4 Modele opisujące trendy cenowe Bitcoina (BTC)

Czas czytania w minutach: 7

Opisanie trendu cenowego Bitcoina (BTC) za pomocą jednego wzoru matematycznego jest trudne, ponieważ jego cena była kształtowana przez wiele czynników, zarówno fundamentalnych, jak i spekulacyjnych, i charakteryzuje się dużą zmiennością. Niemniej jednak, w analizach rynku kryptowalut i finansów można znaleźć kilka podejść, które starają się modelować długoterminowe trendy cenowe Bitcoina.

Jednym z popularnych modeli jest logarytmiczny wzrost. Wzór tego typu może lepiej odzwierciedlać wykładniczy charakter długoterminowego trendu cenowego BTC. Ogólnie rzecz biorąc, cena BTC wykazywała wzrost wykładniczy w pierwszych latach istnienia, co może być przybliżone przez funkcję logarytmiczną lub wykładniczą.

Treść strony

1. Model logarytmiczny wzrostu (log growth model):

Cena Bitcoina z czasem wykazuje wzrost, który można przybliżyć funkcją logarytmiczną:

Gdzie:

to cena Bitcoina w czasie ,
$t$ to czas (liczba dni od powstania Bitcoina),
, , i $c$ to stałe wyznaczone na podstawie dopasowania do historycznych danych cenowych.

2. Model wykładniczy:

Wielu analityków stosuje modele wykładnicze do prognozowania długoterminowych trendów Bitcoina:

Gdzie:

to cena Bitcoina w czasie $t$ ,
to cena początkowa,
$r$ to współczynnik wzrostu (stała),
to czas.

Ten model zakłada ciągły, wykładniczy wzrost ceny w miarę upływu czasu.

3. Model „Stock-to-Flow” (S2F):

Jeden z bardziej popularnych modeli w społeczności kryptowalut to Stock-to-Flow (S2F), który opiera się na analizie dostępnej podaży Bitcoina i nowych jednostek wchodzących na rynek w wyniku „miningu”. Wzór dla tego modelu jest bardziej skomplikowany, ale w przybliżeniu wygląda następująco:

Gdzie:

to całkowita podaż Bitcoina,
$F$ to nowa ilość Bitcoina, która trafia na rynek,
$a$ i $b$ to współczynniki wyznaczone na podstawie danych.

4. Model hiperboliczny:

Niektórzy analitycy używają modeli hiperbolicznych, zakładając, że wzrost ceny BTC będzie stopniowo zwalniał w miarę dojrzewania rynku, co można opisać funkcją:

Gdzie:

i to współczynniki wyznaczone na podstawie historycznych danych,
to czas od początku istnienia Bitcoina.

Wyzwania z modelowaniem ceny BTC:

Cena Bitcoina podlega dużym wahaniom z powodu różnych czynników, takich jak sentyment rynkowy, wydarzenia globalne, regulacje, adopcja technologii i spekulacje.
Modele matematyczne mogą dobrze oddawać ogólne trendy, ale trudno przewidzieć krótkoterminowe zmiany cen.

Każdy z tych modeli może opisać długoterminowy trend, ale żaden nie jest doskonały, jeśli chodzi o prognozowanie krótkoterminowych ruchów cenowych.

Oto wykresy czterech modeli matematycznych opisujących różne podejścia do trendu cenowego Bitcoina:

Model logarytmiczny wzrostu – pokazuje stopniowy wzrost ceny, który spowalnia wraz z upływem czasu.
Model wykładniczy – ilustruje stały, wykładniczy wzrost ceny Bitcoina w czasie.
Model Stock-to-Flow (S2F) – oparty na stosunku między podażą a napływem nowych jednostek Bitcoina.
Model hiperboliczny – cena rośnie szybko na początku, ale stopniowo spowalnia wraz z dojrzewaniem rynku.

Każdy z tych modeli próbuje oddać różne aspekty zmienności cenowej BTC.

1. Model logarytmiczny wzrostu

Mocne strony:
- Umożliwia opisanie wczesnego, dynamicznego wzrostu Bitcoina oraz stopniowe zwalnianie w długim okresie.
- Dobrze odwzorowuje fazę szybkiego wzrostu na początku istnienia BTC.
Słabe strony:
- Może nie przewidzieć ekstremalnych ruchów cenowych ani krótko- i średnioterminowej zmienności.
- Nie uwzględnia czynników fundamentalnych, takich jak podaż i popyt.

Kiedy go używać: Gdy chcemy opisać długoterminowy trend z uwzględnieniem efektu malejącego wzrostu w miarę dojrzewania rynku.

2. Model wykładniczy

Mocne strony:
- Prosty do zrozumienia, zakłada ciągły wzrost w czasie.
- Dobrze odzwierciedla wczesny, wykładniczy wzrost Bitcoina.
Słabe strony:
- Zbyt optymistyczny – zakłada nieustanny, wykładniczy wzrost, co jest mało realistyczne w długim terminie.
- Nie przewiduje okresów spadków ani stagnacji.

Kiedy go używać: Może być przydatny do opisywania wczesnych faz dynamicznego wzrostu Bitcoina, ale mniej wiarygodny w dłuższym okresie.

3. Model Stock-to-Flow (S2F)

Mocne strony:
- Najbardziej popularny model w społeczności kryptowalut, szczególnie ze względu na zrozumiały mechanizm oparcia na podaży i inflacji BTC.
- Uwzględnia wpływ ograniczonej podaży Bitcoina oraz halvingów (zmniejszenia nagrody za wydobycie).
- Dobrze odwzorowywał historyczne trendy cenowe.
Słabe strony:
- Krytykowany za ignorowanie czynników popytowych oraz zmienności rynkowej.
- Nie zawsze trafnie przewiduje krótkoterminowe wahania, szczególnie gdy rynek jest pod wpływem wydarzeń makroekonomicznych.

Kiedy go używać: Idealny do długoterminowych prognoz opartych na mechanice podaży Bitcoina. Jest szczególnie ceniony przez osoby, które widzą wartość w ograniczonej podaży BTC.

4. Model hiperboliczny

Mocne strony:
- Zakłada początkowy szybki wzrost, który stopniowo zwalnia – dobrze opisuje wczesne fazy BTC i dojrzewanie rynku.
Słabe strony:
- Może nie oddać pełnej dynamiki rynku kryptowalut, gdzie są okresy gwałtownych wzrostów i spadków.
- Zakłada stabilizację w przyszłości, co może nie być realistyczne dla tak młodego rynku.

Kiedy go używać: Gdy chcemy zrozumieć, jak rynek dojrzewa i spodziewamy się, że wzrost ceny będzie stopniowo zwalniał.

Który jest najlepszy?

Długoterminowe spojrzenie: Model Stock-to-Flow (S2F) cieszy się największym uznaniem, szczególnie wśród inwestorów, którzy wierzą w fundamentalną wartość ograniczonej podaży BTC. Daje on wiarygodne prognozy na podstawie historycznych danych.
Krótko- i średnioterminowe: W rzeczywistości żadna z tych metod nie jest doskonała do krótkoterminowych przewidywań. Zmienność BTC zależy od wielu czynników makroekonomicznych, regulacyjnych i spekulacyjnych, których modele matematyczne nie mogą w pełni uwzględnić.

Model S2F jest najpopularniejszy w długoterminowych prognozach, ale żaden model nie jest bezbłędny w przewidywaniu przyszłości Bitcoina.