比特幣減半對價格影響的統計學研究_比特幣

編者按：本文來自橙皮書，作者：orangefans，星球日報經授權發布。在加密貨幣世界，我們總會聯系各種事件之間的因果關系或者用這種因果關系思維去解釋各種現象。尤其是對比特幣的價格走勢，減半似乎已經成為了導致比特幣價格上漲的關鍵信號。本文引用自西雅圖的創業公司StrixLeviathan的NicoCordeiro和AvaMasucci的研究，分析了24種加密貨幣的32個減半，并將這些與整體市場基準進行了比較，挑戰了對加密貨幣價格產生重大影響的信念-“減半”。從研究結論看，在減半之前和之后的分歧和看似隨機的結果表明推動價格的潛在因素并非供需動態的轉變，而是在這期間發生了改變基本面的事件。以下是報告綜述，感興趣的朋友可以去文末看報告全文：我們決定探究的一個特定問題是，在給定的時間點上，通過統計學手段分析加密貨幣的減半事件是否會導致不同的回報率曲線，減半周期的表現真的比整體市場的表現要好嗎?基本結論：

摩根大通分析師：比特幣的貼水和市場份額過低令人擔憂:彭博社于 6 月 10 日發表的一篇報告中寫到，比特幣在兩天內上漲了 9%，雖然這一行情為多頭帶來了鼓舞，但比特幣現貨價格比期貨市場的價格要高，這表示機構投資者目前對比特幣的需求仍然走低。比特幣期貨曲線在 2018 年的大部分時間里都處于貼水狀態，這一年比特幣在經歷了大幅上漲后下跌了 74%。

以 Nikolaos Panigirtzoglou 為首的摩根大通策略師在一份報告中寫道，最近幾周的現貨溢價是一個指向熊市的負面信號，比特幣在總加密市值中相對較低的份額是另一個令人擔憂的趨勢。

據 CoinGecko 數據顯示，比特幣目前在整個加密市場價值中的份額為 42%，低于年初的 70%。對此，摩根大通策略師表示，比特幣的市場份額可能需要超過 50%，才能更容易地認為當前的熊市已經結束。[2021/6/10 23:27:27]

1.根據統計學回歸發現，在礦工獎勵減半之前和之后的幾個月里，經歷減半事件的加密貨幣的表現并沒有好于大盤的現象。2.經過回歸分析，一項加密資產在減半前后的收益分布與其其他時間的收益分布相同，且具有高度顯著性，沒有證據可以表明供需動態變化導致定價行為異常。3.LTC在兩次減半前的幾個月均有著優于市場的表現，但在第一次減半后，其表現跌至25%的底部。4.BTC的表現與LTC完全相反，在減半前相對于市場整體的表現較差，減半后則有著優于市場的表現。每一個金融市場都需要有一套說辭來試圖解釋復雜而又不透明的市場行為，但是加密貨幣的投資者能參考的歷史數據并不是很多。這就導致了各種未經證實的信仰體系，盡管缺乏支持證據，但仍被普遍認為是正確可接受的。其中一套說辭就是圍繞著比特幣減半事件展開，可以總結如下:比特幣獎勵減半的效果是，礦工們不會立即將挖出的幣賣掉，而這反過來會造成供需失衡，進而推動價格大幅上漲。或許恰好在這個時候，2019年第二季度，圍繞“減半”說法的評論呈指數級增長。如果你同時關注傳統媒體和社交媒體對即將到來的比特幣和萊特幣區塊鏈礦工獎勵減少的討論，那么你就會覺得這種說法是一個既定事實，你需要做的就是拿住HODL，以獲得超額回報。盡管這種說法作為一種邏輯理論當然是可行的，但同樣有可能的是，我們面對的是一種有效性錯覺，而此前的牛市只不過是該資產類別內投機水平不斷上升的結果。有限的樣本量和歷史數據使得在這一領域驗證任何一套說辭都特別困難。因此,為了測試需求和供給理論基礎被廣泛接受的敘述,我們收集了24項加密資產的32個減半期數據（完整列表在文末列出),并且對額外320個市場進行跨市場的對比。然后我們將對比分析：減半前的1、3、6個月；減半后的1、3、6個月和非減半期的表現：1.橫向對比分析那些有礦工獎勵減半的加密貨幣和沒有礦工獎勵減半的加密貨幣在同一時期的表現，畫出他們各自的四分位數矩陣。2.聚焦一項加密資產自身的時間周期中，減半期和非減半期的價格表現差異。在討論結果之前，其實是有兩個隱含假設作為前提的:減半導致礦工收益降低，供給相對于需求會發生即刻變化，這個影響將很快體現在一項加密資產的價格中。一般來說，經歷減半的加密貨幣將在減半后的時間段內跑贏市場其它貨幣，因為一組資產經歷了減半后，減少了來自挖礦屆的拋售壓力，而另一組則沒有。

數據：如果NUPL最高值超過0.8，比特幣可高達59萬美元:12月1日消息，當前Glassnode的凈未實現利潤/虧損（NUPL）指數為0.62，預計最高值為0.8+。如果超過0.8，當前的比特幣（BTC）牛市可能使BTC / USD高達133000美元至590000美元之間。（Cointelegraph）[2020/12/1 22:44:11]

同一時間內資產減半與市場夏普比率的比較。資料來源:StrixLeviathan研究

在同一時間框架內資產減半與市場之間的Sortino比率比較。資料來源:StrixLeviathan研究完成分析后，我們發現減半事件對價格走勢的影響有限。考察總回報率、夏普比率(Sharpe)和索爾蒂諾(Sortino)比率，可以發現，經歷減半的資產，無論是在減半之前還是之后，表現并不比市場其它部分好。在比特幣(BTC)和萊特幣(LTC)這兩種最著名的加密貨幣中，“減半”的說法是最多的，但我們可以看到截然相反的表現。LTC在上半年的表現已經兩次跑贏市場，但在減半之后的六個月里，市場表現卻跌至總樣本數據的后25%。另一方面，BTC在減半前的表現落后于市場，但在上次減半后，其市場表現能排到總樣本數據的前25%。這一差異以及在價格減半前后看似隨機的結果表明，推動價格上漲的根本因素不是供需動態的變化。

聲音 | 交易員：比特幣未來十年回報率仍有可能超1000%:BNN Bloomberg主持人Jon Erlichman列舉過去十年各大公司的股票回報率，最高超4000%。對此，資深交易員Josh Rager評論稱盡管股票回報率如此驚人，但即使以目前的價格（7000美元）來計算，比特幣也有可能獲得類似的回報率。不僅是在未來十年可能獲得超1000%的回報率。在未來幾年，我們甚至可能會看到BTC價格達到7.5萬到10萬美元以上。注：BNN Bloomberg主持人Jon Erlichman列舉過去十年各大公司的股票回報率分別是——Netflix：+4177%；亞馬遜：+1787%；萬事達：+1126%；蘋果：+966%；VISA：+824%；星巴克：+800%；Salesforce：+792%；Adobe：+790%；耐克：+587%；微軟：+556%；Costco：+542%；迪斯尼：+423%；谷歌：+335%；麥當勞：+325%。[2019/12/24]

資料來源:StrixLeviathan研究*LTC第二次減半于8/5/19進行**由于缺乏可比較和可靠的數據，第一次BTC減半不包括在內再有，通過對每種資產自身的不同時間周期進行回歸，可以進一步證明減半事件對市場價格的影響有限。我們發現，在99%置信區間，一項資產減半期間的收益率分布與資產減半期以外的收益率分布大致相同。換句話說，我們沒有發現任何證據表明，減半事件會導致異常的價格走勢，其實我們正在經歷一種環境造成的錯覺，大家都覺得有影響，那就是有影響。

聲音 | 比特幣開發者：自己該為比特幣CVE-2018-17144網絡出現漏洞負責:據Bitcoinist消息，比特幣開發者John Newbery在周日表示，自己應該為上周比特幣CVE-2018-17144網絡出現漏洞負責。他負責比特幣代碼庫的檢查，其表示正是因為自己沒發現漏洞才出現此事。[2018/9/24]

資產減半期間的收益率分布與資產減半期以外的收益率分布的比較。資料來源:StrixLeviathan研究。通過前面的統計分析，起碼從對數據的分析中沒有看到減半這個事件對比特幣價格大幅變動的直接相關性。關于比特幣，由于加密貨幣愛好者普遍相信這種說法，比特幣可能經歷了高于市場的表現。然而，在討論更廣泛的資產類別時，缺乏支持該理論的證據，表明BTC之前的牛市同樣有可能是其他因素的結果。此外，我們建議不要從單一市場的樣本量來推斷其他單一市場。在嘈雜的世界中生存

比特幣是希望采用穩健貨幣政策的國家的理想工具:比特幣的內在優點之一是抗通脹。這一獨特的特征可能會幫助那些有意采用穩健貨幣政策的國家。只有2100萬枚比特幣將被開采。因此,比特幣是缺乏流動性的。然而，據稱是比特幣創造者的中本聰(Satoshi Nakamoto)有意地建立了這種流動性的缺乏，以使這種加密貨幣抵御通脹，并激勵比特幣礦商。根據馬克斯?拉斯金教授的說法，比特幣每四年就會減半的設計，使得這種加密貨幣成為政府選擇采取穩健貨幣政策的理想工具，[2018/3/31]

總之，加密貨幣市場中有很多人想要用一些因果關系來解釋這種隨機的市場波動，科代羅和馬蘇奇簡潔地說:“金融市場的世界充滿了成千上萬的邏輯嚴密、經過深思熟慮的理論，而這些理論在實踐中往往站不住腳跟。”那些投資比特幣和其他加密貨幣的人需要警惕這種偏見。“頂級”加密貨幣交易員之所以能達到某些光輝戰績，可能不是因為他們的技術，而是純粹出于運氣。據推測，許多由重大新聞事件引發的市場波動可能只是隨機現象。很多陰謀論，比如Tether的價格操縱論，通過增發來影響1500多億美元的比特幣市場等等，就是強行用因果關系來解釋某些現象。比特幣在減半前、中、后的收益變化更可能是因為投機水平的上升，而不是本身導致的供求失衡。人們渴望因果關系，加密貨幣市場媒體也試圖強迫大部分人相信故事敘述。在一個充滿噪音的世界里，要持懷疑態度是很重要的。但是，如果你相信比特幣(或其他加密貨幣)將繼續呈上升趨勢，那么或許最合理的策略是在很長一段時間內以美元成本或價值成本平均的方式進入市場，忽略這些噪音吧。

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