先忘掉 NVT 和货币交换方程式，这有加密资产估值新模型

我们最近发布了我们的第一份关于数字资产的全面研究报告。在该报告中，我们提出了加密资产估值方法的一个升级版本。本文我们希望与更广泛的读者进行分享。我们欢迎任何反馈、特别是言之有据的批评，因为我们坚信，数字资产的估值模型仍处于早期发展阶段。

加密货币如何估值是传统投资者面临的一个关键难题，他们是在最近才开始关注这一新的资产类别。但估值方法今天仍然非常滞后。

股票市场已有四个世纪的历史，在纽约证交所运作130年后，贴现现金流?(DCF)?模型才成为股票估值的主流方法。到目前为止，还没有人真正知道如何对问世仅10年的加密资产进行估值，这也就不足为奇了。尽管有一些研究狂热分子进行了尝试，但主流的估值方法仍然没有发展成型。

在本文中，我们提出了我们的方法。我们相信，这一方法在加密资产估值方法方面走出了有意义的一步。我们假定，读者已经有一定的知识背景，熟悉由?WillyWoo?提出并由?DmitryKalichkin?完善的网络价值与交易之比?(NVT)?这种相对性度量指标，以及基于货币交换方程式的绝对估值方法，后者分别由?ChrisBurniske?和?BrettWinton?提出。

链闻注：

WillyWoo?提出的?NVT指标，可以参见https://www.forbes.com/sites/wwoo/2017/09/29/is-bitcoin-in-a-bubble-check-the-nvt-ratio/#66224c526a23

DmitryKalichkin对?NVT?指标的再思考，可以参见https://medium.com/cryptolab/https-medium-com-kalichkin-rethinking-nvt-ratio-2cf810df0ab0

ChrisBurniske?提出的加密资产估值模型https://medium.com//img/20230516002931316610/0.jpg "/>

日交易量，以及作为结果的NVT比值，都非常不稳定。为了平滑NVT的波动，DmitryKalichkin建议使用交易量的移动平均线。不过，平滑NVT还有另一种方法，那就是使用跟踪年度交易量作为比值的分母。我们称之为?NVTannual。在这种情况下，NVTannual=M/Tannual，我们进而得到了一个非常简单的公式：

NVTannual=1/V

无论我们采用何种交易量——每日、每年、移动或任何其他平均值——NVT和V之间的反向关系都一样，即：NVT=Const/V。于是，某区块链的NVT比值，其实是某个单一变量

的函数。

这给我们带来了一些非常重要的结论。由于使用场景不同，不同货币的流通速度很可能也不同，于是我们不能使用NVT比值来比较这些货币。而且，我们也不能使用NVT比值对同一货币在其区块链发展的不同阶段进行比较，因为它的流通速度可能随时间而变化。

这样看来，NVT只适用于流通速度相对稳定的成熟区块链。NVT估值方法只能用来评估当前活跃区块链的内在价值，就像市盈率只能用来评估盈利的实体一样。

我们引入一个新概念：网络价值与未来交易之比?(NVFT)，它可能是一种更好的加密货币估值方法。

传统金融更看重价格与未来收益的比，而不是价格与历史收益的比。同样道理，使用NVFT对加密资产进行估值更有意义。不过，使用NVFT也意味着更多的未知数。加密货币市场必须变得足够成熟，以便研究区块链的分析师能够估计它们未来的交易量，并达成共识预测。所以我们现在先把它作为一个概念接受下来。

比特币与美元指数相关性再次转为负数:金色财经报道，比特币和以太币与美元指数(DXY)的相关性再次变为负值。BTC与DXY的相关系数在11月19日升至0.84后降至-0.36。BTC自7月以来一直与DXY呈负相关，然后在11月9日进入正值区域。8月，这两种资产之间的相关性降至-0.94。（CoinDesk）[2022/12/1 21:14:30]

不管怎样，有了?NVT/速度这个方程式，我们可以对NVT比值做出更合理的判断。如果无法给速度确定一个具体的值，我们的确无法获得该比值的公允的值，但是，基于更易获得的速度来进行假设，总比对抽象的NVT比的值进行推测更容易。比如应用型代币就应该具有更高的流通速度，因此它们的NVT应该较低。如果一个代币每天都换手一遍，那么它的年流通速度就等于365，NVT就等于1。

HASHCIB估值方法

现在，让我们将注意力集中在本文的主要目标——绝对估值方法。

Burniske和Winton的模型事实上只考虑了主观选定的某一未来时间段，这一点最让我们困扰。该模型预测了某个公链在网络成熟之前的所有年份的CUV?。之后，该模型只对其主观选择的某一年的CUV进行折现，实际上忽略了所有中间和后续CUV，使所有用于推导它们的复杂计算变得无关紧要。

我们来考虑这样一种情况：某个网络的初始采用曲线陡峭，另一个网络的初始采用曲线平坦，在我们选定用于折现的年份，两者具有相同的CUV，那么在该模型的计算中它们的估值就会相同。这显然有失公平。

这个模型还假定货币的流通速度是恒定的，但这显然不符合实际。当然，这并不是一个主要缺点，因为最大的问题在于，此方法只考虑未来某一时期，而且只关注这一时期内的速度。这也使我们相信，如果只关注一个时间段，而将其他所有时间都忽略，那么，为动态变化的速度而建模其实没有多大意义，这一点AlexEvans在对初始模型的更新博文中也有论述。

安全团队：rugpullfinder Discord服务器已被入侵:金色财经报道，据CertiK监测显示，NFT开源情报供应商/img/20230516002931316610/1.jpg "/>

在本例中，RNV如下：

下图显示了三种模型分别考虑了哪些CUV：

为了进一步比较，我们采用Burniske的通用INET代币模型，计算这三种估值方法得到的目标价格。由于我们没有改变任何预设，Burniske方法给出的估值和以前一样，还是$0.26。然后我们用MulticoinCapital的方法，汇总Burniske模型中所有周期的贴现CUV，得到的估值为$3.02。两种估值方法的差异使得目标价格增长了近12倍！使用我们的方法，得到的结果是每个INET代币价格为$1.08，这仍比最初的目标价格高出4倍以上。然而，在本例中，三种模型我们都使用了等速。如果在我们的模型中使用动态变化速度，那么得到的目标价格为$0.39。

ACUVt=CUVt-CUVt?

等速模型

一项加密资产的流通速度很可能会随着其交易量的增加和区块链的趋于成熟而增加。JohnPfeffer合理地认为，一个实用型区块链，如果处于平衡状态，将具有很高的速率，其PQ将等于运行网络所需的计算资源的成本。即便有一部分实用代币被永久持有，比如在PoS共识中作为押注，但其余代币应该会频繁易手，这将提高整体流通速率。

在我们的内部模型中，我们使用动态且不断增长的速度来评估加密资产的价值。理由很简单。只有投资者，而不是终端用户，会在ICO期间和随后的二级市场上购买代币，并且只有投资者，会在该区块链处于开发和成熟阶段时持有代币。我们认为，即使他们进行交易，平均持有时间也会是几个月，而不是几天。因此，在项目的初始阶段，流通速度相对较低。如果项目成功，并且网络已经启动并运行，终端用户会加入进来，并将代币用于他们的主要目的。这个时候，终端用户因此逐渐取代投资者成为代币持有者，交易速度也随之增长。

在我们的模型中，根据logisticS形曲线，我们假设加密资产的流通速度随着区块链的采用而同步增加。人们可以自由调节S形曲线的陡峭程度，这取决于他们对该区块链未来成功的假设，但一般规律是，交易速度和采用率具有类似的S形曲线。如果我们还是使用INET模型对三种方法进行跟前面一样的演算，速率从2018年的20?增长到2028年的365?，我们将获得以下三个目标价格：Burniske模型为$0.014；MulticoinCapital模型为$0.79；HASHCIB模型为$0.39。

动态速率模型

HASHCIB估值方法的实践为了帮助大家最终消化我们的估值方法，我们想展示它是如何在一个极其简单的模型上运行的。此举是为了清楚地解释我们的方法，所以我们不会对一个假想的区块链项目、其流通代币数量等做出复杂的假设。

我们信奉极简原则?(KISSprinciple)。

假设有一个名为UT的区块链项目，它的目标是提供去中心化存储服务，在2028年之前占据全球存储市场份额的10%。

假定条件如下：

2018年全球存储市场预计为300亿美元，预计2018年至2028年间将增长13%-22%。

根据经典logistic函数，UT的市场份额从2018年的0%增长到2028年的10%

UT币的流通速度从2018年的0增长到2028年的365，与此同时，UT的市场份额也按照相同的S曲线增长

UT有5,000万枚代币在流通，每年的通货膨胀率为5%。

贴现率为40%

首先，我们根据logistic函数推导出每个时期UT的市场份额。接下来，我们计算UT每年的交易量，作为其市场份额和总存储市场的结果。在我们的估值模型中，这个交易量就是CUV。第三，计算2019–2028年各时段的ACUV值和最终价值(TV)。第四，我们得到了UT代币每年的流通速度。然后，我们得出每个时期流通的代币数量。第六，我们计算每个时期的ACUV贴现率和2028年的TV，并分别除以相应的代币数量和速度值。最后，我们对2018年最初的CUV和上一步推导的所有值进行求和，得出了2018年底UT代币的合理价值。

通用HASHCIB模型。

撰文：RustamBotashev，HASHCIB资深分析师编译：詹涓来源：链闻

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