比特幣:金融模型如何解釋比特幣減半后的價格走勢？_FATHOM

比特幣每四年減半一次，目前礦工的獎勵是每塊12.5比特幣，屆時礦工獲得的區塊獎勵將減半。下一次減半將很快在2020年5月發生。

2012年11月第一次減半后恰逢比特幣大漲。比特幣的價格從12美元漲至650美元以上。2016年7月第二次減半之后，價格在2017年末瘋漲至約20,000美元。

雖然不確定下一個減半是否會帶動價格上漲，但之前的每次減半都推動了比特幣上漲高潮。下一個減半自然也引起了人們的激烈爭論。

韓國金融服務委員會官員確認不會對NFT進行監管:11月5日消息，韓國金融服務委員會（FSC）今日重申，NFT不是虛擬資產，不會受到監管。在對金融行動特別工作組（FATF）最新指導方針進行審查后，FSC確認了保持NFT不受監管的決定。FATF在10月28日的指導方針報告中指出，“NFT或加密收藏品，根據其特征，通常不被視為虛擬資產。

11月5日，韓國金融服務委員會一個分支機構的官員向記者表示，“由于FATF對NFT監管的立場，我們不會發布針對NFT的法規。（Cointelegraph）[2021/11/5 6:33:20]

1.庫存流量模型看漲比特幣

聲音 | 人民網：在黨建、版權保護、金融科技等領域拓展了區塊鏈應用場景:人民網（SH603000）在互動平臺表示，目前，公司主要以人民網區塊鏈研究院為主體開展區塊鏈理論研究，并以中國共產黨新聞網、人民在線公司、人民金服公司為主體探索新型業務，推出的《“鏈”上初心》、人民版權平臺、供應鏈金融科技平臺在黨建、版權保護、金融科技等領域拓展了區塊鏈應用場景。[2019/11/26]

這些爭論中經常提到的一種流行金融模型是“庫存流量”模型。它基于所謂的“存量與流通比率”對比特幣的價格進行建模，該比率最初用于評估黃金和其他原材料的價值。通過將“存量”與“流量”相關聯，該模型預測出的比特幣價格在減半后將達到55,000美元至100,000美元。

五分之一的金融公司正在考慮進入加密市場:Thomson Reuters對其400多名客戶進行的調查發現，20%金融公司考慮在未來1年內進入加密貨幣市場。該公司交易部門負責人尼爾彭尼（Neill Penney）表示：“加密貨幣仍然是交易市場中相對較小的一部分，但這項調查顯示這一細分市場正在開始進入金融服務行業的主流。與一年前相比發生了很大變化。”[2018/5/16]

毫無疑問，S2F模型在2019年3月發布后引起了大量關注。各種該模型的衍生模型也相繼出現，對比特幣最大化主義者來說，這是對其超級看漲的又一次推動。

2.有效市場假說

根據有效市場假說，價格僅包含新信息。它假設市場足夠有效，并且能夠對均衡價格作出反應，該均衡價格正確地反映了所有外部或所謂的外部信息。反過來，所有市場內部或內生過程都已經反映在價格中。按照這種觀點，只有外部力量才能改變投資者的預期和價格。因此，諸如泡沫或市場崩潰之類的極端事件是尚未被納入價格因素的外部新聞造成的。

對于EMH的支持者來說，比特幣的供應時間表構成內源信息，因此應該已經被計入價格，但這并不意味著減半也已全部計入。

3.金融模型不僅復制市場，還可以調整市場

有確鑿證據表明，與EMH預期的價格相比，比特幣價格變化太大。研究表明，相關新聞發布只能解釋價格變動的一小部分。價格動態主要是由投資者預期和價格之間的內源性正反饋機制驅動的。這一現象被GeorgeSoros描述為“市場反射性”。

無論S2F模型是否有效，是否相信EMH或預期比特幣史詩般的反彈，這些觀點低估了金融市場最根本的反射性。

市場，特別是比特幣，存在反射性現象。期望和價格之間存在一個積極的反饋機制：期望會影響價格，進而會影響交易者或投資者的期望和行為。這是自我強化的積極反饋循環，也是投機泡沫和市場崩盤的核心。

由于反射性現象的存在，模型可以塑造金融市場。從歷史上看，在某些情況下，模型會重新定位市場。例如，著名的Black-Scholes期權定價模型導致期權價格模式與模型之間的一致性增加。直到1987年的經濟崩潰打破了它的有效性。同樣，當前的短期波動率策略對股票市場產生了變革性影響，因為它們會系統性地抑制波動率。

金融模型不是像物理學一樣的硬科學，金融模型不僅忠實地復制市場，還積極地改造市場。他們可以成為著名的社會學家RobertK.Merton所提出的“自我實現預言“，即人們總會在不經意間使自己的預言成為現實。

因此，比特幣減半或者諸如S2F模型的預測本身就可能成為自我實現預言而導致價格上升的反饋循環。雖然不能保證一定會發生，但如果有足夠的投資者和交易員開相信這些模型，那么模型預測確實有可能變為現實。

本文編譯自瑞士蘇黎世聯邦理工學院經管和技術系研究員TobiasA.Huber在Coindesk的專欄文章。

圖片來源：Pixabay

作者：May

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