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Un semáforo para Bitcoin

Construcción, validación y límites de un modelo multi-señal de acumulación

Camilo Espinosa Cáceres · Temuco, Chile · Julio de 2026 (revisión 13-jul: 9 señales · adenda 15-jul: validación externa cerrada)
Implementación de referencia: semaforobtc.com · Datos: 324 semanas (4 may 2020 – 13 jul 2026)

Nota de la revisión (13-jul-2026). Esta versión recalcula todas las tablas contra el modelo de producción real, que desde el 10-jul incorpora una novena señal (DXY) y desde el 12-jul corrige dos sesgos de mirada adelantada detectados en auditoría (M2 rezagado, Pi Cycle recalibrado — ver Sección 6). De paso se detectó que los cortes de zona descritos en la versión anterior de este documento (§2) no coincidían con el código real del sitio — un caso concreto del riesgo AUD-BTC-06 (paper desalineado del código) ya identificado en la auditoría del 11-jul. Los resultados cambian de forma material respecto de la versión anterior, y se reportan tal cual salen, incluso donde son menos favorables.

Resumen. Se documenta la construcción de un modelo de nueve señales que clasifica cada semana de Bitcoin en cinco zonas de acción («semáforo»), y se somete a una batería de pruebas diseñadas para refutarlo. El hallazgo central es que el modelo no predice la dirección del precio: su acierto direccional por episodio es de 60,0% (30 de 50), estadísticamente indistinguible de una moneda al aire (p = 0,203). Ajustando por la tasa base de subida de Bitcoin (53,4%, estimada por remuestreo de ventanas de igual duración), ni el componente de compra (62,5% vs 53,4%; p = 0,376) ni el de reducción (55,6% vs 46,6%; p = 0,486) alcanzan significancia — este último ya no es ni siquiera «sugerente» como en la versión anterior. Sin embargo, la estrategia derivada sigue superando a comprar y mantener en retorno acumulado (US$ 785 vs US$ 712 sobre US$ 100 iniciales) y, sobre todo, en riesgo: reduce la máxima caída del portafolio de −75,1% a −51,8%. Con el modelo corregido, toda la ventaja proviene de un único evento: una salida del mercado de 110 semanas (nov-2020 a dic-2022) que evita gran parte del colapso de 2022 al costo de perderse el alza de 2021. Con una muestra de tamaño uno, la superioridad del modelo es, si acaso, menos demostrable que en la versión anterior de este documento — el argumento honesto sigue siendo el mismo: se trata de reducción de riesgo apoyada en 110 semanas fuera del mercado, no de una predicción acertada. Se concluye que el modelo es defendible como overlay defensivo y como disciplina de acumulación, y no como sistema de pronóstico — con una ventaja de retorno bruto (CAGR) considerablemente más modesta que la reportada antes de esta revisión (39,5% vs 37,3%, no 47,8% vs 36,9%).

1. Motivación y pregunta de investigación

Un acumulador de largo plazo enfrenta dos decisiones recurrentes: cuánto comprar cada semana y si alguna vez conviene reducir la exposición. La respuesta por defecto —comprar una cantidad fija cada semana y no vender nunca (dollar-cost averaging)— es robusta precisamente porque no requiere pronosticar. La pregunta que motiva este trabajo es si un conjunto de indicadores públicos, combinados de forma simple y sin ajuste posterior, puede mejorar esa línea base sin introducir fragilidad.

La hipótesis nula que se intenta rechazar es deliberadamente estricta: el modelo no aporta información por sobre la tasa base de subida de Bitcoin en el mismo horizonte. Como se verá, en su componente de compra la hipótesis nula no se rechaza.

2. Datos y construcción del puntaje

La muestra abarca 324 cierres semanales, entre el 4 de mayo de 2020 y el 13 de julio de 2026. Cada semana recibe un puntaje entero que es la suma de nueve señales, cada una acotada a un rango pequeño y con umbrales fijados a priori desde la literatura o la práctica establecida, no optimizados sobre la muestra:

Tabla 1. Las nueve señales. El puntaje es la suma simple de los nueve scores, pero **eso no las hace equivalentes**: los rangos difieren a propósito (Pi Cycle llega a −4, Fear & Greed a +3, DXY se acota a ±1 tras su gate de integración, el resto a ±2), de modo que la ponderación está incrustada en los umbrales. Dos de las nueve —precio vs SMA y su z-score— derivan de la misma media de 200 semanas y son fuertemente colineales, por lo que el número de señales efectivamente independientes es cercano a ocho.
Señal	Qué mide	Fuente
Fear & Greed	Sentimiento agregado del mercado	alternative.me
RSI semanal	Sobrecompra / sobreventa de momentum	Precio
Precio vs SMA 200 semanas	Tendencia estructural	Precio
Z-score vs SMA 200 semanas	Distancia normalizada a la tendencia	Precio
Pi Cycle	Detector histórico de techos (SMA16s / 2×SMA50s, recalibrado 12-jul)	Precio
Semanas post-halving	Posición en el ciclo de emisión	Calendario
Momentum de tasas (2/5/10y)	Condiciones financieras (z-score)	FRED
Crecimiento de M2	Liquidez global (z-score, rezagado 4 semanas desde 12-jul)	FRED
DXY (momentum del dólar) — 9ª señal, jul-2026	Liquidez global vía fortaleza del dólar (z-score, invertido)	TradingView / ICE

El puntaje resultante (rango teórico: −20 a +17; rango observado en la muestra: −10 a +9) se traduce en cinco zonas: ACUMULAR FUERTE (≥ +6), ACUMULAR (+3 a +5), NEUTRAL (−2 a +2), REDUCIR (−5 a −3) y REDUCIR FUERTE (≤ −6). Los cortes son fijos y comunes a la implementación web (core.js) y al indicador de TradingView — corregidos en esta revisión: la versión anterior de este documento describía cortes distintos (≥+3 / +1..+2 / −2..0 / −3..−5 / ≤−6) que no correspondían al código real.

3. Metodología: por qué medir por episodio

La evaluación inicial de este modelo, como la de la mayoría de los sistemas de señales, medía el retorno del precio a horizontes fijos de 4, 13 y 52 semanas desde cada semana con señal. Ese diseño tiene dos defectos que invalidan la interpretación:

Ventanas solapadas. Semanas consecutivas comparten casi todo su recorrido futuro, de modo que las observaciones no son independientes y el tamaño muestral efectivo es mucho menor que el nominal. El efecto crece con el horizonte, lo que explica por qué el «acierto» aparentaba mejorar a 52 semanas.
Horizontes que nadie opera. La duración mediana de una señal es de 2 semanas (media 3,9; máximo 32). A las 13 semanas la señal ya cambió varias veces. El número medía un horizonte que ningún seguidor del modelo llega a experimentar.

Se adopta en cambio la unidad natural: el episodio, definido como el tramo de semanas consecutivas en la misma zona. El retorno ejecutable de un episodio que va de la semana a a la b es P(b+1)/P(a) − 1: lo que hizo el precio desde que apareció la señal hasta que cambió. Los episodios no se solapan y agotan la muestra. Se identifican 83 episodios (82 cerrados, 1 en curso al cierre de la muestra), de los cuales 50 tienen color (dirección esperada) y están cerrados — duración media 3,6 semanas, mediana 2,5, máximo 14.

4. Resultados

4.1 El modelo no predice la dirección

Tabla 2. Acierto direccional por episodio. «Acierto» = el precio se movió hacia donde apuntaba la señal; en zonas rojas, una caída cuenta como acierto. REDUCIR FUERTE tiene solo 3 episodios — su 100% no es informativo (n demasiado chico).
Señal	Episodios	Duración mediana	Movimiento mediano	Acierto direccional
🟢 ACUMULAR FUERTE	6	3 sem	−0,2%	50%
🟢 ACUMULAR	26	2 sem	+2,8%	65%
🟡 NEUTRAL	32	2 sem	+2,0%	—
🔴 REDUCIR	15	2 sem	+1,6%	47%
🔴 REDUCIR FUERTE	3	5 sem	−19,5%	100%

El acierto agregado es de 30 de 50 episodios (60,0%). Contra una moneda equilibrada, la prueba binomial de dos colas arroja p = 0,203: no se rechaza la hipótesis nula. Pero la moneda equilibrada es una vara demasiado baja, porque Bitcoin sube más de lo que baja. Remuestreando ventanas aleatorias de la misma duración que los episodios observados (bootstrap, 3.000 repeticiones), la tasa base de subida es de 53,4%. Contra esa vara:

Tabla 3. Pruebas de significancia contra la tasa base ajustada por duración.
Grupo	Aciertos	Tasa	Base	p (binomial)	Conclusión
Señales verdes (compra)	20 / 32	62,5%	53,4%	0,376	Sin ventaja
Señales rojas (reducción)	10 / 18	55,6%	46,6%	0,486	Sin ventaja

Resultado 1. El componente de compra del modelo no contiene información direccional: 62,5% frente a una base de 53,4% (p = 0,376). El componente de reducción, que en la versión anterior de este análisis era al menos «sugerente» (p = 0,095), tampoco alcanza significancia con el modelo corregido (p = 0,486) — la corrección de M2 y Pi Cycle, sumada a DXY, diluyó la única señal que se acercaba a ser informativa. Cualquier afirmación de que «el modelo acierta dos de cada tres veces» sigue siendo insostenible, y con este recálculo lo es todavía con más margen que antes.

4.2 Entonces, ¿por qué la estrategia gana?

Se simula una regla mecánica: en zona verde, invertido; en zona roja, fuera; en neutral, se mantiene la posición previa (decidida con el cierre de la semana anterior, para no mirar hacia adelante). Cien dólares invertidos al inicio de la muestra terminan en US$ 785 siguiendo el semáforo (con la comisión de 0,1% por operación ya descontada), frente a US$ 712 comprando y manteniendo (CAGR 39,5% vs 37,3%) — una ventaja de retorno bruto mucho más modesta que la de la versión anterior de este documento (47,8% vs 36,9%). La descomposición anual revela de inmediato dónde no está la explicación:

Tabla 4. Descomposición anual. En cuatro de siete años el modelo es *idéntico* a la línea base: estuvo invertido todas las semanas y por construcción no podía diferir. 2021 y 2022 son los únicos años donde el modelo se aparta — y lo hace en direcciones opuestas que casi se cancelan.
Año	Modelo	Comprar y mantener	Diferencia	Semanas fuera
2020	+109,6%	+274,4%	−164,8 pts	6 / 35
2021	+0,0%	+44,4%	−44,4 pts	52 / 52
2022	+0,0%	−64,9%	+64,9 pts	52 / 52
2023	+154,0%	+154,2%	≈idéntico	0 / 52
2024	+132,6%	+132,6%	idéntico	0 / 53
2025	−7,0%	−7,0%	idéntico	0 / 52
2026 (parcial)	−31,8%	−31,8%	idéntico	0 / 28

En 324 semanas el modelo abandonó el mercado una sola vez, en un tramo largo que cubre justo el ciclo bajista completo:

Tabla 5. La única salida del mercado detectada con el modelo corregido. Antes de esta revisión se reportaban tres salidas (96, 7 y 3 semanas); con DXY y las correcciones de M2/Pi Cycle, dos de ellas se fusionan en una sola y la tercera (ene-2026) desaparece del todo.
Salió	Volvió	Semanas	BTC en el tramo	Efecto
23 nov 2020	26 dic 2022	110	−9,5%	Se perdió por completo el alza de 2021 (+44,4%) y evitó por completo la caída de 2022 (−64,9%); el balance neto de este único evento es la ventaja completa del modelo

Resultado 2. La superioridad del modelo frente a comprar y mantener descansa en un único evento de 110 semanas. Es una muestra de tamaño 1 — más chica incluso que la de la versión anterior de este documento (n = 2). No es posible distinguir habilidad de suerte con esa evidencia, y ninguna prueba estadística puede rescatarla; si algo, el recálculo hace el argumento de fragilidad más fuerte, no menos.

4.3 Lo que sí sigue demostrado: la caída máxima se reduce, aunque menos que antes

La métrica que no depende de un solo evento es la exposición al riesgo. El modelo pasó 110 de 324 semanas fuera del mercado, y esas semanas se concentran, por construcción, en zonas de euforia y de tendencia rota. El efecto sobre la peor caída del portafolio sigue siendo grande, aunque menor que en la versión anterior:

Tabla 6. El modelo sigue cayendo bastante menos, pero la brecha se achica frente a la versión anterior (−35,8% vs −75,1%): la corrección de M2/Pi Cycle y la incorporación de DXY hacen que el modelo pase más tiempo invertido en tramos que antes evitaba. El retorno del modelo incluye 2 comisiones de 0,1% (la única salida/reingreso); sin ellas sería US$ 786,2 — el arrastre es de apenas ~0,2 puntos porcentuales sobre el total del período.
Métrica	Semáforo	Comprar y mantener
Retorno acumulado (US$ 100 iniciales, con comisión)	US$ 785	US$ 712
CAGR	39,5%	37,3%
Máxima caída desde un peak	−51,8%	−75,1%
Semanas fuera del mercado	110 / 324	0

Resultado 3. Sostener que el modelo «gana más» sigue siendo frágil, y ahora la diferencia de retorno bruto es pequeña (39,5% vs 37,3% de CAGR). Sostener que cae menos sigue siendo cierto, aunque con menos margen que antes (−52% vs −75%, no −36% vs −75%). Un inversionista que abandona su estrategia en una caída de −75% y no en una de −52% obtiene del modelo un beneficio conductual que ninguna tabla de retornos captura — pero es un argumento más modesto que el de la versión anterior de este documento.

4.4 La regla de reserva: por qué funciona la señal de compra pese a no predecir

El punto más contraintuitivo del trabajo sobrevive a la revisión. Simulando aportes semanales fijos de US$ 200 (US$ 64.800 en total sobre las 324 semanas), la estrategia acumula 2,54 BTC con los mismos dólares con que la compra periódica simple acumula 1,96 BTC: un 28,8% más. Esto ocurre a pesar de que las señales verdes no marcan precios baratos —cuando el semáforo se pone verde, Bitcoin cotiza típicamente 1,26× su promedio de 52 semanas (mediana sobre 24 entradas en verde), es decir, más caro que en la versión anterior de este análisis (1,17×)—.

El mecanismo es el mismo que antes. Durante las semanas neutrales y rojas el aporte no se despliega y se acumula en una reserva. El primer verde tras un mercado bajista prolongado la vuelca de una vez. En la muestra, el despliegue dominante ocurre el 26 de diciembre de 2022 (115 semanas de reserva acumulada, con Bitcoin en US$ 16.625) y aporta por sí solo el 54,5% de todo el Bitcoin acumulado por la regla — prácticamente idéntico al 54% de la versión anterior, pese a que cambió el modelo, el rango de precio y hasta el número de salidas del mercado. La ventaja no viene de comprar barato cuando la señal aparece, sino de haber acumulado munición mientras la señal callaba.

Pendiente de re-validar: la versión anterior de este documento afirmaba que suavizar el despliegue (30% de la reserva por semana) empeora el resultado por debajo de un despliegue aleatorio. Esa prueba específica no se volvió a correr contra el modelo de nueve señales en esta revisión — se retira la cifra hasta confirmarla, en vez de arrastrarla sin verificar.

5. Validación externa

Walk-forward. Todo cambio al modelo se valida contra una partición temporal estricta (validar_cambio.py, 617 semanas / 5 folds — ventana más larga que la de este paper porque incluye historia previa a los datos servidos por el sitio). Gate del 12-jul-2026: el campeón previo (solo DXY, sin corregir M2/Pi Cycle) daba +4,8% de exceso de retorno a 13 semanas (peor fold −15,2%, Sharpe 1,29). Con las correcciones C1 (M2 rezagado) + C5 (Pi Cycle 50s) combinadas, el exceso sube a +6,8% (peor fold −14,3%) pero el Sharpe baja a 1,23 — una caída (−0,07) que técnicamente reprueba la tolerancia automática del gate. CEC decidió implementar igual, aceptando el trade-off (detalle: BTC-Signal_RFC-Mitigacion-Riesgos-Criticos.md). Sigue siendo una ventaja modesta e inestable entre ciclos — el peor fold continúa siendo fuertemente negativo.
Prueba de Kolmogorov-Smirnov (metodología de Lo, Mamaysky y Wang, NBER 2000). Contrasta si la distribución de retornos condicionada a la señal difiere de la incondicional. Re-ejecutada el 15-jul-2026 contra el modelo de nueve señales (618 semanas, 2014–2026): con ventanas solapadas la señal es significativa por ambos lados (verde y roja, p entre 0,0001 y 0,03 a 4 y 13 semanas), pero esa versión infla la muestra; en la versión no solapada — la lectura honesta — ninguna alcanza significancia a 13 semanas (verde p = 0,94, n = 25; roja p = 0,68, n = 19). Las medianas sí apuntan donde deben (verde +15,0%, roja −9,0%, incondicional +0,9%): el desplazamiento existe en la dirección esperada, pero la muestra honesta no alcanza para confirmarlo — coherente con un edge modesto, no con uno inexistente ni con uno grande.
Spotcheck aleatorio (btc_spotcheck.py). Re-ejecutado el 15-jul-2026 contra el modelo de nueve señales. Corte completo (todas las semanas con señal activa, sin muestreo): 60% de acierto direccional histórico (175 de 291 apuestas) y 56% en las últimas 104 semanas — brecha de 4 pts, dentro del ruido: el modelo reciente no diverge del histórico. El muestreo aleatorio de 20 semanas dio 47% (9 de 19) — un recordatorio de lo que hace el azar con n = 19; restringido a señales fuertes (|score| ≥ 3), 62% (8 de 13). Las cifras de la versión de ocho señales (67% histórico, 65% reciente) quedan retiradas.
Candidatas evaluadas y rechazadas (tanda del 15-jul-2026). El mismo protocolo que dejó entrar a DXY dejó fuera a cuatro candidatas, y este registro es parte del modelo tanto como sus señales: (i) on-chain reales (fuente BGeometrics): el MVRV-Z verdadero da IC ≈ 0 con signo inestable entre folds — la hipótesis de reemplazar el proxy por el indicador «de verdad» quedó refutada, no postergada; Precio/Realizado muestra 4 folds positivos pero IC agregado negativo (no-estacionariedad con ~1 ciclo de historia gratuita disponible) y Puell solo alcanza 2 folds: ninguna cruza IC ≥ 0,05 estable. (ii) Ley de potencias como timing: IC −0,06 con signo alternante entre folds — rechazada como señal; como ancla de valor de largo plazo sí informa (BTC al cierre de esta adenda a ~0,47× su valor justo) y así se muestra en el sitio, fuera del score. (iii) De-risk por score negativo: no puede gatillar — el composite es contrarian (correlación z ↔ precio/SMA200 de −0,62; en las caídas el score sube) y sus variantes por tendencia recortan el rebote, no el crash; lo que sí reduce la caída máxima de forma robusta (~10 pts en la mediana del Monte Carlo por bloques) es bajar la volatilidad objetivo — una decisión de tamaño de posición, no de señal. (iv) La colinealidad, puesta a prueba (btc_exp_mvrv_variantes.py): la auditoría marcó que el «MVRV proxy» duplica a la señal SMA200 (ρ = +0,79); eliminarlo, sin embargo, empeora el modelo (EDGE 13s +6,8% → +5,3%; Sharpe 1,23 → 1,08), y sustituirlo por la ley de potencias también (+4,6%). La redundancia parcial funciona como voto de confirmación, no como doble conteo dañino: el proxy se queda.
Log forward. Desde junio de 2026 cada señal se registra el día que se emite y se evalúa al vencer. Es la única prueba que no admite sobreajuste retroactivo, no depende de qué versión del modelo se esté auditando, y es la que aún no tiene datos suficientes.

Nota de honestidad metodológica: la revisión del 13-jul marcó el KS-test y el spotcheck como pendientes en vez de dejar cifras del modelo de ocho señales pegadas junto a un modelo de nueve (el error que motivó esta revisión — §2, AUD-BTC-06). Ambos se re-ejecutaron el 15-jul contra el modelo vigente; las cifras de arriba los reemplazan y ningún número de la versión anterior sobrevivió sin recalcularse.

6. Limitaciones

Un solo ciclo completo. La muestra contiene un mercado bajista profundo (2022). Todos los resultados de esta investigación dependen de él.
Tamaño muestral del evento decisivo: uno. Antes de esta revisión eran dos; con el modelo corregido son uno. Ninguna corrección estadística compensa eso.
Riesgo de selección del investigador. Las nueve señales fueron elegidas por un humano que ya conocía la historia de Bitcoin. Los umbrales no se optimizaron, pero la selección de qué medir no es inmune al sesgo de retrospección.
Correlación estructural. La curva del modelo se mueve casi como Bitcoin. No es diversificación; es Bitcoin con un freno de mano.
Costos. La comisión de 0,1% por operación ya está incorporada en las cifras de retorno de la Tabla 6 (2 operaciones en 324 semanas; arrastre acumulado ≈0,2 pts). No se modelan impuestos ni deslizamiento, que en zonas de pánico pueden ser materiales — y que a diferencia de la comisión, no son un parámetro fijo conocido.
Validación externa con muestras chicas. La deuda marcada en la revisión del 13-jul (KS-test y spotcheck sin re-ejecutar) se cerró el 15-jul-2026, pero su resultado es en sí una limitación: en la versión no solapada del K-S — la lectura honesta — hay solo 19–25 episodios independientes por grupo, insuficientes para confirmar el desplazamiento que las medianas sugieren. La validación definitiva sigue siendo el log forward (Sección 5), que no admite sobreajuste retroactivo y aún acumula datos.

7. Conclusión

El modelo no es un predictor. Su acierto direccional es indistinguible del azar una vez ajustado por la tasa base, y su componente de compra no contiene información alguna sobre el precio futuro. La afirmación de que «acierta el 67% de las veces», presente en versiones anteriores de la implementación, era un artefacto de ventanas solapadas y horizontes irreales; ha sido retirada. Con la incorporación de DXY y la corrección de dos sesgos de mirada adelantada, ni siquiera el componente de reducción — que antes se acercaba a la significancia — la alcanza ya.

Lo que el modelo sí hace, y hace de forma medible sobre 110 semanas y no sobre un solo evento aislado, es reducir la caída máxima del portafolio (−51,8% vs −75,1%), aunque con menos margen que el reportado antes de esta revisión. Y lo que la regla de reserva hace, aunque su evidencia descanse en un único mercado bajista, es imponer una disciplina —acumular munición en el miedo, desplegarla cuando el miedo cede— que un inversionista humano rara vez sostiene por voluntad propia; ese mecanismo, a diferencia del resto de las cifras, se mantuvo notablemente estable entre la versión anterior y esta (54% vs 54,5% del BTC acumulado proviene de un solo despliegue).

El uso honesto de este modelo, en consecuencia, no es mover capital grande según su señal semanal. Es mantener un núcleo que nunca se vende, dejar que un satélite acotado responda al semáforo, y aceptar que el valor del sistema es conductual y defensivo antes que predictivo — y que ese valor, al recalcularse con el modelo correcto, resultó más modesto de lo que este mismo documento afirmaba hace una semana. Rentabilidad pasada, y muy especialmente una rentabilidad pasada que depende de una sola decisión, no asegura rentabilidad futura.

Reproducibilidad. Todas las cifras de este documento se recalculan desde public/data/latest.json (324 filas: fecha, precio BTC, precio S&P 500, puntaje y las nueve señales desagregadas — dataset de producción real, generado 13-jul-2026). Script de episodios/tablas: btc_paper_episodios.py (semilla fija 20260713, reproducible). Scripts de validación adicionales: btc_backtest.py, btc_spotcheck.py, btc_ks_test.py, validar_cambio.py y btc_exp_mvrv_variantes.py — todos re-ejecutados el 15-jul-2026 contra el modelo de nueve señales; la tanda completa está documentada en scripts/RESULTADOS-modelo-2026-07-15.md. Las tablas 2 a 6 son reproducibles con la definición de episodio de la sección 3.

Advertencia. Documento de trabajo interno. No constituye asesoría de inversión ni oferta de instrumento financiero alguno. Bitcoin es un activo de alta volatilidad; las pérdidas pueden ser totales.

Paper técnico — acceso restringido