Resumen
Los mercados mundiales están entrando en una fase crítica. A la espera de las próximas elecciones presidenciales en EE.UU. y de la declaración de política monetaria de la Reserva Federal, los inversores se centrarán en los datos del cambio en las nóminas no agrícolas (NFP) que se publicarán el viernes de esta semana para conocer la senda de recortes de tipos de la Fed. Las estadísticas del mercado laboral estadounidense, que también serán muy importantes para los activos digitales, estarán bajo la lupa de los mercados por la dirección que puedan dar a los precios.
Los criptoactivos como el Bitcoin se ven cada vez más afectados por un número creciente de acontecimientos macroeconómicos. Al igual que los activos financieros tradicionales, el BTC también muestra volatilidad durante los periodos de incertidumbre del mercado o tras la publicación de datos económicos importantes. En este estudio, hemos analizado los dos últimos años de datos para examinar el impacto de los datos mensuales de variación de las nóminas no agrícolas de EE.UU. sobre el precio del BTC. Nuestro objetivo es considerar el impacto potencial de los datos de las NFP en los movimientos del precio del BTC y proporcionar información útil para los inversores que quieran seguir este impacto más de cerca.
Datos y método de análisis
Basándonos en los datos de las NFP de EE.UU. de los dos últimos años y en las expectativas del mercado, creamos dos categorías: los días que superaron las expectativas ("Por encima de lo esperado") y los días que quedaron por debajo de las expectativas ("Por debajo de lo esperado"). Bajo estas categorías, observamos los cambios de precio de BTC en estos días y comparamos las medias.
Utilizamos la prueba t de dos muestras de Welch para averiguar si los cambios de precio de BTC son significativamente diferentes en estos dos casos distintos (por encima y por debajo de las expectativas). Utilizamos el programa R Studio para el cálculo estadístico. Esta prueba estadística ayuda a determinar si las medias de dos grupos son significativamente diferentes. En concreto, se prefirió la prueba t de Welch, ya que es una prueba adecuada para grupos con varianzas diferentes. Según los resultados del análisis, la diferencia entre los movimientos del precio del BTC en estos dos casos fue estadísticamente significativa. Esto sugiere que el BTC reacciona a las señales fuertes o débiles de la economía estadounidense.
Conclusiones Reacción del BTC a los datos de las nóminas no agrícolas
Como puede verse en el gráfico de caja que figura a continuación, el precio del BTC ha subido una media del 0,74% en los días en que los datos de las nóminas no agrícolas superaron las expectativas. Esto demuestra que los inversores reaccionaron positivamente a los sólidos datos de empleo y el apetito por el riesgo aumentó en esos días. Por otra parte, la variación media del precio del BTC en los días en los que estuvo por debajo de las expectativas se registró en un -0,74% en sentido negativo. En este caso, la debilidad de los datos de empleo sugiere que los inversores tienden a salir de los activos de riesgo como BTC.
Fuente: Departamento de Investigación Darkex
Una mirada más atenta al gráfico
El gráfico muestra la distribución de los cambios de precio de BTC en los días "Por encima de lo esperado" y "Por debajo de lo esperado". Podemos ver claramente que los cambios de precio en los días que superaron la expectativa muestran una tendencia positiva, mientras que los días que cayeron por debajo de la expectativa muestran una tendencia negativa. También hay valores atípicos que muestran mayores movimientos de precios en algunos días, lo que sugiere que BTC puede reaccionar de forma exagerada a los datos de empleo en algunos días especiales.
Evaluación y recomendaciones
Este análisis sugiere que la sensibilidad del BTC a los datos económicos de EE.UU. ha aumentado y que los datos importantes, especialmente las nóminas no agrícolas, podrían tener un impacto en los movimientos del precio del BTC. Para traders, esto sugiere que puede merecer la pena seguir de cerca los datos del mercado laboral estadounidense. Puede ser útil tener en cuenta que el BTC puede mostrar un movimiento de precios positivo si los datos de las nóminas no agrícolas superan las expectativas, mientras que pueden observarse descensos cuando caen por debajo de las expectativas.
Dejando a un lado los resultados que obtuvimos con métodos estadísticos, cuando evaluamos el pulso y la sensibilidad de los mercados, podemos decir que el posible impacto de los datos en los mercados será muy difícil de predecir antes de las críticas elecciones presidenciales. Recordemos que nuestro estudio tiene en cuenta el impacto diario. La reacción inmediata tras la publicación de los datos puede ser diferente y también deben tenerse en cuenta otras estadísticas laborales. Creemos que un dato de las NFP superior a lo esperado puede tener un impacto negativo en los activos de riesgo al aumentar las expectativas de que la FED no actuará con rapidez en los recortes de los tipos de interés, mientras que en el caso contrario, es decir, cifras que creen expectativas de rápidos recortes de los tipos de interés pueden crear una base para una subida moderada.
Especialmente para traders a corto plazo y los interesados en la trading intradía, prestar atención a estos datos, que se publican el primer viernes de cada mes, puede ayudarles a estar preparados para los cambios repentinos de precios que puedan producirse en el BTC.
Fuente:
Oficina de Estadísticas Laborales. (s.f.). Resumen de la situación del empleo. Departamento de Trabajo de EE.UU. Obtenido de: https://www.bls.gov/news.release/empsit.nr0.htm
CoinGecko. (sin fecha). Datos históricos de Bitcoin (BTC). Obtenido de: https://www.coingecko.com/
Investopedia. (s.f.). Nómina no agrícola: Definición, qué le dice y cuándo se publica. Obtenido de: https://www.investopedia.com/
Yahoo Finanzas. (s.f.). Datos históricos de Bitcoin. Obtenido de: https://finance.yahoo.com/
Wooldridge, J. M. (2015). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Cengage Learning.
Taylor, J. B., & Weerapana, A. (2011). Principios de economía. Cengage Learning.
