Знав би прикуп: як розрахувати майбутню вартість біткоіни і інших кріптоактівов

Криптоактиви — перспективна інновація в еволюції грошей та сучасної фінансової системи. Однакпов'язані з оцінкою кріптоактівов питання як і раніше залишаються відкритими.

Фундаментальні концепції, на базі яких можутьбути створені формалізовані методи оцінки кріптоактівов, тільки починають зароджуватися. Проте експерименти на цьому терені проводяться вже більше 10 років.

Журнал ForkLog пропонує увазі читачівпереклад статті Кевіна Лю з CoinMetrics, де коротко розглянуті шість основних підходів до дослідження оцінки кріптоактівов: рівняння обміну, модель дисконтированной майбутньої корисності, закон Меткалфа, регресивні моделі ціни, моделі вартості видобутку і виявлення бульбашок на ринку.

рівняння обміну

Рівняння обміну Ірвінга Фішера спочаткупояснювало взаємозв'язок між грошовою пропозицією та рівнем цін в рамках монетарної економіки. Воно застосовувалося в області оцінки кріптоактівов і в даний час є однією з найбільш широко досліджених теоретичних концепцій.

Основна ідея інтуїтивно зрозуміла і проста - рівняння обміну є взаємозв'язок MV = PQ, де:

M - номінальна грошова маса;
V - швидкість обігу грошей;
P - рівень цін;
Q - обсяг виробництва.

В контексті біткоіни цю модель в 2014 роцілаконічно обгрунтував головний науковий співробітник Bitquant Research Labs Джозеф Ван. У його адаптованому для кріптоактівов варіанті P обчислюється в одиницях фіатной валюти, M визначається як кількість існуючих монет, помножене на ціну (тобто, ринкова капіталізація), Q - передана по мережі вартість, інтерпретація V залишається незмінною.

Суть цієї моделі полягає в тому, що вартістькріптоактіва знаходиться в зворотного зв'язку зі швидкістю звернення. Іншими словами, висока оборотність веде до більш низької вартості монети. Ван стверджує, що ціна BTC визначається виключно ймовірністю того, що монети будуть зберігатися, а не брати участь в транзакції.

Дослідники Павло Чаян, Мирослава Раджканева і д'Артіс Канц в 2015 році прийшли до висновку, що такі фактори, як попит і пропозиція, а також швидкість обігу значно впливають на ціну BTC.

Швидкість звернення біткоіни протягом останніхроків зменшувалася у міру зростання ціни, що узгоджується з рівнянням обміну. На графіку нижче показана швидкість обігу пропозиції за рік (модель не враховує спам-транзакції):

</ P>

Питаннями швидкості обігу задавалися творець Ethereum Віталік Бутерін і підприємець Джон Пфеффер. У їх статтях рівняння обміну застосовується щодо utility-токенів.

Обидва дослідника стверджують, що такі маркеринадзвичайно сприйнятливі до високої швидкості обігу. Це пояснюється тим, що користувачі використовують невеликі кількості монет для використання наданих в мережі сервісів. Постачальники останніх, в свою чергу, негайно продають отримані токени.

У 2017 році Бутерін прийшов до висновку, щовартість кріптоактіва «вирішальною мірою залежить від часу утримання» токенов. Тоді ж він описав механізми, завдяки яким пропозиція або швидкість обігу токенов зменшуються, наприклад, завдяки спалюванню транзакційних комісій.

Пфеффер вважає, що при високій рівноважної швидкості обігу utility-токена його ціна схильна знижуватися до фактичної вартості ресурсів на підтримку мережі.

На графіку нижче, що швидкість обігу ETH збільшувалася до цінового піку монети в 2018 році і з тих пір дещо вирівнялася.

</ P>

Стрімке зростання показника в 2017 році збігсяз бумом первинних пропозицій монет (ICO) і кількості utility-токенів, але згодом істотно знизився. Тепер швидкість обігу ETH, мабуть, приблизно узгоджується з ціною.

У 2017 і 2018 роках керуючий партнерінвестфонду Multicoin Capital Кайл Самані описав економічні моделі, в яких вирішується «проблема швидкості», що дозволяє вартості utility-токена рости. Ці моделі припускають механізми спалювання і стейкінга.

В цілому ж, опубліковані експертами галузістатті в 2017 і 2018 роках зробили сильний вплив на архітектуру токенов. Однак теза про високу швидкість звернення неодноразово піддавався критиці. Так, дослідник венчурної фірми Placeholder Алекс Еванс розкритикував розглянуті раніше моделі за те, що в них швидкість обігу токена є екзогенною змінною. У моделі Еванса швидкість є ендогенної змінної, функцією від PQ, яку можна налаштувати на бажане значення через зміну архітектури токена.

Схожу точку зору висловлював Брайан Коралевскі зкомпанії Austere Capital, ставлячи під сумнів тезу про екзогенні швидкості. Дослідник Скотт Локлин і зовсім називає помилковими загальноприйняті висновки, як про швидкість обігу, так і про оптимізацію архітектури токена в контексті рівняння обміну.

Незважаючи на критику, рівняння обміну продовжуєзалишатися одним з найбільш широко поширених підходів до оцінки токена. У найближчі роки, коли серед utility-токенів з'являться переможці і переможені, можна очікувати, що в цій області проведуть глибші дослідження і перевірять тези про швидкість обігу.

Моделі дисконтированной майбутньої корисності

Вони мають багато спільного з концепцією дисконтування грошових потоків з традиційних фінансів, але враховують унікальні характеристики кріптоактівов.

Партнер венчурної фірми Placeholder Кріс Берніскев 2017 році представив модель оцінки гіпотетичного utility-токена. Її ключові детермінанти: кількість монет в обігу, загальний розмір ринку, де токен використовується для оплати сервісів, крива прийняття мережі, швидкість обігу токена і ставка дисконтування.

Дослідник ARK Invest Бретт Вінтон в тому ж році представив аналогічну модель з ідентичними параметрами, але враховує різні очікування прибутковості різними групами інвесторів.

Берніске в 2017 році також ввів терміни «поточнакорисність »і« дисконтована очікувана корисність ». Ці категорії служать теоретичною основою, яка описує, як цінність коливається протягом життєвого циклу utility-токена.

Можливості застосування моделей дисконтированноймайбутньої корисності мало досліджені. Функціональні мережі з utility-токенами як і раніше розробляються і лише кілька проектів демонструють значну активність. Моделювання цінності utility-токенів з новою архітектурою, що має на увазі спалювання і стейкінг, також залишається активною областю досліджень і експериментів.

закон Меткалфа

Цей закон говорить, що вартість мережіпропорційна квадрату чисельності її користувачів. Закон Меткалфа успішно застосовується для оцінки соціальних мереж, а для оцінки кріптоактівов вперше був використаний в 2014 році.

Кен Алабі з Університету штату Нью-Йорк вСтоуні-Брук в 2017 році протестував Закон Меткалфа на BTC, ETH і DASH. У своїй роботі вчений зробив акцент на тому, як відхилення від прогнозних значень можуть використовуватися для виявлення бульбашок на ринку.

Американський дослідник Тімоті Петерсонзастосував Закон Меткалфа для визначення періодів передбачуваного маніпулювання ринком в 2013 році. В якості вхідних значень він використовував кількість біткоіни-гаманців на сервісі blockchain.info (зараз blockchain.com).

Дослідники Clearblocks задіяли ЗаконМеткалфа і конкуруючі з ним концепції щодо BTC і ETH. Їм вдалося створити індикатор, що дозволяє виявляти періоди недооціненість або переоціненість активу.

Співвідношення ончейн-активності з об'єктами реального світу і індивідами як і раніше мало вивчені і є активною областю досліджень.

Моделі цінової регресії

Зазвичай в таких моделях досліджується взаємозв'язок ціни і часу, при цьому в прогнозах часто фігурують трудновообразімие довгострокові значення.

Деякі фахівці всерйоз не сприймають цесімейство моделей через надмірно простого, на їх погляд, підходу. Однак ми вважаємо, було б помилкою повністю ними нехтувати - деякі найбільш ранні з них показали дивно точні результати, надійно визначаючи історичні періоди недо- і переоціненість активів.

У 2014 році, коли BTC торгувався по $ 275,учасник знаменитого форуму Bitcointalk під ніком Trololo представив свій варіант моделі цінової регресії. Завдяки їй він зміг передбачити досягнення біткоіни позначки в $ 10 000 з похибкою всього в кілька днів.

</ P>

Дослідники Awe &amp; Wonder у 2018 роцізадіяли подібний підхід з оновленими даними, який забезпечив дуже точний прогноз дна ринкового циклу. Гарольд Крістофер Бургер у 2019 році представив різні регресійні моделі, використовуючи підмножини даних для їх перевірки.

Значно просунувся на цьому терені іпопулярний блогер PlanB. Його статті послужили потужним поштовхом для досліджень моделей оцінки кріптоактівов. Натхненний працями Сейфедіна Аммуса PlanB наполягає на ефективності моделі Stock to Flow (S2F), в якій робиться акцент на дефіцитності біткоіни і його придатності як засіб збереження вартості. Згідно S2F, ціна першої криптовалюта перевищить позначку $ 50 000 після наступного халвінга в травні 2020 року.

Моделі цінової регресії досить популярні,проте всі вони ґрунтуються на припущенні, що BTC продовжить шлях до довгострокової рівноваги як глобальний засіб збереження вартості &#8212;

Протягом наступних років ми отримаємо додаткові дані, за допомогою яких можна буде перевірити ці моделі, включаючи S2F.

Моделі вартості видобутку

При оцінці кріптоактівов ці моделі спираються на майнінговие витрати. Такий підхід інтуїтивно простий і бере свій початок з класичної економічної думки.

Так, ще Адам Сміт ввів поняття ринкової іприродної ціни товару. Остання відображає вартість різних чинників виробництва, необхідних для створення продукту. Ринкова ціна - фактична ціна, за якою товар продається. Сміт стверджував, що ринкова вартість прагне до природної ціною, що має центральне значення.

Сатоши Накамото досить лаконічно пояснив цю фундаментальну концепцію:

«Ціна будь-якого товару тяжіє до собівартості йоговиробництва. Якщо ціна нижче собівартості, випуск знижується. Якщо ж вище, то прибуток можна отримати, нарощуючи випуск і продаж. З іншого боку, зростання видобутку підвищує складність, наближаючи собівартість до ціни ».

Вперше модель вартості видобутку була застосованаще в 2009 році, коли біткоіни тільки з'явився. Першим веб-сайтом, який запропонував обмін BTC, став New Liberty Standard. Цей же ресурс в жовтні того ж року вперше встановив курс першої криптовалюта на рівні 1,309.03 BTC за $ 1. Оскільки тоді ринок був відсутній, адміністратор сайту розрахував обмінний курс на основі вартості електроенергії, необхідної для видобутку криптовалюта.

Американський економіст Адам Хейес в 2015 роціпредставив перший серйозний підхід до цього питання - модель, що враховує вартість електрики, ефективність майнінговой технології, ринкову ціну BTC і складність Майнінг. У 2016 році Хейес проаналізував 66 криптовалюта і прийшов до висновку, що їх вартість можна обґрунтувати складністю Майнінг, темпами емісії та типом використовуваного алгоритму видобутку монет.

Заслуговують на увагу моделі, запропонованідослідником Кембриджського університету Марком Беванда в 2017 році і Чарльзом Едвардсом в 2019 році. В останній вартість біткоіни (іменована енергетичної вартістю) є функцією від енерговитрат, емісії пропозиції і вартості енергії в фіатной валюті.

Економіка Майнінг і, зокрема, концептуальнамодель оцінки витрат для видобутку кріптоактівов до теперішнього часу розроблені досить добре. Подальші дослідження в цій області, ймовірно, будуть припускати більш ретельний збір емпіричних даних, на яких ці моделі будуються.

Виявлення бульбашок на ринку

Ринок кріптоактівов схильний до утворення міхурів. Це траплялося не раз протягом короткої історії біткоіни. Виходячи з масштабів і частоти утворення міхурів, можна застосовувати техніки їх виявлення, спочатку розроблені для традиційних фінансових активів.

Дослідники Джеремі Енг-Так Чеа [Jeremy Eng-Tuck Cheah] і Джон Фрай одними з перших застосували такі моделі до BTC, виявивши схильність останнього до виникнення спекулятивних бульбашок.

Використовуючи подібні техніки, Едріан Чун і Джен-Же Су в 2015 році виявили безліч короткострокових і три великих міхура в період з 2011 по 2013 роки.

У 2018 році вчені Швейцарського фінансовогоінституту Спенсер Уитли, Тобіас Хубер, Макс Реппе і Роберт Гантнер представили модель на основі Закону Меткалфа, де чотири міхура співвіднесені з відхиленнями від прогнозних значень.

***

Заснована в 1602 році Голландська Ост-Індськакомпанія була першим корпоративним утворенням, яке випустило облігації та акції. Протягом більш ніж 300 років розроблялися основоположні концепції, і лише в 1930-і з'явилася формалізована система підходів до оцінки цінних паперів.

За останні 10 років було досягнуто значногопрогрес в області оцінки вартості кріптоактівов. Наявні у багатьох дисциплінах методи поступово адаптуються до нової індустрії. Також активно розробляються унікальні, специфічні для кріптоактівов підходи. Однак фундаментальні концепції лише починають формуватися, багато хто з них вивчені недостатньо.