Em termos simples, o modelo Stock to Flow (SF ou S2F) é uma maneira de medir a abundância de um recurso específico. A relação Stock to Flow é a quantidade desse recurso mantida em reservas dividida pela quantidade produzida anualmente.
Esse modelo é geralmente aplicado a recursos naturais. Vamos tomar como exemplo o ouro. Embora as estimativas possam variar, o World Gold Council estima que cerca de 190.000 toneladas de ouro tenham sido extraídas até hoje. Essa quantidade (ou seja, a oferta total) é o que podemos chamar de estoque. Enquanto isso, são extraídas aproximadamente 2.500-3.200 toneladas de ouro por ano. Essa quantidade é o que podemos chamar de fluxo.
Podemos calcular a relação Stock to Flow usando essas duas métricas. Mas o que isso realmente significa? Essencialmente, mostra quanto suprimento entra no mercado a cada ano em relação ao suprimento total. Quanto maior a relação Stock to Flow, menos novo suprimento entra no mercado em relação ao suprimento total. Assim, um recurso com uma relação Stock to Flow maior deve, teoricamente, reter seu valor ao longo do tempo.
Por outro lado, bens consumíveis e commodities industriais geralmente possuem uma relação Stock to Flow baixa. Por que isso acontece? Como seu valor geralmente decorre de serem destruídos ou consumidos, os estoques geralmente estão lá apenas para cobrir a demanda. Esses recursos não têm necessariamente um alto valor como posses, então tendem a funcionar mal como ativos de investimento. Em alguns casos excepcionais, o preço pode até subir rapidamente se houver antecipação de escassez no futuro, mas, caso contrário, a produção acompanha a demanda.
É importante observar que a escassez por si só não necessariamente significa que um recurso deva ser valioso. O ouro, por exemplo, não é tão raro assim – afinal, existem 190.000 toneladas disponíveis! A relação Stock to Flow sugere que ele é valioso porque a produção anual em comparação com o estoque existente é relativamente pequena e constante.
Qual é a relação Stock to Flow do ouro?
Historicamente, o ouro teve a maior relação Stock to Flow entre os metais preciosos. Mas quanto exatamente é essa relação? Voltando ao nosso exemplo anterior – vamos dividir o estoque total de 190.000 toneladas por 3.200, e obtemos uma relação Stock to Flow de aproximadamente 59. Isso nos diz que, na taxa de produção atual, levaria cerca de 59 anos para extrair 190.000 toneladas de ouro.
Vale a pena ter em mente, no entanto, que as estimativas de quanto ouro novo será extraído a cada ano são apenas isso – estimativas. Se aumentarmos a produção anual (o fluxo) para 3.500, a relação Stock to Flow diminui para cerca de 54.
Já que estamos falando disso, por que não calcular o valor total de todo o ouro já extraído? Isso, de certa forma, pode ser comparado à capitalização de mercado das criptomoedas. Se pegarmos um preço de cerca de $1500 por onça troy de ouro, o valor total de todo o ouro seria de cerca de $9 trilhões. Isso parece muito, mas na verdade, se você juntasse tudo em um cubo, poderia caber esse cubo em um único estádio de futebol!
Comparativamente, o maior valor total da rede Bitcoin foi de cerca de $300 bilhões no final de 2017 e está em torno de $120 bilhões no momento em que este artigo foi escrito.
Stock to Flow e Bitcoin
Se você entende como funciona o Bitcoin, não será difícil entender por que aplicar o modelo Stock to Flow a ele pode fazer sentido. O modelo trata essencialmente bitcoins como commodities escassas, como ouro ou prata.
Ouro e prata são frequentemente chamados de recursos de reserva de valor. Eles, teoricamente, devem manter seu valor a longo prazo devido à sua escassez relativa e fluxo baixo. Além disso, é muito difícil aumentar significativamente seu suprimento em um curto período de tempo.
De acordo com os defensores do modelo Stock to Flow, o Bitcoin é um recurso semelhante. Ele é escasso, relativamente caro de produzir e seu suprimento máximo é limitado a 21 milhões de moedas. Além disso, a emissão de suprimento do Bitcoin é definida no nível do protocolo, o que torna o fluxo completamente previsível.
Você também pode ter ouvido falar sobre as halvings do Bitcoin, onde a quantidade de novo suprimento que entra no sistema é reduzida pela metade a cada 210.000 blocos (aproximadamente quatro anos).
De acordo com os defensores deste modelo, essas características combinadas criam um recurso digital escasso com características extremamente convincentes para reter valor a longo prazo. Além disso, eles assumem que existe uma relação estatisticamente significativa entre Stock to Flow e valor de mercado. De acordo com as projeções do modelo, o preço do Bitcoin deve aumentar significativamente ao longo do tempo devido à sua relação Stock to Flow em constante redução.
Entre outros, a aplicação do modelo Stock to Flow ao Bitcoin é frequentemente atribuída a PlanB e seu artigo Modeling Bitcoin’s Value with Scarcity
Qual é a relação Stock to Flow do Bitcoin?
A oferta circulante atual do Bitcoin é de aproximadamente 18 milhões de bitcoins, enquanto o novo suprimento é de aproximadamente 0,7 milhão por ano. No momento em que este artigo foi escrito, a relação Stock to Flow do Bitcoin está em torno de 25. Após o próximo halving em maio de 2020, a relação aumentará para cerca de 50.
Na imagem abaixo, você pode ver a relação histórica da média móvel de 365 dias do Stock to Flow do Bitcoin com seu preço. Também indicamos as datas dos halvings do Bitcoin com a codificação de cores da linha de preço do BTC.
As limitações do modelo Stock to Flow
Embora o Stock to Flow seja um modelo interessante para medir a escassez, ele não leva em consideração todas as partes do cenário. Os modelos são tão fortes quanto suas suposições. Em primeiro lugar, o Stock to Flow se baseia na suposição de que a escassez, conforme medida pelo modelo, deve impulsionar o valor. Segundo os críticos do Stock to Flow, esse modelo falha se o Bitcoin não tiver outras qualidades úteis além da escassez de suprimento.
A escassez do ouro, seu fluxo previsível e sua liquidez global fizeram dele uma reserva de valor relativamente estável em comparação com as moedas fiduciárias, que estão sujeitas à desvalorização.
De acordo com este modelo, a volatilidade do Bitcoin também deve diminuir ao longo do tempo. Isso é confirmado por dados históricos da Coinmetrics.
A avaliação de um ativo requer levar em conta sua volatilidade. Se a volatilidade for previsível em certa medida, o modelo de avaliação pode ser mais confiável. No entanto, o Bitcoin é conhecido por suas grandes variações de preço.
Embora a volatilidade possa estar diminuindo em termos macro, o Bitcoin tem sido precificado em um mercado livre desde o seu início. Isso significa que o preço é principalmente autoregulado no mercado aberto por usuários, traders e especuladores. Combine isso com uma liquidez relativamente baixa e o Bitcoin provavelmente estará mais exposto a picos repentinos de volatilidade do que outros ativos. Portanto, o modelo pode não ser capaz de levar isso em consideração.
Outros fatores externos, como eventos econômicos Black Swan, também podem minar esse modelo. No entanto, vale ressaltar que o mesmo se aplica a praticamente qualquer modelo que tente prever o preço de um ativo com base em dados históricos. Um evento Black Swan, por definição, tem um elemento de surpresa. Os dados históricos não podem levar em conta eventos desconhecidos.
Considerações finais
O modelo Stock to Flow mede a relação entre o estoque atual disponível de um recurso e sua taxa de produção. Geralmente é aplicado a metais preciosos e outras commodities, mas alguns argumentam que também pode ser aplicado ao Bitcoin.
Nesse sentido, o Bitcoin pode ser visto como um recurso digital escasso. Segundo esse método de análise, as características únicas do Bitcoin devem torná-lo um ativo que mantém seu valor a longo prazo.
No entanto, todo modelo é tão forte quanto suas suposições, e pode não ser capaz de levar em conta todos os aspectos da avaliação do Bitcoin. Além disso, no momento em que este artigo foi escrito, o Bitcoin existe há pouco mais de dez anos. Alguns podem argumentar que modelos de avaliação de longo prazo como o Stock to Flow precisam de um conjunto de dados maior para uma precisão mais confiável.
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