Por Hannah Pérez  

Un análisis de Freekonomist sobre 17.820 señales públicas encuentra que una mayor tasa de aciertos no garantiza mejores resultados que comprar Bitcoin. Sus cifras provienen de simulaciones sin comisiones y no de las cuentas reales de los creadores.

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  • Solo 24 de las 63 cuentas analizadas superaron la referencia de Bitcoin utilizada por el estudio.
  • La tasa global de aciertos fue de 51,9%, pero 23 cuentas que acertaron más de la mitad de sus señales quedaron por debajo de BTC.
  • El modelo excluye costos de operación y usa una muestra no aleatoria, con fuerte presencia de Telegram.

 

 

Seguir las señales públicas de un influencer cripto puede producir ganancias en una simulación y aun así resultar menos rentable que comprar Bitcoin.

Esa diferencia es el principal hallazgo de un estudio de Freekonomist Research publicado en Zenodo, que examinó 17.820 señales de 63 cuentas y canales en las plataformas de mensajería, transmisión de videos y redes sociales Telegram, YouTube y X.

Según el documento, solo 24 de esas cuentas superaron la estrategia de referencia: destinar a Bitcoin (BTC) los mismos importes en las mismas fechas que las señales evaluadas. Las otras 39 quedaron por debajo. El resultado describe ese ejercicio retrospectivo, no demuestra cómo operaron los creadores con su propio dinero ni permite anticipar su desempeño futuro.

El trabajo, publicado el 3 de noviembre de 2026 con datos de Perpetuas al 2 de noviembre, reúne registros que se remontan a 2017. Su interés va más allá de clasificar a los creadores entre ganadores y perdedores: muestra por qué acertar la dirección del mercado y generar rentabilidad son dos cosas distintas.

Más aciertos no siempre significan más ganancias

En conjunto, 9.254 de las 17.820 señales evaluadas resultaron correctas bajo las reglas del estudio, una tasa de 51,9%. La mediana por cuenta fue de aproximadamente 53%. Son mediciones diferentes: la primera reúne todas las señales y da más peso a las cuentas con mayor actividad; la segunda sitúa a la cuenta que ocupa el centro de la distribución.

La simulación económica parte de USD 1.000 y asigna USD 100 a cada señal, sin apalancamiento. El saldo final mediano rondó los USD 1.180, frente a unos USD 1.272 en la referencia de Bitcoin. No se trata del resultado de una única cartera que siguiera simultáneamente a todos los creadores, sino de la mediana de los ejercicios individuales.

Freekonomist reporta que 49 cuentas terminaron con un saldo superior al capital inicial y 14 con uno inferior. Sin embargo, ganar dinero no bastó para superar a Bitcoin: de las 39 cuentas con una tasa de aciertos superior al 50%, 23 quedaron por debajo de la referencia.

El caso de Il Capo of Crypto ilustra esa separación. El anexo le atribuye 236 señales evaluadas y una tasa de aciertos de 62,3%, pero el saldo simulado del seguidor fue de USD 1.632, frente a USD 2.330 para BTC. Altcoin Daily, en cambio, registró una tasa de aciertos menor, de 52,7% sobre 1.805 señales, y un saldo simulado de USD 2.457, superior a los USD 2.003 de su referencia.

Estas cifras no son ganancias verificadas de sus cuentas personales. Comparan señales públicas bajo un modelo común. Además, cada cuenta tiene fechas y períodos propios, por lo que los saldos no deben leerse como una competencia realizada durante un mismo intervalo para todos.

Qué cuenta como una señal acertada

El estudio define una señal como una publicación o un video que identifica un activo y una dirección, como una posición larga o corta, o una expectativa de subida o caída. En Telegram, el sistema extrae ideas de operación del historial público, incluidos gráficos. En YouTube, utiliza los títulos de los videos como aproximación a la recomendación.

Las señales se contrastan con velas diarias de mercado, de Binance cuando el activo cotiza allí. Si se indica un precio de entrada, este debe alcanzarse para que la señal sea contabilizada. Cuando hay objetivo y nivel de salida por pérdidas, se considera un acierto si el primer objetivo se toca antes que ese límite; si ambos se alcanzan en la misma jornada, el modelo registra una pérdida.

Para señales sin objetivo o límite de pérdidas, la regla exige un movimiento superior al 1% en la dirección prevista al terminar el horizonte correspondiente. Si no se especifica un plazo, se emplean 14 días, o siete días para las señales extraídas de títulos de YouTube. Las señales sin datos de cotización disponibles quedan fuera.

La simulación monetaria cierra las posiciones en el primer objetivo, el límite de pérdidas o el vencimiento del plazo. Si el saldo baja de USD 100, el seguidor deja de operar. La comparación con BTC utiliza asignaciones de USD 100 en las mismas fechas, no una sola compra inicial de Bitcoin para toda la muestra.

Una muestra dominada por Telegram

El conjunto incluye 46 canales de Telegram, 16 de YouTube y una cuenta de X. Por ello, el resultado no permite sacar conclusiones generales sobre todos los influencers cripto ni comparar las tres plataformas en igualdad de condiciones. En particular, una sola cuenta de X es insuficiente para describir el desempeño de esa red.

Aunque el documento habla de 63 autores, el anexo presenta cuentas o canales y repite algunos nombres en plataformas distintas, como Coin Bureau y Michaël van de Poppe. Conviene interpretar esa cifra como unidades analizadas, no como 63 personas necesariamente diferentes.

La selección tampoco fue aleatoria. Freekonomist eligió las cuentas por tamaño de audiencia y relevancia e incluyó aquellas con al menos diez señales evaluadas. La muestra reúne 36 cuentas en inglés y 27 en ruso, sin una categoría equivalente de creadores en español.

El CSV adjunto al registro de Zenodo permite revisar los resultados agregados por cuenta. La suma de sus 63 filas coincide con los totales centrales del informe: 17.820 señales, 9.254 aciertos y 24 cuentas por encima de BTC. Esa comprobación valida la concordancia entre el resumen y el archivo, pero no reproduce el cálculo de cada operación.

Los límites detrás del 51,9%

La comparación con lanzar una moneda puede resultar llamativa, pero un porcentaje cercano al 50% no demuestra por sí solo que las señales sean indistinguibles del azar. El trabajo aplica pruebas binomiales por autor y reconoce que las señales no son independientes: pueden agruparse en los mismos momentos y condiciones de mercado. Por eso, sus propios autores describen los valores estadísticos como orientativos.

También hay limitaciones de medición. La extracción automática puede interpretar mal textos y gráficos, y un título de YouTube no necesariamente representa todos los matices del video. Las velas diarias tampoco permiten reconstruir el orden exacto en que se alcanzaron un objetivo y un límite de pérdidas dentro de una jornada.

En el plano económico, el modelo excluye comisiones, deslizamiento de precios, costos de financiación e impuestos. El documento admite que esas omisiones favorecen los resultados simulados del seguidor. Tampoco ofrece en el PDF una descripción suficiente para reconstruir por completo cómo trata posiciones simultáneas, la reutilización del capital y todos los detalles de liquidación de la referencia en BTC.

El archivo descargable contiene resúmenes por cuenta, no las 17.820 señales individuales con sus entradas y salidas. Aunque el informe remite a registros en línea de Freekonomist y Perpetuas, la revisión del PDF y ese CSV no equivale a una auditoría independiente de la base completa. El depósito en Zenodo y la asignación de un DOI tampoco deben confundirse con una validación independiente del método.

Un resultado sobre señales públicas, no sobre carteras reales

La pregunta sobre la utilidad de los influencers para invertir tiene antecedentes. Un trabajo de Eva Andrea Meyer, Isabell M. Welpe y Philipp Sandner, publicado en Finance Research Letters en febrero de 2024, examinó 4.607 videos de siete creadores de YouTube. Según su resumen, ni los datos recopilados por espectadores ni el análisis de sentimiento respaldaron la precisión de sus análisis de corto plazo sobre Bitcoin.

Ese estudio utilizó otra muestra y otro método, por lo que no confirma las cifras de Freekonomist. Sí sitúa el nuevo informe dentro de una pregunta más amplia: cuánto valor aporta una recomendación pública frente a una alternativa de inversión definida de antemano.

La conclusión más prudente del nuevo análisis es acotada. En su muestra y bajo sus reglas, seguir las señales de la mayoría de las cuentas no superó comprar Bitcoin en las mismas fechas. No demuestra que todos los creadores carezcan de habilidad, que BTC vaya a ganar siempre ni que una estrategia pasada pueda repetirse.

Para evaluar una recomendación, el porcentaje de aciertos es apenas una parte de la historia. El tamaño de las ganancias y pérdidas, los costos, el riesgo asumido y la comparación con una alternativa importan tanto como acertar la dirección del precio.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

 


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