Может ли коэффициент запасов к потоку Bitcoin действительно предсказать цену? Практический разбор

С 2009 года Биткойн эволюционировал от технологического любопытства до глобального финансового актива — но предсказать его ценовые движения по-прежнему остается одной из главных головоломок в криптоиндустрии. Многие инвесторы обращаются к модели Stock-to-Flow (S2F) в качестве своего кристального шара, делая ставку на то, что дефицит сам по себе способен предсказать, куда пойдет BTC дальше. Но так ли это? Давайте разберемся без лишнего шума.

Что на самом деле представляет собой модель Stock-to-Flow?

Уберем жаргон: модель Stock-to-Flow — это калькулятор дефицита. Он измеряет, насколько быстро новый запас поступает на рынок по сравнению с уже существующим запасом. Представьте — золото добывается тысячелетиями, поэтому уже находящийся в обращении запас значительно превышает ежегодную добычу. Это высокий дефицит. Биткойн работает по аналогичной схеме, за исключением того, что его дефицит математически гарантирован.

Формула проста: делите общее количество Биткойнов, находящихся в обращении (stock), на ежегодную добычу новых BTC (flow). Чем выше соотношение — тем больше дефицит — и, теоретически, выше цена.

Золото всегда имело огромный коэффициент S2F, и именно поэтому оно сохраняет ценность веками. Конструкция Биткойна сознательно повторяет это, установив жесткий лимит в 21 миллион монет.

Почему дефицит Биткойна действительно важен

Биткойн не является дефицитным случайно — он дефицитен по коду. Каждые четыре года происходит так называемое «халвинг», которое сокращает награду за майнинг вдвое, замедляя темп создания новых BTC. Этот механизм — ключевой фактор, объясняющий популярность модели S2F в криптоинвестициях.

Когда происходит следующий халвинг, поток резко сокращается, а запас остается неизменным. Согласно логике S2F, такое сжатие должно в конечном итоге подтолкнуть цены вверх. ПланБ, самый яркий сторонник модели, предсказал, что Биткойн может достичь $55 000 примерно к 2024 году, а к 2025 — приблизиться к $1 миллиону(, основываясь на предположении, что дефицит заставит институциональных и розничных инвесторов активнее бороться за ограниченный запас.

На бумаге исторические халвинги действительно предшествовали бычьим ралли. Но тут начинаются сложности.

Реальные ограничения, о которых никто не хочет говорить

Вот где важна честность: у модели Stock-to-Flow есть серьезный недостаток — она игнорирует все, кроме запаса.

Внешние факторы, которые модель полностью упускает:

Регуляторные репрессии могут внезапно снизить спрос. Технологические прорывы )например, масштабирование Lightning Network( могут изменить восприятие ценности актива. Макроэкономические условия — инфляция, валютные кризисы, крахи фондового рынка — зачастую стимулируют принятие Биткойна больше, чем дефицит. Колебания рыночных настроений могут полностью перекрыть любые логики, основанные на дефиците.

Даже Виталик Бутерин, соучредитель Ethereum, назвал модель «действительно не очень хорошей» и отметил, что она «вредна» тем, что создает чрезмерно уверенные прогнозы для неопытных инвесторов.

Проблема точности реальна. Хотя модель S2F предсказывала некоторые ценовые движения вокруг прошлых халвингов, она провалилась в других случаях. В последний цикл Биткойн не достиг $100 000, несмотря на прогнозы модели, что вызвало разочарование у последователей и потери.

Эксперты остаются разделены. Адам Бэк )CEO Blockstream( считает, что модель — это разумное приближение к исторической кривой. Но трейдеры вроде Алекса Крюгера называют ее «бессмысленной» в плане прогнозирования цен. Нико Кордейро из Strix Leviathan утверждает, что она чрезмерно упрощает драйверы стоимости и недооценивает динамику спроса.

Как майнинговая сложность и принятие на самом деле формируют предложение Биткойна

Модель Stock-to-Flow предполагает, что поток майнинга остается предсказуемым, но реальность гораздо сложнее. Сеть Биткойна регулирует сложность майнинга примерно каждые две недели, основываясь на изменениях хешрейта. Во время бычьих рынков присоединяются новые майнеры, что временно увеличивает поток. Когда прибыльность падает, майнеры уходят, уменьшая поток. Это создает несоответствия по времени, которые модель не учитывает.

Аналогично, показатели принятия играют огромную роль, но не заложены в расчет S2F. Волна институциональных покупок или крупный ритейл, принимающий Биткойн, могут изменить спрос быстрее, чем халвинги меняют предложение. И наоборот, регулятивный запрет может уничтожить спрос, и модель не зафиксирует этого сигнала.

Как использовать S2F без риска: практическая схема

Если вы собираетесь использовать модель Stock-to-Flow, воспринимайте ее как один из множества инструментов — не единственный:

Для долгосрочных держателей: Модель дает полезное понимание, почему ограниченный запас Биткойна важен. Если вы планируете накапливать его в течение нескольких лет, понимание, что дефицит увеличивается со временем, может укрепить вашу уверенность во время медвежьих рынков.

Для трейдеров: Забудьте. Точность модели S2F в краткосрочной перспективе слишком слабая для дневной или свинговой торговли. Волатильность, которую модель не объясняет, вас «разорвет».

Ключевые шаги:

Во-первых, разберитесь, как именно работает коэффициент Stock-to-Flow — как он делит текущий запас на ежегодное производство и почему халвинги сжимают этот поток. Во-вторых, изучите историческую корреляцию цен Биткойна с моделью, но оставайтесь скептичными. Обратите внимание, когда модель работала )после халвингов( и когда она проваливалась.

В-третьих, — и это важно — сочетайте анализ S2F с техническим анализом, фундаментальными метриками )уровень принятия, on-chain активностью( и индикаторами настроений. Дефицит — это один из драйверов стоимости, но не единственный. В-четвертых, следите за новостями регулирования, технологическими обновлениями и макроэкономическими условиями. Модель S2F не может предсказать внешние шоки.

И, наконец, устанавливайте строгие правила управления рисками. Используйте размер позиций, который позволяет вам пережить ошибку, а не предполагает, что вы всегда правы.

Реальная картина: что движет ценой Биткойна

Стоимость Биткойна определяется не только дефицитом. Это постоянно меняющаяся смесь факторов:

Сторона предложения: экономика майнинга, графики халвингов и утерянные монеты )область модели S2F(.

Сторона спроса: институциональное принятие, FOMO у розницы, расширение платежных сценариев и сетевые эффекты.

Макроэкономический фон: ожидания инфляции, валютные кризисы, опасения рецессии, политика центральных банков.

Регуляторная среда: благоприятные политики в Сальвадоре стимулируют принятие; запреты майнинга в Китае снижают хешрейт.

Технологии: обновления сети, улучшающие масштабируемость или безопасность, меняют восприятие ценности Биткойна как инструмента, помимо хранения стоимости.

Модель Stock-to-Flow охватывает, возможно, 30-40% этой картины. Она хорошо показывает, почему график предложения создает периодические моменты дефицита. Но предсказать, что будет дальше, — не ее задача, потому что спрос управляют люди, а не код.

Что это значит для вашей стратегии по Биткойну

Используйте модель Stock-to-Flow как ориентир, а не как дорожную карту. Да, халвинги уменьшают рост предложения, и да, исторически это предшествовало некоторым ралли. Но корреляция в прошлом не означает причинно-следственную связь в будущем на таком сложном и настроенческом рынке, как криптовалюта.

Долгосрочные инвесторы, рассматривающие Биткойн как многодецентный хранилище стоимости, могут найти концепцию дефицита полезной для укрепления своей уверенности. Они могут обращаться к модели, когда цены падают и неопределенность достигает пика — она напоминает им, почему фиксированный лимит важен.

Но если вы пытаетесь таймить вход и выход, основываясь в основном на прогнозах S2F, вы берете на себя лишний риск. Включайте технические сигналы, следите за on-chain метриками, отслеживайте макроусловия и оставайтесь гибкими.

Криптовалютный рынок движется быстрее, чем любой один инструмент может предсказать. Инвесторы, которые побеждают, сочетают логику дефицита )инсайт S2F с анализом спроса, дисциплиной в управлении рисками и адаптацией к новой информации. Это не ярко и эффектно, но работает лучше, чем просто доверять модели, которая игнорирует половину переменных, реально влияющих на цену Биткойна.