13 января 2021

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.