Про збільшується опір зростанню ціни біткойнов

Що можна сказати про майбутню ціну биткойна, у короткостроковій та у довгостроковій перспективі?«Природний довгостроковий коридор зростаннябиткойна» я пропонував увазі читачів математичну модель ціни біткойна, засновану на простому рівнянні, що використовує як вхідну змінну тільки час. У сьогоднішній статті я не використовуватиму точну математичну модель. Натомість, ми з вами зробимо ряд емпіричних спостережень щодо динаміки ціни біткойна.

Два основних спостереження такі:

аргументи на користь того, що прибутковість біткойнов з часом знижується (т. е. зростання його ціни сповільнюється), посилюються;
короткострокові цінові коливання біткойнов згодом стають менш вираженими, їх діапазон скорочується.

Ці два висновки можуть пояснюватися тим, що дляподальшого зростання ціни біткойнов потрібно все більше і більше капіталу, і залучати його стає все важче. Зростання ціни від 0,1 до 1 $ був можливий при відносно невеликому притоці доларів. Зростання від 1000 до 10 000 $ зажадав набагато більшого припливу капіталу. Цей ефект уповільнює потенційне зростання біткойнов як в довгостроковій, так і в короткостроковій перспективі: ціна на своєму шляху вгору зустрічає все більший опір. У меншій мірі це вірно і для тих, які сходять цінових рухів.

Інвесторам варто очікувати, що бичачі тренди будутьповільнішими і не такими яскравими, як раніше, а прибутковість інвестицій - нижче. В цілому, схоже, що волатильність ціни біткойнов з часом знижується. Зростання ціни тут слід розуміти в процентному вираженні.

Чи знижується дохідність?

Історія ціни біткойнов найкраще проглядаєтьсяпри використанні логарифмічною шкали для ціни, на так званому напівлогарифмічному графіку, де вісь X (час) є лінійною, а вісь Y (ціна) - логарифмічною.

Використання логарифмічною шкали дозволяєвмістити всю історію ціни біткойнов на одному графіку. Важливою властивістю такого графіка є те, що рівнозначні відрізки на шкалі Y позначають рівні зміни ціни в процентному відношенні. Наприклад, зростання ціни від 1 до 10 $ займає таку ж відстань за шкалою Y, що і рух від 100 до 1000 $. Це властивість надзвичайно корисно, але не завжди правильно розуміється.

Щоб краще зрозуміти властивості напівлогарифмічному графіка, давайте розглянемо дві моделі:

з неубивающей прибутковістю (очікувані темпи зростання з часом залишаються колишніми);
з порядку спадання прибутковістю (темпи зростання з часом знижуються).

Для моделі з порядку спадання прибутковістю я використовував рівняння зі статті про довгострокове коридорі зростання біткойнов, але тут можна було б використовувати і іншу модель з убутним темпом зростання.

Модель з неубивающей прибутковістю нанапівлогарифмічному графіку виглядає як пряма лінія, тоді як модель з порядку спадання прибутковістю відображається як крива, яка спочатку зростає швидше, а згодом її підйом стає більш пологим.

Яку модель віддати перевагу? Різниця між ними суттєва, оскільки вони дають абсолютно різні прогнози щодо майбутньої ціни.

У попередній статті вибір на користь моделі зспадної прибутковістю був мотивований в основному тим фактом, що крива ціни біткойна на півлогарифмічному графіку виглядає сповільнюється. Крім того, така модель має «хорошу». помилкою регресії - приблизно в 5,3 рази нижче, ніж у моделі з незниженою прибутковістю. Отже, з емпіричної точки зору, модель з спадною прибутковістю краще підходить для моделювання даних. Вже це говорить нам про те, що зростання біткойна в довгостроковій перспективі має спадну прибутковість, але в цій статті ми зробимо кілька додаткових спостережень, які додадуть ваги висновку про те, що висхідні рухи ціни біткойна зустрічають все більший опір.

Очікувана прибутковість в довгостроковій перспективі

Зростаючий прибутковість означає, що зростання біткойновсповільнюється. Неубутна прибутковість означає, зростання біткойнов не вповільнюється, т. Е. Очікувані темпи зростання з плином часу залишаються незмінними. Щоб краще зрозуміти різницю між цими варіантами, давайте поглянемо на них з точки зору передбачуваних інвесторів.

Модель з неубивающей прибутковістю

Припустимо, що ціна біткойна слідує логіцімоделі з незнищувальною прибутковістю. На який прибуток може розраховувати інвестор? Відповідь залежить від того, скільки часу інвестор буде утримувати свої біткойни перед продажем – від «періоду ходлінгу». Чим більша тривалість періоду ходлінгу, тим вище очікуваний прибуток. Цікаво, що для моделі з незнищувальною прибутковістю прибуток, на який може розраховувати інвестор, не залежить від вибору моменту для інвестування.

Це показано на графіку нижче. Кожна кольорова лінія представляє один період ходлінга. Значення за шкалою X кожної точки на лінії представляє час, в яке інвестор продав свої біткойни. Значення за шкалою Y представляє прибуток (у відсотках), яку він отримав від своєї інвестиції.

Чим довше триває період ходлінга, тим пізнішезнаходиться початкова точка лінії, що представляє цей період. Це пояснюється тим, що цінова історія ціни біткойнов обмежена, і ми виходимо з припущення, що до 17 липня 2010 роки інвестувати в біткойн було неможливо. А значить, і володіти біткойнов протягом восьми років було неможливо до середини 2018 року, тому жовта лінія на графіку вище починається з середини 2018 року.

Ті ж дані можна відобразити на напівлогарифмічному графіку:

Ми бачимо, що відповідно до цієї моделі інвестор,купив біткойн і продав його через три роки після цього, отримав би прибуток близько 2500% поза незалежності від часу придбання. Це ж відноситься і до будь-якого іншого періоду ходлінга, але чим більше їх тривалість, тим більший прибуток.

Модель з порядку спадання прибутковістю

При використанні моделі з спадною прибутковістю ситуація інша: очікувана прибутковість залежить від того,колиінвестувалися кошти. Лінії на графіку різко знижуються, і це означає, що в межах одного періоду ходлінгу більш рання покупка дає більшу очікувану дохідність.

Напівлогарифмічному графік і тут легко розпізнати об'єкти даних:

Інвестор А, який купив біткойни в середині 2011 і продав їх три роки по тому, в середині 2014 року, отримав би близько 10 000% прибутку.

Інвестор Б, який купив біткойни в січні 2015 і продав їх через три роки, у січні 2018 року, отримав би «всього». 1000% прибутку – удесятеро менше інвестора А.

Для більш тривалих періодів ходлінгаситуація аналогічна, але різниця ще більше: десятикратне зниження прибутковості відбувається швидше. В наведеному вище прикладі інвестори А і Б вклали кошти з інтервалом в три з половиною роки, і різниця в дохідності була десятиразової. Для періоду ходлінга з тривалістю 8 років десятикратне скорочення прибутковості відбувається приблизно через рік.

(Примітка: В якості моделі з порядку спадання прибутковістю я використовував ту ж модель, що і в статті про коридорі зростання, хоча вибір моделі тут не так важливий, оскільки конкретні цифри не такі цікаві, як сам принцип.)

Фактична дохідність

Профілі очікуваного доходу для моделей з порядку спаданняі з неубивающей прибутковістю дуже відрізняються, і ця різниця має велике значення для тих, хто інвестує в біткойн. Яка з двох моделей краще відображає реальність?

Щоб відповісти на це питання, ми виконаємо ту ж вправу, але з використанням історичних даних про фактичну ціну біткойнов:

Що відразу кидається в очі, так це різкіперепади в кривих прибутковості, що узгоджується з моделлю з порядку спадання прибутковістю. Крім того, відразу помітно, що криві тут вийшли набагато більш зашумленими в порівнянні з заснованими на моделях (тобто на симульованих даних). Така зашумленность виникає через різких цінових коливань, якими славиться біткойн.

На напівлогарифмічному графіку можна відзначитидуже низьку прибутковість трирічного ходлінга біля позначки 2017 року. Це пов'язано з тим, що ціна близько 2017 року знаходилася на рівні близько 1000 $, приблизно рівному попереднього цінового максимуму, встановленого біля 2014 року. Хтось, купивши на піку 2014 року і продавши трьома роками пізніше, міг навіть отримати невеликий збиток.

Давайте тепер порівняємо криві реальної і змодельованої прибутковості, використовуючи модель з порядку спадання прибутковістю. Кольорові позначення для тривалості періодів ходлінга використані ті ж:

Ми бачимо, що криві реальної прибутковості адекватно відтворюються моделлю з порядку спадання прибутковістю, але треба взяти до уваги і досить велика кількість шуму.

Можна повторити цей експеримент і для більш коротких періодів, і побачити схожий, але ще більш зашумленний патерн.

Наведені вище криві прибутковості показують, що не пізніше кінця 2014 року характер спадної прибутковості біткойнов повинен стати очевидним. Пізніші дані підтвердили цю тенденцію.

Висновки про довгострокові тенденції

З емпіричної точки зору, криві прибутковостібільше відповідають цінової моделі з порядку спадання прибутковістю. Дивлячись на трьох- і чотирирічні криві прибутковості, цей ефект стає ясно видно не пізніше ніж в кінці 2014 року. Більш нові дані лише підтверджують цей висновок.

Ефекти спадної прибутковості в поєднанні з ціновою волатильністю такі:

очікувана прибутковість для всіх Ходлер з часом знижується;
очікувана прибутковість для довгострокових Ходлер зічасом наближається до очікуваної прибутковості більш короткострокових Ходлер. З урахуванням цінової волатильності, це означає також, що більш короткострокові інвестори іноді можуть мати і більш високу прибутковість, ніж довгострокові Ходлер.

Свої висновки щодо довгостроковоїспадної прибутковості я вже висловлював у "Природному довгостроковому коридорі зростання биткойна", але в цій статті ми глянули на цей ефект по-новому, а також побачили, що його можна було констатувати ще в 2014 році, якщо не раніше. Тут ми приходимо до тих самих висновків, але, на відміну від попередньої статті, з використанням Точної моделі. Отже, загальні висновки не залежать від точного вибору моделі.

Чому ціна зростає все повільніше?

Отже, зростання ціни біткойнов показує спадну прибутковість. Але чи можемо дати цьому правдоподібне пояснення?

Найпростіше пояснення, ймовірно, полягає втому, що послідовне підвищення ціни біткойнов на певну суму в процентному вираженні вимагає все більшої кількості фіатних грошей. Наприклад: Для підвищення ціни біткойнов на 100% від 0,1 $ потрібно відносно невелика кількість капіталу. Але набагато більше капіталу знадобилося, щоб підняти ціну з 10 000 до 20 000 $.

Залучення нового капіталу поступово стаєвсе важче або принаймні займає все більше і більше часу. Можливо, одна людина зі скромними засобами міг би підняти ціну з 0,1 до 0,2 долара, але підняти ціну з 10 000 до 20 000 доларів міг би тільки дуже заможна людина. Або велика кількість людей.

Залучення до інвестування в біткойн все більшого числа людей або пошук декількох виключно багатих інвесторів займає все більше часу.

Короткострокові зміни ціни

Чи впливає наведене вище пояснення дляуповільнення довгострокових темпів зростання також і на короткострокові темпи зростання? Цей аспект не був ретельно розглянутий в "Довгостроковому коридорі зростання биткойна". Тим не менш, більш висока ціна біткойна ускладнює і короткострокові цінові рухи. Це означає, що короткострокові коливання ціни згодом стануть стриманішими, і це призведе як до зниження загальної волатильності, так і потенційно повільніших бичачих ринків.

Щоб відповісти на це питання, давайте поділимо історію ціни біткойнов на три частини - по одній для кожного періоду халвінга:

період до першого халвінгу ("халвінг-період 1"),
період від першого до другого халвінгу ("халвінг-період 2"), і
період після другого халвінгу (халвінг-період 3).

Під час бичачих ринків біткойнов ми спостерігаємонайсильніші цінові коливання. Корекції, які йдуть за бичачими ринками, теж супроводжуються сильними (спадними) ціновими рухами. На перший погляд, складається враження, що ці короткострокові руху ціни в більш пізні періоди стають повільніше, що призводить до того, що і бичачим ринків потрібно все більше часу для розвитку:

Давайте розглянемо кути нахилу кривої ціни. На напівлогарифмічному графіку кут нахилу відповідає заданому зміні ціни у відсотках. Замість того щоб говорити про зміни ціни в процентному вираженні, можна говорити про відмінності в логарифм ціни - це абсолютно рівнозначно.

У кожному з позначених періодів давайтерозглянемо нахили руху ціни біткойнов на певному часовому відрізку, наприклад, 180 днів. Для кожного 180-денного періоду ми розглянемо різницю між логарифмічними значеннями ціни на початку і в кінці цього періоду. Потім ми порахуємо, як часто ця різниця виявляється в межах того чи іншого діапазону. Результат ми висловимо Гістограмний темпів зростання ціни біткойнов за логарифмічною шкалою за 180 днів. Темпи зростання еквівалентні нахилам на напівлогарифмічному ціновому графіку. Негативні зміни означають, що ціна знижується.

Гістограму 180-денних темпів зростання для трьох халвінг-періодів можна уявити і в вигляді таблиці:

Тут відразу видно, що більш раннімхалвінг-періодам властиві більш екстремальні темпи зростання, як в позитивному, так і в негативному напрямку. Наприклад для першого халвінг-періоду спостерігалися 180-денні темпи зростання від -1,01 до -0,57, а також від 1,08 до 2,18, тоді як наступні періоди таких темпів зростання не мали. У другому халвінг-періоді зафіксовано 24 випадки 180-денних темпів зростання від 0,97 до 1,08. У третьому халвінг-періоді таких показників не спостерігалося.

Для більшої наочності, ці ж дані можна відобразити візуально:

Сині стовпці представляють розподіл темпівзростання для першого халвінг-періоду і розкид отриманих значень тут більше, ніж для зелених і червоних стовпців, що представляють два інших періоду. Більший вертикальний розмір стовпчика вказує на більший результат для відповідного діапазону. Діапазон значень для першого халвінг-періоду вийшов найширшим, для другого - менш широким, а для третього періоду - найменшим.

Замість гістограми, ми можемо і просто розглянутистатистику 180-денних темпів зростання для трьох періодів. Перше значення представлено у вигляді десяткового логарифма (log10), в дужках те ж значення представлено у відсотковому вираженні.

Халвінг-період 1 (до першого халвінга):

максимальний темп зростання: 2,156613 (14 242%)
Темп зростання 90-го процентиль: 1,410404 (2473%)
Темп зростання 10-го процентиль: -0,352216 (-56%)
мінімальний темп зростання: -0,996782 (-90%)

Халвінг-період 2 (між двома халвінгамі):

максимальний темп зростання: 1,079093 (1100%)
Темп зростання 90-го процентиль: 0,810624 (547%)
Темп зростання 10-го процентиль: -0,225461 (-40%)
мінімальний темп зростання: -0,518089 (-70%)

Халвінг-період 3 (після другого халвінга):

максимальний темп зростання: 0,862816 (629%)
Темп зростання 90-го процентиль: 0,586342 (286%)
Темп зростання 10-го процентиль: -0,251239 (-44%)
мінімальний темп зростання: -0,465312 (-66%)

Максимальний темп зростання в 180-денний періодходлінга становив 14 242% для першого халвінг-періоду, 1100% для другого і 629% для третього халвінг-періоду. Найсильнішими негативними темпами зростання в 180-денний період ходлінга були 90% в перший халвінг-період, 70% у другій і 66% в третій халвінг-період, що говорить про те, що спадні коливання (в межах 180-денних відрізків) теж мають тенденцію з часом ставати менш вираженими.

Аналогічні спостереження можна зробити і скоротивши 180-денний період ходлінга до, наприклад, 60 днів:

Максимальний темп зростання в декількох періодах ходлінга систематично знижується протягом трьох халвінг-періодів:

Середні темпи зростання для більшості періодів ходлінга також знижується протягом трьох халвінг-періодів. Це просто відображення того факту, що ціна біткойнов зростає все повільніше.

Значення мінімального темпу зростання в декількох періодах ходлінга також знижувався з кожним халвінг-періодом, хоча цей ефект виражений не так сильно, як для максимального темпу зростання.

Давайте тепер зробимо за окремим графіком длякожного халвінг-періоду.Кожний графік містить кілька статистичних параметрів для декількох періодів ходлінгу - це статистичні величини, які лежать між мінімальним і максимальним значеннями; ;, а 10-й процентиль - як "ослаблений мінімум". 50-й процентиль – це те саме, що медіана.

На наступній діаграмі показана статистика за перший халвінг-період:

На наступній діаграмі показана статистика задругий халвінг-період. Масштаб осі Y залишений тим же. Той факт, що майже всі бари мають меншу довжину, означає, що для більшості періодів ходлінга були отримані менші показники.

Від другого до третього халвінг-періоду статистика послаблюється ще більше:

Ці три графіка підтверджують, що позитивнітемпи зростання протягом щодо коротких періодів ходлінга з кожним наступним халвінг-періодом стають менше. Негативні темпи зростання теж зменшуються з часом, хоч і в меншому ступені.

Ці спостереження узгоджуються з нашим поясненням: для того щоб викликати коливання цін, потрібно все більше капіталу, внаслідок чого коливання цін з часом стають менш вираженими. Є сенс очікувати, що ця тенденція збережеться і надалі.

Статистику, розраховану вище, можна відобразити іна ціновому графіку. Нижче ми наклали на ціновий графік в кінці кожного халвінг-періоду статистику для цього періоду в прив'язці до ціни на заданий момент часу. Висота цих червоних областей представляє різницю між мінімальним і максимальним темпом зростання. Ширина червоних областей (по горизонталі) відповідає найтривалішого з розглянутих нами періодів ходлінга, 365 днів. Через насиченість червоного кольору виражені різні значення в процентилями.

</ P>

Майбутні зміни ціни

У нас є два способи розглядати цінові прогнози і моделі - оцінити, наскільки реалістичними є:

довгострокові прогнози;
короткострокові прогнози.

Давайте розглянемо декілька потенційних сценаріїв.

Прогнози учасників ком'юніті

Схоже, деякі учасники кріптокомьюнітівважають, що ціна біткойнов буде рости з неубивающей прибутковістю. Принаймні їх цінові прогнози більшою мірою відповідають моделі з неубивающей прибутковістю, ніж з порядку спадання:

Оскільки ці прогнози не відповідають спадноїприбутковості і емпірично ми встановили, що в довгостроковій перспективі прибутковість буде знижуватися, то буде просто дивно, якщо який-небудь з подібних прогнозів збудеться.

повторення циклів

Ми можемо також поставити запитання про те, наскільки можливе повторення історії. Наприклад, чи можуть руху ціни, які спостерігаються в першому халвінг-періоді, повторюватися після наступного халвінга?

Для того щоб це було можливо, гіпотетичніруху ціни повинні щонайменше збігатися із статистикою, спостерігається в третьому халвінг-періоді. Фактично ж ми очікуємо, що статистика рухів ціни в четвертому халвінг-періоді буде ще більш нудною, ніж в третьому. Але, оскільки статистики четвертого халвінг-періоду у нас немає, ми будемо працювати зі статистикою третього.

На графіку вище ми відтворили, як виглядало бповторення першого халвінг-періоду після третього халвінга. Ясно видно, що цінові рухи виглядають надмірними і виходять за межі діапазону, що спостерігається в третьому халвінг-періоді. Тому сценарій з настільки сильними короткостроковими ціновими коливаннями слід розглядати як малоймовірний.

Що щодо повторення другого халвінг-циклу? Висновок той же: короткострокові цінові коливання видаються занадто сильними.

Чи можливе повторення третього халвінг-циклу? На графіку нижче видно, що руху ціни (очевидно) повністю узгоджуються зі статистикою, що спостерігається в третьому халвінг-періоді.

Проте, короткострокова статистика ціновихколивань в четвертому халвінг-періоді повинна бути скромнішою, ніж у третьому - з тієї ж причини, з якої статистика в третьому халвінг-періоді була більш скромною, ніж у другому.

Ми скористаємося простим методомекстраполірованія наявної статистики на четвертий халвінг-період, а потім порівняємо отриманий результат з рухом ціни в третьому халвінг-періоді. Метод екстраполірованія працює наступним чином. Для наявних статистичних даних обчислюються коефіцієнти скорочення показників між: 1) першим і другим халвінг-періодами і 2) другим і третім халвінг-періодами. Цей середній коефіцієнт потім використовується для екстраполірованія статистики з третього халвінг-періоду на четвертий.

При використанні цього методу екстраполяції, руху ціни третього халвінг-періоду теж представляються надмірними для четвертого.

Виходячи з припущення про нульове зростання до третього халвінга і при використанні екстраполювати статистики для четвертого халвінг-періоду, ми отримуємо наступний можливий діапазон рухів ціни.

</ P>

Модель Stock-to-Flow

У моделі відносини запасів до приросту(Stock-to-flow, S2F), запропонованої PlanB, ціна біткойнов моделюється виходячи з дефіцитності, яка визначається через відношення кількості нових що випускаються цифрових монет до вже існуючих. Одержаний за допомогою цієї моделі ціновий діапазон для наступного халвінг-періоду на увазі ймовірне зростання аж до 100 тис. Доларів за біткойн, з приблизно десятикратним зростанням ціни в кожному наступному халвінг-періоді:

Модель з постійним фактором зростання (тут: 10) для заданого періоду часу (тут: 4 роки) - це модель з неубивающей прибутковістю. Отже, цінові прогнози такої моделі суперечать нашими спостереженнями про спадної довгостроковій прибутковості і очікуванням щодо збереження тенденції до зниження прибутковості.

У короткостроковій перспективі не варто очікувати, щоціна буде демонструвати ступінчастий рівномірне зростання, показаний блакитною лінією на графіку (і S2F-модель не стверджує, що ціна повинна рухатися саме таким переривчастим чином). В якості експерименту давайте розглянемо більш плавний варіант гіпотетичної кривої майбутньої ціни:

Дивлячись на криві прибутковості, які може генерувати така крива ціни, бачимо, що прибутковість мають тенденціюзбільшуватисяна початку майбутніх халвінг-періодів (4, 5 та 6).Збільшення прибутковості може відбуватися через цінову волатильність, але не слід очікувати, що це відбуватиметься систематично. Ми також бачимо, що дохідність, наприклад, для трьох- і чотирирічних періодів ходлінгу залишається більш-менш одному рівні, близько 1000 %, що відповідає 10-кратному зростанню ціни між халвинг-периодами, одержуваному у межах моделі stock-to-flow.

При накладенні кривих прибутковості, згенерованих за допомогою моделі з порядку спадання прибутковістю, це розбіжність стає ще більш очевидним:

Криві доходності, що отримуються в рамках S2F-моделі, частковоростуть, Що не є очікуваним в моделі з порядку спадання прибутковістю;
для більш короткострокових періодів ходлінга кривіприбутковості в S2F-моделі мають переважно плоский вид, що відповідає неубивающей прибутковості, тоді як в цій статті ми з вами спостерігали на історичних даних спадну прибутковість.

Я не хочу стверджувати, що модель S2F невірна, аледля того, щоб модель S2F була вірна в тому вигляді, в якому вона сформульована зараз, криві прибутковості повинні змінитися в порівнянні з тим, як вони вели себе досі: з відбувають вони повинні перетворитися в неубутних.

При цьому, говорити, що S2F-модель маєнеубутних прибутковість, теж не зовсім правильно: на ранніх історичних даних прибутковість, змодельована за допомогою S2F-моделі, дійсно зменшується. Однак вона убуває тільки до певного моменту (приблизно 10-кратна прибуток кожні 4 роки).

Перспективи і раніше сприятливі

Незважаючи на те, що спадна прибутковістьмає на увазі менш оптимістичні прогнози в порівнянні з неубивающей, біткойн все ще може продовжити своє зростання протягом багатьох років, перевершивши щодо прибутковості більшість традиційних активів.

</ P>

Обговорення

Про що в цій статті не йдеться

Ця стаття не містить числових прогнозів - ні ввідношенні швидкості зниження довгострокових темпів зростання, ні щодо очікуваного зниження волатильності. Так само як я не робив ніяких тверджень щодо того, чи будуть обидва цих показника прагнути до нуля чи ні.

потенційні контраргументи

У різний час зростання ціни біткойнов описувався як:

постійний,
прискорюється або
нагадує S-подібну криву.

Ми тут не побачили емпіричних доказів будь-якого з цих тверджень. Темп зростання ціни біткойнов з самого початку був убутним.

Чому ж це повинно змінитися тепер? Можна заперечити, що минулі результати не є показником для результатів майбутніх, а значить, і той факт, що прибутковість біткойнов досі спадала, не може говорити про те, що вона продовжить зменшуватися і надалі. Тобто, іншими словами, прибутковість біткойнов в майбутньому може стати неубивающей. Як контраргумент тут можна помітити, що:

До сих пір ми не бачили ніяких ознак того, що біткойн починає показувати неубутних прибутковість.
Для того щоб переважити той факт, що з часом стає все важче залучати все більшу кількість капіталу, буде потрібно новий, невідомий ще механізм.

Причини уповільнення зростання

Ми стверджували, що при підвищенні ціни біткойнов,для продовження зростання необхідно залучити ще більшу кількість капіталу. Ту ж думку можна висловити і інакше: важлива не тільки ціна, але і кількість торгованих біткойнов. Якщо кількість торгованих біткойнов невелика, то, при інших рівних, ціну цих біткойнов змінити простіше, ніж якби вони торгувалися в більшій кількості. Таким чином, можна сказати, що глибина склянок ордерів (в фіатном вираженні) має більше значення, ніж безпосередньо ціна. До сих пір глибина склянки ордерів збільшувалася разом з ціною.

Альтернативний погляд на спадне доходністьполягає у наступному. Ціна биткойна залежить від попиту та пропозиції, як і все інше. Пропозиція обумовлена готовністю ходлерів розлучитися зі своїми біткойнами за заданою ціною. Спочатку інвестори не хотіли розлучатися зі своїми біткойнами заради чогось меншого, ніж дуже висока прибутковість. Ця рання надзвичайно висока прибутковість приваблювала більше інвесторів, деякі з яких були готові розлучитися зі своїми біткойнами заради отримання дещо меншого (цілком прийнятного) прибутку.

З математичної точки зору, зростання ціни біткойновне має ознак відсутності пам'яті. Зростання при відсутності пам'яті означав би, що темп зростання не залежить від ціни, тобто зростання було б неубутних. Це було б дивним явищем, оскільки мало на увазі б, що ціна біткойнов ніяк не впливає на його очікуваний темп зростання. Тому нам не слід очікувати від зростання ціни біткойнов неубивающей прибутковості, і емпірично ми її не спостерігаємо.

Неясно також, чи є високавартість / глибокі склянки ордерів єдиним чинником, що знижує волатильність в короткостроковій перспективі. Ще однією причиною зниження волатильності може бути і сам час: з часом трейдери виявляють все більше придатних для отримання прибутку патернів. Зростання числа використовуваних патернів призводить до зниження волатильності. Ще однією причиною може бути число трейдерів на біткойн-ринку: чим більше трейдерів намагаються використовувати різноманітні патерни, тим стабільніше буде ціна.

висновок

Ціна біткойнов на шляху вгору стикається ззростаючим опором, що призводить до зниження прибутковості активу. Довгий час до цього моменту ціна росла все повільніше і повільніше. На більш коротких часових відрізках волатильність знижувалася, і дозрівання і розвиток бичачих ринків займало все більше часу. Ці спостереження узгоджуються з логікою, згідно з якою, у міру збільшення ціни біткойнов, для цінових рухів потрібно все більше капіталу. З цієї причини можна очікувати, що ці дві тенденції збережуться і в майбутньому. А якщо так, то цінові прогнози і моделі, засновані на очікуваннях неубивающей прибутковості, чи витримають перевірку часом, опинившись надмірно оптимістичними.

Відмова від відповідальності: Стаття не містить фінансових рекомендацій.