Coinbase: o efeito "cair em setembro" não é verdadeiro, o mercado de criptomoedas irá fortalecer-se no início do Q4

Autor: David Duong (CFA), Chefe de Pesquisa Global da Coinbase;

Colin Basco, assistente de pesquisa da Coinbase

Tradução: 金色财经 xiaozou

Pontos principais:

Prevemos que o mercado de criptomoedas se fortalecerá no início do quarto trimestre de 2025, devido à liquidez resiliente, um macroambiente favorável e dinâmicas regulatórias de apoio, com o Bitcoin a destacar-se.

As necessidades técnicas dos ativos digitais (DATs) devem continuar a apoiar o mercado de criptomoedas, mesmo quando a indústria entrar na fase competitiva de "jogadores em confronto".

Nossa pesquisa mostra que os padrões sazonais mensais históricos (especialmente o "efeito setembro") não são indicadores significativos ou confiáveis do desempenho do mercado de criptomoedas.

1. Visão geral

Acreditamos que o mercado altista de criptomoedas ainda tem espaço para se prolongar no início do quarto trimestre de 2025, com os principais motores incluindo um ambiente de liquidez robusto, um contexto macroeconômico favorável e dinâmicas regulatórias de apoio. Acreditamos que o Bitcoin, em particular, tem grandes chances de continuar superando as expectativas do mercado, pois se beneficia diretamente dos fatores macroeconômicos favoráveis existentes. Em outras palavras, a menos que os preços da energia sofram flutuações drásticas (ou outros fatores que possam impactar negativamente a tendência da inflação), o risco imediato que perturba o caminho da política monetária dos EUA é, na verdade, bastante baixo. Ao mesmo tempo, a demanda técnica por ativos digitais (DATs) deve continuar a fornecer um forte suporte ao mercado de criptomoedas.

No entanto, as preocupações sazonais continuam a assombrar o setor de criptomoedas - historicamente, o bitcoin caiu continuamente em setembro em relação ao dólar entre 2017 e 2022 por seis anos. Embora essa tendência tenha levado muitos investidores a acreditar que fatores sazonais influenciam significativamente o desempenho do mercado de criptomoedas, essa hipótese foi refutada em 2023 e 2024. De fato, nossa pesquisa indica que: o tamanho da amostra é muito pequeno e a possível distribuição dos resultados é muito ampla, limitando a significância estatística de tais indicadores sazonais.

A questão mais crucial para o mercado de criptomoedas é: estamos na fase inicial ou tardia do ciclo DAT? Até 10 de setembro, os DATs públicos detinham mais de 1 milhão de BTC (110 bilhões de dólares), 4,9 milhões de ETH (21,3 bilhões de dólares) e 8,9 milhões de SOL (1,8 bilhões de dólares), enquanto os participantes que entram mais tarde começaram a mirar tokens alternativos em uma curva de risco mais baixa. Acreditamos que atualmente estamos na fase de "jogo entre jogadores" (PvP) do ciclo, o que continuará a direcionar fluxos de capital para grandes ativos de criptomoedas. Mas isso também pode muito bem sinalizar que os pequenos participantes do DAT estão prestes a entrar na fase de consolidação.

2, O futuro ainda é otimista

No início do ano, propusemos: o mercado de criptomoedas atingirá o fundo no primeiro semestre de 2025 e estabelecerá um novo recorde histórico no segundo semestre de 2025. Naquele momento, essa era uma visão divergente do consenso do mercado - os participantes do mercado estavam preocupados com uma possível recessão, questionando se a alta dos preços significava um aumento irracional do mercado e temendo a sustentabilidade de qualquer recuperação. Mas identificamos que essas opiniões eram enganosas, então voltamos à nossa perspectiva única de visão macro.

Entrando no quarto trimestre, mantemos uma perspectiva otimista para o mercado de criptomoedas, prevendo que continuaremos a obter um forte suporte de liquidez, um ambiente macroeconômico favorável e progressos regulatórios encorajadores. Em termos de política monetária, esperamos que o Federal Reserve implemente cortes nas taxas de juros em 17 de setembro e 29 de outubro, uma vez que o mercado de trabalho dos EUA já apresentou evidências robustas de fraqueza. Acreditamos que isso não apenas não criará um pico local, mas sim ativará os fundos em espera do mercado de balcão. Na verdade, já apontamos em agosto: a queda nas taxas de juros pode levar a uma importante parte dos 7,4 trilhões de dólares em fundos do mercado monetário a sair do estado de espera.

Apesar disso, uma mudança significativa na trajetória atual da inflação (por exemplo, um aumento nos preços da energia) representaria um risco para essa perspectiva. (Nota: acreditamos que os riscos reais trazidos pelas tarifas são muito inferiores ao nível avaliado por algumas opiniões.) No entanto, a OPEC+ concordou recentemente em aumentar a produção de petróleo novamente, enquanto a demanda global por petróleo está mostrando sinais de desaceleração. No entanto, a perspectiva de mais sanções contra a Rússia também pode elevar os preços do petróleo. Atualmente, esperamos que os preços do petróleo não ultrapassem o limite que colocaria a economia na zona de estagflação.

3, O ciclo DAT está a amadurecer.

Por outro lado, acreditamos que a demanda técnica por Tesouros de Ativos Digitais (DATs) continuará a apoiar o mercado de criptomoedas. De fato, o fenômeno DAT alcançou um ponto de inflexão crítico. Não estamos mais na fase de adoção inicial característica dos últimos 6-9 meses, nem acreditamos que estamos perto do final do ciclo. De fato, entramos na chamada fase de "jogadores em confronto" (PvP) - uma fase competitiva, onde o sucesso depende cada vez mais da capacidade de execução, estratégias diferenciadas e do timing, ao invés de simplesmente replicar o modelo operacional da MicroStrategy.

De fato, os primeiros investidores como a MicroStrategy desfrutaram de um grande prêmio sobre o valor líquido dos ativos (NAV), mas a pressão competitiva, os riscos de execução e as restrições regulatórias levaram à compressão do mNAV (relação entre o valor de mercado e o valor líquido dos ativos). Acreditamos que a escassez do prêmio dos primeiros adotantes já se dissipou. No entanto, os DATs focados em Bitcoin atualmente possuem mais de 1 milhão de BTC, o que representa cerca de 5% da oferta circulante do token. Da mesma forma, os principais DATs focados em ETH possuem um total de cerca de 4,9 milhões de ETH (21,3 bilhões de dólares), o que representa mais de 4% da oferta circulante total de ETH.

Figura 1. A situação de aquisição contínua de ativos digitais específicos de ETH acelera.

Em agosto, o Financial Times informou que 154 empresas listadas nos EUA levantaram cerca de 98,4 bilhões de dólares para a aquisição de ativos criptográficos em 2025, um aumento significativo em relação aos 33,6 bilhões de dólares levantados pelas 10 principais empresas deste ano (com base em dados da Architect Partners). O investimento em outros tokens também está aumentando, especialmente em SOL e outras altcoins. (A Forward Industries recentemente levantou 1,65 bilhão de dólares para criar um tesouro de ativos digitais baseado em SOL, projeto apoiado pela Galaxy Digital, Jump Crypto e Multicoin Capital.)

Esse crescimento gerou uma fiscalização mais rigorosa. De fato, relatórios recentes indicam que a Nasdaq está intensificando a supervisão sobre os DATs, exigindo que certas transações sejam aprovadas pelos acionistas e promovendo uma maior divulgação de informações. No entanto, a Nasdaq esclareceu que não emitiu nenhum comunicado de imprensa formal sobre novas regras para os DATs.

Atualmente, acreditamos que o ciclo DAT está amadurecendo, mas não está nem no início nem no final. É certo que, na nossa opinião, a era de lucros fáceis e de garantia de prêmios mNAV acabou - nesta fase de PvP, apenas os participantes mais disciplinados e com uma estratégia bem definida poderão prosperar. Prevemos que o mercado de criptomoedas continuará a beneficiar-se do capital sem precedentes que flui para esses ativos, melhorando assim o desempenho dos retornos.

3. O risco sazonal realmente existe?

Ao mesmo tempo, a volatilidade sazonal é uma questão que os participantes do mercado de criptomoedas têm observado continuamente. O Bitcoin caiu em relação ao dólar em setembro durante seis anos consecutivos entre 2017 e 2022, com uma taxa média de retorno negativo de 3% na última década. Isso deixou a muitos investidores a impressão de que os fatores sazonais afetam gravemente o desempenho do mercado de criptomoedas, sendo setembro geralmente um momento desfavorável para manter ativos de risco. No entanto, se as negociações forem baseadas nessa suposição, elas serão refutadas tanto em 2023 quanto em 2024.

Na verdade, acreditamos que a volatilidade sazonal mensal não é um sinal de negociação eficaz para o Bitcoin. Através de uma variedade de métodos, incluindo histogramas de frequência, razões de vantagem lógica, pontuações fora da amostra, testes de placebo e controle de variáveis, a conclusão é unânime: os meses do ano não são indicadores estatisticamente confiáveis para prever os valores positivos e negativos do retorno logarítmico mensal do BTC. (Nota: utilizamos o retorno logarítmico para medir o crescimento geométrico ou composto, pois reflete melhor as tendências de longo prazo e leva em conta a alta volatilidade do Bitcoin.)

Figura 2. Mapa de calor do retorno logarítmico mensal do Bitcoin

O seguinte teste descobriu que o "mês do calendário" não é confiável para prever os valores positivo e negativo do retorno logarítmico mensal do Bitcoin:

(1) Intervalo de confiança de Wilson

A figura 3 mostra que, após considerar a incerteza de pequenas amostras, nenhum mês consegue ultrapassar o limiar claro da sazonalidade prevista. Os meses que parecem "altos" (fevereiro/outubro) ou "baixos" (agosto/setembro) têm seus intervalos de erro sobrepondo-se à média geral e a outros meses, apresentando variação aleatória em vez de um efeito de calendário persistente.

Cada ponto representa a proporção da probabilidade de o BTC terminar o mês em alta; as linhas verticais/barras representam a faixa de confiança de Wilson de 95% - esta é uma medida adequada quando existem apenas cerca de 12-13 pontos de dados por mês, pois fornece um limite de incerteza mais preciso para amostras pequenas.

A linha tracejada mostra o valor médio da probabilidade de aumento geral. Como estamos a analisar dados de 12 meses em simultâneo, utilizamos o método de ajuste de múltiplos testes de Holm para evitar que um mês sortudo se disfarce como um padrão regular.

Figura 3. Taxa de retorno logarítmica do BTC e intervalo de confiança de Wilson de 95%

(2) Análise de Regressão Logística

Utilizamos um modelo de regressão logística para verificar o impacto de meses específicos na probabilidade de aumento ou diminuição do Bitcoin (com janeiro como referência). A Figura 4 mostra que a maioria dos odds ratios dos meses está concentrada em torno de 1,0, sendo crucial que seus intervalos de confiança de 95% cruzem a linha de 1,0.

Um valor próximo de 1.0 indica "probabilidade igual à de obter um retorno positivo em janeiro"; acima de 1.0 indica "probabilidade mais alta"; abaixo de 1.0 indica "probabilidade mais baixa".

Por exemplo, uma razão de 1,5 significa que "a probabilidade de aumento no mês é cerca de 50% maior do que em janeiro", enquanto 0,7 indica "probabilidade cerca de 30% menor".

Uma vez que a maioria dos intervalos de confiança ultrapassa 1.0 e, após a correção de Bonferroni, nenhum mês apresenta significância, não podemos afirmar que o mês do calendário é um indicador válido para prever os valores positivos e negativos do retorno logarítmico do Bitcoin.

Figura 4. Regressão Logística - Razão de Probabilidade dos Valores Positivos e Negativos do Retorno Logarítmico Mensal do BTC em Relação ao Mês de Janeiro (Referência)

(3) Previsão fora da amostra

Em cada etapa, utilizamos apenas os dados disponíveis até aquele mês para reestimarmos dois modelos (na fase inicial, utilizamos metade do conjunto de dados para treinamento):

O modelo de referência é um modelo logístico que contém apenas o intercepto, que prevê apenas a probabilidade constante (igual à taxa de referência da proporção de meses de retornos positivos desde a história até agora).

O modelo de Efeito do Mês (MoY) é uma regressão logística que inclui variáveis fictícias mensais; ele prevê a probabilidade de um mês do calendário atual ter um desempenho positivo com base no desempenho passado desse mês.

Os nossos resultados estão apresentados na Figura 5, onde o eixo X representa a probabilidade prevista de rendimento positivo por mês, e o eixo Y representa a proporção de meses com rendimento positivo efetivamente realizado. Ao plotar os resultados da previsão, os pontos de dados do modelo perfeitamente calibrado devem estar distribuídos ao longo da linha de 45° - por exemplo, quando se prevê uma probabilidade de 50% de subida, a proporção de meses em que realmente houve subida deve ser exatamente 50%.

O modelo do efeito do mês (MoY) apresenta desvios significativos. Por exemplo:

Quando a probabilidade de previsão de alta é de cerca de 27%, a frequência de realização real é de cerca de 50% (excessivamente pessimista);

Apenas se aproxima do objetivo dentro da faixa de previsão de 45-60%;

Na faixa de alta probabilidade, há uma confiança excessiva - por exemplo, cerca de 75% das previsões correspondem a cerca de 70% dos valores realizados, enquanto previsões em faixas extremas de cerca de 85% realizam cerca de 0%.

Em comparação, o modelo de referência que prevê constantemente a taxa de referência histórica (cerca de 55-57% de probabilidade de aumento) está alinhado com a linha de 45°, e dado que a probabilidade de meses com retornos positivos do Bitcoin é relativamente estável ao longo da história, essa linha praticamente não se move. Em suma, este resultado indica que os meses do calendário têm quase nenhuma capacidade preditiva em previsões fora da amostra.

Figura 5: Precisão da previsão fora da amostra do modelo de regressão logística do efeito do mês (MoY)

(4) Teste randomizado com placebo

Para verificar se o "rótulo do mês" ajuda a prever o retorno logarítmico positivo e negativo, utilizamos um modelo lógico simples com variáveis fictícias mensais e avaliamos se essas variáveis melhoram o ajuste em comparação com um modelo de referência sem mês (teste conjunto de razão de verossimilhança). O valor p observado foi de 0,15, o que significa que, mesmo que o fator mês não seja relevante, a probabilidade de um padrão tão significativo aparecer apenas por acaso é de cerca de 15%. Em seguida, embaralhamos aleatoriamente o rótulo do mês milhares de vezes, realizando o mesmo teste conjunto a cada vez.

Os resultados mostram que cerca de 19% das operações de aleatorização produzem resultados iguais ou inferiores ao valor p observado (Figura 6).

Em resumo, esse resultado é bastante comum sob condições de pura aleatoriedade, o que reforça a conclusão de que "não existem sinais mensais". Se os rótulos mensais tiverem significância estatística, o teste conjunto com dados reais deve apresentar um valor p < 0,05, e a proporção de valores p tão pequenos gerados na operação de embaralhamento deve ser inferior a 5%.

Figura 6. Distribuição dos valores p do placebo gerados pela aleatorização da etiqueta "mês" no modelo lógico.

(5) Teste de variáveis controladas

Adicionar o indicador do calendário real não desbloqueia a vantagem comercial - e geralmente diminui a precisão das previsões de direção de alta ou baixa. Utilizamos variáveis fictícias do mesmo mês para reestimular a "probabilidade de meses com retorno positivo", e depois sobrepomos duas variáveis de controle práticas de eventos significativos: 1) que podem afetar o retorno logarítmico do Bitcoin; 2) meses de ocorrência não fixos a cada ano - Ano Novo Chinês e a janela de halving do Bitcoin (±2 meses). Usamos apenas variáveis de controle correspondentes a diferentes meses do calendário a cada ano, para evitar que variáveis fictícias redundantes levem a estimativas do modelo instáveis.

Este teste visa validar duas preocupações comuns: (i) o fenômeno que parece ser o "efeito mês" pode ser apenas a camuflagem de eventos cíclicos - como a liquidez do Ano Novo Lunar (LNY) ou o efeito de halving do Bitcoin; (ii) mesmo que o padrão de meses original seja fraco, considerar esses fatores impulsionadores pode gerar utilidade. Na fase inicial, utilizamos metade do conjunto de dados para treinamento e a outra metade para teste. Usamos a pontuação Brier para avaliar as previsões de probabilidade mensal, que reflete o erro quadrático médio entre a probabilidade prevista e os resultados reais de alta ou baixa (ou seja, o grau de desvio entre o valor previsto e a realidade).

Na figura 7, o gráfico de barras mostra os valores de melhoria de Brier de cada modelo em comparação com a referência simples (que utiliza apenas um único valor da taxa de aumento histórica da janela de treinamento). Todas as barras estão abaixo de zero, o que significa que o desempenho de cada variante de variável de controle é pior do que a referência de probabilidade constante. Em resumo, a introdução de marcadores de calendário adicionais com base nos rótulos mensais apenas aumentou o ruído.

Figura 7: A melhoria da pontuação Brier do modelo de regressão logística com variáveis de controle na previsão fora da amostra

4. Conclusão

A noção de sazonalidade do mercado gera grilhões prejudiciais na mente dos investidores e pode formar profecias autorrealizáveis. No entanto, nosso modelo indica que simplesmente assumir que a probabilidade de altas e baixas mensais é basicamente consistente com a média histórica de longo prazo se comporta melhor do que todas as estratégias de negociação baseadas em calendário. Isso sugere fortemente que os padrões de calendário não contêm informações eficazes para prever a direção mensal do Bitcoin. Uma vez que os meses do calendário não conseguem prever de forma confiável a direção positiva ou negativa dos retornos logarítmicos, a possibilidade de prever a magnitude dos retornos é ainda mais insignificante. A queda sincronizada em setembro nos anos anteriores e até mesmo a suposta alta "explosiva de outubro" do Bitcoin podem ter um interesse estatístico, mas não possuem significância estatística.