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高效市場假設和比特幣S2F模型:比特幣價值的預測

前言:對比特幣的未來估值的觀點從來都不一致,甚至有很大的意見向左。有人認同S2F模型,有人相信有效市場假說,有人擔心礦工會在減半后投降,有人認為比特幣是有效市場,很多信息已經計入價格,而有人認為市場高估了風險......不同的看法,帶來不同的決策。這會繼續伴隨比特幣的成長歷史。本文作者PlanB,由“藍狐筆記”社群的“JoTo”翻譯。

介紹

比特幣S2F模型發布于2019年3月,它受到比特幣支持者和投資者的歡迎,很多分析師也驗證了協整S2F模型,并確認其價格預測。(藍狐筆記:Stock-to-Flow模型,是衡量稀缺性的指標。假設黃金的S2F為62,那么,需要62年的時間才能生產出現有黃金的存量,也就是說S2F越高,新增越慢,物品越稀缺。比特幣會在下次減半后達到黃金近似的水平)

S2F模型也受到了批評。反對S2F模型的最佳論點則來自于有效市場假說(EMH,Efficient Market Hypothesis)。該論點聲稱S2F模型基于公開信息(S2F,比特幣供應量軌跡可見),因此分析和結論已經計入價格。

高效市場假設和比特幣S2F模型:比特幣價值的預測

本文會分享關于S2F模型和EMH的觀點,我分析套利機會,風險與回報模型以及衍生品市場。

S2F模型

S2F模型是作為比特幣估值模型發布的,其靈感來自于Nick Szabo的不可偽造的稀缺性概念以及Saifedean Ammous的S2F分析。S2F是對稀缺性的衡量。隨著時間的推移,S2F和比特幣價格之間的冪律關系捕捉了比特幣復雜的網絡效應動態系統的底層規律,正如Trace Mayer所提到的。

S2F模型是冪律函數,適用于2009年10到2019年2月的月度數據:BTC價格=0.4*S2F ^3

,其中S2F=1/通脹率。2009到2019的年度數據的較新模型則得出更高的預測:BTC價格=0.18*S2F ^3.3

高效市場假設和比特幣S2F模型:比特幣價值的預測

Nick Phraudsta是第一位驗證(或更好地“不偽造”)S2F模型的人,它添加了協整分析,表明這種相關性可能不是虛假的。Marcel Burger驗證了S2F模型和協整性,并進行一些其他的統計檢驗。Mannel Andersch是第一個驗證S2F模型和協整性的機構投資者。

有效市場假說

有效市場假說(EMH)是金融經濟學中眾所周知的理論。有效市場假說基于哈耶克等人的思想,根據哈耶克(1974年諾貝爾獎得主)的理論,市場是信息處理系統,可以提供最好可能的價格發現。有效市場假說的正式描述來自于Eugene Fama(1973年諾貝爾獎得主),并具有如下三種:

*弱有效市場假說

歷史價格數據已經計入價格,不能用來獲利。技術分析(TA)和時間序列分析(TSA)不起作用。

*半強有效市場假說

來自MSNBC、彭博社、WSJ以及研究公司等媒體的公開新聞已經計入價格,不能用來獲利。基本面分析(FA)不起作用。

*強有效市場假說

即使有內部消息也無法用來獲利。因為所有信息都已經被計入價格。

大多數投資者和經濟學家都同意現代金融市場具有相當高的效率(即,他們接受弱和半強的有效市場假說),然而,他們拒絕強有效市場假說。(藍狐筆記:也就是他們認為,歷史價格數據和基本面分析已經計入價格,很難用來獲利。但內部消息不屬于此范疇)

繼有效市場假說之后,S2F模型也應該被計入價格,因為它是基于公開可獲取的數據(S2F)。

風險和回報

老實說,在我作為機構投資者管理數十億歐元資產負債表的20多年的經驗中,我從來沒直接使用過有效市場假說。在實踐中,我們假定有效市場假說,并使用風險與收益模型。

*假定有效市場假說

有人認為比特幣市場效率不高,但我不認同。在以往,你可以用USD在一個交易所買入比特幣,然后在另外一個交易所買出,獲得EUR或JPY,然后將其換回USD獲利,這個時候,套利是可能的。但這些日子一去不復返,可以看看下圖(GMT 2020.1.13 20:00的價格):

BTCUSD = 8100

BTCEUR = 7300

BTCUSD/BTCEUR = 8100/7300 = 1.11

EURUSD = 1.11

BTCJPY = 885.000

BTCJPY/BTCUSD = 885.000/8100 = 109

USDJPY = 109

或許通過大型計算機、快速的通信線路以及高頻交易算法(HFT)依然能夠賺錢,但容易套利的機會已經沒有了。我們可以放心地認為,日交易量達到100億美元的1500億美元的比特幣市場是相當有效的。

風險&收益模型

假定有效市場假說并不意味著你無法賺錢。你只需冒險。有效市場假說和無套利引導我們進入風險&收益模型。

Harry Markowitz(1990年諾貝爾獎得主)憑借其著名的投資組合理論(PT)提出了一種早期風險&收益模型。William Sharpe(1990年諾貝爾獎得主)發表了其著名的資本資產定價模型(CAPM)。根據Markowitz和Sharepe說法,所有的收益都可以用風險來解釋。

這是一個簡化的風險&收益模型(沒有相關性和外來數學):

高效市場假設和比特幣S2F模型:比特幣價值的預測

債券,黃金,股票:1955-2019數據。比特幣:2009-2019數據。

了解這個圖表至關重要,讓我們深入了解一下。

該圖表的x軸是風險(最大年度虧損),y軸是收益(平均年度回報)。

圖表顯示了三種經典資產:債券、黃金和股票。債券有最低的風險(8%)和最低的收益(6%)。黃金有較高的風險(33%)和較高的收益(7.5%)。股票有最高的風險(40%)和最高的收益(8%)。

關鍵見解是,這與有效市場假說一致,收益可以僅用風險來解釋。如果你遇到超出上述范圍的資產,那么,第一反應可能是一個巨大的投資機會。一個更好的反應(從有效市場假說和無套利的角度看)是太好了,難以置信。

我們可能忽略了風險(或對風險的計算有誤),應該嘗試將這個資產帶入正常范圍。量化風險(波動性)是很難的,對金融機構的量化專家來說也是如此。如果投資者對風險的計算低于市場的計入價格,并且如果他確切地知道資產為什么超出范圍,那么,只在這個時候,他才應該決定投資。

比特幣實際上是“圖表范圍外”的東西:200%的回報,80%的風險。由于我無法在圖表上繪制它,因此,我將其調整為1%的比特幣加上99%的現金投資。這種比特幣的投資遠遠超過正常范圍:8%的回報,1%的風險(請注意,即使比特幣下跌了99%,你也不會損失超過1%,因為你只投資了1%)。因此,我的第一反應是:市場看到不在數據中的風險。這是一些可能的風險清單:

*比特幣失敗的風險

*政府將比特幣定為非法并起訴開發者的風險

*致命軟件錯誤的風險

*交易所被黑客入侵的風險

*中心化礦工發起51%攻擊的風險

*減半后礦工死亡螺旋的風險

*硬分叉的風險

從有效市場假說和風險&收益的角度看,所有這些風險都應該包含在價格數據中。但是,這些風險并不在數據中。根據有效市場假說和圖表中的風險&收益公式,1%的風險應該給出5.5%+6.2%*1%=5.6%的回報。數據顯示,在過去11年,1%的比特幣+99%的現金,擁有8%的回報。

看上去,這些風險似乎已經被市場高估,并且與S2F模型一致,比特幣確實是一個巨大的投資機會。

衍生品市場

讓我們看一下,衍生品市場告訴我們未來是什么。

期權市場在下一個減半時或之后沒有出現峰值:

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