比特币S2FX模型：与资产模型的邂逅
比特币S2FX模型：与资产模型的邂逅
作者：PlanB 编译：1+1=6
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前言
昨天的推文中，我们介绍了S2F（Stock-to-Flow）模型：
在今天的推文中，我们将S2F与资产模型进行融合。
原始的BTC S2F模型是基于月度S2F和价格数据的。由于数据点是按时间顺序索引的，因此它是一个时间序列模型。
当前S2F模型
在今天的推文中，我们通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银、黄金）来巩固当前S2F模型的基础。我们将这种新模型称为BTC S2F交叉资产（S2FX）模型。S2FX模型可以用一个公式对不同的资产进行估值，比如白银、黄金和BTC。
首先，我们将给大家介绍一下关于相变的概念，因为它引入了一种新的思考BTC和S2F的方法。它解释了为什么S2FX模型很重要。然后，我们将解释S2FX模型是如何工作的和它的价值！
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相变
相变是理解S2FX模型的一个重要视角。物理学的解释是：指物质在外部参数（如温度、压力、磁场等等）连续变化之下，从一种相（态）忽然变成另一种相，最常见的是冰变成水和水变成蒸气。在相变过程中，物质会得到完全不同的性质，过渡阶段通常是不连续的。相变的三个例子是：
- 水
- 美元
- BTC
水
相变的经典例子是水。水以四种不同的状态存在：固态、液态、气态和电离态。它都是水，但水在每一相都有完全不同的性质。
美元
在金融领域。美元已从金币过度到以黄金为支撑的纸币，再到没有任何支撑的纸币。尽管我们一直称它为美元，但美元在这三个阶段有完全不同的性质。
BTC
BTC也是如此。Nic Carter和Hasu在他们2018年的研究中展示了BTC的是如何随着时间变而变化的。
水、美元和BTC中的相变例子为BTC和S2F提供了一个新的视角。重要的是不仅要考虑连续时间序列，而且要考虑具有突变的阶段。在开发S2FX模型的过程中，我们将每个阶段的BTC视为一种全新的资产，其具有完全不同的属性。下一步是确定和量化BTC相变。
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BTC S2FX模型
下图显示了BTC S2F每月和原始S2F模型中使用的价格数据点。可以直观地识别出四个团簇。
量化这些团簇可以通过最小化每月BTC数据与集群之间的距离来完成。我们使用一个遗传算法（最小化绝对距离）来量化四个集群。后面的研究可以集中在不同的聚类算法（如k-means等）。
1、BTC概念证明（S2F 1.3，市值100万美元）
2、BTC支付（S2F 3.3，市值5800万美元）
3、BTCE-Gold（S2F 10.2，市值56亿元）
4、BTC金融资产（S2F 25.1，市值1140亿美元）
像水和美元一样，这四个BTC集群代表了四种不同的资产，每一种资产都有不同的特征。S2F 1.3仅100万美元市值的BTC概念证明与S2F 25.1的金融资产（1140亿美元市值）是两个完全不同的资产。
将BTC集群的相变视角作为不同的资产，我们现在可以将白银、黄金等其他资产添加到模型中。这使得它成为一个真正的跨资产模型。对于白银和黄金，我们使用Jan Nieuwenhuijs在2019年12月分析得出的库存和流量数据（https://www.voimagold.com/insight/how-much-silver-is-above-ground）。
5、白银（S2F 33.3，市价5610亿美元）
6、黄金（S2F 58.3，市值1008.8亿美元）
上图展示了四个量化的BTC集群（加上BTC每月原始数据）、白银和黄金。它们形成一条完美的直线。
我们使用回归分析来制作S2FX模型。请注意，与原始S2F模型的一个很大的区别是：我们使用银和黄金S2F和市值数据来做回归分析。S2FX模型显示，S2F与这六种资产的市价（低p值F检验和低p值系数）之间存在显著的正相关关系（99.7% R2）。
利用S2FX模型公式可以估计下一个BTC阶段/集群的市值（2020-2024年BTC S2F将为56）:
市值=exp(12.7598) * 56 ^ 4.1167 = $5.5T
这意味着BTC价格（2020-2024年为1900万BTC）为28.8万美元！
BTC价格预测明显高于原始研究中的$55K。请但注意，S2FX模型只是第一步，还没有被其他人复制和检验。
虽然有6个观测值比较低，但是，我们认为S2FX模型的结果是相关的且S2FX模型是一个有效的假设，就像S2F模型一样。未来的研究可以集中在增加更多的资产分析。但是，大多数资产的S2F值都很低（≤1），因此没有什么意义。相反，钻石有很高的S2F，但有一个非常复杂的估价（粗加工、切割、不同颜色和亮度等）。
S2FX模型允许插值，而不是在原来的S2F模型外推。原始的S2F模型所做的预测超出了模型所使用的数据范围。新的S2FX模型做出的预测在公式推导中使用的数据在其范围内。
插值（左）和外推（右）数据用蓝色表示，黑线表示模型，红点表示预测。
科普：
插值法：是根据已知数据点来预测未知数据点，假如你有n个已知条件，就可以求一个n-1次的插值函数P(x)，使得P(x)接近未知原函数f(x)，并由插值函数预测出你需要的未知点值。而又n个条件求n-1次P(x)的过程，实际上就是求n元一次线性方程组。
外推法：类型包括趋势外推法、线性外推法、指数曲线法和生长曲线法。经济上的外推法，是利用一些相关的业务指标的增长量来推算增加值的增长速度，如交通运输业。
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结论
在本文中，我们通过删除时间并向模型中添加其他资产（白银和黄金）来巩固当前S2F模型的基础。我们将这种新模型称为BTC ZHI。S2FX模型可以用一个公式对不同的资产进行估值，比如白银、黄金和BTC。
- S2FX模型公式对数据（99.7% R2）有很好的拟合性。
- S2FX模型估计下一个BTC阶段/集群的市场价值为$5.5T（2020-2024年BTC S2F将为56）。这意味着BTC价格（2020-2024年为1900万BTC）为28.8万美元。
- 结合S2F研究，S2FX模型为BTC过渡到第五阶段提供了一种新的思路。