Por qué ocurre la fiebre de las memecoins

El artículo complementario a este, las probabilidades de los memecoins, establece qué le pasa a los lanzamientos de memecoins: entre 18.67 millones de tokens en la mayor plataforma, el 68.67% registró su última operación el día en que fue creado. Ese artículo trata deliberadamente sobre los números.

Este trata otra pregunta y, en cierto sentido, una más difícil. La tasa base es pública. Cualquiera puede encontrarla en treinta segundos. Aun así participan cientos de miles de personas, y no todas están desinformadas. Explicar eso requiere un mecanismo, no un sermón.

Lo que sigue se apoya en investigación de finanzas conductuales y valoración de activos, y viene con una advertencia inusual planteada por adelantado en lugar de enterrada: nada de esa investigación se realizó sobre memecoins. Se trata de acciones, elecciones de laboratorio y criptomonedas de gran capitalización. Toda aplicación a un token lanzado en una bonding curve es razonamiento de este artículo, y los puntos donde ese razonamiento es discutible aparecen marcados como discutibles en lugar de suavizados.

1. Qué se está valorando en realidad

Empecemos por lo que hace difícil razonar sobre las memecoins: no hay flujo de caja, ni comisión, ni ingresos, ni redención. Un modelo de valor descontado no tiene nada que aceptar como entrada. La conclusión habitual es que el precio es, por tanto, irracional, lo cual es menos una explicación que una negativa a dar una.

Hay un modelo mejor, y viene de un artículo sobre burbujas en general antes que sobre cripto en particular. Scheinkman y Xiong construyen un equilibrio en el que el exceso de confianza genera desacuerdo sobre los fundamentales. Donde los inversores no pueden vender en corto, un comprador adquiere lo que el artículo llama una opción de vender el activo a otros agentes cuando estos tengan creencias más optimistas. La consecuencia es que los participantes pagan a sabiendas más que su propia valoración de los pagos futuros, porque esperan encontrar a alguien que pague todavía más. En su modelo, las burbujas vienen acompañadas de gran volumen de negociación y alta volatilidad de precios — no como efectos secundarios, sino como parte de la misma estructura.

Esa es la versión rigurosa de «la atención no tiene ancla». El precio no es una afirmación sobre el token. Es el valor de la opción de reventa, y la opción de reventa vale lo que valga la próxima ola de atención.

La restricción de venta en corto se cumple aquí por construcción, lo cual es razonamiento de este artículo y no del artículo citado. Un token acuñado hace minutos no tiene mercado de préstamo ni derivados listados. Un participante que lo considere sin valor no puede expresar esa opinión en ningún tamaño; solo puede abstenerse de comprar. El precio, por tanto, lo fija enteramente el subconjunto de personas optimistas, que es exactamente la condición que el modelo requiere. Esto deja de ser literalmente cierto para el pequeño número de memecoins que sobreviven lo suficiente como para conseguir listados de futuros perpetuos, y esas son un error de redondeo dentro de la población.

Por qué el desplome no es un evento aparte

Vale la pena detenerse en esta parte. En la mayoría de los relatos, el rally y el desplome reciben explicaciones separadas — codicia en la subida, pánico en la bajada. La estructura de opción de reventa da una sola explicación para ambos.

Mientras llega atención, cada comprador tiene razón en que existe un comprador más optimista, y la opción tiene valor. Cuando la atención deja de llegar, la opción no vale nada, y no vale nada para todos los tenedores simultáneamente, porque todos tenían la misma opción sobre el mismo flujo. No hay ningún derecho residual al que recurrir. Por eso el patrón es una caída vertical en lugar de un descenso hacia un nivel más bajo: lo que se estaba valorando no bajó, dejó de existir.

2. La atención construye el conjunto de opciones antes de que actúen las preferencias

La palabra «atención» invita a una lectura perezosa en la que significa entusiasmo. La investigación se refiere a algo más específico y más útil.

Barber y Odean comprobaron y confirmaron que los inversores particulares son compradores netos de acciones que captan la atención — las que están en las noticias, las que tienen volumen anormalmente alto y las que registran rendimientos extremos en un solo día. Su explicación de la asimetría es estructural más que emocional: comprar exige buscar entre miles de candidatas, mientras que vender por lo general no, porque la mayoría de los particulares solo vende lo que ya posee. Su conclusión es la frase que conviene retener: las preferencias determinan las elecciones después de que la atención haya determinado el conjunto de opciones.

Léase eso frente a una plataforma de lanzamiento. Existen millones de tokens; una persona puede tener cualquiera de ellos; el problema de búsqueda no es solo grande, es ilimitado, y se renueva continuamente. En esas condiciones, el filtro de la atención no es una influencia entre varias. Es casi todo el proceso de selección, y lo que la capte selecciona qué se compra.

En cripto específicamente, Liu y Tsyvinski encuentran que los rendimientos no se explican por factores bursátiles, macroeconómicos, cambiarios ni de materias primas, pero sí son predecibles a partir de factores propios de ese mercado — un efecto de momento en series temporales e indicadores indirectos de la atención de los inversores. Su muestra son activos importantes y no memecoins, así que no resuelve nada sobre un token lanzado la semana pasada. Lo que sí establece es que la atención, como cantidad medible, predice rendimientos en esta clase de activos, lo cual es una afirmación más fuerte de lo que la metáfora suele implicar.

Juntando ambas cosas, la memecoin se parece menos a una mala inversión y más a un instrumento bien diseñado para una tarea concreta: convertir un momento de atención colectiva en un derecho negociable. Su falta de ancla fundamental no es un defecto de ese diseño. Es el diseño.

3. El marco de la lotería, dicho con precisión

«La gente lo trata como un billete de lotería» es donde se detienen casi todas las explicaciones. La investigación detrás de esa frase contiene tres afirmaciones distintas con tres tipos distintos de evidencia. Mantenerlas separadas es lo que distingue una explicación de un eslogan.

Cómo leer la tabla

La primera fila trata sobre personas, y su detalle útil es la dirección. Kumar encontró que la demanda de acciones tipo lotería aumenta durante las recesiones, y que los factores socioeconómicos que predicen el gasto en lotería también predicen la inversión en acciones tipo lotería. La demanda de lotería no es un lujo de mercado alcista que aparece cuando la gente se siente rica. Se comporta como la compra de billetes de lotería: sube cuando las circunstancias empeoran. Cualquier explicación de las memecoins que funcione solo con euforia tiene la ciclicidad al revés.

La segunda fila es la que responde a la objeción del valor esperado, y conviene tratarla con cuidado. El argumento habitual — el valor esperado es negativo, por tanto comprar es un error — presupone que el comprador intenta maximizar una esperanza. Barberis y Huang muestran que, bajo ponderación de probabilidades, un activo con asimetría positiva que obtiene un exceso de rendimiento medio negativo es el aspecto que tiene el equilibrio. El comprador no está fallando en la aritmética. No está haciendo esa aritmética, y el modelo que describe lo que sí está haciendo predice el rendimiento negativo de antemano.

Esto importa en la práctica, no solo filosóficamente. Significa que mostrarle a alguien el valor esperado no es una corrección, porque no aborda la preferencia que produjo la decisión. Es responder a una pregunta que nunca se formuló.

La tercera fila es donde la extrapolación es más delgada, y esos números merecen llevar sus límites adosados. Grobys y Junttila estudiaron veinte criptomonedas entre enero de 2016 y diciembre de 2019, seleccionadas como las de mayor capitalización de mercado al 2 de enero de 2016 — en palabras del propio artículo, solo activos de gran capitalización, hablando en términos relativos — con Bitcoin excluido de las clasificaciones por servir como factor de mercado. Su hallazgo es un efecto MAX negativo: los activos con el rendimiento diario extremo más reciente rindieron peor después, con una diferencia bruta y ajustada por riesgo entre el quintil MAX más bajo y el más alto superior al 1.50% semanal.

Eso es lo más parecido a evidencia directa de que la demanda tipo lotería valora los criptoactivos. También es una muestra de las veinte criptomonedas más grandes distintas de Bitcoin en un período totalmente anterior a la era de las plataformas de lanzamiento, lo cual queda a varios pasos de un token lanzado esta mañana.

4. El token como cuota de membresía

Algunos comportamientos de tenencia no tienen sentido como inversión. Hay quien mantiene posiciones en tokens que describe como chistes, se niega a vender en ganancias y trata la posición como un compromiso más que como una exposición. Modelado como inversión, esto es irracional. Modelado como membresía, es corriente — la posición es la entrada, y parte de lo que compra es estar dentro del grupo.

Esta es la pata del argumento con la evidencia más débil, y lo honesto es decirlo antes de desarrollarla.

La parte con un mecanismo riguroso

Han, Hirshleifer y Walden modelan inversores que discuten sus estrategias y convierten a otros a ellas con una probabilidad que crece con el rendimiento de la inversión. Esa tasa de conversión, demuestran, es convexa en los rendimientos obtenidos. El resultado es que las estrategias activas — alta varianza y alta asimetría — dominan de forma incondicional, y la cláusula importante de su enunciado es esta: esto se cumple aunque los inversores no tengan preferencia intrínseca por esas características.

Nadie en ese modelo es codicioso. Nadie está sesgado. La propagación convexa basta por sí sola para que la estrategia de alta varianza sea la que se difunde, y su marco predice que la sociabilidad y los rasgos del proceso de comunicación — no solo los rendimientos — determinan qué estrategias se hacen populares y cómo se valoran.

Esto es estrictamente más fuerte que el sesgo de supervivencia que plantea el artículo sobre probabilidades. El sesgo de supervivencia dice que solo ves a los ganadores. La transmisión social dice que los ganadores se propagan de forma desproporcionada, porque la tasa de conversión es convexa en el rendimiento, y que lo que se difunde es la estrategia misma y no solo la anécdota. Una comunidad que habla de memecoins derivará con el tiempo hacia la versión de mayor varianza del trading de memecoins, sin que cambien las preferencias de nadie y sin necesidad de malos actores.

La parte que es cualitativa, y sobre otro mercado

Para la afirmación identitaria en concreto, la investigación más cercana es etnográfica antes que cuantitativa, y trata sobre meme stocks en Reddit y no sobre memecoins en una plataforma de lanzamiento. El estudio de Nani sobre r/WallStreetBets se propone explicar por qué la gente se siente atraída por las comunidades de inversión de las redes sociales pese a la alta probabilidad de incurrir en pérdidas — que es casi la pregunta de este artículo. Su explicación es que el sentimiento antiinstitucional lleva a los usuarios a confiar más en información social no regulada que en el asesoramiento regulado, que ese propio consejo incentiva operaciones innecesariamente arriesgadas, y que todo culmina en lo que el trabajo denomina capitalismo de la desesperación: jóvenes que se sienten forzados a adoptar estrategias de alto riesgo para escapar de la precariedad financiera. La versión revisada por pares apareció en Telematics and Informatics en 2025, coescrita con Keegan McBride.

Tres límites, y los tres importan:

• Es interpretativo. Un estudio de caso etnográfico produce una teoría, no un tamaño de efecto medido. Aquí no hay coeficiente alguno y nadie debería citar uno.
• Trata sobre acciones, no sobre tokens. La distancia entre un foro de Reddit operando opciones sobre una empresa cotizada y un canal de Telegram alrededor de un token acuñado esta mañana es un supuesto de este artículo, no una equivalencia demostrada.
• En la cobertura secundaria de esta investigación circulan varias cifras concretas — número de participantes, número de comentarios, un múltiplo de aversión a las pérdidas. Ninguna pudo verificarse contra el registro primario, así que ninguna aparece aquí.

Lo que sobrevive a los tres límites es modesto y aun así vale la pena: los propios participantes describen la comunidad, y no el rendimiento, como una razón para estar ahí, y quienes estudian estas comunidades siguen llegando de forma independiente a la misma explicación.

5. Por qué la tasa base publicada cambia tan poco

Aquí está la pregunta que el artículo sobre probabilidades no puede responder con datos, porque es una pregunta sobre qué le hacen los datos a las personas.

Un valor esperado negativo no disuade por sí solo

El modelo de juego de casino de Barberis demuestra que, para un amplio rango de parámetros de preferencia, un agente de teoría prospectiva estaría dispuesto a apostar aun cuando el casino solo ofreciera apuestas sin asimetría y con valor esperado nulo o negativo. El jugador de ese modelo no está mal informado. Las probabilidades son conocidas, están publicadas y son desfavorables, y el modelo predice la entrada de todos modos.

La segunda mitad del resultado es la más útil. La ponderación de probabilidades produce lo que el artículo llama una inconsistencia temporal verosímil: en el momento de entrar, el agente planea seguir una estrategia de juego determinada, pero después de empezar a jugar quiere cambiar a otra. El comportamiento depende entonces de si la persona es consciente de esa inconsistencia y, si lo es, de si puede comprometerse por adelantado.

Eso describe la experiencia familiar de las memecoins bastante mejor que cualquier relato sobre fuerza de voluntad. La regla de salida formulada de antemano y el comportamiento una vez que la posición existe los genera un objetivo distinto en cada caso. «Conocía las probabilidades y lo hice igual» no es una confesión de estupidez; es la salida predicha por un modelo cuyas entradas son probabilidades conocidas.

Dos literaturas, signos opuestos, y ninguna sobre memecoins

El movimiento obvio sería decir que la gente sobrepondera las probabilidades pequeñas, citar la teoría prospectiva y cerrar la sección. Sería incorrecto, o al menos infundado, y la razón resulta lo bastante interesante como para ser el centro del artículo y no una nota al pie.

Hertwig y Erev revisan tres paradigmas experienciales y reportan hallazgos convergentes: cuando la gente decide a partir de la experiencia, los eventos raros tienden a tener menos impacto del que merecen según sus probabilidades objetivas. La concepción común en la investigación sobre decisión conductual, señalan, es que la sobrestimación y la sobreponderación aumentan el impacto de los eventos raros — y los hallazgos que la respaldan provienen sobre todo de estudios en los que las personas conocían sus opciones mediante descripciones.

Entonces, ¿en qué régimen está un comprador de memecoins? Este artículo no lo sabe, y la literatura tampoco, porque ninguna de las dos lo estudió. Hay argumentos para la descripción: el argumento de venta es un múltiplo anunciado, la captura de pantalla de la ganancia de alguien, un pago enunciado. Hay argumentos para la experiencia: alguien que ha visto morir cuarenta lanzamientos ha muestreado resultados a lo largo del tiempo, que es precisamente el escenario donde los eventos raros se subponderan — y el evento raro subponderado ahí sería el premio gordo, lo cual debería reducir la participación en lugar de explicarla.

La versión ordenada de esta sección elegiría una. La versión honesta informa de que dos literaturas bien respaldadas hacen predicciones opuestas, que el régimen que ocupan los compradores de memecoins es discutido, y que cualquiera que te ofrezca una explicación conductual segura de la participación en memecoins está afirmando más de lo que la evidencia sostiene.

Tu propia experiencia pesa más que la estadística publicada

Un hallazgo sí incide directamente en por qué una cifra pública no mueve el comportamiento. Kaustia y Knüpfer encuentran un fuerte vínculo positivo entre los rendimientos pasados de las OPI y las suscripciones futuras, y sus datos les permiten atribuir el efecto específicamente a los rendimientos experimentados personalmente por cada inversor, y no al ciclo de las OPI ni a efectos riqueza. El comportamiento es coherente con un aprendizaje por refuerzo, en el que los resultados vividos en primera persona se sobreponderan frente a un aprendizaje bayesiano racional.

Trasládese eso. Una tasa base poblacional es una entrada. Lo que has visto ocurrir personalmente es otra, y en un entorno medido estructuralmente cercano a la participación repetida en nuevas emisiones, la segunda domina. Alguien que ha visto multiplicarse por diez la posición de un amigo no está sopesando eso frente al 0.198% y equivocándose; está ponderando algo que el modelo dice que se sobreponderará por muy visible que se haga ese 0.198%.

La salvedad, de nuevo: inversores minoristas finlandeses suscribiendo OPI reguladas no es un lanzamiento de memecoin, y tratarlos como el mismo escenario es una inferencia de este artículo.

6. Qué industrializa la plataforma

Los tres mecanismos anteriores son antiguos. La preferencia por la lotería, la selección impulsada por la atención y las estrategias transmitidas socialmente son décadas anteriores a las criptomonedas. Lo nuevo es una máquina que fabrica los tres a la vez, de forma continua y a un coste marginal insignificante.

El estudio de Mancino sobre Solana en el cuarto trimestre de 2024 informa de que Pump.fun representó hasta el 71.1% de todos los tokens acuñados en la cadena y aportó entre el 40% y el 67.4% de las transacciones en exchanges descentralizados, mientras los usuarios diarios pasaban de unos 60,000 a 260,000 — y menos del 2% de los tokens llegó a los grandes exchanges. Es un preprint, así que conviene tratar las cifras como indicativas y no como definitivas. Indicativas bastan para lo que importa: una plataforma se convirtió a la vez en la fuente dominante de tokens nuevos y en una parte sustancial de toda la actividad de negociación de su cadena anfitriona, mientras que casi nada de lo que produjo salió de ella.

Eso es lo que aquí significa industrialización. Cada uno de los tres mecanismos recibe su propia infraestructura:

• La máquina de atención. La creación gratuita e instantánea hace que la oferta se expanda hasta llenar la atención disponible, y un flujo de nuevos lanzamientos que se renueva sin parar mantiene el conjunto de opciones formándose y reformándose — exactamente las condiciones en las que la atención determina qué se compra.
• La máquina de lotería. Una bonding curve convierte cada lanzamiento en una propuesta explícita de apuesta pequeña con un pago anunciado enorme, visible como una curva en lugar de argumentado.
• La máquina de comunidad. Cada token viene con un canal de chat, de modo que la capa social donde se propagan las estrategias se crea en el mismo momento que el activo, en vez de formarse a su alrededor a lo largo de años.

Los mecanismos concretos — bonding curves, concentración de la oferta en la creación, liquidez delgada y unilateral, y la fase de distribución — están expuestos en las probabilidades de los memecoins. No se repiten aquí, porque ese artículo carga con el análisis de riesgo y este solo lo debilitaría al reformularlo.

7. Qué explica esto y qué no

Una explicación que da cuenta de todo normalmente no explica nada, así que conviene ser preciso sobre el límite.

Explica por qué la participación persiste después de conocerse la tasa base, sin exigir que los participantes sean ignorantes o tontos: la decisión no es un cálculo de valor esperado, las probabilidades son conocidas y no decisivas, y el plan formado antes de entrar no es el que gobierna después. Explica por qué la misma estructura produce tanto el rally como el desplome. Explica por qué las comunidades derivan hacia comportamientos de mayor varianza sin que cambien las preferencias de nadie. Y explica por qué publicar mejores estadísticas tiene un efecto tan débil sobre el comportamiento.

No explica qué tokens tienen éxito, y nada de lo aquí escrito debe leerse como que la atención pueda pronosticarse — eso sería la misma caza de ventajas que el artículo sobre probabilidades demuestra que los datos no respaldan. No dice cuán grandes son estos efectos en las memecoins, porque no se han medido en memecoins. No resuelve la cuestión descripción–experiencia. Y no afirma que nada de esto sea exclusivo de las criptomonedas: los mecanismos son generales, y la plataforma es la parte nueva.

8. Conclusión

Una memecoin no tiene flujo de caja, así que lo que cambia de manos es un derecho sobre la atención colectiva. Valorada como una opción de reventa — el derecho a vender a un comprador más optimista, en un mercado donde los pesimistas no pueden vender en corto — explica tanto la subida vertical como la caída vertical como una sola estructura y no como dos estados de ánimo, porque la opción pierde todo su valor para cada tenedor en el mismo instante.

La atención no es un adorno en ese proceso. En la investigación construye el conjunto de opciones antes de que actúen las preferencias, y en cripto pronostica rendimientos de forma medible. El marco de la lotería, dicho con precisión, son tres hallazgos separados: la demanda tipo lotería es real y sube en las recesiones, pagar de más por la asimetría es un equilibrio y no un error de cálculo, y la demanda tipo lotería aparece en los precios cripto como peor rendimiento posterior de los extremos recientes más altos. La comunidad tampoco es incidental: las estrategias se propagan a un ritmo convexo en sus rendimientos, lo que basta para que la versión de mayor varianza domine una conversación sin que nadie prefiera la varianza.

Queda la pregunta que motivó este artículo: por qué las probabilidades publicadas cambian tan poco. Parte de la respuesta es que un valor esperado negativo no disuade una decisión que nunca fue una esperanza, y que el plan formado antes de entrar no sobrevive al contacto con la posición. Parte es que los rendimientos vividos en primera persona se sobreponderan frente a cualquier estadística poblacional. Y parte es genuinamente desconocida: las dos literaturas sobre cómo trata la gente los eventos raros apuntan aquí en direcciones opuestas, y ninguna se realizó sobre este mercado.

Las probabilidades medidas siguen en las probabilidades de los memecoins, y no se han movido. El valor de entender el mecanismo no es que mejore esas probabilidades. Es que reconocer cuál de estas fuerzas está actuando sobre ti es la única parte de la situación sobre la que tienes alguna influencia.

Preguntas frecuentes

Fuentes y lecturas adicionales

Investigación en finanzas conductuales y valoración de activos:

• Scheinkman and Xiong (2003), Overconfidence and Speculative Bubbles, Journal of Political Economy 111(6), 1183–1220
• Barber and Odean (2008), All That Glitters, Review of Financial Studies 21(2), 785–818
• Barberis and Huang (2008), Stocks as Lotteries, American Economic Review 98(5), 2066–2100
• Kumar (2009), Who Gambles in the Stock Market?, Journal of Finance 64(4), 1889–1933
• Kaustia and Knüpfer (2008), Do investors overweight personal experience?, Journal of Finance 63(6), 2679–2702
• Hertwig and Erev (2009), The description–experience gap in risky choice, Trends in Cognitive Sciences 13(12), 517–523
• Barberis (2012), A Model of Casino Gambling, Management Science 58(1), 35–51
• Han, Hirshleifer and Walden (2022), Social Transmission Bias and Investor Behavior, Journal of Financial and Quantitative Analysis 57(1), 390–412

Investigación sobre criptomonedas y memecoins:

• Liu and Tsyvinski (2021), Risks and Returns of Cryptocurrency, Review of Financial Studies 34(6), 2689–2727
• Grobys and Junttila (2021), Speculation and lottery-like demand in cryptocurrency markets, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 71, 101289
• Mancino (2025), The Memecoin Phenomenon: An In-Depth Study of Solana's Blockchain Trends, arXiv 2512.11850
• Nani (2023), Stocks, memes, and desperation capitalism, MSc thesis, Oxford Internet Institute

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Este artículo es educativo y no constituye asesoramiento financiero; nada en él debe leerse como aliento para comprar o negociar memecoins. Explica un fenómeno; los resultados medidos y las recomendaciones de riesgo están en las probabilidades de los memecoins. Ninguna de las investigaciones conductuales o de valoración de activos citadas aquí se realizó sobre memecoins — las muestras son inversores minoristas estadounidenses y finlandeses, experimentos de elección de laboratorio y las veinte criptomonedas más grandes distintas de Bitcoin por capitalización entre 2016 y 2019 — de modo que toda aplicación a las memecoins es razonamiento de este artículo y no un hallazgo, y se señala como tal allí donde aparece. La cuestión descripción–experiencia no está resuelta en la literatura y se presenta como no resuelta. El material sobre identidad y comunidad se apoya en investigación cualitativa sobre foros de meme stocks y no en efectos medidos en los mercados de memecoins.