超越稀缺:理解比特币的存量与流量模型及其在现实中的局限性

比特币自2009年推出以来已经走过了漫长的道路,从一个小众的数字实验,转变为主流资产类别。2021年11月,其价格一度突破69,000美元,吸引了全球的关注,但这一路也充满了波动周期。对于在这波动中航行的投资者来说,Stock-to-Flow (S2F)模型提供了一个基于稀缺性原理理解比特币价值的框架。但这是否足够呢?

解密Stock-to-Flow比率:基础知识

从本质上讲,Stock-to-Flow模型的基本假设是:商品随着变得更加稀缺,其价值也会变得更高。该概念使用两个变量:

  • 存量(Stock): 当前存在的总供应量 (对于比特币,已挖掘并流通的币)
  • 流量(Flow): 每年新增供应的产出速度 (每年新增到网络中的比特币数量)

通过将存量除以流量,投资者可以得到一个理论上反映稀缺性的比率。黄金保持着较高的存量与流量比率,支持者认为这解释了其持久的价值。比特币总量限制在2100万枚,理论上也遵循同样的逻辑。

在减半事件期间,Stock-to-Flow方法尤为相关。大约每四年,比特币的挖矿奖励会减半,减少新币的流入,从而在数学上提高存量与流量比率。历史数据显示,比特币的价格在这些事件之后常常出现上涨,增强了模型的核心假设。

现实应用:Stock-to-Flow能预测价格吗?

支持者,尤其是PlanB (模型的创始人),曾用Stock-to-Flow框架做出大胆预测。他们预估比特币在2024年减半左右可能达到55,000美元,甚至到2025年可能达到$1 百万美元。该模型的乐观源于其观察到比特币的历史走势与其Stock-to-Flow线高度相关,尤其是在重大减半事件附近。

然而,现实更为复杂。上一个周期中,Stock-to-Flow模型预测价格会超过10万美元,但比特币未能在此之前达到这一里程碑就发生了调整。虽然该模型能捕捉到大致的趋势方向,但在时机和幅度上存在困难。

批评者的观点:Stock-to-Flow模型的盲点

以太坊联合创始人Vitalik Buterin一直对该模型持批评态度,称其“现在看起来真的不太妙”,甚至可能“有害”,因为它可能传播误导性的预测。他的担忧并非没有根据。

该模型忽略了关键变量:

  1. 采纳和需求动态: 比特币的价值不仅由供应决定。机构采纳、监管明确性和用例扩展都能独立推动需求。一个繁荣的比特币生态系统,拥有强大的Layer-2解决方案和更好的扩展性,可能会获得溢价估值,无论稀缺性指标如何。

  2. 外部市场力量: 宏观经济状况、通胀率、地缘政治事件和整体风险情绪都会影响比特币的流入。在金融危机期间,比特币可能作为对冲工具上涨,也可能与风险资产一同暴跌——这些都未被Stock-to-Flow模型所反映。

  3. 监管影响: 政府政策可以极大地改变挖矿难度和采纳率。萨尔瓦多或美国的有利法规与中国的禁令,展示了政策而非稀缺性如何重塑比特币的经济。

  4. 技术演进: 比如闪电网络等技术改进增强了比特币作为支付系统的实用性,可能推动需求超越价值储存的叙事。Stock-to-Flow模型本身并未考虑这些实用性提升。

行业内的专家也持怀疑态度。 Blockstream CEO Adam Back (认为该模型是合理的历史曲线拟合,但警惕过度自信的预测。Cory Klippsten )Swan Bitcoin( 和加密交易员Alex Krüger )对未来价格预测的Stock-to-Flow框架持公开否定态度,认为过于简化。Nico Cordeiro (Strix Leviathan)则质疑“稀缺性单独驱动价值”的假设,指出被忽视的需求变量。

投资启示:将Stock-to-Flow作为多工具之一

Stock-to-Flow模型并非毫无用处——它只是尚不完整。合理使用的方法包括:

  • 长期投资者:可以将Stock-to-Flow框架作为持仓的辅助叙事,承认减半事件历史上都伴随着上涨
  • 短期交易者:应避免依赖Stock-to-Flow预测,因为该模型在捕捉周期内的波动方面一直表现不佳
  • 多元分析:结合技术分析、链上指标、采纳趋势的基本面分析和宏观情绪
  • 风险管理:模型过去的准确性不代表未来,设定止损和仓位规模以控制风险

未来展望:超越纯粹的稀缺性

比特币的未来很可能由Stock-to-Flow模型无法量化的因素决定——监管框架、扩展性突破、机构采纳曲线以及其他区块链生态系统的竞争。虽然稀缺性依然重要,但作为单一估值驱动因素已逐渐不足够。

投资者应理解Stock-to-Flow模型的本质:它是一个强调比特币供应逐渐减少的因素之一的框架。模型反映了部分图景,但将其视为价格走势的水晶球可能导致高昂的误判。最成功的比特币投资者会将稀缺性思维与对采纳、技术和宏观经济的整体观察相结合。

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