比特幣價格:盤點學術界對比特幣金融屬性的研究成果（二）_區塊鏈

在系列前一篇文章給出了學術界對比特幣價格決定因素、比特幣是否具備黃金屬性以及是否應當配置比特幣作為投資組合后。

本篇文章將帶大家了解一下新的內容：

學者研究比特幣是否具有風險對沖效應、地緣以及宏觀因素對比特幣價格的影響、比特幣價格的預測因子。

比特幣是否具有風險對沖效應

本質上來說，進行資產配置，在于盡可能地優化投資組合，使得在風險最小情況下獲得收益最大化。

尋找優質可對沖風險的標的投資品是構建良好投資組合的基礎。

就比特幣是否具有良好的風險對沖效應，學者在不同經濟政策及宏觀條件下的對沖效果進行了比較，在比特幣是否具有明顯風險對沖效應上產生了嚴重分歧。

Thomas等人通過研究Covid-19熊市期間數據發現，比特幣隨著危機的發展與標準普爾500指數同步下跌。

這導致配置比特幣的投資者的下行風險增加，并且沒有充當避風港功能。

投資盤點公司Deal Box成立風投公司以投資Web3技術:金色財經報道，基于區塊鏈的數字證券和投資盤點公司 Deal Box 成立 Deal Box Ventures，將向新興增長領域、房地產、FinTech、FunTech 和社會影響五個方面的 Web3 技術投資 1.25 億美元。 Deal Box 已經完成了對 Total Network Services、 Rypplzz 和 Forward-Edge AI 的初步戰略投資。[2023/1/18 11:19:29]

其研究結果對比特幣在傳統市場中提供避風港的能力表示懷疑。

Syed等人研究了比特幣在極端市場條件下是否能表現出股票市場投資的避風港特性，以及這種特性是否與黃金和一般商品指數相似或不同的問題。

其研究表明，比特幣、黃金和大宗商品在它們對世界股市指數的弱避險屬性方面具有相似性，同時，比特幣和股票市場之間的聯動效應很弱。

Cointelegraph盤點波場TRON 2022年度22大成就:1月8日消息，日前，區塊鏈行業媒體Cointelegraph發布波場TRON 2022年度的22大成就， 主要包括：TRON DAO成為世界上最大的DAO、擴大與火必的合作、推出穩定幣USDD、TRX和USDD獲得更多應用場景、成為多米尼克國家公鏈、建成行業第二大穩定幣生態系統、被評為最環保區塊鏈、TVL規模僅次于幣安以及用戶帳戶從6900萬增長到1.32億等。

Cointelegraph在文中稱，2022年是波場TRON歷史性增長的一年，全年累計新增用戶6300萬。作為加密行業的全球潮流引領者，波場TRON正在打造一個可以為每個人服務的生態系統基礎設施。[2023/1/8 11:00:51]

LibingFang等人研究了比特幣、全球股票、商品和債券的長期波動性以及相關性是否受到全球經濟政策不確定性的影響。

其研究結果表明，全球經濟政策的不確定性對比特幣債券相關性有顯著的負面影響。

Cobo 鏈上安全團隊盤點分析 1 月區塊鏈安全事件:2月17日消息，Cobo安全研究團隊近日盤點并解析了 1 月發生的典型區塊鏈安全事件，對跨鏈橋、智能合約、錢包等多種類型的真實攻擊案例和漏洞進行了技術解讀，并為普通用戶規避區塊鏈中的安全風險提供了一些建議。建議普通用戶及時撤銷無限授權、留意未審計項目風險等。

Cobo 區塊鏈安全研究團隊成員來自知名安全實驗室，有多年網絡安全與漏洞挖掘經驗，曾協助谷歌 、微軟處理高危漏洞。團隊目前重點關注智能合約安全、DeFi 安全等方面 ，研究并分享前沿區塊鏈安全技術。[2022/2/17 9:57:31]

但是對比特幣股票和比特幣商品相關性產生積極影響。

這表明在特定經濟不確定性條件下，比特幣有可能可以充當對沖工具。

EnderDemr等人通過使用貝葉斯圖形結構向量自回歸模型以及普通最小二乘法和分位數對分位數回歸估計后發現：

分析 | 交易所資金進出量全面下降 市場將迎來變盤點:據合約帝交易所鏈上轉賬報告顯示，截至北京時間7月24日18:00，今日BTC流入交易所15522個，較昨日下降29.2%，流出交易所21563個，較昨日下降13.39%。今日ETH流入交易所299081個，較昨日下降16.34%，流出交易所317349個，較昨日下降11.27%。合約帝入駐實盤分析師天啟資本分析認為，持續多日的震蕩行情依舊接近三角區間的末端，隨著交易所資金進出量和成交量的全方位下滑，近日市場將要迎來變盤點。[2019/7/24]

分析經濟政策不確定性指數，以及對比特幣每日收益的預測，其研究發現比特幣回報與EPU呈負相關。

同時，其研究認為，在不確定性的極端時期，比特幣可以作為一種對沖不確定性的工具。

地緣與宏觀經濟變量

研究地緣政策與宏觀經濟變量對比特幣價格的影響，學者主要圍繞著新發布的宏觀政策后比特幣的價格變化展開。

區塊鏈概念股漲跌盤點:

四方精創（300468）：現價42.80元，漲幅6.28%，成交額3.52億，流通市值28.62億；

飛天誠信（300386）：現價17.81元，漲幅1.77%；成交額4.60億，流通市值35.28億；

贏時勝（300377）：現價13.37元，漲幅1.67%；成交額7.64億，流通市值68.15億；

第一創業（002797）：現價9.87元，漲幅0.82%；成交額8.99億，流通市值189.35億；

廣電運通（002152）：現價7.52元，漲幅0.82%，成交額3.56億，流通市值146.99億；

北大荒（600598）：現價11.30元，漲幅0.53%；成交額1.54億，流通市值20.88億；

新國都（300130）：現價25.61元，跌幅0.27%；成交額1.08億，流通市值40.25億；[2017/12/20]

Ahmet等人研究了全球地緣風險(GPR)指數對比特幣每日收益和價格波動的預測能力。?

通過貝葉斯圖形結構向量自回歸技術，發現GPR對比特幣的回報和波動性都有預測能力。

貝葉斯概念圖

普通最小二乘法估計的結果表明，比特幣的價格波動和回報分別與GPR呈正相關和負相關。

根據這些發現，比特幣可以被視為對沖全球地緣風險的工具這一結論得到了實證檢驗，尤其是在全球地緣風險的極端時期。

牛悅旻通過對比特幣價格與五種傳統投資工具價格間長期平穩及短期引導滯后的關系進行了檢驗。

檢驗發現比特幣價格與傳統投資工具價格間不存在長期平穩關系，但在短期內比特幣價格仍然受到股票指數和匯率的正向影響以及利率的負向影響。

比特幣價格預測

由于比特幣缺乏基本面，不存在現金流貼現計算其價值的可能，所以傳統金融模型難以對其價值進行估值。

但是不斷地有研究嘗試著使用部分機器學習的方式來進行價格因子的預測研究。

Prosper和David等通過采用29個初始樣本因子，使用了深度學習的方法。

這樣一來，應用不同方面的解釋因素來預測形成比特幣的價格將會成為可能。

這對于對比特幣價格等加密貨幣的資產估值，以及加密貨幣的資產定價有著巨大的潛在影響。

ShenD等人通過研究投資者注意力與比特幣回報、交易量和實際波動率之間的聯系，發現推文數量是次日交易量和已實現波動率的重要驅動因素。

這驗證了Twitier上的推文數量可以顯著預測比特幣的未來及比特幣回報，實際波動率和交易量。

Ladislav通過將比特幣以及谷歌趨勢和維基百科上的搜索查詢聯系起來發現，不僅搜索查詢和價格是相互關聯的，而且在高于或低于其趨勢值時對貨幣興趣增加的影響之間也存在明顯的不對稱。

Antweiler等人從貝葉斯后驗概率的角度出發，使用貝葉斯分類器，對金融新聞進行了主題分類。

他們探索了不同新聞主題對于股票價格的影響，研究表明：

1.事件發生當天，價格反應最為強烈。

2.市場會對新聞過度反應，由此導致事件日前后的異常收益的符號相反。

綜上所述，從當前對于比特幣的研究多從其基本金融屬性來解讀，對于是否應當把比特幣作為投資產品也隨著研究角度的不同而呈現出了不同的答案。

中國學者多認為比特幣為泡沫投資產品，強調政府監管。

國外學者多從比特幣與其他金融產品的關聯及其表現出發，認為比特幣可能是一種不錯的投資標的。

一國政策的制定與監管態度會影響學術界的看法，這也表現出了不同國家之間對比特幣態度的不同。

然而，從長周期來看，存在發行數量上限的比特幣價格是值得期待的。

ThomasConlon,RichardMcGee.BitcoinduringtheCovid-19bearmarket.FinanceResearchLetters,2020,35.

Syed?Jawad?Shahzad,ElieBouri,DavidRoubaud,Ladislav,Kristoufek,BrianLucey.InternationalReviewofFinancialAnalysis,2019,63.

LibingFang,ElieBouri,RanganGupta,DavidRoubaud.InternationalReviewofFinancialAnalysis,2019,61.

EnderDemir,GirayGozgor,ChiKeungMarcoLau,Samuel.Vigne.Anempiricalinvestigation.FinanceResearchLetters,2018,26.

AhmetFarukAysan,GirayGozgor,ChiKeungMarcoLau.ResearchinInternationalBusinessandFinance,2018,47.

牛悅旻.比特幣價格形成機制的影響因素.時代金融,2017(27):220-221.

ProsperLamothe-Fernández,David.ManuelDeepLearningMethodsforModelingBitcoinPrice.Mathematics,2020,8(8).

DehuaShen,AndrewUrquhart,Pengfei.DoestwitterpredictBitcoin.EconomicsLetters,2018,174

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