stock to flow что это такое
Можно ли предсказать будущее с помощью математических моделей, или же движение цены правда находится в руках Маска?
Цена Bitcoin может показаться крайне волатильной и непредсказуемой. Но даже этот актив подчиняется некоторым правилам, похожим на те, что применяют для оценки традиционных активов. А еще для анализа первой криптовалюты придумали новые модели прогнозирования — о них мы расскажем в этой статье.
Модель Stock-to-Flow — это способ измерения достаточности определенного ресурса. Отношение запасов к производимому — это количество ресурса, хранящегося в запасах, поделенное на объемы его годового производства.
Обычно модель Stock-to-Flow применяется к таким природным ресурсам, как золото. На сегодняшний день добыто около 190 000 тонн драгоценного металла — это количество называется «запасом». Ежегодно добывается ещё около 2500-3200 тонн золота — сумма называется «приростом». Поскольку Bitcoin тоже добывается, подход Stock-to-Flow применим и к нему, при этом финансовые вводные данные меняются в соответствии с его динамикой.
Можно рассчитать соотношение запасов к потоку, которое показывает, как годовое рыночное предложение данного ресурса соотносится с его общим объемом. Чем выше отношение запаса к потоку производимого, тем меньше новых поставок на рынок по отношению к общему предложению.
В случае Bitcoin модель Stock-to-Flow рассчитывается на основе соотношения существующего объема актива и количества монет, которое добавляется к обороту рынка в результате майнинга, с учетом халвинга (двукратного сокращения вознаграждения за майнинг). С каждым сокращением появляется все меньше новых монет, вероятно, около 2140 года, будет добыта последняя из них.
Но даже это не означает, что сеть перестанет работать. Помимо вознаграждений за хеш-вычисления, майнеры получают комиссию за обработку транзакций. Сейчас они небольшие, порядка долей процента. По мере уменьшения вознаграждения за расчет новых блоков, плата за обработку транзакций будет увеличиваться вместе со стоимостью Bitcoin. Когда новые монеты перестанут добываться, майнеры по-прежнему будут получать вознаграждение в виде комиссий от транзакций.
Хотя стимулов для продолжения работы поубавится: затраты на электроэнергию будут превышать сборы с комиссий. Это, в свою очередь, приведет к централизации сети и сделает ее небезопасной.
По некоторым оценкам, основанным на динамике волатильности цен, стоимость Bitcoin в 2021 году составит от 100 000 до 318 000 долларов США.
Другой популярный инструмент прогнозирования цен на Bitcoin — это теория волн Эллиотта, которая представляет собой скорее возможную траекторию цены, чем строгий список целевых уровней, как в модели Stock-to-Flow.
Технический анализ на рынке криптовалют вообще является одним из основных методов прогнозирования, просто потому, что никто не может определить фундаментальную ценность Bitcoin и других монет. Он эффективен, поскольку основывается на конкретных финансовых и исторических данных и поддерживает связь с реальной экономикой. А еще важную роль в ценообразовании криптовалют играет соотношение между спросом и предложением. Кроме того, все торговые боты, работающие с индикаторами и моделями графиков, созданы на основе одних и тех же моделей анализа.
Теория определяет эти волны как импульсные (создают модель), и корректирующие (противостоят более крупному тренду). Каждая выборка волн является частью более крупного скопления волн и придерживается импульсной/корректирующей модели, описываемой как фрактальный подход к инвестированию. Согласно теории Эллиотта, тренд — это многоступенчатый рыночный цикл, в котором достигаются экстремальные максимумы и минимумы.
В модели Эллиотта рыночные цены чередуются между импульсной, или движущей фазой и фазой коррекции на всех временных масштабах тренда. Импульсы всегда подразделяются на 5 прогрессивно снижающихся волн, чередующихся между движущим и корректирующим характером, так что волны 1, 3 и 5 являются импульсами, а волны 2 и 4 — меньшими откатами волн 1 и 3.
Для правильного подсчета волн Эллиотта необходимо соблюдать три правила:
· Волна 2 никогда не откатывается более чем на 100% от волны 1;
· Волна 3 не может быть самой короткой из трех импульсных волн, а именно волн 1, 3 и 5;
· Волна 4 не пересекается с ценовым диапазоном волны 1, за исключением редкого случая образования диагонального треугольника.
Общий принцип, называемый «чередованием», гласит, что в пятиволновой модели волны 2 и 4 часто принимают альтернативные формы. Например, резкое движение в волне 2 предполагает более сглаженное движение в волне 4.
Чередование может происходить в импульсных и корректирующих волнах. Чередующиеся волны одной и той же степени должны быть отличными от предыдущих по цене, времени, конструкции. Все формирования могут оказывать влияние на рыночные действия. Однако период времени, охватываемый каждым образованием, является основным решающим фактором в проявлении правила чередования.
Резкая коррекция против тренда в волне 2 распространяется на небольшую область в горизонтальных единицах. Это должно привести к боковой коррекции против тренда в волне 4, охватывающей большее расстояние в горизонтальных единицах времени, и наоборот.
Чередование дает аналитикам возможность прогнозировать движение цен на основе анализа волновых образований. Теорию можно использовать на разных временных отрезках, но отсутствие определенности в ней затрудняет оценку эффективности модели.
Так называемая радужная диаграмма — это логарифмическая диаграмма эволюции цены с использованием цветных полос. Она была создана Убером Хольгером с использованием логарифмической регрессии, предложенной пользователем Bitcointalk trolololo в 2014 году, с помощью которой и были созданы цветные полосы. Хольгер признает, что эти группы полностью произвольны и не имеют научной основы, а теория не предусматривает конкретных временных рамок.
Тем не менее, диаграмма позволяет пользователям наблюдать за движением цен в долгосрочной перспективе, игнорируя нарушения, вызванные дневной волатильностью, и получить представление о том, когда лучше всего покупать или продавать BTC. Хольгер заявляет, что радужная диаграмма не должна служить основой для принятия решений для инвестирования. Данные из прошлого не являются надежными для предсказания будущего развития. В своей теории Хольгер делит цену Bitcoin на восемь цветовых полос: «пузырь», «продавай», FOMO, «образование пузыря», HODL, «все еще дешево», «докупай», «покупай» и «очень дешево».
Разноцветный график отражает уровни цен по мере того, как покупка актива становится актуальной. В зависимости от цвета — красного как перегретость рынка до темно-синего — означающего уровень панических продаж — инвесторы получают сигналы о возможном последующем движении Bitcoin.
Теорию гиперволны популяризировал на рынке известный трейдер Тони Вэйс. Данная теория определяет образование потенциального пузыря. График разбит на рыночный цикл, состоящий из семи частей и определяющий разворот «медвежьего» тренда, который обычно проявляется на пике. Структура Hyperwave подобна принципу волн Эллиотта, но относится только к «медвежьим» сценариям.
Прогнозы цен, основанные на гиперволнах, считаются противоречивыми, потому что они предполагают, что пик стоимости актива уже достигнут. Это приводит к завышенным прогнозам и означает, что модель лучше всего подходит только для использования в сочетании с другими моделями для определения среднего значения рассчитанного актива.
Теория гиперволны предполагает, что любое внезапное и резкое повышение стоимости актива можно рассматривать как пузырь, который в конечном итоге сдуется. Хотя теория и противоречива, она была подтверждена резкими повышениями и падениями цены Bitcoin в 2018 году, а в последнее время – в 2020 году и в начале 2021 года.
Есть, конечно, еще одна теория — покупать тогда, когда покупают все. Она отлично отрабатывает в периоды взлета, но иногда дает сбой. И скорее всего, этот сбой произойдет в тот момент, когда вы войдете в позицию. Не рекомендуем.
Биткоин и модель Stock‑to‑Flow. Для чайников
Модель Stock-to-Flow (SF или S2F) используется для оценки стоимости дефицитных активов.
Что такое модель Stock-to-Flow?
Простыми словами, модель Stock-to-Flow — это способ измерения достаточности определенного ресурса. Отношение запасов к приросту — это количество хранящегося в резервах ресурса, поделенное на величину его ежегодного производства.
Обычно Stock-to-Flow применяется к природным ресурсам. Возьмем, к примеру, золото. Возможно это неточные данные, но по оценкам Всемирного совета по золоту, всего было добыто около 190 000 тонн драгоценного металла. Это количество (т. е. общее предложение) является тем, что мы называем «запасом». Между тем, ежегодно добывается около 2500-3200 тонн золота. Это количество и есть то, что мы называем «приростом».
Мы можем рассчитать соотношение Stock-to-Flow, используя эти два исходных параметра. Но что это на самом деле означает? По существу это показывает как соотносится ежегодное рыночное предложение данного ресурса с его общим предложением. Чем выше соотношение Stock-to-Flow, тем меньше осуществляется новых поставок на рынок относительно общего предложения. Таким образом, актив с более высоким соотношением Stock-to-Flow должен теоретически сохранять свою стоимость в течение длительного периода времени.
Напротив, потребительские и промышленные товары, как правило, имеют низкое соотношение Stock-to-Flow. Почему это так? Поскольку их стоимость обычно проистекает из того, что они уничтожаются или потребляются, резервы (запасы), как правило, существуют только для покрытия спроса. Эти ресурсы не обязательно имеют высокую стоимость как собственность, поэтому они обычно плохо служат в качестве инвестиционных активов. В некоторых исключительных случаях цена может быстро вырасти, если присутствует ожидание будущего дефицита, но когда это не так, производство идет в ногу со спросом.
Важно отметить, что сам по себе дефицит не обязательно означает, что ресурс имеет ценность. Золото, например, встречается не так уж и редко — в конце концов, в наличии имеется 190 000 тонн! Соотношение Stock-to-Flow указывает на то, что оно имеет ценность, поскольку годовое производство по сравнению с существующим запасом имеет относительно небольшой и постоянный характер
Каково соотношение Stock-to-Flow золота?
Исторически сложилось так, что золото имеет самое высокое из драгоценных металлов соотношение Stock-to-Flow. Но какое именно оно имеет значение? Давайте вернемся к нашему предыдущему примеру, разделим общий запас в 190 000 тонн на 3200, и мы получим отношение Stock-to-Flow, примерно равное 59. Это говорит нам о том, что при нынешних темпах добычи на покрытие резервов 190 000 тонн золота потребуется около 59 лет.
Однако стоит иметь в виду, что оценка того, сколько нового золота будет добываться каждый год, является всего лишь оценкой. Если мы увеличим годовое производство (прирост) до 3500, то отношение запаса к потоку уменьшится до примерно 54.
Stock-to-Flow и биткоин
Если вы знаете, как работает биткоин, то вам не составит труда понять, в чем смысл приложения к нему модели Stock-to-Flow. В сущности, модель рассматривает биткоин в сравнении с дефицитными товарами, такими как золото или серебро.
Золото и серебро часто называют средствами сбережения. Они, по идее, должны сохранять свою ценность в долгосрочной перспективе из-за своих относительной редкости и низкого прироста. Более того, весьма сложно значительно увеличить их предложение за короткий промежуток времени.
По мнению сторонников модели Stock-to-Flow, биткоин является аналогичным ресурсом. Он имеет дефицитный характер, относительно дорог в производстве, а его максимальный запас ограничен 21 миллионом монет. Кроме того, выпуск биткоина предопределен на уровне протокола, что делает его прирост полностью предсказуемым. Кроме того, вы, возможно, осведомлены о халвингах, в результате которых объем производимого актива, поступающего в систему, уменьшается вдвое каждые 210 000 блоков (примерно раз в четыре года).
Количество произведенного BTC (%) и вознаграждение за блок (BTC)
По мнению сторонников модели, сочетание этих свойств создает дефицитный цифровой ресурс, имеющий в долгосрочной перспективе весьма убедительные признаки средства сбережения. Кроме того, они предполагают, что существует статистически значимая связь между Stock-to-Flow и рыночной стоимостью. Модель позволяет прогнозировать, что цена биткоина будет значительно увеличиваться с течением времени в связи с тем, что происходит постоянное увеличение соотношения запасов к приросту.
Приложение модели Stock-to-Flow к биткоину, в частности, приписывают PlanB и его статье «Моделирование стоимости биткоина через дефицитность».
Каково соотношение Stock-to-Flow биткоина?
Текущее количество биткоинов, находящихся в обращении, составляет приблизительно 18 миллионов, в то время как производство соответствует приблизительно 0,7 миллиона в год. На момент написания этой статьи соотношение Stock-to-Flow биткоина колебалось на уровне около 25. После очередного халвинга в мае 2020 года этот показатель увеличится до 50 с лишним.
На графике ниже вы можете увидеть историческую зависимость 365-дневной скользящей средней линии Stock-to-Flow биткоина от его цены. На вертикальной оси мы также датировали халвинги биткоина.
Модель Stock-to-Flow применительно к биткоину. Источник: LookIntoBitcoin.com
Ограничения модели Stock-to-Flow
Хотя модель Stock-to-Flow представляет интерес для измерения дефицита, она не учитывает все части картины. Модели верны настолько, насколько верны положенные в их основу предположения. Прежде всего, Stock-to-Flow основывается на допущении, что измеряемый моделью дефицит способен управлять стоимостью. По мнению критиков Stock-to-Flow, модель окажется несостоятельной, если биткоин не обладает никакими другими полезными свойствами, кроме дефицита предложения.
Дефицит золота, предсказуемые поставки и мировая ликвидность сделали металл относительно стабильным средством сбережения в сравнении с обесценивающимися фиатными валютами.
Согласно модели, с течением времени должна уменьшаться волатильность биткоина. Это подтверждается историческими данными Coinmetrics.
Волатильность биткоина в течение 180 дней (200-дневная скользящая средняя линия). Источник: Coinmetrics.io
Оценка стоимости актива требует учета его волатильности. Точность прогнозов с помощью оценивающей модели может увеличиваться, если волатильность более-менее предсказуема. Однако биткоин печально известен сильными движениями свой цены.
Волатильность может и уменьшаться на макроуровне, однако с момента создания биткоин, его цена определяется свободным рынком. Это означает, что она находится в условиях саморегуляции открытого рынка, представленного пользователями, трейдерами и спекулянтами. Соединение этого обстоятельства с относительно низкой ликвидностью должно привести к тому, что биткоин, по сравнению с другими активами, будет более подвержен внезапным всплескам волатильности. Следовательно, модель может оказаться не в состоянии учитывать и это.
Другие внешние факторы, такие как «Черные лебеди» экономического характера, также могут подорвать модель. Впрочем, стоит отметить, что то же самое можно сказать и про практически любую модель, которая пытается предсказать цену актива на основе исторических данных. Событие уровня «Черного лебедя», по определению, имеет элемент неожиданности. Исторические данные не могут учитывать неизвестные события.
Заключительные соображения
Модель Stock-to-Flow определяет взаимосвязь между имеющимся в данный момент запасом ресурса и темпами его производства. Модель обычно применяется к драгоценным металлам и аналогичным товарам, однако находятся и те, кто утверждают, что она применима к биткоину.
В этом смысле биткоин можно рассматривать как дефицитный цифровой ресурс. Согласно такому методу анализа, уникальные характер производства биткоина должен превратить его в актив, служащий средством сбережения в долгосрочной перспективе.
Однако каждая модель верна настолько, насколько верны лежащие в ее основе предположения, и она может оказаться не в состоянии учитывать все аспекты формирования цены биткоина. Более того, на момент написания этой статьи биткоин существовал лишь немногим более десяти лет. С определенной точки зрения, такие модели долгосрочной оценки, как Stock-to-Flow, могут претендовать на высокую точность лишь при условии наличия более существенного объема данных.
Как применяется модель Stock to Flow к биткойну?
В то время как кто-то считает, что это Святой Грааль математических моделей оценки Биткойн, критики Stock to Flow утверждают, что модель далека от точности и не должна использоваться для прогнозирования движений цен BTC.
Мы создали эту статью, чтобы развеять путаницу вокруг модели Stock to Flow, объяснив, как она работает, а также представить возможные варианты использования и ограничения.
Что такое модель Stock to Flow?
Модель Stock to Flow (SF) представляет собой способ измерения дефицита активов, в частности таких товаров, как золото и серебро, который теперь применяется к BTC.
Чтобы лучше разобраться, давайте посмотрим, как модель Stock to Flow работает для такого товара, как золото.
В своей традиционной форме модель Stock to Flow используется для расчета изобилия ресурса или товара (в нашем примере золота) с учетом общего когда-либо созданного предложения и годового производства актива.
По оценкам всемирного совета по золоту, к концу 2019 года было добыто около 197 576 тонн золота с годовым объемом производства от 2500 до 3000 тонн.
Теперь, чтобы рассчитать модель SF, мы должны разделить общее предложение (запас) золота на годовое производство (прирост), что дает нам:
197 576 : 2750 = 71,85
Для пояснения в приведенном выше примере мы приняли во внимание среднее значение годовой добычи золота (2750).
В результате расчета модель Stock to Flow показывает нам, сколько вновь добытого золота выходит на рынок каждый год по сравнению с общим предложением актива.
Как видно на нашем примере, для производства одного и того же количества товара, которое в настоящее время присутствует на рынке, требуется около 72 лет.
Практика показывает, что чем выше SF, тем меньше ежегодно чеканится новых золотых слитков по сравнению с общим объемом предложения.
По этой причине высокое отношение запасов к приросту теоретически может сигнализировать о долгосрочном увеличении стоимости актива, указывая на то, что инструмент не только дефицитный, но и что потребуется много времени, чтобы произвести оставшееся предложение.
Как работает модель Stock to Flow?
Поскольку Биткойн часто рассматривается как средство сбережения, подобное таким товарам, как золото и серебро, модель Stock to Flow была применена к цифровому активу пользователем PlanB, который опубликовал статью на Medium по этой теме в 2019 году.
В отличие от сырьевых товаров, где у нас есть только оценки запасов и прироста, изменения предложения BTC прозрачно записываются в блокчейне и модель Stock to Flow логично применять к активу.
Хотя максимальное количество биткойн ограничено 21 миллионом монет, его прирост запрограммирован на уровне протокола, что делает его предсказуемым.
В рамках дефляционного механизма количество BTC, созданных с каждым новым добытым блоком, уменьшается вдвое через каждые 210 000 блоков (примерно каждые четыре года) во время события Биткойн Халвинг.
Во время последнего халвинга в мае 2020 года вознаграждение за блок было сокращено с 12,5 BTC до 6,25 BTC.
Согласно статистике Blockchain.com, к настоящему времени было добыто 18,595 миллиона BTC с годовым приростом в 328 500 BTC (6,25 BTC добываются примерно каждые 10 минут до следующего события халвинга).
В результате отношение запаса биткойнов к приросту составляет 56,60, а это означает, что для добычи текущего общего предложения BTC потребуется почти 57 лет (без учета максимального лимита и уменьшения вдвое).
Помимо расчета SF BTC, PlanB также сравнил модель Stock to Flow с ценой BTC, чтобы (потенциально) предсказать будущие изменения стоимости цифрового актива.
Взглянув на график, основанный на расчетах автора, мы можем увидеть, что цена BTC более или менее соответствует 365-дневному среднему значению модели Stock to Flow. Фактически, видно довольно точную корреляцию в период с апреля 2020 года по январь 2021 года.
Ограничения и критика модели
Хотя соотношение запасов биткойнов к приросту и может показывать некоторую корреляцию с биткойн с исторической точки зрения, модель явно имеет некоторые ограничения в прогнозировании будущих изменений стоимости цифрового актива.
Например, модель учитывает только предложение биткойн, но не спрос на криптовалюту.
Спрос и предложение – два основных фактора, определяющих цену актива. По этой причине, несмотря на то что SF BTC растет каждые четыре года во время событий халвинга, его цена значительно снизится, если произойдет огромное падение спроса.
Кроме того, модель Stock to Flow не принимает во внимание следующие факторы, которые могут повлиять на цену актива:
Событие «Черного лебедя». Событие «Черного лебедя» представляют собой непредсказуемые эпизоды с серьезными последствиями, особенно для цены актива. В случае с Биткойн «Черный лебедь» может быть вызван серьезными мерами регулирования, которые фактически запретят людям покупать и продавать криптовалюту. В результате такого теоретического сценария цена BTC может сильно пострадать.
Волатильность. Несмотря на то, что волатильность Биткойн за последние годы значительно снизилась, криптовалюта по-прежнему подвержена сильным колебаниям цен. После значительного падения стоимости в течение периода высокой волатильности многие инвесторы могут в панике продать свои активы, ликвидируя длинные позиции трейдеров и приводя к значительному понижающему тренду для цены BTC.
Некоторые критики идут еще дальше. Нико Кордейро, директор по инвестициям в Strix Leviathan, сравнивает использование модели Stock to Flow по отношению к Bitcoin для выявления будущих изменений цен с прогнозированием финансовых результатов на основе астрологии.
Важность исследования и собственные выводы
Модель Stock to Flow – довольно противоречивая тема в криптосообществе.
Независимо от того, работает ли эта модель на практике или нет, важно не основывать важное инвестиционное решение исключительно на прогнозах цен по Stock to Flow.
Рынки сложны, и на открытие цен влияет множество факторов. Следовательно, никто (ни люди, ни математические модели и алгоритмы) не может точно предсказать будущие долгосрочные изменения цен на актив.
Тем не менее, модель Stock to Flow может быть полезным инструментом, позволяющим осознать природу дефицита Биткойна в долгосрочной перспективе и способствовать культивированию мышления, выходящему за рамки ежедневных колебаний цен.
Астрология и маркетинг: аналитики раскритиковали модель Stock-to-Flow для биткоина
Специалисты криптовалютного хедж-фонда Strix Leviathan рассмотрели S2F с точки зрения ее теоретических предпосылок и основ, а также используемых математических методов.
Разбор модели и выводы главный инвестиционный директор Strix Leviathan Нико Кордейро изложил в статье «Модель-хамелеон или почему S2F для биткоина в корне неправильная». Журнал ForkLog предлагает ее перевод.
«Many a statistic is false on its face. It gets by only because the magic of numbers brings about a suspension of common sense.”
A Chameleon Model — Why Bitcoin’s Stock-to-Flow Model is Fatally Flawedhttps://t.co/A8czkjlyFX
Модель S2F анонимного голландского институционального инвестора, известного в Twitter как Plan B, приобрела вирусную популярность и применяется сторонниками биткоина для ценовых прогнозов.
Однако мы считаем, что ее точность примерно такая же, как у астрологических моделей прошлого для финансовых прогнозов. А ведь астрология действительно считалась математической наукой еще в начале XX века.
Модели-хамелеоны
Термин «хамелеоны» ввел профессор Стэнфордского университета Пол Пляйфдерер для обозначения моделей, основанных на сомнительных предположениях и имеющих больше доверия, чем заслуживают.
Оценка любой модели должна начинаться с критического взгляда на ее теоретические предположения. В качестве примера Пляйфдерер привел следующий сценарий:
«Представьте модель ценообразования актива, основанную на предположении, что нет никакой неопределенности относительно его доходности. Ни один серьезный человек не стал бы заниматься эмпирическим тестированием такой модели, прежде чем отклонить ее. Модель можно отвергнуть просто на том основании, что ее ключевая предпосылка противоречит истине».
Хамелеонов сложно обнаружить и оспорить, поскольку они выглядят значимыми. Только при глубоком изучении вы понимаете, что они построены на предположениях, которые противоречат реальности.
Введение в Stock-to-Flow
В статье Plan B «Моделирование стоимости биткоина на основе дефицита» говорится, что некоторые драгоценные металлы на протяжении истории сохраняли роль денег благодаря ценности, которую сложно подделать, и низкого объема нового предложения. Например, золото ценится из-за незначительного по сравнению с запасами объема добычи и невозможности подделать огромные запасы по всему миру. Plan B утверждает, что эта же логика применима к биткоину, ценность которого повышается, поскольку темпы эмиссии сокращаются каждые четыре года, а совокупное предложение никогда не превысит 21 млн BTC.
Низкий темп эмиссии Plan B назвал «редкостью» и предложил количественно оценить ее метрикой, названной Stock-to-Flow (S2F). Она представляет собой отношение текущего предложения (stock) к притоку (flow):
Затем он перевел предпосылку в гипотезу, что «редкость, измеряемая S2F, напрямую влияет на цену». Plan B построил S2F для биткоина относительно рыночной капитализации в долларах, добавив две произвольно выбранные точки для золота и серебра.
Затем аналитик выполнил линейную регрессию, используя натуральные логарифмы от S2F и рыночной капитализации в качестве независимой и зависимой переменных соответственно. Линейная регрессия вывела следующее уравнение:
В конечном итоге он сделал вывод, что существует статистически значимая связь между рыночной капитализацией в долларах США и значением S2F, о чем свидетельствует линейная регрессия с коэффициентом детерминации R 2 (статистическом измерении того, насколько близко данные подходят к линии регрессии) в
Две случайно выбранные точки данных для золота и серебра соответствуют траектории биткоина и представлены в качестве дополнительного доказательства гипотезы.
Проблем предостаточно
В гипотезе аналитика есть ряд недостатков, как в теоретических суждениях, так и в эмпирической основе.
Теоретическая база модели основана на утверждении о том, что рыночная капитализация денежных товаров (например, золота и серебра) в долларах напрямую зависит от притока новых единиц. Никаких доказательств или исследований в подтверждение этой гипотезы не представлено, за исключением отдельных точечных данных, выбранных для составления графика рыночной капитализации золота и серебра по отношению к траектории биткоина.
Второе — наивное применение линейной регрессии, которая приводит к высокой вероятности ложных результатов.
Золото и доллар
С теоретической точки зрения то, что Plan B определил как “редкость”, не является таковой по определению. Он использовал это понятие для описания темпа роста предложения актива или нового производства, измеряемого метрикой S2F. Это предполагает, что увеличение притока оказывает негативное влияние на цену за счет усиления давления продаж со стороны производителей и наоборот.
На первый взгляд предположение кажется разумным, пока не будет учтено, что высокое значение S2F представляет динамическую систему, когда новое предложение незначительно по сравнению с текущим. Plan B привел цитату автора книги «Стандарт биткоина» Сейфедина Аммуса:
«Для золота скачок цен, который приводит к удвоению годовой добычи, будет незначительным, увеличивая запасы на 3%, а не на 1,5%».
Неудивительно, что S2F не имеет прямой связи со стоимостью золота за последние 115 лет, как видно на точечной диаграмме ниже. Рыночная капитализация золота находилась в диапазоне от
Напомним, что стоимость золота в долларах — это соотношение покупательной способности этих активов:
Хотя более высокое значение S2F может быть необходимой характеристикой для товара, служащего «твердыми деньгами», сама метрика ничего не говорит о том, как участники рынка оценивают указанный товар. Многие криптовалюты, которые используют код биткоина, имеют точно такой же график эмиссии, и все понимают, что их значения S2F не имеют никакого отношения к их будущей или текущей рыночной стоимости.
В результате мы имеем гипотезу, которая неприменима ни к каким экономическим активам, кроме биткоина. Ее единственным доказательством является линейная регрессия с сомнительным применением и явно предвзятым отбором.
$235 млрд за биткоин и далее к бесконечности
Обзор линейной регрессии и ее математической основы не является предметом этого анализа. Тем не менее есть несколько ошибок реализации, хорошо обозначенных в исследовательском сообществе, которые демонстрируют, почему модель S2F с высокой долей вероятности является ложной. Неясная математика позволила ее сторонникам отклонить критику, поэтому необходимо концептуальное понимание, почему S2F бесполезна для прогнозирования цены биткоина.
Модель, представленная в обосновании S2F, является уравнением прямой с угловым коэффициентом, которое изучает каждый семиклассник: y = mx + b. Регрессия по методу наименьших квадратов (МНК) — это не прогнозирующая модель, а оценка значений m и b, которые минимизируют разницу между фактическими и оценочными значениями y, заданными уравнением mx + b. Другими словами, каждое изменение x приводит к соответствующему изменению y. С точки зрения математики для коинтегрированных переменных, если y = mx + b + e, то ∆y = ∆x + e.
Изучение переменных в этой форме помогает продемонстрировать, почему модель S2F является ложной. Это видно на следующем графике, где ∆x (оранжевая линия) все время равна приблизительно 0, не считая периодов после халвинга, а у ∆y (синяя линия) наблюдается большой разброс.
Напомним, что МНК оценивает, насколько у (рыночная капитализация) меняется при соответствующем изменении х (S2F). На месячной основе изменение x фактически равно 0.
Левый график показывает гладкую проекцию, потому что используются фактические данные о предложении от Glassnode, в то время как PlanB приводит ежемесячный приток в годовом исчислении, чтобы преувеличить изменение показателя при каждом халвинге
Использование формулы наклонной линии делает возможным максимально наивный прогноз, что если биткоин вырос на Х в прошлом, то вырастет на Х и в будущем. Следует помнить, что прошлые результаты не определяют будущие.
Элемент маркетинга или исследование?
Даррел Хафф написал в книге “Как лгать при помощи статистики”:
«Многие статистические данные не соответствуют действительности. Это происходит только потому, что магия чисел затмевает здравый смысл».
При более глубоком размышлении мало кто всерьез воспринял бы идею о том, что цена золота является функцией от уровня предложения и что это же справедливо для биткоина. Тем не менее предполагаемая математическая точность, заявленная в статье Plan B, привела к тому, что модель S2F активно продвигается как в розничных, так и в профессиональных инвестиционных каналах.
Инвесторам следует крайне скептически относиться к этой модели, даже если они считают, что первая криптовалюта является цифровым золотом. Обоснование S2F — это не должный эмпирический анализ, а скорее — маркетинговый материал, в котором автор пытается убедить читателей, что завтра биткоин будет намного дороже. Это может оказаться правдой, но это никак не связано с темпами эмиссии.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog Feed — вся лента новостей, ForkLog — самые важные новости и опросы.