Bitcoin的库存到流量模型是什么？

股票对流量模型根据其稀缺性来预测Bitcoin的价格，使用现有供应与新的年度供应的比率，并且历史上与重大价格飙升保持一致，尤其是在将事件减半之后。

2025/07/20 04:35

了解股票流量模型

股票与流量（S/F）模型是最初用于黄金和白银等商品的估值框架，以确定稀缺性和价值。在Bitcoin的背景下，它已根据其有限的供应时间表来预测价格变动。该模型将资产的总供应（股票）与每年生产的新供应（流）进行比较。由此产生的股票与流量比估计稀缺性如何影响价格。

在Bitcoin的案例中，S/F模型由于其历史准确性与主要价格变动的历史准确性而引起了人们的注意，尤其是在减半事件时。这些事件降低了新Bitcoin进入循环的速度，增加了稀缺性。

库存到流量模型如何适用于Bitcoin

Bitcoin具有2100万个硬币的固定最大供应，并且通过以可预测的速度开采创建新硬币。每210,000个街区，大约每四年，给予矿工的奖励被减半。该事件被称为Bitcoin减半，直接影响S/F模型的流量成分。

在每次减半之前，随着挖掘更多的硬币的增加，流量会增加。减半后，流量急剧下降，导致S/F比上升。历史数据表明，每次减半的价格都大幅上涨，S/F模型的支持者归因于增加稀缺性和减少供应增长。

计算库存流比

要计算Bitcoin的库存流比，您可以采用总循环供应（库存），并将其除以新硬币（Flow）的年生产。这是这些步骤的细分：

• 确定当前的循环电源：这是当前存在的Bitcoin的总数。
• 计算年度流量：将当前的块奖励乘以每年开采的块数量（约52,560个块）。
• 按流量进行分配：这给出了S/F比。

例如，如果循环供应为1,950万，年流量为328,500（基于6.25 BTC的块奖励），则S/F比率约为59.4 。

然后将该比率用于回归模型来估计未来价格水平。

股票流量模型的历史准确性

S/F模型已追溯地应用于Bitcoin的历史价格数据，并显示了预测价值与实际市场价格之间的密切相关性。例如：

• 2012年后减半：S/F模型预测了价格上涨的价格轨迹，与2013年的公牛跑步保持一致。
• 2016年后减半：该模型再次预测了价格上涨，与2017年的集会相匹配。
• 2020年后减半：该模型预测价格高于100,000美元，尽管Bitcoin尚未始终达到该水平，但在2021年，它确实短暂地接近了65,000美元。

这些相关性导致许多分析师和投资者将S/F模型视为长期估值工具，而不是短期交易信号。

批评和局限性模型

尽管它很受欢迎，但S/F模型仍面临来自各种财务分析师和经济学家的批评。一些主要问题包括：

• 忽略需求因素：该模型主要集中于供应和稀缺性，忽视了宏观经济条件，监管变化和采用趋势所驱动的需求转变。
• 过于拟合：批评家认为，该模型可能过多地适合过去的数据，并且可能无法可靠地预测未来的价格，尤其是在不可预测的市场中。
• 市场情绪和猜测：Bitcoin的价格也受投资者的情绪，媒体报道和投机性交易的影响，这些交易都没有由S/F模型捕获。

虽然S/F模型为理解Bitcoin的稀缺价值主张提供了有用的框架，但不应将其隔离用于投资决策。

在投资策略中实施股票对流量模型

对于有兴趣将S/F模型纳入其战略的投资者，这是一种分步方法：

• 跟踪Bitcoin的循环供应：使用Blockchain.com或CoinMetrics之类的平台来监视实时供应数据。
• 计算当前的S / F比：使用公式：库存 /流量。根据当前的块奖励和年度块数调整流量。
• 与历史S/F值相比：使用图表和回归线来确定Bitcoin的当前价格相对于模型的预测位置。
• 与其他指标相结合：使用链上数据，市场情绪指标和宏观经济因素来完善您的策略。

这种多层方法使人们对Bitcoin的估值有了更细微的了解。

常见问题

问：可以将库存到流量模型应用于其他加密货币吗？

答：虽然S/F模型主要与Bitcoin相关，但它已应用于其他稀缺的数字资产，例如Litecoin，甚至EIP-1559之后的以太坊。但是，其有效性会降低具有不可预测或通货膨胀供应政策的资产。

问：Bitcoin的股票与流量比变化多久？

答：随着新硬币的开采，循环供应增加时，S/F比每天都会改变。但是，当将块奖励切成两半时，最重要的变化发生在减半事件时。

问：股票对流量模型是否可靠地用于短期交易？

答：不，S/F模型最适合长期估值分析。短期价格变动受许多因素的影响，例如市场情绪，新闻事件和交易量，该模型无法解释这些因素。

问：Bitcoin的最后一半后，股票与流量比怎么办？

答：在最后一半后，预计2140年左右，将不会创建新的Bitcoin。到那时，流量变为零，使得S/F比不确定。该模型将不再以当前形式适用，其他估值方法将变得更加相关。