ETH y BCH siguen a bitcoin entre las criptomonedas con mejor distribución

Un análisis del equipo de Coin Metrics publicado este 20 de agosto se centra en el tema de la distribución de la riqueza no solo en bitcoin sino en otras cuatro criptomonedas. Determina así que, después de bitcoin, los criptoactivos con menos desigualdad son ether (ETH) y bitcoin cash (BCH).

En su informe los analistas seleccionaron a las cuatro criptomonedas que siguen a bitcoin en capitalización de mercado, comparando datos de bitcoin (BTC), ether (ETH), ripple (XRP), litecoin (LTC) y bitcoin cash (BCH). De cada una de estas redes tomaron en cuenta no solo la capitalización de mercado, sino también el número de direcciones y el balance de los saldos que se mantiene en las mismas hasta este mes de agosto.

De esta forma, establecieron que ripple es el criptoactivo que posee mayor desigualdad en la distribución de la riqueza, lo opuesto de bitcoin, quedando litecoin en el cuarto lugar entre las cinco criptomonedas evaluadas. En ese sentido, bitcoin lleva la delantera como la criptomoneda mejor distribuida al poseer el mayor número de direcciones con saldos significativos y cuentas millonarias. Según Coin Metrics en la red de bitcoin unas 5,8 millones de cuentas mantienen saldos promedios de USD 6.840. Mientras 13,9 millones de direcciones mantienen saldos superiores a 10 dólares.

Seguidamente, se hallan Bitcoin Cash (una bifurcación de Bitcoin) y Ethereum. En BCH el saldo promedio es de USD 317, mientras en la segunda es de USD 675. En BCH hay 2,6 millones de direcciones con saldos significativos y 2,1 millones con saldos superiores a 10 dólares. Entre tanto, Ethereum tiene 2,4 millones de direcciones con saldos significativos y 3,6 millones con montos superiores a 10 dólares.

Estos montos son diferentes en Ripple, en la cual se estiman cuentas con saldos promedios de USD 14.815, además de unas 600.000 direcciones con saldos significativos y 800.000 con saldos superiores a 10 dólares. Litecoin, por su parte, mantiene direcciones con saldos promedios de USD 1.408, con 1,2 millones de direcciones con saldos significativos y 1,1 millones con más de 10 dólares.

Otro elemento que tomaron en cuenta los analistas para hacer sus cálculos es el tiempo de existencia de la plataforma. Al respecto, se observan dificultades para manejar tendencias a largo plazo. “En Bitcoin, cada nuevo día esperaríamos que 218 nuevas direcciones contengan al menos 1 BTC”, un cálculo que “podría no tener sentido”.

Dificultades para calcular la distribución

Coin Metrics pone énfasis en mencionar las dificultades que existen para medir y comparar la distribución de la riqueza, tanto de bitcoin como en las distintas criptomonedas. Cita la influencia de diversos factores, entre ellos las características propias de cada red, las cuales marcan diferencias que pueden distorsionar los resultados.

La mecánica de la tarifa de gas de Ethereum tiende a dejar más polvo (el polvo se refiere a saldos más pequeños que la tarifa necesaria para moverlos). Esto podría hacer que ETH parezca distribuirse de manera más equitativa al reducir los saldos medios de las cuentas.

Coin Metrics

El otro factor que influye es el protocolo, que es diferente en cada red. Ethereum, por ejemplo, está basado en cuentas y por ello tiende a reutilizar las direcciones. Esto puede hacer que “parezca menos equitativamente distribuido cuando se utilizan métricas basadas en direcciones”, acotan los investigadores. Algo diferente sucede con los protocolos basados ​​en UTXO, (salidas no gastadas), como Bitcoin.

Métodos inexactos

Por otra parte, el estudio explica las implicaciones de la metodología más utilizada para calcular la distribución de la riqueza en el sector de las criptomonedas. Se trata del coeficiente de Gini. Este método, comúnmente aplicado a las economías, se calcula en valores que se mueven entre 0 y 1, siendo 0 el valor que indica igualdad perfecta y 1 el que indica la mayor desigualdad posible.

Hasta ahora, los resultados tienden a indicar que bitcoin tiene un coeficiente superior a 0,8, indicativo para muchos de un alto nivel de centralización. Sin embargo, para Coin Metrics el método de Gini puede ser inexacto cuando se extrapola a los criptoactivos. Esto, no solo porque “la unidad de muestreo difiere en criptografía, sino que también estamos midiendo la distribución de un solo activo, el criptoactivo en sí mismo, y no de todos los activos de un hogar menos los pasivos como lo hacemos al calcular Gini en las economías estatales”.