Обмен электронных валют по самому выгодному курсу!
 


Kurbetsoft
Доступно в Google PlayГипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна

Модель отношения запасов к приросту (Stock-to-Flow, S2F) для Биткойна впервые опубликована в марте 2019 г. и была хорошо принята биткойнерами и инвесторами. Многие аналитики верифицировали коинтегрированную S2F-модель и подтвердили прогнозы цены биткойна [1, 2 (англ.), 3 (англ., PDF)].

Свою долю критики S2F-модель, впрочем, тоже снискала. Лучший аргумент против неё основывается на гипотезе эффективного рынка (далее ГЭР). Смысл этого контраргумента заключается в том, что, поскольку в основе модели лежит только общедоступная информация (S2F, траектория объёма предложения Биткойна), следовательно, результат этого анализа и все соответствующие выводы должны быть уже заложены в цене.

В этой статье автор исходной публикации об S2F-модели делится своим мнением об этой модели и о гипотезе эффективного рынка, анализирует возможности для арбитража, модель риска и доходности, а также рынки деривативов.

Модель Stock-to-Flow

S2F-модель была опубликована как модель оценки биткойна, вдохновлённая концепцией Ника Сабо о нефальсифицируемой дефицитности и анализе S2F Сайфиддина Аммуса. S2F – это мера дефицитности. Степенная зависимость между S2F и ценой биткойна с течением времени отражает основополагающую закономерность сложной динамической системы сетевых эффектов Биткойна, описанной Трейсом Мейером.

S2F-модель представляет собой функцию степенной зависимости, построенную на основе месячных данных за период с октября 2009 по февраль 2019 г. цена BTC = 0,4 * S2F ^3 (где S2F = 1 /темп инфляции). Более поздняя модель, основанная на годовых данных с 2009 по 2019 г., даёт более высокие прогнозы: цена BTC = 0,18 * S2F ^3,3

Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель БиткойнаНик @phraudsta первым первым верифицировал (или лучше сказать «не сфальсфицировал») S2F-модель и добавил к ней коинтеграционный анализ, показывающий, что корреляция, вероятно, не является ложной. Марсель Бёргер верифицировал и S2F-модель, и коинтеграцию с помощью нескольких дополнительных статистических тестов. Мануэль Андерш первым из институциональных инвесторов (BayernLB), проверил S2F-модель и коинтеграцию.

Гипотеза эффективного рынка

ГЭР – хорошо известная в экономике финансов гипотеза, основанная на идеях Фридриха Хайека (лауреата Нобелевской премии от 1974 г.) и других. По Хайеку, рынки представляют собой системы, обрабатывающие информацию и обеспечивающие наилучшее определение цен.

ГЭР формально описана (англ., PDF) Юджином Фама (Нобелевская премия 2013 г.) и известна в трёх вариантах:

  1. Слабая ГЭР: исторические ценовые данные уже учтены в рыночной стоимости и не могут использоваться для извлечения прибыли. Технический анализ и анализ временных рядов не работают.
  2. Полусильная ГЭР: новостные публикации в таких медиаисточниках, как MSNBC, Bloomberg, WSJ или исследовательские компании, уже учтены в рыночной стоимости и не могут использоваться для извлечения прибыли. Фундаментальный анализ не работает.
  3. Сильная ГЭР: для получения прибыли не может использоваться даже инсайдерская информация, поскольку вся информация уже учтена в рыночной стоимости.

Большинство инвесторов и экономистов соглашаются в том, что современные финансовые рынки достаточно эффективны (т.е. они признают слабую и полусильную ГЭР), однако не признают сильную ГЭР.

Согласно ГЭР, S2F-модель должна быть уже учтена в рыночной стоимости, поскольку в её основе лежат публичные данные (S2F).

Риски и доходность

Если честно, то за все свои 20+ лет работы в роли институционального инвестора, управляющего многомиллиардным балансом (в евро), я никогда не использовал ГЭР напрямую. На практике мы принимаем во внимание ГЭР и применяем модель риска и доходности.

Принимая ГЭР

Некоторые утверждают, что биткойн-рынки неэффективны, но я с этим не согласен. В прежние годы можно было купить биткойн на одной бирже за доллары, тут же продать его на другой бирже за евро или иены и конвертировать их обратно в доллары с прибылью — арбитраж был возможен. Эти времена ушли в прошлое (цены здесь приведены на 13.01.2020, 20:00 GMT):

BTCUSD = 8100

BTCEUR = 7300

BTCUSD/BTCEUR = 8100/7300 = 1,11

EURUSD = 1,11

BTCJPY = 885,000

BTCJPY/BTCUSD = 885,000/8100 = 109

USDJPY = 109

Может быть, с мощными компьютерами, быстрыми коммуникационными линиями и алгоритмами для высокочастотного трейдинга на этом ещё можно что-то заработать, но простых возможностей для арбитража уже не осталось.

Можно вполне уверенно утверждать, что 150-миллиардный (в долларах) рынок биткойна с дневным объёмом в 10 млрд $ достаточно эффективен.

Модель риска и доходности

Признание ГЭР не означает невозможность заработка на рынках. Вам просто приходится в полном объёме принимать сопутствующие риски. ГЭР, в сочетании с отсутствием возможностей для арбитража, подводит нас к моделям риска и доходности.

Гарри Марковиц (Нобелевская премия 1990 г.) в своей знаменитой портфельной теории ввёл модель минимального риска. Уильям Шарп (Нобелевская премия 1990 г.) опубликовал свою широко известную модель ценообразования капитальных активов. С точки зрения Марковица и Шарпа любая доходность может быть объяснена риском.

Это упрощённая модель риска и доходности, без корреляции или экзотических математических вычислений:

Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна
Облигации, золото, акции: данные за 1955–2019 гг. Биткойн: данные за 2009–2019 гг.

Этот график очень важно понять, так что давайте уделим ему побольше внимания.

Ось X на этом графике – это риск (максимальный годовой убыток), а ось Y – доходность (среднегодовой доход).

На графике представлены три классических актива: облигации, золото и акции. Облигации имеют наименьший коэффициент риска 8%, но и самую низкую доходность 6%. Золото имеет более высокий коэффициент риска 33% и более высокую доходность 7,5%. Акции имеют самый высокий коэффициент риска 40% и одновременно самую высокую доходность 8%.

Ключевой момент заключается в том, что, в соответствии с гипотезой эффективного рынка, доходность может объясняться одним только риском. Если вы столкнётесь с активом выше линии, на первый взгляд может показаться, что это отличная инвестиционная возможность. Однако более уместной реакцией с точки зрения ГЭР и при отсутствии возможностей для арбитража было бы то, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Вероятно, мы упускаем какие-то риски (либо неправильно их посчитали) и нам стоит проверить, можем ли мы вернуть этот актив на линию. Количественно оценить риск (волатильность) непросто, как и уровень экспертизы специалистов по биржевому анализу в финансовых организациях. Если инвестор рассчитал, что риск находится ниже рыночной цены, и если он точно понимает, почему актив в данный момент находится ниже линии, тогда и только тогда он может принимать решение об инвестиции в этот актив.

Позиция биткойна буквально «не умещается на графике». Доходность 200%, риск 80%. Поскольку так я не смог бы отобразить его на этом графике, я пересчитал показатели для инвестиции из 1% биткойнов и 99% денежных вложений. Даже такая инвестиция в биткойн находится намного выше линии: 8% доходности, 1% риска (обратите внимание, что в этом случае нельзя потерять более 1%, даже если цена биткойна упадёт на 99%, потому что вы инвестируете только 1%). А если так, то моя первая реакция была такой: рынок видит риски, которых нет в доступных данных. Вот список некоторых возможных рисков:

  • Риск краха Биткойна
  • Риск того, что правительства объявят Биткойн вне закона и станут преследовать его разработчиков
  • Риск фатальных ошибок в программном обеспечении
  • Риск взлома биржи
  • Риск атак 51% со стороны централизованных майнеров
  • Риск того, что бизнес майнеров войдёт в смертельную спираль после очередного халвинга
  • Риск хардфорков

С точки зрения ГЭР и моделей риска и доходности, все эти риски должны быть учтены в ценовых данных. Но это не так. Согласно ГЭР и формуле риска и доходности, использованной для построения графика, 1% риска должен давать 5,5% + 6,2% * 1% = 5,6% доходности. Тогда как исторические данные показывают, что для 1% + 99% деньгами доходность была 8% за последние 11 лет.

Похоже, что рынок переоценил эти риски, и что биткойн действительно был отличной инвестиционной возможностью, в полном соответствии с S2F-моделью.

Рынки деривативов

Давайте посмотрим, что рынки деривативов могут рассказать нам о будущем.

На рынках опционов не наблюдается скачка во время следующего халвинга или после него:

Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна
Источник: https://twitter.com/skewdotcom

То же самое касается и рынка фьючерсов: настроения довольно оптимистичные, с немного более высокими ценами в будущем, но без резкого роста в приблизительный период халвинга или после него:

Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна
Источник: https://www.theice.com/products/72035464/Bakkt-Bitcoin-USD-Monthly-Futures/data?marketId=6137544.

Это интересно, поскольку модель Stock-to-Flow прогнозирует намного более высокие цены после халвинга. Как это можно интерпретировать?

Я думаю, простой ответ заключается в том, что рынок на сегодняшний день переоценивает будущие риски, как он это делал в последние 11 лет. Эффективный рынок биткойна не только не учитывает фундаментальной ценности дефицитности (S2F-модель), но и закладывает в цену все эти риски:

Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна

  • 42% инвесторов рассматривают фьючерсы на биткойн как наибольший риск (киты и правительства манипулируют ценой биткойна посредством «бумажных биткойнов», спуфинга и фиктивных сделок).
  • 16% по-прежнему боятся капитуляции майнеров после халвинга.
  • 15% боятся давления со стороны продажи вследствие очередных случаев мошенничества.
  • Из бесед с институциональными инвесторами я знаю, что их больше всего пугает то, что правительство может объявить Биткойн вне закона.
  • Ещё один риск, о котором часто упоминают институциональные инвесторы, это появление «нового биткойна», новой (выпускаемой правительством или центральным банком) валюты, которая заменит Биткойн.

Обратите внимание, что без всех этих воспринимаемых рисков рыночная цена биткойна была бы намного выше и, возможно, соответствовала бы с S2F-модели.

Со временем часть из этих рисков не реализуются и исчезнут из списка. Взять, к примеру, риск капитуляции майнеров. Я не считаю его вероятность его реализации сколько-нибудь значимой, но 15% инвесторов, очевидно, полагают иначе. Если после следующего халвинга хешрейт не сократится, риск капитуляции майнеров потеряет для инвесторов свою актуальность, и цена биткойна вырастет.

Заключение

Модель отношения запасов к приросту (Stock-to-Flow, S2F) для биткойна была представлена в марте 2019 г.

Гипотеза эффективного рынка подразумевает, что S2F и основанная на этом коэффициенте прогностическая модель уже учтены рынком, потому что S2F-модель строится на основе публичных данных об S2F

Сегодняшние биткойн-рынки действительно довольно эффективны, поскольку не предоставляют простых возможностей для арбитража.

Однако сравнение исторических данных рынков облигаций, золота, акций и биткойна показывает, что участники биткойн-рынков склонны переоценивать связанные с ними риски. Доходность биткойна не соответствовала риску, но во многом соответствовала S2F-модели. Рынки опционов и фьючерсов на биткойн пока не демонстрируют признаков роста цены примерно во время или после ближайшего халвинга. Возможно, рынки всё ещё переоценивают будущие риски.

Мой вывод заключается в том, что рынки биткойнов действительно достаточно эффективны, и прогноз S2F-модели тоже уже заложен в рыночную цену, но при этом рынки систематически переоценивают риски. Поэтому я предпочитаю использовать для прогнозирования цены биткойна S2F-модель, а не классические модели риска и доходности.

Так что я признаю гипотезу об эффективном рынке, и при этом я бы подобрал тот биткойн с картинки в начале статьи.

 

Подписывайтесь на BitNovosti в Telegram!
Делитесь вашим мнением об этой статье в комментариях ниже.

Источник




[vkontakte] [facebook] [twitter] [odnoklassniki] [mail.ru] [livejournal]

Каталог сайтов