WIKI:分析 | 2028年后 比特幣價格將不低于10萬美元_bcd比特幣鉆石長期持有

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來源|HaroldChristopherBurger

編輯|Summer

隨著加密貨幣的日益普及，其未來價格已成為越來越多投機者關注的對象。經濟學家們對比特幣的價格都有各種預測：比如NourielRoubini等經濟學家預測，比特幣的價格將在五年內降至零；而JohnMcAfee著名的預測是，到2020年底，比特幣的價格將達到100萬美元。其他人的預測則在這兩個區間內。

總體而言，自2009年比特幣誕生以來，其價格一直在快速上漲，期間也經歷了多次繁榮和蕭條。比特幣快速上漲及其繁榮期似乎推動著McAfee等人對未來的價格做出非常樂觀的預測，而蕭條期似乎促使著另一些經濟學家預測比特幣價格將會跌向零。

在本文中，我們將從對數尺度的角度來看看比特幣的歷史價格，其價格演變可以理解為在一個由兩個基于時間的冪律定義的區間內移動(見下圖)。雖然使用冪律(powerlaw)來模擬比特幣價格的想法并不新鮮，但在本文中，我們對這個想法給予了更多的支持，并提供一些額外的解釋。

這個模型可以讓我們對比特幣的長期未來價格做出廣泛的預測，比如：

比特幣的價格將在不早于2021年、不晚于2028年達到10萬美元。2028年后，其價格將永遠不會跌破10萬美元；

分析 | 推文數量和比特幣價格以及交易量似乎存在緊密關聯:社交媒體指標，例如提及特定加密貨幣的推文數量、加密貨幣專用subreddit中的評論或帖子數量、特定加密主題的每日搜索量數量等外部因素似乎和比特幣價格有者緊密的聯系。從2017年以來每天提及比特幣的推文數量來看，2017年牛市期間有明顯的飆升。2017年12月7日，提及比特幣的推文達到155,600條的歷史新高。在此峰值之后，2018年和2019年的平均推文數量大幅下降。

推文數量和比特幣價格之間的這種中期趨勢可能表明這兩個變量是相關的。2017年全年，比特幣價格和推文數量之間的相關性最高，為0.86（相關性為1表示比特幣和推文數量完全正相關，而-1表示完全負相關）。盡管2018年是熊市，但價格和推文數量之間的關系仍然很高，相關系數仍為0.74。

另外，比特幣交易量和推文數量似乎也有著顯著的關系。平均而言，2017年時，當一天的推文數量增加1%時，比特幣的交易量在當天會增加2.5％；2018年時，當一天的推文數量增加1%時，比特幣的交易量增加0.64％，而2019年該交易量會增加0.72％。（cointelegraph）[2020/2/24]

比特幣的價格將在不早于2028年、不晚于2037年達到100萬美元。2037年后，其價格將永遠不會跌破100萬美元。

此外，我們從上圖可以看到，比特幣的價格區間可以分為兩個波段：其中一個波段位于價格預測的下方(綠色)，比較窄；另一個更寬(紅色)，位于價格預測的上方。比特幣的價格在兩個波段的時間大致相同。這意味著，大型泡沫和泡沫破裂可能將會繼續存在。

分析 | 市場漸趨理性 區間震蕩等待拐點:據鏈塔數據平臺數據顯示，鏈塔數字貨幣整體指數（BI）今日11時報1194點，相較昨日下跌8點，跌幅0.67%。24h內市值前10的貨幣3漲7跌，XLM跌幅最高，為2.84%，加密貨幣市場市值約為2461億美元。市場目前出去高位震蕩區間內，由于此前拉升過快，缺乏穩固的支撐，短期還難以突破阻力位置。BTC昨日上午觸及8200點阻力位，上攻失敗后，連續下滑一度放量考驗短期支撐7700點，目前在7900點位置附近波動。短期內BTC站穩8200點或持續低于7700點將成為趨勢變化的重要指標。從昨日LEO上線可以看出，市場越發趨于理性，逐漸擺脫僅靠熱點炒作就受到追捧以至于影響市場整體的情況，對于市場未來發展，是十分積極的表現。目前波動較為頻繁且無明顯趨勢，以觀望為主，等待市場達到明顯拐點。[2019/5/21]

上述預測可能看起來很寬泛，但它們足夠準確，足以與其他一些人的預測相抗衡。這種價格模型還應有助于明確進入或退出市場的時間點。

我很有信心，從長遠來看，比特幣價格確實會像本文中所述的那樣大致演變。我相信，比特幣在面對巨大的外部沖擊時，其上行潛力大于下行潛力。

看待價格的不同方式

比特幣價格最有趣和驚人的方面是，它在短短幾年內經歷了許多次數量級的變化。

我能找到的第一個比特幣公開在交易所上架的價格是2010年7月17日MtGox交易所的0.05美元，在這之前，大量比特幣以更低的價格進行交易，比如在2020年5月22日，當時LaszloHanyecz花了10,000BTC買了兩個披薩，當時折算下來的比特幣價格是0.0025美元。

分析 | Mt. Gox受托人清算比特幣或導致比特幣價格下跌:據cointelegraph報道，旨在幫助Mt. Gox債權人的組織GoxDox 2月5日發布了一張銀行賬戶對賬單照片，照片顯示Mt.Gox受托人小林信明很可能通過BITPoint交易所在去年2月至6月之間清算了價值3.12億美元的比特幣，或成為比特幣大跌的影響之一。在去年4月到5月之間，比特幣的價格從7000美元上漲到10000美元。自5月4日起，比特幣兌美元的價格開始大幅下跌。隨后，在Mt. Gox開始拋售的不到兩個月內，比特幣的價格從近10000美元降至5912美元，降幅超過40％。Kraken首席執行官Jesse Powell此前曾表示，受托人必須在場外交易（OTC）平臺清算剩余的比特幣資金，以盡量減少其對比特幣價格的影響。[2019/2/13]

在撰寫本文時，BTC的價格徘徊在1萬美元左右，比LaszloHanyecz當時對BTC的估值高出約400萬倍。

對于一種金融工具來說，經歷如此之多的數量級變化是非常不尋常的。實際上，觀察比特幣價格隨時間變化的曲線可能會有些令人不解的。下圖展現了比特幣價格自2010年7月17日至撰寫本文時的價格變化。類似的圖表可以在任何列出比特幣價格的網站上找到。

基于線性尺度的比特幣歷史價格變化

與過去的價格相比，任何近期的BTC價格波動幅度都是如此之大，以至于讓人覺得過去的價格似乎毫無意義。然而，要理解長期價格趨勢，所有過去的價格都具有一定的重要性。

分析 | 加密對沖基金推出量即將達到歷史最高水平:據coindesk報道，盡管到目前為止加密貨幣市場處于熊市，但加密對沖基金的推出仍然即將達到歷史最高水平。根據Crypto Fund Research的一份新報告，今年前三個季度共推出了90個加密對沖基金，預計本財政年加密對沖基金總數將高達120個。 由于預計2018年將推出大約600種各類對沖基金，預期的120個以加密資產為重點的對沖基金將占該總數的20％。去年加密對沖基金占新推出對沖基金的16％，而在2016年，這一數字不到3％。這些數字標志著過去兩年投資者對加密貨幣的認知度不斷提高，為滿足投資者新興趣而設立的公司數量不斷增加。[2018/10/10]

產生上述效應的原因是，對于任何經歷這么多次數量級變化的金融工具來說，使用線性尺度都是不方便的。相比于線性尺度，對數尺度更有用！對數尺度給出了從0.01到0.1與從1,000到10,000相等的間距。

從對數尺度的角度看，比特幣價格演變的更大圖景變得更加清晰可見，見下圖：

基于對數尺度的比特幣歷史價格變化

根據上圖，顯而易見的是，比特幣價格的增速似乎正在放緩：其價格在短短幾個月就從0.1美元漲到了1美元(按10的倍數計算)，隨后10倍的漲幅有所放緩。

在上圖中，價格(y軸)是按對數比例縮放的，而時間(x軸)沒有進行縮放。讓我們看看當x軸也按對數比例縮放時會發生什么，也就是在所謂的重對數坐標圖(log-logplot，)中的情況：

分析 | 金色盤面：NEO弱勢反彈 關注28.60美元短線阻力:金色盤面分析師表示：NEO自低位弱勢反彈，24小時內漲幅4.5%，短線上在28.60美元下方遇阻，注意關注能否有效突破，下方支撐關注27.40美元。[2018/8/6]

現在，比特幣的歷史價格看起來非常線性！

線性回歸

由于上圖這個數據看起來像線性的，我們試著對它進行線性回歸(linearregression)。這個想法本身并不新鮮，我在reddit上發現了一篇帖子就是這么做的：

上圖中，綠線是線性回歸得出的結果。線性回歸給出了預測比特幣某一天價格的冪律:

其中price表示比特幣價格，a=-17.01593313，斜率b=5.84509376，d代表自2009年比特幣誕生以來的天數。

備注：通過在對數空間進行線性回歸，我們獲得了一個預測比特幣價格的非線性冪律。

從視覺上看，線性回歸的方式可以很好地追溯比特幣的歷史價格。有趣的是，reddit上的那篇帖子是大約一年前寫的，但線性回歸的結果仍然非常相似。同時，決定系數(也稱擬合優度，coefficientofdetermination，)較高，為0.93139763，說明模型擬合較好。

下圖中，我們可以看看決定系數是如何隨著時間演變的。令人驚訝的是，隨著時間的推移，決定系數(擬合優度)越來越呈現線性趨勢：

上圖中，x軸表示用于線性回歸模型的數據點(天數)，而y軸表示決定系數(擬合優度)。比特幣的價格越來越符合該冪律。

如果我們將上面的擬合向下移動一點(但不改變斜率)，我們會發現一條支撐線似乎非常有效(除了2010年，當時價格未突破過這條線)，見下圖：

這似乎很好地支撐了比特幣的價格：從歷史上看，比特幣的價格一直遵循冪律。

我們也可以嘗試只對2011年、2013年和2017年的前三次比特幣價格峰值進行線性回歸。有趣的是，這種擬合非常有效：所有三個數據點的線性回歸結果都非常接近之前那條線，見下圖：

只對2011年、2013年和2017年的前三次比特幣價格峰值進行線性回歸，我們得出上圖中的綠線。

比特幣價格的市場峰值似乎也遵循這個冪律。如果下一次比特幣峰值也遵循這一冪律，那該峰值將基于上圖這條線。上圖這個冪律的斜率是5.02927337，而對所有數據的擬合得到的斜率略大一些，為5.84509376(如上文所述)。

這表明，與總體趨勢線相比，比特幣牛市相對溫和。這或許是可以預料到的，因為隨著市場的成熟和訂單簿變得更多，人們應該預期比特幣波動性會更小。

我們現在有兩個冪律來決定比特幣的價格走勢：位于下方的支撐線，以及位于上方由市場峰值界定的線。

現在，我們看看哪些數據點最適合這一模型。我們將使用隨機抽樣算法RANSAC，這是一種去除異常值的迭代形式：

首先，對所有數據點進行線性回歸；然后，去除最不符合數據的數據點，再次進行線性回歸。當50%的數據點被移除時，我們將停止線性回歸。下圖顯示了結果：

上圖中突出顯示了RANSAC選擇的數據點：RANSAC選擇的數據點與模型擬合非常接近。而在RANSAC未選擇的數據點組中，比特幣價格幾乎都高于模型擬合值。這些數據點大多出現在牛市。比特幣的價格似乎遵循兩種模式：

其中一種為正常模式，在此模式下，價格由冪律很好地進行界定；

另一種為牛市模式，在此模式下，比特幣價格可能比正常模式高很多，且價格波動更大。

比特幣價格在兩種模式中存在的時間是相等的。

最后，讓我們將前面提到的所有模型合并到一個圖中：

通過上圖我們可以發現，所有數據的擬合與RANSAC的結果所的出的斜率非常相似，偏移量略有不同。這是因為牛市價格基本上被RANSAC排除在異常值之外。

基于該模型的價格預測

我們現在有各種模型來預測比特幣的未來價格。我們所要做的就是擴展這張圖表：

此模型預測的價格將在紅色支撐線(最底部)和藍色頂線(最頂部)之間波動。紫色的穩健擬合(robustfit)/RANSAC線定義了比特幣價格“正常模式”的中心；過去的兩次比特幣減半和未來的比特幣減半都用黑色豎線標出。

我們可以進一步將之劃分為兩個波段：一個波段對應“正常模式”，另一個波段對應“牛市模式”。迄今為止，比特幣價格有一半時間處于下方的“正常模式”波段，另一半時間處于上方的“牛市模式”波段。見下圖：

這種冪律模型預測比特幣的價格將繼續增長，但增速將放緩。它還預測，未來波動性將有所降低，但仍將很大。

它還預測2021年之前比特幣價格不會達到10萬美元，但到2028年價格也不會低于10萬美元。它還預測2028年之前，價格不會達到100萬美元，但2037年之后，價格也不會低于100萬美元。該模型預測價格將不斷上漲，盡管速度會越來越慢。

由于上圖顯示的波段區間很寬，而且價格增長的速度將會放緩，因此這意味著不幸運的投資者將需要等待越來越長的時間來收回初期投資。

例如，那些在2011年泡沫峰值購買比特幣的投資者，只需等待大約兩年的時間，到了2013年比特幣價格永久性回升了；但是，在2013年泡沫峰值期間購買比特幣的投資者，一直等了約4年的時間，到了2017年價格才從那個價位回升，并保持在那個價位之上。

該模型預測，在大約6年后的2023年年底到來之前，2017年泡沫達到頂峰時的價格水平都是可能無法達到的。

到目前為止，每一個四年減半期都有一個泡沫出現，比特幣價格會被下一個時期的泡沫所超越。但由于上述增長放緩和波段區間較寬的原因，這種情況在未來并不一定會繼續出現。比如，該模型預測了以下場景：

2022年初的價格約為15萬美元，這是比特幣減半的第四個為期四年的減半期間；

到2028年中期，價格將低于15萬美元，這是第6個四年期期間。

這樣的情況將為比特幣批評者提供支撐，但只要人們有所準備，就不應該特別擔心。

為什么比特幣遵循冪律？我們應該期待它繼續遵循下去嗎？比特幣遵循冪律的觀察顯然是的特定于比特幣的。此外，除了時間之外，還有其他因素應該會影響比特幣的價格，比如它的稀缺性。

然而，比特幣的稀缺性是程序性的，因此也是基于時間的。因此，對于這個簡單的基于時間的模型來說，在未來繼續成立并不是不可能的。

參考鏈接：

https://blockonomi.com/bitcoin-price-predictions-2019/

https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_scale

https://en.wikipedia.org/wiki/Log–log_plot

https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression

https://www.reddit.com/r/Bitcoin/comments/9cqi0k/bitcoin_power_law_over_10_year_period_all_the_way/

https://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination

https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus

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