Arthur Hayes Afirma que una Guerra con Irán Podría Provocar la Intervención de la Reserva Federal

bitcoinistPublicado a 2026-03-02Actualizado a 2026-03-02

Resumen

Arthur Hayes, cofundador de BitMEX, argumenta que una guerra entre Estados Unidos e Irán podría forzar a la Reserva Federal a intervenir recortes de tasas o inyecciones de liquidez, siguiendo un patrón histórico de flexibilización monetaria durante conflictos en Medio Oriente. Aunque los mercados reaccionaron con relativa calma al reciente ataque, Hayes sugiere que un estímulo de la Fed impulsaría activos de riesgo como Bitcoin. Sin embargo, recomienda a los inversores esperar señales concretas de acción del banco central antes de realizar movimientos significativos.

Irán y Oriente Medio están otra vez en llamas. Las fuerzas estadounidenses e israelíes lanzaron una serie de ataques aéreos contra Irán durante el fin de semana, matando al Líder Supremo Ali Khamenei, un desarrollo que envió ondas de choque a través de los mercados globales y provocó un nuevo debate sobre lo que viene para la economía de EE. UU. Y en medio de todo el caos, una voz prominente en el mundo cripto ya está trazando una línea directa desde los bombardeos hasta los precios de Bitcoin.

Arthur Hayes Presenta su Caso

Arthur Hayes, cofundador del exchange de criptomonedas BitMEX, publicó una entrada de blog esta semana argumentando que la acción militar de EE. UU. en Oriente Medio tiene un patrón histórico, y ese patrón tiende a ser bueno para las criptomonedas.

Su razonamiento se remonta décadas. Según Hayes, todos los presidentes en ejercicio de EE. UU. desde 1985 han enviado fuerzas a Oriente Medio. Cada vez, la Reserva Federal respondió recortando las tasas de interés o inyectando más dinero en el sistema financiero para ayudar a cubrir los costos.

Una cita de Arthur Hayes en su entrada de blog.

La Guerra del Golfo en 1990. Las secuelas de los ataques del 11 de septiembre de 2001. El aumento de tropas en Afganistán en 2009. Hayes argumenta que cada episodio vino acompañado de una oferta monetaria más laxa.

Su conclusión: si el presidente de EE. UU. Donald Trump sigue gastando fuertemente en lo que Hayes llama "la construcción de la nación iraní", la Fed eventualmente podría sentir presión para relajar su actual postura monetaria restrictiva. Eso, a su vez, podría enviar dinero fluyendo hacia activos de mayor riesgo, incluidos Bitcoin y otras criptomonedas.

BTCUSD ahora cotiza a $65,919. Gráfico: TradingView

Guerra Irán-EE. UU.: Los Mercados se Mantienen Tranquilos por Ahora

Hasta ahora, los mercados no están entrando en pánico. Los futuros de acciones cayeron solo ligeramente cuando abrió la negociación el lunes. Los precios del petróleo se dispararon al principio, luego retrocedieron, borrando casi la mitad de las ganancias iniciales. El S&P 500 perdió menos del 1%. El boletín financiero The Kobeissi Letter fue directo al respecto: esta no fue una apertura apocalíptica.

Las redes sociales de cripto contaron una historia diferente en tono, si no en sustancia. Los informes indican que las menciones de "Tercera Guerra Mundial" se dispararon en las plataformas durante el fin de semana, según datos de la firma de análisis Santiment.

Pero esos números aún estaban muy por debajo de los niveles registrados en junio pasado, cuando una ronda previa de ataques israelíes a sitios militares y nucleares iraníes llevó a casi dos semanas de conflicto directo entre los dos países.

Un Patrón que Vale la Pena Vigilar

El propio Hayes insta a la precaución por ahora. Admite que no hay forma de saber cuánto tiempo Trump permanecerá comprometido con una costosa campaña militar en Irán, o cuánto dolor de mercado puede soportar la administración antes de retroceder.

Su consejo para los inversores en criptomonedas es esperar, específicamente a un recorte de tasas concreto de la Fed o una señal de impresión de dinero antes de hacer movimientos.

"El momento de cargar el camión y comprar Bitcoin", escribió, es justo después de que la Fed actúe, no antes.

Imagen destacada de Getty Images, gráfico de TradingView

Preguntas relacionadas

Q¿Qué conexión establece Arthur Hayes entre la intervención militar de EE.UU. en Oriente Medio y las criptomonedas?

AArthur Hayes argumenta que históricamente, cada vez que un presidente de EE.UU. envía fuerzas a Oriente Medio, la Reserva Federal responde recortando tasas de interés o inyectando más dinero en el sistema financiero para cubrir los costos, lo que eventualmente beneficia a activos de riesgo como Bitcoin.

Q¿Cómo reaccionaron los mercados financieros tras los ataques aéreos contra Irán mencionados en el artículo?

ALos mercados se mantuvieron relativamente tranquilos: los futuros bursátiles cayeron levemente, el petróleo retrocedió tras una subida inicial, el S&P 500 perdió menos del 1% y Bitcoin se recuperó a positivos en el día.

Q¿Qué evento previo superó en menciones de 'Tercera Guerra Mundial' a los recientes ataques, según los datos de Santiment?

ALas menciones de 'Tercera Guerra Mundial' durante este evento estuvieron muy por debajo de los niveles registrados en junio pasado, cuando ataques israelíes a instalaciones iraníes desataron casi dos semanas de conflicto directo.

Q¿Cuál es la recomendación de Arthur Hayes para los inversores en criptomonedas ante este escenario geopolítico?

AHayes recomienda esperar a que la Reserva Federal anuncie un recorte de tasas o una inyección monetaria concreta antes de realizar movimientos significativos, en lugar de actuar anticipadamente.

Q¿Qué ejemplo histórico de intervención militar en Oriente Medio menciona Hayes para respaldar su tesis?

AHayes cita la Guerra del Golfo en 1990, las consecuencias de los ataques del 11 de septiembre en 2001 y el aumento de tropas en Afganistán en 2009 como ejemplos que precedieron a medidas de flexibilización monetaria de la Fed.

Lecturas Relacionadas

¿Los modelos generativos también pueden entrenarse de extremo a extremo? El núcleo es un bucle for

El entrenamiento de modelos generativos siempre ha sido un reto debido a la "desviación por exposición" (exposure bias): durante el entrenamiento solo se aprenden pequeños pasos, mientras que la generación requiere cientos de iteraciones, lo que causa acumulación de errores. Esto ha impedido que los modelos generativos sean entrenados de extremo a extremo (end-to-end), a diferencia de otras tareas de aprendizaje profundo. Un reciente artículo de la Universidad de Illinois y Harvard introduce "Explorative Modeling (XM)", un nuevo paradigma que resuelve este problema mediante un bucle simple (for). La idea clave es que, en cada paso de entrenamiento, el modelo genera K candidatos y solo retropropaga el gradiente a partir del candidato más cercano a los datos reales. Este enfoque evita que el modelo converja a un promedio borroso entre múltiples modos (mode blurring), un problema inherente a las funciones de pérdida de reconstrucción típicas. XM identifica una tercera dimensión escalable, además de los parámetros y los datos: la "expresividad generativa". Los experimentos en imágenes, video y lenguaje muestran que aumentar la exploración (K) mejora monótonamente el rendimiento, con ganancias de eficiencia en FLOPs, muestras y parámetros. En tareas de control robótico, una política exploratoria XM iguala o supera a políticas de difusión que requieren 100 veces más cómputo en inferencia. El trabajo sugiere que, a gran escala, la expresividad generativa se convierte en el cuello de botella principal, y XM ofrece un camino para modelos generativos verdaderamente end-to-end, generando muestras de alta calidad en una sola pasada hacia adelante.

marsbitHace 4 min(s)

¿Los modelos generativos también pueden entrenarse de extremo a extremo? El núcleo es un bucle for

marsbitHace 4 min(s)

¿Máximo de 20 artículos por persona? La nueva norma de ICLR recibe una «petición» sarcástica de un investigador de DeepMind

Un investigador de DeepMind satiriza la nueva norma de ICLR que limita a 20 artículos por autor. La conferencia de IA ICLR 2027 ha establecido una nueva regla: cada autor solo puede figurar en un máximo de 20 trabajos enviados. Los que excedan este límite serán advertidos y, de no corregirse, algunos serán rechazados aleatoriamente. La justificación es la enorme presión sobre el sistema de revisión, tras un aumento del 68% en los envíos para ICLR 2026 (19,525 trabajos). Dan Roy, investigador de Google DeepMind, respondió con una "petición" irónica en X, pidiendo que se elimine el límite. Su mensaje, cargado de sarcasmo, sugiere que los agentes de IA ahora pueden producir investigaciones incrementales y que, "dado que todo el trabajo de revisión ya lo hacen los grandes modelos de lenguaje", debería animarse a enviar más trabajos, no menos. Su sátira apunta a un problema real: el uso de IA tanto en la autoría como en la revisión. Un análisis de 2025 detectó que aproximadamente el 21% de las revisiones de ICLR 2026 eran probablemente generadas completamente por IA. La broma de Roy plantea una pregunta seria: en un entorno donde agentes generan artículos, autores los envían en masa y revisores potencialmente usan IA, ¿limitar el número de envíos es la solución adecuada? El debate sobre la calidad versus la cantidad, y el papel de la IA en la academia, continúa.

marsbitHace 10 min(s)

¿Máximo de 20 artículos por persona? La nueva norma de ICLR recibe una «petición» sarcástica de un investigador de DeepMind

marsbitHace 10 min(s)

Trading

Spot
活动图片