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金融模型如何解释比特币减半后的价格走势?

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时间:1900/1/1 0:00:00

比特币每四年减半一次,目前矿工的奖励是每块12.5比特币,届时矿工获得的区块奖励将减半。下一次减半将很快在2020年5月发生。

2012年11月第一次减半后恰逢比特币大涨。比特币的价格从12美元涨至650美元以上。2016年7月第二次减半之后,价格在2017年末疯涨至约20,000美元。

虽然不确定下一个减半是否会带动价格上涨,但之前的每次减半都推动了比特币上涨高潮。下一个减半自然也引起了人们的激烈争论。

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1.库存流量模型看涨比特币

这些争论中经常提到的一种流行金融模型是“库存流量”模型。它基于所谓的“存量与流通比率”对比特币的价格进行建模,该比率最初用于评估黄金和其他原材料的价值。通过将“存量”与“流量”相关联,该模型预测出的比特币价格在减半后将达到55,000美元至100,000美元。

声音 | 福布斯分析师:谷歌进军数字金融领域给比特币带来的威胁 比量子霸权更甚:加密社区有人认为,谷歌进军数字金融领域的举措,或给比特币带来巨大挑战。福布斯分析师Billy Bambrough近期发文称,公众舆论支持科技公司。根据Interbrand的年度调查,上个月,苹果、谷歌和亚马逊被认为是全球最有价值的品牌。尽管公众对数据隐私、数字安全和科技巨头的力量感到担忧,但用户并没有放弃他们的服务。而谷歌推出的数字货币服务对比特币的威胁可能比量子霸权更大。此前消息,有知情人士透露,谷歌正在与金融机构合作推出一个代号为“Cache(缓存)”的新项目,旨在为Google Pay客户提供支票账户,该项目最早将于明年开始。这意味着该公司将在苹果(Apple)、亚马逊(Amazon)以及Facebook之后,成为最新进入数字金融领域的科技巨头。(福布斯)[2019/11/19]

毫无疑问,S2F模型在2019年3月发布后引起了大量关注。各种该模型的衍生模型也相继出现,对比特币最大化主义者来说,这是对其超级看涨的又一次推动。

金色财经现场报道 医链科技创始人贾求真:区块链技术赋能供应链金融三个阶段:金色财经前方记者实时报道,第二届全球金融科技与区块链中国峰会于4月12日在上海召开,医链科技创始人贾求真在现场表示,传统征信在贷前、贷中、贷后分别呈现出“经验化、流程化、滞后化的特点”。大数据征信使得贷前实现数据化、贷中实现批量化、贷后实现动态化。而区块链技术通过分布式储存链上、公共账本、非对称加密、不可篡改、共识智能合约等使得供应链金融呈现贷前数字化,贷中自动化、贷后持续化的特点。[2018/4/12]

2.有效市场假说

根据有效市场假说,价格仅包含新信息。它假设市场足够有效,并且能够对均衡价格作出反应,该均衡价格正确地反映了所有外部或所谓的外部信息。反过来,所有市场内部或内生过程都已经反映在价格中。按照这种观点,只有外部力量才能改变投资者的预期和价格。因此,诸如泡沫或市场崩溃之类的极端事件是尚未被纳入价格因素的外部新闻造成的。

对于EMH的支持者来说,比特币的供应时间表构成内源信息,因此应该已经被计入价格,但这并不意味着减半也已全部计入。

3.金融模型不仅复制市场,还可以调整市场

有确凿证据表明,与EMH预期的价格相比,比特币价格变化太大。研究表明,相关新闻发布只能解释价格变动的一小部分。价格动态主要是由投资者预期和价格之间的内源性正反馈机制驱动的。这一现象被GeorgeSoros描述为“市场反射性”。

无论S2F模型是否有效,是否相信EMH或预期比特币史诗般的反弹,这些观点低估了金融市场最根本的反射性。

市场,特别是比特币,存在反射性现象。期望和价格之间存在一个积极的反馈机制:期望会影响价格,进而会影响交易者或投资者的期望和行为。这是自我强化的积极反馈循环,也是投机泡沫和市场崩盘的核心。

由于反射性现象的存在,模型可以塑造金融市场。从历史上看,在某些情况下,模型会重新定位市场。例如,著名的Black-Scholes期权定价模型导致期权价格模式与模型之间的一致性增加。直到1987年的经济崩溃打破了它的有效性。同样,当前的短期波动率策略对股票市场产生了变革性影响,因为它们会系统性地抑制波动率。

金融模型不是像物理学一样的硬科学,金融模型不仅忠实地复制市场,还积极地改造市场。他们可以成为著名的社会学家RobertK.Merton所提出的“自我实现预言“,即人们总会在不经意间使自己的预言成为现实。

因此,比特币减半或者诸如S2F模型的预测本身就可能成为自我实现预言而导致价格上升的反馈循环。虽然不能保证一定会发生,但如果有足够的投资者和交易员开相信这些模型,那么模型预测确实有可能变为现实。

本文编译自瑞士苏黎世联邦理工学院经管和技术系研究员TobiasA.Huber在Coindesk的专栏文章。

图片来源:Pixabay

作者:May

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