写在前面：原文作者是PlanB，在这篇文章中，他介绍了Stock-to-Flow(S2F)模型、有效市场假说、风险与回报模型的概念，其认为市场目前高估了未来风险，就像过去11年一样。因此，他更喜欢使用S2F模型来预测比特币未来的价格，而不是经典的风险与回报模型。
一、介绍
比特币Stock-to-Flow(S2F)模型诞生于2019年3月{{1]}，这种模型受到很多比特币爱好者与投资者的欢迎。很多分析师都采用了S2F模型，并用实际比特币价格预测进行了证实。
当然，S2F模型也遭受过批评。反对该模型最具有代表性的论点来自有效市场假说。反对观点指出，S2F模型是基于公开的信息，因此，分析和结论必然是已被计入价格的。
Index Coop 将推出通涵盖比特币、以太坊和 DPI 的 BED 指数:据官方消息，加密货币指数协议IndexCoop通过推出由Bankless提出的BED指数的提案。BED指数旨在跟踪加密货币的排名前3名的可投资资产，由33.3%比特币、33.3%以太坊、33.3%DeFi(DPI)组成，将于每个月的第一个星期五进行再平衡。该指数的费用为0.25%，其中0.125%将归属Bankless，0.125%归属IndexCoop。[2021/6/15 23:37:03]
在这篇文章中，我分享了个人对S2F模型及EMH理论的观点。然后分析了套利机会、风险回报模型以及衍生品市场。
二、StocktoFlow模型
S2F模型是作为一种比特币估值模型被发布的，它的灵感来源于尼克·萨博提出的“不可伪造稀缺性”的概念以及SaifedeanAmmous对S2F的分析。
比特币网络电力消耗约占全球总电力消耗的0.27％:金色财经报道，根据剑桥比特币消费指数，比特币网络每年消耗的电量估计为59.19 TWh，超过整个瑞士的电力消耗。比特币网络的电力消耗约占全球总电力消耗的0.27％。此外，由于当前世界上对化石燃料的依赖，比特币的大量电力消耗可能会产生不利的长期影响。[2020/7/14]
S2F是一种稀缺性度量。随着时间的推移，S2F与比特币价格之间的幂律关系，捕捉到了TraceMayer所描述的比特币复杂网络效应动态系统的基本规律。
S2F模型也是一个幂律函数，它适用于2009年10月至2019年2月的月度数据：BTC价格=0.4*S2F^3。而另一个版本的模型则根据2009-2019年的年度数据给出了更高的价格：BTC价格=0.18*S2F^3.3
动态 | 美国法警署拍卖超4000枚比特币:金色财经报道，美国法警署（U.S.Marshals Service）的发言人称，该机构已经将超4000枚比特币拍卖给了两名中标人。2月18日，法警署在拍卖区投入了4,040.54069820比特币（截至目前价值约3900万美元）。两名中标者分别拍得50枚比特币和约3991.6枚比特币。共18位竞标者注册参加了拍卖，整个活动过程中共收到38条竞标。发言人补充说，已向中标者转移了比特币。[2020/2/22]
NickPhraudsta是第一个验证S2F模型的人，他补充了协整分析，并表明这种相关性可能不是虚假的。MarcelBurger验证了S2F模型和协整，并进行了若干附加统计检验。
三、有效市场假说
有效市场假说是金融经济学中的一个著名理论，它是基于弗里德里希·哈耶克等人的思想提出的。根据哈耶克的说法，市场是信息处理系统，其提供尽可能最佳的价格发现。
声音 | Calvin Ayre：支持比特币SV:据bitcoinexchangeguide报道，Coingeek创始人Calvin Ayre已明确表示在即将到来的BCH硬分叉中支持比特币SV。Ayre坚持认为他的团队只是试图改进协议，已有数百万人参与了Terab和Cash Shuffe等一系列项目。所有这些都可以为比特币现金网络建立和部署他们的采矿权。他认为哈希率提供了一种民主化，而利益相关者需要能够发表他们对不同提案的看法。[2018/11/3]
而正式提出EMH理论的人，则是2013年诺贝尔奖得主尤金·法玛，其描述了3种EMH类型：
弱有效市场假说：历史价格数据已被计入，无法被用于盈利目的。技术分析和时间序列分析是不起作用的；半强EMH：来自MSNBC、彭博社、华尔街日报等媒体及研究公司的公共消息已被计入价格，无法被用于盈利目的。基础分析不起作用；强EMH：即使是内部信息也无法被用于盈利目的，因为所有的信息都是已被计入价格的。大多数投资者和经济学家都认为现代金融市场是合理有效的，但他们拒绝强EMH理论。
知名比特币策略师：7月将再创历史新高:据美国《商业内幕》网站报道，摩根大通前首席策略师、Fundstrat联合创始人Tom Lee表示，这种曾经炙手可热的加密货币将在7月份再次试探创纪录的高位。对于已从去年12月历史高位下跌70%的比特币来说，这将是一次不可思议的反弹。[2018/2/16]
那么根据EMH理论，S2F模型应该是pricedin的，因为它基于的是公共可用数据。
四、风险与回报模型
老实说，在我20多年的机构投资管理经验中，我从未直接使用过EMH理论。在实践中，我们假设EMH，并使用风险&回报模型。
4、1假设EMH
有些人认为比特币市场是没有效率的，但我不同意这种说法。过去，你可以在一家交易所以美元购买到比特币，然后在另一家交易所以欧元或日元出售比特币，然后再将比特币兑换成美元获利，套利是可能的。但这些日子已经过去了，如下表所示的价格：BTCUSD=8100
BTCEUR=7300
BTCUSD/BTCEUR=8100/7300=1.11
EURUSD=1.11
BTCJPY=885.000
BTCJPY/BTCUSD=885.000/8100=109
USDJPY=109
如果你用大型计算机、快速通信线路以及高频交易算法，你可能仍会有一些钱可赚，但这种套利机会已经没那么容易获得了。
我们可以放心地假设，每天交易额达100亿美元，且市值超过1500亿美元的比特币市场是相当有效的。
4、2风险与收益模型
假设EMH并不意味着你无法赚钱。你只是需要冒风险，EMH和无套利点将我们引向风险与回报模型。1990年诺贝尔奖得主哈里·马科维茨用他著名的投资组合理论(PT)引入了一个早期风险与回报模型。另一位诺贝尔奖得主威廉·夏普则发表了他著名的资本资产定价模型。根据马科维茨和夏普的说法，所有的回报都可以用风险来解释。
这是一个简化版的风险与回报模型：
图片：债券、黄金、股票，以及比特币
理解这个图表是非常重要的，所以让我们深入研究一下。
这张图表的X轴是风险，Y轴则是回报。
图表显示了三种典型的资产：债券、黄金和股票。债券的风险最低，回报最低，黄金的风险高达33%，回报率高达7.5%，股票的风险最高，回报率最高。
关键的见解是，收益可以仅用风险来解释，这与EMH是一致的。如果你遇到一个资产，它是在这条线以上的，那么你的第一反应会是：它可能是一个伟大的投资机会。而一个更好的反应则是：这太好了，所以它不可能是真的。我们可能遗漏了风险，应该设法使资产恢复至正常范围。而量化风险是困难的，事实上这对于金融机构的专家而言也是如此。如果一个投资者计算出风险低于市场价格，并且他确切知道资产的表现为何会高于这条线，那么，只有在那时，他才应该决定投资。
比特币确实是在图表之外的：其回报率为200%，风险则为80%，由于我无法将其绘制在图表上，所以我将其调整为1%的比特币加上99%现金的投资。这种比特币投资策略，也远远优于这条线：8%的回报，1%的风险。所以我的第一反应是：市场看到了数据中没有的风险。而以下，则是一些可能的风险：
比特币死亡的风险；政府将比特币定为非法，并起诉开发者的风险；致命软件错误的风险；交易所被盗的风险；矿工进行51%攻击的风险；减半发生后矿工陷入恶性循环的风险；硬分叉风险；从有效市场假说和风险回报理论的角度来看，所有这些风险都应该包含在价格数据中。但这些风险并没有在数据当中。根据有效市场假说和图表中的风险回报公式，1%的风险应给予5.5%+6.2%*1%=5.6%的回报。而数据显示，过去11年，1%比特币+99%现金的回报率为8%。
市场似乎高估了这些风险，比特币确实是一个巨大的投资机会，这符合S2F模型。
五、衍生品市场
关于市场的未来，让我们看看衍生品市场的看法是怎样的。
期权市场并没有认为下一次减半发生时或发生后，比特币价格会出现上涨：
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