no confundir este pricing con P, el precio del activo digital que se ofrece en M.V = P.Q. Al igual que en el modelo de gas de Ethereum, hay maneras de disociar cómo un mercado pricea un activo del costo de usar el recurso de la red.

Basándonos en estos supuestos, si quisiéramos obtener un retorno del 40% por los próximos 10 años (que sería multiplicar por 30 nuestro dinero), entonces no querríamos comprar este activo a un precio mayor que $0,26. En las finanzas tradicionales, diríamos que cualquier precio por encima de $0,26 está sobrevalorado. Y cualquier precio por debajo de $0,26 está infravalorado.

La tasa de descuento es típicamente considerada como la tasa de retorno esperada, que nos muestra lo que esperaríamos ganar en compensación por mantener este activo riesgoso en nuestro portafolios a lo largo del tiempo.

Si reducimos nuestra tasa de retorno esperada (porque consideramos que el activo es menos riesgoso y por lo tanto estamos conformes con recibir una tasa de retorno menor), entonces podríamos aceptar comprar el activo a un precio ligeramente superior. Por ejemplo, si usamos una tasa de descuento del 30%, obtenemos un precio de mercado racional de $0,54.

Eventualmente, en un punto de equilibrio futuro en el que la criptorred haya saturado por completo su potencial y que no haya más perspectivas de crecimiento, el precio del activo debería converger a su valor actual de utilidad en ese año. En otras palabras, el valor de utilidad actual podría pensarse como el de un piso de precio natural generado por la demanda de la economía de la criptorred.

El problema es que, a medida que nos acercamos al equilibrio, habrá cada vez menos tenedores del activo (ya que hay mucho menos potencial de apreciación futura). Entonces, la cantidad de tokens en circulación subirá.

En el modelo, incluí un campo llamado “*Decrease in percent of INET that is hodl’d each year” *(C14) para representar este fenómeno. Uno de mis miedos es que, a medida que estos criptoactivos se acerquen a la saturación de sus mercados objetivo, la reducción en la cantidad de holders lleve a un círculo vicioso en su precio. Afortunadamente, las cosas rara vez llegan a un punto de equilibrio, dada la capacidad humana para la imaginación y el crecimiento.

Por último, las líneas 46 y 47 muestran el porcentaje del precio de un criptoactivo que se compone del valor de utilidad actual vs. las expectativas futuras de utilidad.

Como he descontado desde un valor futuro de utilidad hasta el presente, hay cierto porcentaje de ese precio que es sostenido por la realidad actual ($0,14), mientras que el restante es sostenido por expectativas futuras ($0,12).

Aunque algunos advierten peyorativamente que un alto porcentaje del precio de estos activos está basado en expectativas futuras (lo que podría verse como valor especulativo) esto no es tan diferente de cómo las acciones tradean por encima de su valor de libros debido al mismo tipo de expectativas.

En el caso de INET, el valor de mercado del activo está respaldado en un 53% por valor de utilidad actual, lo que es significativamente mejor que la mayoría de los criptoactivos en el mercado.

Aún estamos en los primeros días de la valuación de criptoactivos. Seguro que este modelo tiene errores, y que otros también desarrollen otros modelos de valuación.

Tenemos entre manos un nuevo tipo de activo. Es una fantástica oportunidad para desarrollar la teoría que utilizaremos para pricear el cripto en las próximas décadas. Algunos ganan Premios Nobel por esta clase de cosas.

Este texto es una versión adaptada y traducida del texto “Cryptoasset Valuations” publicado por Chris Burniske el 24 de septiembre de 2017.

A lo largo de los años, varios dinosaurios han proclamado que el Bitcoin no tiene ningún valor, que es un activo peor que los tulipanes (al menos cuando compras un tulipán, te dan una flor). Pero ahora están intentando descubrir cuán valiosos son realmente los criptoactivos. Y esto ha despertado un mayor interés en las técnicas de valuación.

En este artículo, comparto algunos intentos de valuar cripto. Presento la teoría que utilizo actualmente y por qué. También estudiaremos un caso ficticio de aplicación de este modelo.

La primera vez que intenté valuar el bitcoin fue en ARK Invest, donde empecé a trabajar como analista en el 2014. ARK fue el primer administrador de fondos en invertir en bitcoin en septiembre de 2015. Para hacerlo, tuvimos que encontrar algún fundamento para justificar los precios de aquel momento (alrededor de 200 dólares por bitcoin), o al menos cuantificar el potencial para una apreciación significativa del activo.

Aquí abajo hay un ejemplo de una valuación extraído de un paper que escribí con el Dr. Arthur B. Laffer como respaldo de la inversión de ARK en 2015. Esto servirá como un buen punto de partida. Estaba basado en una estimación del uso del bitcoin para enviar remesas.

Este gráfico transmite algunos conceptos clave: tamaño total de mercado (TAM), porcentaje de penetración del mercado, velocidad, y cantidad de monedas en circulación.

Las ideas que presentaba en aquel paper eran las siguientes (entre paréntesis notas donde mis ideas eran equivocadas):

• El tamaño de mercado para remesas en el 2014 era de 436 mil millones (usar un TAM para referirme a una adopción futura fue un error).

• La penetración potencial de ese mercado podía llegar a ser de 10%, lo que significaba que el blockchain de bitcoin tendría que transaccionar: 10% x $436 mil millones, o $43,6 mil millones, para satisfacer esta demanda (no proveer un horizonte de tiempo para la adopción hace que sea imposible deducir el porcentaje de retorno para cada año).

• El “mismo bitcoin” podía usarse múltiples veces en la transmisión de valor de las remesas — en este caso, 1,5 veces por año. Entonces, $43,6 mil millones / 1,5 = $30 mil millones en valor que tendría que almacenarse en bitcoin (hablaremos más de la velocidad más abajo; 1,5 era demasiado bajo).

• Al momento de la publicación, había 14,7 millones de monedas en circulación, así que $30 mil millones / 14,7 millones = $2.000 por bitcoin (usar el número actual de monedas en un cálculo de adopción futura fue otro error).

Este mismo esquema luego podría haberse replicado para otro mercado objetivo más allá de las remesas, con otro porcentaje de penetración y otra velocidad. En ese caso, los valores para cada mercado objetivo serían aditivos: habría múltiples fuentes de demanda para una única oferta.

Claramente, cometí muchos errores en aquel primer ejercicio de valuación. Otros analistas como Spencer Bogart y Gil Luria estaban haciendo un trabajo mucho mejor que el mío en aquel momento. Sus hallazgos eran publicados en reportes de Grayscale GBTC, que recomiendo analizar.

Pero he pensado mucho más en la valuación de criptoactivos desde aquel momento.

A la hora de valuar criptoactivos, el primer punto a tener en cuenta es que las criptorredes no son compañías. Esto significa que no tienen flujos de caja. Por lo tanto, utilizar un análisis tradicional de flujo de fondos descontados no es adecuado.

Valuar criptoactivos requiere desarrollar modelos con una estructura similar a los análisis de flujos de fondos descontados, incluyendo una proyección para cada año. Pero en lugar de ingresos, márgenes y beneficios, utilizamos la ecuación de intercambio para derivar el valor actual de utilidad (current utility value, CUV) para cada año.

Como los precios de los activos en el mercado están basados en expectativas futuras, debemos descontar el futuro valor de utilidad hasta el año actual. Así podremos derivar un precio racional para cualquier año dado.

Al interior de su protocolo nativo, un criptoactivo funciona como una moneda: cumple con las funciones de medio de cambio, reserva de valor y unidad de cuenta. Los economistas utilizan la ecuación del intercambio para entender cuál es el flujo de dinero necesario para sostener el nivel de transacciones dentro de una economía. Esta ecuación también puede utilizarse para valuar criptoactivos.

La ecuación de intercambio es: M . V = P . Q

Aplicada al cripto, la interpretación de las variables es la siguiente:

M: Base monetaria del activo.

V: Velocidad de circulación del activo.

P: Precio del recurso digital que se intercambia en el protocolo.

Q: Cantidad del recurso digital que se intercambia en el protocolo.

La clave para valuar un criptoactivo es encontrar el valor de M, donde M = P.Q / V.

M es el tamaño de la base monetaria necesaria para sostener una criptoeconomía de tamaño P.Q, a la velocidad V.

P no representa el precio del criptoactivo, sino el precio del recurso que se intercambia en la criptorred. Por ejemplo, en la red de almacenamiento de activos Filecoin, P sería el precio por gigabyte (GB) de almacenamiento, representado como $/GB.

Q representa la cantidad del recurso intercambiado en la red. En el caso de Filecoin, son los GBs de almacenamiento.

Multiplicando $/GB x GB = $.

Este valor, medido en dólares, representa el intercambio de valor en la economía de Filecoin para proveer almacenamiento en la nube (y cualquier otra utilidad que Filecoin vaya a proveer en el futuro).

En otras palabras, es el PBI de la economía de Filecoin. Esto es compatible con la teoría monetaria clásica donde P.Q representa el PBI de un país. Afortunadamente, en cripto tenemos registros transparentes e inmutables para trackear este PBI — se llaman blockchains.

El PBI de una criptorred es representado por el volumen de transacciones on-chain de su criptoactivo.

(Nota al margen: Aunque el volumen de transacciones on-chain representa bien el PBI de una criptorred, igualmente es imperfecto porque alrededor del 30% del volumen de transacciones de un criptoactivo son intercambios entre exchanges. Esto no es un intercambio de valor a cambio del recurso digital de la red, sino una forma de especulación, que no forma parte de las métricas del PBI. Por ejemplo, el volumen de transacciones financieras no se incorpora en el PBI de los estados nacionales).

V es la velocidad que muestra cuántas veces un activo cambia de manos en un período dado. Si reordenamos la ecuación M.V = P.Q, podemos calcular V = P.Q / M.

En 2016, la red de Bitcoin procesó un promedio de $160 millones en valor de transacciones estimadas en dólares por día, por un total de $58 mil millones por año (P.Q). El tamaño promedio de la base de activos de bitcoin a lo largo de 2016 fue de $8,9 mil millones (M).

Entonces: V = $58 mil millones / $8,9 mil millones = 6,5.

Una velocidad de 6,5 significa que en 2016 cada bitcoin cambió de manos 6,5 veces. La realidad es que un pequeño porcentaje de bitcoin probablemente cambió de manos muchas más veces que eso, mientras que un amplio porcentaje estuvo inmóvil en las manos de holders.

Para tener algo de perspectiva, la velocidad del M1 de Estados Unidos es 5,5, aunque ha declinado rápidamente desde la crisis financiera de 2008.

Aquí he utilizado el tamaño promedio de la base monetaria de bitcoin a lo largo del año, lo que se debe a la naturaleza inflacionaria del activo. Tener en cuenta el carácter expansivo de la base monetaria es especialmente importante para la valuación de criptoactivos más jóvenes (que podrían ser considerados como híper inflacionarios con tasas anuales de emisión que superan el 20%).

Ahora que hemos cubierto las variables de la ecuación de intercambio, y considerado la idea de un tamaño total de mercado y del porcentaje de penetración de ese mercado, hay un concepto más a tratar: la tasa de descuento.

Lo haremos a través de la utilización de un modelo real.

Antes de intentar valuar un token ficticio para el intercambio de ancho de banda, aclaro que no utilizo estos modelos para definir objetivos de precio del mismo modo en que los analistas de bolsa fijan objetivos de precio para las acciones.

Nuestro conocimiento de criptoeconomía aún no es tan avanzado, ni los mercados de cripto son lo bastante eficientes como para llegar a un pricing racional (aún).

Por el contrario, uso estos modelos para tratar de entender los drivers de un modelo criptoeconómico. Estos modelos me ayudan a plantearme las preguntas correctas, y a entender qué nivel de adopción tendría que alcanzar una criptorred para justificar ciertos niveles de precio de su activo nativo.

Estos modelos también son muy útiles para los desarrolladores, ya que los ayuda a pensar con más claridad en la política monetaria de la criptorred que van a lanzar.

El modelo que vamos a utilizar en este ejemplo busca entender la criptoeconomía de un token ficticio llamado INET, que se utiliza para proveer ancho de banda a través de un VPN.

El modelo al que vamos a referirnos en lo que sigue está en este documento de Google.

El modelo tiene cuatro secciones.

La Sección A calcula la cantidad de tokens, la Sección B cuantifica la economía del protocolo con la ecuación de intercambio, la Sección C proyecta el porcentaje de adopción del criptoactivo en su mercado objetivo, y la Sección D descuenta la utilidad futura del token hasta el presente.

Las tablas a la izquierda de A, B, y C son mis tablas de input: Calendario de Oferta de INET, Economía, y Curva de Adopción. Los inputs están muy basados en los supuestos que se utilicen. Y tus supuestos pueden ser muy diferentes de los míos. Si quieres testear cómo el modelo cambiaría con diferentes supuestos, todos los inputs en azul son particularmente subjetivos.

A la derecha de las tablas de input están las tablas de output, que muestran los resultados de los cálculos basados en mis inputs.

En el documento del modelo, puedes seguir las fórmulas para tener una mayor comprensión de la matemática subyacente.

Empecemos con la Sección A. Las Filas 2–11 sirven para determinar cuántos tokens estarán en circulación y disponibles para sostener la economía de INET. La Fila 11 es especialmente importante: Cantidad de Tokens en Circulación después de descontar Bonders & Hodlers.

La lógica básica es la siguiente: hay cierta cantidad de tokens INET emitidos durante una venta inicial, en este caso, el 75% del total de tokens que habrá en existencia, o 75 millones. Estos tokens tienen una liquidez inmediata.

Los restantes 25 millones de tokens están en manos de inversores de fase temprana, la Fundación y los fundadores, con esquemas que los van desbloqueando a lo largo de varios períodos, dependiendo de cómo se estructure la política monetaria.

Los inputs más importantes (y los más controvertidos) son el porcentaje de tokens bloqueados en manos de los bonders (usuarios que depositan tokens en un protocolo para aumentar su seguridad) y de los hodlers (inputs C12 y C13). Con el advenimiento del algoritmo de consenso de Proof-of-Stake, creo que habrá una mayor cantidad de bonding necesaria por los nodos (humanos o máquinas) que sostienen una red. Estos bonds incentivan a esos nodos a actuar honestamente o perder su depósito.

(Las soluciones de escalabilidad conocidas como layer 2 también harán que el criptoactivo quede como bond, facilitando una economía secundaria off-chain. Si los activos utilizados en esas layer 2 tendrán una velocidad o no dependerá de cuán frecuentemente haya un settlement en la cadena principal).

Además de estos bonders, también hay un porcentaje de tokens en manos de holders que esperan que su poder de compra suba, para venderlo en una fecha futura.

Conjuntamente, los bonders y holders tienen el efecto de sacar tokens de circulación. Esto significa que esos tokens tienen una velocidad de 0. Como no están en circulación, son removidos de la Sección B.

(Nota: Como la oferta no está siendo inflada por minería, los nodos en esta economía ganan dinero gracias a comisiones de transacción. Si quisieras incluir la minería, sería sencillo. Sólo tienes que agregar otra fila).

Recordemos que la valuación de un criptoactivo se trata básicamente de encontrar el valor de M en la ecuación: M = P. Q / V.

En la tabla, INET Economy and Utility Value Output, estamos resolviendo M, cuya solución aparece en la Fila 25.

Para resolver M, necesitamos P, Q, y V.

P puede verse en la Fila 19, con el costo por GB por cada usuario de la red de INET. Después de 2018, P incorpora un declive del costo anual del 16% (C20). Este declive es una parte necesaria en la mayoría de los modelos de criptoactivos dada la naturaleza deflacionaria de los recursos que intercambian.

Q puede verse en la Fila 23, aunque se necesitan varios pasos deducirlo.

• Para obtener Q, hay que empezar por comprender el tamaño de mercado total (TAM) al que puede dirigirse la criptorred. Este análisis puede hacerse buscando información en reportes de tráfico IP global producidos por Cisco.

• Para proyectar el TAM de futuros años, también necesitamos un supuesto razonable sobre el crecimiento de este mercado hacia el futuro (C23).

• Q también requiere una proyección del porcentaje de penetración que la criptorred obtendrá en su mercado objetivo. Para estimar esa adopción, utilizo una sencilla fórmula de curva en forma de S que me permite introducir algunos inputs clave, como se muestra a continuación.

Los inputs incluyen:

• Cuándo la criptorred será lanzada y comenzará la adopción (Base Year).

• El máximo que la red obtendrá de su mercado objetivo (Saturation Percentage).

• Cuándo la red alcanzará 10% de su porcentaje de saturación (Start of Fast Growth — esto puede considerarse el punto de inflexión del crecimiento).

• Cantidad de tiempo que se necesita para pasar del 10% al 90% del porcentaje de saturación (Take Over Time).

Estas variables permiten jugar con el perfil de adopción de la criptorred. Recordemos que el color azul significa un supuesto particularmente subjetivo, y todos estos inputs están en azul. También incluí un pequeño hack para que la criptorred comience con una adopción mínima desde el año 1.

Como el TAM es típicamente un número masivo, la elección del “Saturation Percentage” tiene un gran impacto en el modelo. Podría argumentarse que los ganadores en los mercados de estos recursos digitales se convertirán en estándares globales, y estos son escenarios donde “el ganador se queda con todo”. Aquí elegí 2% para ser conservador.

La elección del “Take Over Time” determinará la pendiente de la curva en forma de S. Por ejemplo, un Take Over Time de 20 años con los inputs de arriba muestra la siguiente curva en forma de S:

Mientras tanto, si el “Take Over Time” se fija en 10 años, la curva en forma de S se vuelve mucho más empinada.

Recomiendo ajustar el “Take Over Time” para que represente cuán difícil consideras que será lograr que el mainstream cambie desde sus proveedores centralizados a estas redes descentralizadas.

Ahora que tenemos P y Q, podemos multiplicarlas entre sí para ver el PBI de INET para cualquier año dado (Fila 24).

En 2018, el PBI de INET sería de aproximadamente $43,2 millones representado en volumen de transacciones on-chain. Este número parece conservador si consideramos que el bitcoin tiene 10 veces esa cantidad de volumen de transacción por día.

Para obtener la base monetaria (M) necesaria para sostener este PBI, necesitamos calcular la velocidad. La velocidad es un supuesto listado en la tabla de input (C26), y el supuesto más importante en todo el modelo. Para INET, elegí una velocidad de 20, que es aproximadamente 3 veces la velocidad del bitcoin de 6,5 en 2016.

La velocidad de 6,5 del bitcoin surgía de agregar los hodlers (que nunca se desprenden de sus activos) con usuarios que usan bitcoin como medio de intercambio. En este caso, la velocidad de 20 se refiere sólo a la velocidad de los tokens en circulación (es decir, la velocidad del token como medio de intercambio), porque ya removí a los hodlers del modelo (más abajo vamos a reintroducirlos).

Decidí fijar la velocidad en 20 sobre la base de investigaciones que hice con Coinbase sobre cómo sus usuarios interactúan con el bitcoin (ver abajo)

En 2016, el 54% de los usuarios de Coinbase utilizaron al Bitcoin “estrictamente como inversión”, lo que significa que eran holders con una velocidad de 0. El 46% restante lo utilizaba como un “medio de intercambio”, lo que resulta en cierta velocidad que tenemos que inferir.

Como sabemos que el valor de la velocidad híbrida (incluyendo holders y no holders) del bitcoin en 2016 era de 6,5, podemos resolver cada parte de la ecuación con una fórmula de promedios ponderados.

Velocidad Híbrida = (% de Tokens para Uso 1) . (V1) + (% de Tokens para Uso 2) . (V2)

El Uso 1 is “Estrictamente como Inversión” con una velocidad de 0.

El Uso 2 es “Como Medio de Intercambio” con una velocidad de V2.

Entonces, tenemos:

6,5 = (0,54) x (0) + (0,46) x (V2)

V2 = 6,5 / 0,46 = 14

Como input, en INET usé una velocidad de 20, que es aproximadamente un 40% más alta que el promedio de velocidad de intercambio del bitcoin. Hice esto porque creo que los criptocommodities (como los tokens de ancho de banda) tendrán una velocidad de circulación mayor a la de los criptoactivos que se utilizan como moneda.

Ahora podemos dividir P.Q por V para obtener M.

Recordemos que P.Q en 2018 es $43,2 millones. Con una velocidad de 20, esto significa que sólo $2,2 millones son necesarios para que la base monetaria sostenga a la economía de INET.

Ahora sólo nos falta un paso para encontrar el valor de utilidad por token: dividir la base monetaria requerida para sostener la economía por la cantidad de tokens en circulación. En la Fila 11 tenemos 15,8 millones de tokens en flotación en 2018, entonces $2,2 millones / 15,8 millones = $0,14 es el actual valor de utilidad por token de INET.

En el cálculo de la utilidad actual, no incluye los tokens que están bonded o siendo holdeados porque no están en circulación, y por lo tanto no están disponibles para la criptoeconomía. No se están moviendo de un lugar a otro como medio de intercambio para el recurso digital, y por eso no forman parte de mi cálculo de M.V = P.Q.

Ya falta poco. Pero aún no terminamos.

Debemos considerar que el valor actual de utilidad no se corresponde exactamente con el precio de mercado de un criptoactivo. Este precio se basa en predicciones sobre el tamaño futuro de una criptoeconomía, y el valor de utilidad que cada token en circulación necesitará para sostener esa economía en el futuro.

Este pricing es realizado en pools de liquidez off-chain que llamamos “exchanges” y está en manos de especuladores. Y esto nos lleva a la Sección D de mi modelo: descontar el valor de utilidad futura hasta el presente.

El pricing de activos se basa en expectativas futuras. Para deducir un valor presente de las expectativas futuras, es necesario estimar una tasa de descuento.

Si no estás seguro de qué significa la tasa de descuento en el contexto de una valuación, empieza por aquí.

Típicamente, la tasa de descuento se utiliza para determinar cuánto vale hoy un futuro flujo de caja. Pero, como ya explicamos, los criptoactivos no tienen flujos de caja.

En su lugar, vamos a descontar un único valor futuro de utilidad hasta el presente, usando una tasa de descuento que sea capaz de representar adecuadamente el riesgo de una criptorred en etapa temprana. Ya que sólo utilizamos un criptoactivo una sola vez (y luego este pasa a manos de otra persona), esta metodología de descuento no es acumulativa a lo largo de los años del mismo modo que un flujo de caja descontado.

Para estos modelos, primero elijo mi período de holding (típicamente 10 años), que en este caso trae el valor de utilidad futura de INET desde 2028, que es $7,45 (P26). Esto significa que en 2028 cada token de INET en circulación tendrá que tener un valor de $7,45 para sostener la economía del ancho de banda de INET en ese momento del tiempo.

Luego elijo una tasa de descuento, típicamente en el orden de 30 a 50%, que es entre 3 y 5 veces la tasa de descuento usada por acciones de alto riesgo que tienen un elevado WACC. Tomando el valor de $7,45 y haciendo un descuento hacia atrás de 10 años a la tasa de 40%, esto da un valor de mercado racional de $0,26. El cálculo es $7,45 / (1,4¹⁰).

Con 78,9 millones de tokens en circulación, esto significa que INET debería tener un valor de red de $20,5 millones (ya que el valor de mercado se basa en el número total de tokens emitidos y no sólo aquellos que están en circulación).

Todos los activos se pricean en el margen, y son los especuladores lo que pricean el activo basados en expectativas futuras. Este pricing no se limita a los tokens en circulación, sino que también se transfiere a la red en su conjunto.

Pero ten cuidado de no confundir este pricing con P, el precio del activo digital que se ofrece en M.V = P.Q. Al igual que en el modelo de gas de Ethereum, hay maneras de disociar cómo un mercado pricea un activo del costo de usar el recurso de la red.

Basándonos en estos supuestos, si quisiéramos obtener un retorno del 40% por los próximos 10 años (que sería multiplicar por 30 nuestro dinero), entonces no querríamos comprar este activo a un precio mayor que $0,26. En las finanzas tradicionales, diríamos que cualquier precio por encima de $0,26 está sobrevalorado. Y cualquier precio por debajo de $0,26 está infravalorado.

La tasa de descuento es típicamente considerada como la tasa de retorno esperada, que nos muestra lo que esperaríamos ganar en compensación por mantener este activo riesgoso en nuestro portafolios a lo largo del tiempo.

Si reducimos nuestra tasa de retorno esperada (porque consideramos que el activo es menos riesgoso y por lo tanto estamos conformes con recibir una tasa de retorno menor), entonces podríamos aceptar comprar el activo a un precio ligeramente superior. Por ejemplo, si usamos una tasa de descuento del 30%, obtenemos un precio de mercado racional de $0,54.

Eventualmente, en un punto de equilibrio futuro en el que la criptorred haya saturado por completo su potencial y que no haya más perspectivas de crecimiento, el precio del activo debería converger a su valor actual de utilidad en ese año. En otras palabras, el valor de utilidad actual podría pensarse como el de un piso de precio natural generado por la demanda de la economía de la criptorred.

El problema es que, a medida que nos acercamos al equilibrio, habrá cada vez menos tenedores del activo (ya que hay mucho menos potencial de apreciación futura). Entonces, la cantidad de tokens en circulación subirá.

En el modelo, incluí un campo llamado “*Decrease in percent of INET that is hodl’d each year” *(C14) para representar este fenómeno. Uno de mis miedos es que, a medida que estos criptoactivos se acerquen a la saturación de sus mercados objetivo, la reducción en la cantidad de holders lleve a un círculo vicioso en su precio. Afortunadamente, las cosas rara vez llegan a un punto de equilibrio, dada la capacidad humana para la imaginación y el crecimiento.

Por último, las líneas 46 y 47 muestran el porcentaje del precio de un criptoactivo que se compone del valor de utilidad actual vs. las expectativas futuras de utilidad.

Como he descontado desde un valor futuro de utilidad hasta el presente, hay cierto porcentaje de ese precio que es sostenido por la realidad actual ($0,14), mientras que el restante es sostenido por expectativas futuras ($0,12).

Aunque algunos advierten peyorativamente que un alto porcentaje del precio de estos activos está basado en expectativas futuras (lo que podría verse como valor especulativo) esto no es tan diferente de cómo las acciones tradean por encima de su valor de libros debido al mismo tipo de expectativas.

En el caso de INET, el valor de mercado del activo está respaldado en un 53% por valor de utilidad actual, lo que es significativamente mejor que la mayoría de los criptoactivos en el mercado.

Aún estamos en los primeros días de la valuación de criptoactivos. Seguro que este modelo tiene errores, y que otros también desarrollen otros modelos de valuación.

Tenemos entre manos un nuevo tipo de activo. Es una fantástica oportunidad para desarrollar la teoría que utilizaremos para pricear el cripto en las próximas décadas. Algunos ganan Premios Nobel por esta clase de cosas.