七种比特币估值方法:从网络指标到库存流量模型
Ned Davis Research概述了七种比特币估值方法,从网络采用率到库存流量模型,长期目标为2030年17万美元和2035年23万美元。
要理解以太坊和大多数替代币为何通常跟随比特币的走势,可以借鉴传统金融市场的结构。在债券市场中,投资者通常将政府债务视为低风险资产的参考点。从那里出发,他们沿着风险曲线进一步进入公司债券、高收益债券及其他信用工具。
加密货币大致遵循类似模式。比特币锚定加密风险曲线的低端,而以太坊和许多替代币则表现得像风险逐步升高的信用工具。这种动态既解释了加密货币之间普遍存在的相关性,也解释了为何比特币常常主导节奏。
比特币是加密市场的基准
比特币是规模最大、交易最活跃的加密货币,拥有最活跃的现货和衍生品市场,以及最强的机构参与度。因此,当投资者希望调整整体加密敞口时,比特币往往是他们首先使用的工具。这使得BTC成为整个加密领域的基准风险资产。
再次考虑债券市场的类比。政府债券支撑着信贷市场。投资者可能从安全的政府债券开始,然后沿着风险尺度向外移动到投资级公司债券、高收益债券,最终进入风险更高的信用工具。
同样的逻辑适用于加密货币。投资者从比特币入手,然后进展到以太坊,再进一步到波动性更大的替代币。沿着风险曲线走得越远,资产对整体风险偏好波动的反应就越敏感。例如,一轮广泛的风险偏好上升行情可能表现为BTC涨2%,ETH涨3%,替代币涨5%或更多。风险偏好下降时则相反。
这个类比的核心在于每种资产在风险层级中的位置。政府债券之所以成为债券市场的参考点,是因为它们比公司债券流动性更强、信用风险更低。同样,比特币之所以成为加密市场的基准,是因为它是生态系统中历史最悠久、流动性最强、机构认可度最高的资产。
系统性风险与个体风险
在传统市场中,系统性风险指影响整个市场的风险。利率就是一个清晰的例子。当美联储转向更为鹰派的立场时,国债收益率上升,金融条件收紧。这可能同时影响政府债券、公司债券、股票和货币。这些资产的反应幅度可能不同,但它们都对同一个宏观驱动因素做出反应。
加密货币行为类似。假设一份非常热的通胀报告导致投资者预期加息。事件链条可能如下展开:
CPI过热 → 美联储加息预期上升 → 国债收益率上升 → 金融条件收紧 → BTC下跌 → ETH下跌 → 替代币跌幅更大
个别加密货币可能有不同的基本面,但它们都受到同一系统性因素的影响。这是为何在重大宏观事件期间加密市场相关性会飙升的一个关键原因。
对加密货币而言,系统性因素包括美联储政策预期,这塑造了金融条件。流动性也是一个主要因素,实际收益率在历史上曾是一个重要驱动因素,有时会提升黄金与加密货币之间的相关性。最后,风险情绪体制也很重要,投资者会调整对风险资产的配置以追求更高回报。
相反,个体风险是特定资产或生态系统独有的。对以太坊而言,这类风险可能包括以太坊特定的监管动态、重大协议升级、ETF相关消息或押注与网络活动的显著变化。某个替代币可能面临代币解锁、交易所上市、协议漏洞或重大的生态系统公告。在这些情况下,特定加密货币可能暂时脱离比特币,但长期趋势仍由系统性因素塑造。
杠杆放大相关性
加密市场存在大量的期货和永续合约交易。当比特币经历剧烈抛售时,市场中的交易者常常削减杠杆。这可能产生一个反馈循环,导致最初几乎没有基本面关联的资产出现同步波动。
这反映了其他杠杆金融市场在压力时期的情况,即每个人对同一冲击做出反应并同时降低风险。
结论
比特币充当着基准角色,许多投资者通过它来表达对整体加密市场的看法,这得益于其更高的流动性、采用率和可访问性。以太坊和替代币通常位于风险曲线的更远端,使它们更容易受到流动性、杠杆和风险偏好变化的影响。
如果比特币因系统性宏观催化剂而上涨,这种走势更可能扩散到整个加密市场。如果以太坊或某种替代币有其自身的个体催化剂,则无论整体市场方向如何,它都有可能跑赢或跑输比特币。
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