Модель Stock-to-Flow для Bitcoin: дефіцит як орієнтир для інвестицій

З моменту створення у 2009 році Bitcoin змінив наше розуміння цифрових грошей. За поточним ціною у $87.06K та характерною волатильністю, головна криптовалюта залишається предметом активних дискусій серед аналітиків. Однією з найобговорюваних моделей для розуміння її оцінки є Stock-to-Flow (S2F), яка використовує дефіцит як основу для прогнозування майбутніх цінових рухів.

Розуміння основ моделі S2F

Модель Stock-to-Flow — це метрика, яка кількісно визначає рідкість будь-якого товару. Вона традиційно застосовується до дорогоцінних металів, але останнім часом здобула значну актуальність у аналізі Bitcoin.

Два ключові поняття визначають цю модель:

• Запас (Stock): загальний обсяг вже в обігу. Для Bitcoin це всі існуючі BTC на даний момент.
• Потік (Flow): кількість нової пропозиції, створеної за певний період (зазвичай рік). У випадку Bitcoin — це нові монети, створені шляхом майнінгу.

Рівняння просте: ділимо запас на потік. Чим вищий цей коефіцієнт, тим рідкісніший актив і, теоретично, тим більший його потенціал зростання.

Як Bitcoin виграє від аналізу дефіциту

Bitcoin обмежений 21 мільйоном монет, що є особливістю дизайну і вводить заплановану дефляцію. Події халвінгу — які зменшують нагороди за майнінг приблизно кожні чотири роки — посилюють цю динаміку, зменшуючи потік нових монет.

Цей механізм створює каскадний ефект: зменшення потоку і зростання запасу сприяють розширенню співвідношення S2F, збільшуючи відносний дефіцит. За цим логікою, ціна з часом має супроводжувати цей зростаючий дефіцит.

Історичні прогнози моделі, зокрема аналітика PlanB, вказують на значні оцінки після халвінгів. Хоча деякі прогнози не збіглися точно з реальністю, загальний патерн відновлення після халвінгів був помітний у попередніх циклах Bitcoin.

Фактори, що формують співвідношення Stock-to-Flow понад халвінг

Динаміка моделі не працює ізольовано. Множина змінних впливає на реальну поведінку співвідношення S2F:

Складність майнінгу: мережа Bitcoin автоматично коригує складність кожні два тижні, щоб підтримувати стабільний інтервал блоків. Зміни у складності безпосередньо впливають на швидкість створення нових монет.

Інституційний попит: входження інституційних інвесторів і урядів суттєво змінило попит на Bitcoin. Фонди, ETF та корпоративна адаптація розширюють потенційний ринок.

Регуляторне середовище: політика урядів у різних юрисдикціях впливає як на попит, так і на можливості майнінгу. Заборони можуть зменшити потік, тоді як ясність регулювання — стимулювати adoption.

Технологічні інновації: покращення масштабованості (як Lightning Network) та безпеки роблять Bitcoin більш корисним і привабливим, впливаючи на попит незалежно від дефіциту.

Макроекономічні цикли: періоди високої інфляції або девальвації фіатних валют підвищують інтерес до Bitcoin як засобу збереження вартості, збільшуючи попит.

Конкуренція альткоїнів: поширення альтернативних крипто з інноваційними характеристиками може розділяти увагу інвесторів, впливаючи на домінуючу позицію Bitcoin.

Менталітет ринку: колективний настрій, посилений медіа та геополітичними подіями, створює цикли ентузіазму і паніки, що впливають на ціни у короткостроковій перспективі.

Оцінка точності моделі S2F

Дискусія щодо надійності моделі розділяє експертів. PlanB робив оптимістичні прогнози, тоді як критики вказують на неточності.

Позитивні перспективи:

Adam Back, CEO Blockstream і один із піонерів Bitcoin, підтверджує, що модель S2F малює розумну криву, яка відповідає історичним даним, визнаючи, що халвінги, що зменшують пропозицію, логічно можуть підвищувати ціну через збільшений дефіцит.

Критичні перспективи:

Vitalik Buterin, співзасновник Ethereum, жорстко критикує цю модель, називаючи її «зараз виглядає дуже погано» і «можливо шкідливою» через оманливі прогнози.

Alex Krüger, досвідчений трейдер, відкидає підхід S2F як «дурницю» для прогнозування цін.

Nico Cordeiro із Strix Leviathan ставить під сумнів базові припущення моделі, стверджуючи, що вона надмірно спрощує фактори, такі як ринковий попит і широка економічна ситуація.

Вердикт: модель показала історичну кореляцію з пост-халвінговими циклами, але не справджувалася у конкретних недавніх прогнозах (як досягнення $100K у попередніх циклах). Її валідність залежить від того, чи використовувати її як єдиний інструмент.

Критичні обмеження моделі Stock-to-Flow

Розуміння обмежень важливе для відповідального застосування:

1. Ігнорування зовнішніх змінних: модель зосереджена на дефіциті, ігноруючи технології, регуляцію, економічні цикли і зміни настроїв, що суттєво впливають на Bitcoin.

2. Розрив між історією і майбутнім: минулі кореляції не гарантують точність у майбутньому. Складність ринку крипто значно зросла з перших циклів Bitcoin.

3. Надмірна увага до дефіциту: Bitcoin розвивається понад просте збереження вартості. Його зростаюча корисність як платіжного засобу, інтеграція у фінансові системи і технічні розробки, такі як sidechains layer-2, можуть відігравати таку ж важливу роль, як і дефіцит.

4. Ризик неправильного тлумачення: новачки можуть надто довіряти спрощеним прогнозам, що призводить до необґрунтованих рішень. Нереалізовані оптимістичні прогнози підкреслюють цю небезпеку.

Практична стратегія використання S2F у вашому інвестуванні

Якщо ви вирішили застосовувати цю модель, робіть це як частину цілісної стратегії:

Крок 1 — Освіта: опануй базові поняття. Зрозумій, як рахується запас і потік, і чому важливі халвінги.

Крок 2 — Історичний аналіз: переглянь, як Bitcoin поводився після попередніх халвінгів. Спостерігай за кореляціями, але пам’ятай: минуле не гарантує майбутнього.

Крок 3 — Диверсифікація інструментів: не покладайся лише на S2F. Поєднуй з технічним аналізом (ключові рівні, трендами), фундаментальним аналізом (adопцією, кейсами використання) і настроями (новинами, поведінкою ринку).

Крок 4 — Моніторинг зовнішніх факторів: слідкуй за регуляторними змінами, технологічними проривами і глобальними економічними умовами. Вони можуть швидко скасувати прогнози, засновані на дефіциті.

Крок 5 — Жорстке управління ризиками: встановлюй чіткі стоп-лоси, обмежуй розмір позицій і ніколи не інвестуй більше, ніж можеш дозволити собі втратити. Розумій, що модель, як і будь-який інструмент прогнозування, має невизначеності.

Крок 6 — Довгострокова перспектива: модель S2F краще працює для інвесторів із перспективою у роки, а не для трейдерів щодня. Волатильність короткостроково залежить від факторів, які модель не враховує.

Крок 7 — Постійний перегляд: ринок крипто швидко розвивається. Регулярно оновлюй свою стратегію, базуючись на новій інформації.

Відповіді на ключові питання

Як саме прогнозує модель S2F?

Обчислює співвідношення запас-потік (загальний обсяг пропозиції, поділений на річний новий потік). Вищі співвідношення вказують на більший дефіцит, що історично асоціюється з вищими цінами. Модель прогнозує майбутні рухи, враховуючи, як халвінги зменшують пропозицію з часом.

Чи працювала модель на практиці?

Частково. Вона правильно передбачила відновлення після халвінгів у попередніх циклах, але не справджувалася у конкретних прогнозах (як не досягнення $100K у циклі 2021-2023). Критики вказують, що вона спрощує динаміку ринку, ігноруючи важливі зовнішні фактори.

Що станеться при наступному халвінгу?

Очікується, що майбутні халвінги зменшать потік, що теоретично збільшить дефіцит і тиск на ціну. Однак реальний вплив залежатиме від adoption ринку, технологічних розробок, регуляторного середовища і глобальних економічних умов — факторів, що виходять за межі чистого дефіциту.

Остаточна думка: Bitcoin понад дефіцит

Модель Stock-to-Flow дає цінний каркас для концептуалізації одного аспекту оцінки Bitcoin. Однак врахування кількох моделей і факторів дає більш нюансоване розуміння. Майбутнє Bitcoin, ймовірно, виникне з складної взаємодії дефіциту, ринкових динамік, технологічних інновацій і регуляторної еволюції.

Зараз, коли Bitcoin торгується близько $87.06K і історичний максимум — $126.08K, ринок залишається між фундаментальним оптимізмом і реалістичною обережністю. Будь-яке інвестиційне рішення має базуватися на цілісному аналізі, а не на одному індикаторі, незалежно від його складності.