Модель Stock-to-Flow Биткойна: научный подход к оценке через дефицит

Анализ соотношения запасов к потоку Биткойна исследует взаимосвязь между существующим предложением Биткойна и ежегодно создаваемыми токенами. Эта количественная модель пытается предсказать движения цен Биткойна на основе его врожденных характеристик дефицита.

С момента своего создания в 2009 году Биткойн кардинально изменил концепцию валюты, установив себя как первую полностью цифровую, передаваемую, прозрачную и математически предсказуемую денежную систему. Будучи флагманским активом криптовалюты, Биткойн привлек внимание общественности, особенно во время своего исторического роста до $69,000 в ноябре 2021 года. Тем не менее, путь Биткойна отражает циклический характер бычьих и медвежьих рынков, который подчеркивает его печально известную волатильность.

Эта волатильность создает значительную проблему для инвесторов, пытающихся оптимизировать свои моменты входа и выхода. Модель Stock-to-Flow (S2F) стала методологической основой для навигации по ценовым движениям Биткойна, предоставляя количественные данные на основе механизмов дефицита предложения.

Понимание модели Stock-to-Flow (S2F)

Модель Stock-to-Flow количественно оценивает дефицит активов через математическое соотношение, изначально применявшуюся к драгоценным металлам, таким как золото и серебро, прежде чем быть адаптированной для анализа Биткойна. Эта структура сосредоточена на двух основных компонентах:

• Акции: Общее существующее предложение актива, в настоящее время доступного или находящегося в обращении.

• Поток: Скорость, с которой новые единицы актива производятся в течение определенного временного интервала (обычно ежегодно).

Соотношение S2F рассчитывается путем деления текущего запаса на годовой поток. Более высокие соотношения указывают на большую дефицитность, что теоретически коррелирует с более высоким потенциалом оценки. Исторически высокое соотношение S2F золота объясняет его премиальную оценку как дефицитного товара, который сохраняет свою ценность со временем.

Механика модели Stock-to-Flow Биткойна

Модель S2F применяет принципы товарного рынка к заранее установленному графику эмиссии Биткойна. Сравнивая общее количество циркулирующего Биткойна с темпами нового производства Биткойна, модель подчеркивает программную редкость Биткойна как основной фактор его ценности.

Максимальный лимит предложения Биткойна в 21 миллион токенов создает врожденную дефляционную характеристику. Этот механизм дефицита усиливается во время событий халвинга, которые происходят примерно каждые четыре года и уменьшают вознаграждение за блок на 50%, эффективно снижая новое предложение Биткойна. Эти халвинги систематически увеличивают S2F-коэффициент Биткойна с течением времени, поскольку темпы производства снижаются, в то время как существующее предложение растет.

Это математическое соотношение предполагает, что оценка Биткойна может существенно увеличиться по мере усиления его дефицита, что отражает экономические свойства, которые исторически поддерживали ценностное предложение драгоценных металлов.

За пределами халвингов: Дополнительные факторы, влияющие на S2F-коэффициент Биткойна

Хотя график халвинга Биткойна предоставляет основную структуру для анализа S2F, несколько дополнительных переменных влияют на динамику модели:

• Корректировки сложности майнинга: Протокол Биткойна автоматически настраивает сложность майнинга примерно каждые две недели, чтобы поддерживать стабильное время блока в 10 минут. Эти корректировки могут влиять на точную скорость производства новых Биткойнов, создавая незначительные колебания в компоненте потока.

• Метрики принятия: Уровни принятия институциональными и розничными инвесторами напрямую влияют на динамику спроса. Увеличение принятия при заданном расписании поставок Биткойна создает дополнительное давление на дефицит, которое не учитывается напрямую в базовом расчете S2F.

• Регуляторная среда: Государственная политика в отношении налогообложения криптовалют, разрешений на институциональные инвестиции и общая регуляторная ясность значительно влияют на доступность Биткойна и характеристики спроса в различных юрисдикциях.

• Техническое развитие: Улучшения протокола, такие как Taproot, и решения масштабирования второго уровня, такие как Lightning Network, повышают полезность Биткойна, потенциально увеличивая спрос независимо от механики предложения.

• Индикаторы рыночного настроения: Психология инвесторов, часто отражаемая через метрики, такие как Индекс Страха и Жадности, анализ настроений в социальных медиа и паттерны торгового объема, создает краткосрочные отклонения от прогнозов модели S2F.

• Конкурс альтернативных криптовалют: Эволюционирующий ландшафт альтернативных блокчейн-активов с различными технологическими предложениями может повлиять на решения по распределению капитала, затрагивая относительное рыночное положение Биткойна.

• Макроэкономические условия: Глобальные экономические факторы, включая инфляционные ставки, решения по денежно-кредитной политике, опасения по поводу стабильности валюты и общее рыночное настроение риска создают контекстные условия, которые влияют на воспринимаемую ценность Биткойна.

Эти переменные создают сложное взаимодействие, которое может привести к временным отклонениям цены Биткойна от прогнозов модели S2F, при этом потенциально оставаясь в рамках её долгосрочной траектории.

Модель S2F для прогнозирования цены Биткойна

Недавний анализ от PlanB, который популяризировал модель S2F Биткойна в 2019 году, прогнозирует оптимистичный сценарий после последнего события халвинга. Его прогнозы предполагают, что Биткойн может достичь примерно $55,000 вокруг халвинга 2024 года и потенциально приблизиться к $1 миллиона к концу 2025 года. Эти прогнозы отражают математическое ожидание модели по повышению стоимости Биткойна, поскольку его скорость производства продолжает снижаться.

Изучение графика Bitcoin Stock-to-Flow показывает, что цена исторически следовала траектории соотношения S2F с заметной согласованностью, несмотря на периодические отклонения в экстремальных рыночных циклах. Долгосрочные инвесторы, ориентированные на долгосрочную волатильность, находят общую структуру модели ценной для контекстуализации эволюции цены Биткойна на протяжении нескольких рыночных циклов.

Модель S2F продемонстрировала значительную корреляцию с движениями цен Биткойна на длительных временных интервалах. Исторические данные показывают значительное увеличение цены после предыдущих событий халвинга, что в целом соответствует ожиданиям модели. Однако разумный анализ требует признания того, что историческая корреляция не гарантирует будущую производительность.

Будущее Биткойна через призму S2F

Долгосрочная траектория Биткойна согласно модели S2F остается предметом продолжающихся обсуждений в сообществе криптовалютного анализа. В то время как сторонники подчеркивают математическую элегантность модели и ее историческую корреляцию, критики акцентируют внимание на сложности рыночной динамики, которая выходит за рамки чисто дефицитных метрик.

Различные прогнозы потенциальной оценки Биткойна охватывают чрезвычайно широкий диапазон. К ним относятся ранние теоретические расчеты Хала Финни, предполагающие сценарий потенциальной оценки $10 миллион за Биткойн, и более современные прогнозы от институциональных аналитиков, таких как прогноз ARK Invest на $1 миллион к 2030 году. Этот широкий разброс демонстрирует значительную неопределенность, окружающую долгосрочные прогнозы цен, несмотря на количественную основу модели S2F.

Реализация анализа S2F в стратегии инвестирования в Биткойн

Хотя модель Stock-to-Flow предоставляет ценную информацию о динамике дефицита Биткойна, профессиональные инвесторы признают ее ограничения как самостоятельного инструмента. Уменьшенная точность модели для краткосрочных ценовых движений делает ее неподходящей для торговых стратегий, но потенциально ценной для долгосрочных инвестиционных рамок.

Учитывайте эти методологические подходы при внедрении анализа S2F в процесс принятия инвестиционных решений:

• Понимание модели: Развивайте глубокое понимание математической основы модели S2F, включая то, как расчёты запасов и потоков переводятся в механизмы предложения Биткойна и теоретические ценностные последствия.

• Исторический анализ корреляции: Изучите историю цен Биткойна в сравнении с прогнозами S2F, отмечая как периоды согласования, так и значительные отклонения, чтобы разработать контекстуальное понимание практических применений модели.

• Интеграция нескольких моделей: Сочетание анализа S2F с техническими индикаторами (скользящими средними, RSI, MACD), ончейн-метриками (коэффициент MVRV, SOPR, потоками на биржах) и фундаментальным анализом для создания комплексной аналитической структуры.

• Осведомленность о рыночном контексте: Поддерживайте постоянный мониторинг регуляторных изменений, технологических достижений и макроэкономических условий, которые могут создавать временные или структурные отклонения от прогнозов S2F.

• Внедрение управления рисками: Разработайте четкие рекомендации по размеру позиций, параметры диверсификации и пороги толерантности к риску, а не полагайтесь исключительно на прогнозы S2F для принятия решений об аллокации.

• Синхронизация временных рамок: Применяйте идеи S2F в первую очередь к долгосрочным инвестиционным горизонтам ( много лет ), где модель продемонстрировала более сильную историческую корреляцию, а не к краткосрочным торговым решениям.

• Стратегическая адаптация: Регулярно пересматривайте актуальность модели по мере изменения рыночной структуры Биткойна, оставаясь готовыми корректировать инвестиционные подходы на основе новых данных о продолжающейся применимости модели.

Оценка точности модели Stock-to-Flow Биткойна

Эмпирическая валидность модели S2F Биткойна вызвала значительные споры среди исследователей криптовалют, количественных аналитиков и участников отрасли. Модель, которая коррелирует коэффициент дефицита Биткойна с увеличением цены, столкнулась как со статистической проверкой, так и с теоретическими вызовами.

Несколько выдающихся деятелей подвергли критике модель S2F. Сооснователь Ethereum Виталик Бутерин прямо поставил под сомнение предсказательную надежность модели, заявив, что она "действительно не выглядит хорошо сейчас" в периоды, когда цена Биткойна значительно отклонялась от прогнозов S2F. Он также охарактеризовал некоторые применения модели как потенциально "вредные" из-за риска введения инвесторов в заблуждение с детерминированными прогнозами цен.

Другие примечательные точки зрения включают:

1. Адам Бэк, генеральный директор Blockstream и ранний участник Биткойн, признает, что модель S2F представляет собой разумную проверенную корреляцию с историческими данными о ценах, при этом отмечая, что снижение предложения, вызванное халвингом, логически поддерживает увеличение цены через базовую механику спроса и предложения.

2. Кори Клиппстен из Swan Bitcoin и экономист Алекс Крюгер выразили сомнения относительно применения модели. Клиппстен предполагает, что модель может создать путаницу среди инвесторов, в то время как Крюгер более основательно оспорил теоретическую основу для прогнозирования будущих цен, основанного исключительно на соотношении запасов к потоку.

3. Нико Кордейро, главный инвестиционный директор Strix Leviathan, опубликовал подробные критики, ставящие под сомнение статистическую достоверность предположений модели S2F и оспаривающие ее предсказательную точность с помощью количественного анализа.

Несмотря на эти критики, модель S2F сохраняет значительную популярность среди инвесторов как простая основа для количественной оценки характеристик дефицита Биткойна. Профессиональные трейдеры, как правило, используют её как один из компонентов в более комплексном аналитическом инструментарии, а не как единственный механизм принятия решений.

Ограничения и факторы риска модели S2F

Модель Stock-to-Flow Биткойна, хотя и предоставляет ценные сведения о динамике дефицита, содержит несколько внутренних ограничений, которые требуют признания при применении ее к инвестиционному анализу:

1. Ограниченный круг переменных: Модель S2F в основном сосредоточена на механике предложения, при этом минимизируя или исключая динамику со стороны спроса. Этот узкий фокус упускает критически важные факторы, включая уровни принятия сети, технологические разработки, регуляторные условия и доступность рынка — все из которых значительно влияют на практическую оценку Биткойна.

2. Ограничения исторической корреляции: Хотя модель продемонстрировала корреляцию с историей цен Биткойна, статистический анализ указывает на периоды значительного отклонения, которые подчеркивают опасности путаницы между корреляцией и причинностью. Относительная незрелость рынка криптовалют предоставляет ограниченный набор данных для установления надежной долгосрочной статистической валидности.

3. Учет эволюции полезности: Система S2F подчеркивает свойства Биткойна как средства сбережения через механизмы дефицита, но возможно недооценит, как расширение полезности способствует принятию. Технологические улучшения, такие как интеграция Lightning Network, функциональность смарт-контрактов через сайдчейны и растущее принятие торговцами, расширяют ценностное предложение Биткойна за пределы простого дефицита — потенциально создавая факторы ценности, независимые от соотношения S2F.

4. Проблемы надежности прогнозов: Оптимистичные ценовые прогнозы модели не всегда сбывались в ожидаемые сроки, подчеркивая опасность избыточной зависимости от любой одной модели в сложной многомерной рыночной среде. Новички-инвесторы могут особенно неправильно интерпретировать математическую точность модели как предоставление инвестиционной уверенности, а не теоретических прогнозов.

Будущее анализа оценки Биткойна

Модель S2F представляет собой значительный вклад в количественный анализ Биткойна, предоставляя математическую основу для понимания взаимосвязи между дефицитом и ценностью. Однако для полного понимания рынка необходимо интегрировать несколько аналитических подходов, которые охватывают развивающиеся технологические возможности Биткойна, метрики его принятия и развитие рыночной структуры.

Продолжительная актуальность модели будет в значительной степени зависеть от ее способности учитывать изменяющуюся рыночную динамику Биткойна, поскольку актив переходит от фаз раннего усвоения к потенциальной интеграции в мейнстримные финансовые системы. Будущее движение цен на Биткойн, вероятно, отразит сложное взаимодействие между программной дефицитностью, расширением технологической полезности, развитием регулирования и более широкими макроэкономическими условиями.

Часто задаваемые вопросы о модели Stock-to-Flow Биткойн

1. Как модель S2F рассчитывает прогнозы цены Биткойна?

Модель S2F рассчитывает теоретическую оценку Биткойна, определяя соотношение запасов к потокам (существующий запас деленный на годовое новое производство) и сопоставляя эту метрику дефицита с историческими данными о ценах. Эта статистическая зависимость затем экстраполируется для прогнозирования будущих оценок по мере снижения темпов производства Биткойна через события халвинга. Модель применяет регрессионный анализ для установления математической зависимости между увеличением дефицита и историческим повышением цен.

2. Какова историческая точность модели S2F?

Модель S2F продемонстрировала различную степень точности на разных временных интервалах. Она успешно предсказала общий масштаб повышения цен после событий халвинга, особенно в циклах 2016-2017 и начале 2020-2021 годов. Однако она не смогла точно предсказать, что Биткойн достигнет $100,000 в последний рыночный цикл, как было запланировано. Модель выглядит более надежной для определения долгосрочных диапазонов оценки, а не для точных ценовых уровней или конкретного времени рыночных движений.

3. Как будущие сокращения Биткойна повлияют на прогнозы модели S2F?

Будущие халвинги Биткойна математически увеличат S2F-отношение Биткойна, сокращая компонент потока уравнения. Согласно фундаментальной логике модели, каждый халвинг теоретически должен подталкивать Биткойн к более высоким диапазонам оценки, поскольку его метрика дефицита приближается и в конечном итоге превышает таковую у золота. Тем не менее, фактическое воздействие на рынок будет зависеть от множества дополнительных факторов, включая зрелость рынка, уровни институционального участия, регуляторные изменения и более широкую кривую принятия криптовалюты как класса активов.