Гипотеза эффективного рынка и Stock-to-Flow-модель Биткойна

0 2

Вы бы подобрали этот биткойн или последовали бы гипотезе об эффективном рынке?

Модель отношения запасов к приросту (Stock-to-Flow, S2F) для Биткойна впервые опубликована в марте 2019 г. и была хорошо принята биткойнерами и инвесторами. Многие аналитики верифицировали коинтегрированную S2F-модель и подтвердили прогнозы цены биткойна [1, 2 (англ.), 3 (англ., PDF)].

Свою долю критики S2F-модель, впрочем, тоже снискала. Лучший аргумент против неё основывается на гипотезе эффективного рынка (далее ГЭР). Смысл этого контраргумента заключается в том, что, поскольку в основе модели лежит только общедоступная информация (S2F, траектория объёма предложения Биткойна), следовательно, результат этого анализа и все соответствующие выводы должны быть уже заложены в цене.

В этой статье автор исходной публикации об S2F-модели делится своим мнением об этой модели и о гипотезе эффективного рынка, анализирует возможности для арбитража, модель риска и доходности, а также рынки деривативов.

Модель Stock-to-Flow

S2F-модель была опубликована как модель оценки биткойна, вдохновлённая концепцией Ника Сабо о нефальсифицируемой дефицитности и анализе S2F Сайфиддина Аммуса. S2F – это мера дефицитности. Степенная зависимость между S2F и ценой биткойна с течением времени отражает основополагающую закономерность сложной динамической системы сетевых эффектов Биткойна, описанной Трейсом Мейером.

S2F-модель представляет собой функцию степенной зависимости, построенную на основе месячных данных за период с октября 2009 по февраль 2019 г. цена BTC = 0,4 * S2F ^3 (где S2F = 1 /темп инфляции). Более поздняя модель, основанная на годовых данных с 2009 по 2019 г., даёт более высокие прогнозы: цена BTC = 0,18 * S2F ^3,3

Ник @phraudsta первым первым верифицировал (или лучше сказать «не сфальсфицировал») S2F-модель и добавил к ней коинтеграционный анализ, показывающий, что корреляция, вероятно, не является ложной. Марсель Бёргер верифицировал и S2F-модель, и коинтеграцию с помощью нескольких дополнительных статистических тестов. Мануэль Андерш первым из институциональных инвесторов (BayernLB), проверил S2F-модель и коинтеграцию.

Гипотеза эффективного рынка

ГЭР – хорошо известная в экономике финансов гипотеза, основанная на идеях Фридриха Хайека (лауреата Нобелевской премии от 1974 г.) и других. По Хайеку, рынки представляют собой системы, обрабатывающие информацию и обеспечивающие наилучшее определение цен.

ГЭР формально описана (англ., PDF) Юджином Фама (Нобелевская премия 2013 г.) и известна в трёх вариантах:

  1. Слабая ГЭР: исторические ценовые данные уже учтены в рыночной стоимости и не могут использоваться для извлечения прибыли. Технический анализ и анализ временных рядов не работают.
  2. Полусильная ГЭР: новостные публикации в таких медиаисточниках, как MSNBC, Bloomberg, WSJ или исследовательские компании, уже учтены в рыночной стоимости и не могут использоваться для извлечения прибыли. Фундаментальный анализ не работает.
  3. Сильная ГЭР: для получения прибыли не может использоваться даже инсайдерская информация, поскольку вся информация уже учтена в рыночной стоимости.

Большинство инвесторов и экономистов соглашаются в том, что современные финансовые рынки достаточно эффективны (т.е. они признают слабую и полусильную ГЭР), однако не признают сильную ГЭР.

Согласно ГЭР, S2F-модель должна быть уже учтена в рыночной стоимости, поскольку в её основе лежат публичные данные (S2F).

Риски и доходность

Если честно, то за все свои 20+ лет работы в роли институционального инвестора, управляющего многомиллиардным балансом (в евро), я никогда не использовал ГЭР напрямую. На практике мы принимаем во внимание ГЭР и применяем модель риска и доходности.

Принимая ГЭР

Некоторые утверждают, что биткойн-рынки неэффективны, но я с этим не согласен. В прежние годы можно было купить биткойн на одной бирже за доллары, тут же продать его на другой бирже за евро или иены и конвертировать их обратно в доллары с прибылью — арбитраж был возможен. Эти времена ушли в прошлое (цены здесь приведены на 13.01.2020, 20:00 GMT):

BTCUSD = 8100

BTCEUR = 7300

BTCUSD/BTCEUR = 8100/7300 = 1,11

EURUSD = 1,11

BTCJPY = 885,000

BTCJPY/BTCUSD = 885,000/8100 = 109

USDJPY = 109

Может быть, с мощными компьютерами, быстрыми коммуникационными линиями и алгоритмами для высокочастотного трейдинга на этом ещё можно что-то заработать, но простых возможностей для арбитража уже не осталось.

Можно вполне уверенно утверждать, что 150-миллиардный (в долларах) рынок биткойна с дневным объёмом в 10 млрд $ достаточно эффективен.

Модель риска и доходности

Признание ГЭР не означает невозможность заработка на рынках. Вам просто приходится в полном объёме принимать сопутствующие риски. ГЭР, в сочетании с отсутствием возможностей для арбитража, подводит нас к моделям риска и доходности.

Гарри Марковиц (Нобелевская премия 1990 г.) в своей знаменитой портфельной теории ввёл модель минимального риска. Уильям Шарп (Нобелевская премия 1990 г.) опубликовал свою широко известную модель ценообразования капитальных активов. С точки зрения Марковица и Шарпа любая доходность может быть объяснена риском.

Это упрощённая модель риска и доходности, без корреляции или экзотических математических вычислений:

Облигации, золото, акции: данные за 1955–2019 гг. Биткойн: данные за 2009–2019 гг.

Этот график очень важно понять, так что давайте уделим ему побольше внимания.

Ось X на этом графике – это риск (максимальный годовой убыток), а ось Y – доходность (среднегодовой доход).

На графике представлены три классических актива: облигации, золото и акции. Облигации имеют наименьший коэффициент риска 8%, но и самую низкую доходность 6%. Золото имеет более высокий коэффициент риска 33% и более высокую доходность 7,5%. Акции имеют самый высокий коэффициент риска 40% и одновременно самую высокую доходность 8%.

Ключевой момент заключается в том, что, в соответствии с гипотезой эффективного рынка, доходность может объясняться одним только риском. Если вы столкнётесь с активом выше линии, на первый взгляд может показаться, что это отличная инвестиционная возможность. Однако более уместной реакцией с точки зрения ГЭР и при отсутствии возможностей для арбитража было бы то, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Вероятно, мы упускаем какие-то риски (либо неправильно их посчитали) и нам стоит проверить, можем ли мы вернуть этот актив на линию. Количественно оценить риск (волатильность) непросто, как и уровень экспертизы специалистов по биржевому анализу в финансовых организациях. Если инвестор рассчитал, что риск находится ниже рыночной цены, и если он точно понимает, почему актив в данный момент находится ниже линии, тогда и только тогда он может принимать решение об инвестиции в этот актив.

Позиция биткойна буквально «не умещается на графике». Доходность 200%, риск 80%. Поскольку так я не смог бы отобразить его на этом графике, я пересчитал показатели для инвестиции из 1% биткойнов и 99% денежных вложений. Даже такая инвестиция в биткойн находится намного выше линии: 8% доходности, 1% риска (обратите внимание, что в этом случае нельзя потерять более 1%, даже если цена биткойна упадёт на 99%, потому что вы инвестируете только 1%). А если так, то моя первая реакция была такой: рынок видит риски, которых нет в доступных данных. Вот список некоторых возможных рисков:

  • Риск краха Биткойна
  • Риск того, что правительства объявят Биткойн вне закона и станут преследовать его разработчиков
  • Риск фатальных ошибок в программном обеспечении
  • Риск взлома биржи
  • Риск атак 51% со стороны централизованных майнеров
  • Риск того, что бизнес майнеров войдёт в смертельную спираль после очередного халвинга
  • Риск хардфорков
  • С точки зрения ГЭР и моделей риска и доходности, все эти риски должны быть учтены в ценовых данных. Но это не так. Согласно ГЭР и формуле риска и доходности, использованной для построения графика, 1% риска должен давать 5,5% + 6,2% * 1% = 5,6% доходности. Тогда как исторические данные показывают, что для 1% + 99% деньгами доходность была 8% за последние 11 лет.

    Похоже, что рынок переоценил эти риски, и что биткойн действительно был отличной инвестиционной возможностью, в полном соответствии с S2F-моделью.

    Рынки деривативов

    Давайте посмотрим, что рынки деривативов могут рассказать нам о будущем.

    На рынках опционов не наблюдается скачка во время следующего халвинга или после него:

    : https://twitter.com/skewdotcom

    То же самое касается и рынка фьючерсов: настроения довольно оптимистичные, с немного более высокими ценами в будущем, но без резкого роста в приблизительный период халвинга или после него:

    : https://www.theice.com/products/72035464/Bakkt-Bitcoin-USD-Monthly-Futures/data?marketId=6137544.

    Это интересно, поскольку модель Stock-to-Flow прогнозирует намного более высокие цены после халвинга. Как это можно интерпретировать?

    Я думаю, простой ответ заключается в том, что рынок на сегодняшний день переоценивает будущие риски, как он это делал в последние 11 лет. Эффективный рынок биткойна не только не учитывает фундаментальной ценности дефицитности (S2F-модель), но и закладывает в цену все эти риски:

  • 42% инвесторов рассматривают фьючерсы на биткойн как наибольший риск (киты и правительства манипулируют ценой биткойна посредством «бумажных биткойнов», спуфинга и фиктивных сделок).
  • 16% по-прежнему боятся капитуляции майнеров после халвинга.
  • 15% боятся давления со стороны продажи вследствие очередных случаев мошенничества.
  • Из бесед с институциональными инвесторами я знаю, что их больше всего пугает то, что правительство может объявить Биткойн вне закона.
  • Ещё один риск, о котором часто упоминают институциональные инвесторы, это появление «нового биткойна», новой (выпускаемой правительством или центральным банком) валюты, которая заменит Биткойн.
  • Обратите внимание, что без всех этих воспринимаемых рисков рыночная цена биткойна была бы намного выше и, возможно, соответствовала бы с S2F-модели.

    Со временем часть из этих рисков не реализуются и исчезнут из списка. Взять, к примеру, риск капитуляции майнеров. Я не считаю его вероятность его реализации сколько-нибудь значимой, но 15% инвесторов, очевидно, полагают иначе. Если после следующего халвинга хешрейт не сократится, риск капитуляции майнеров потеряет для инвесторов свою актуальность, и цена биткойна вырастет.

    Заключение

    Модель отношения запасов к приросту (Stock-to-Flow, S2F) для биткойна была представлена в марте 2019 г.

    Гипотеза эффективного рынка подразумевает, что S2F и основанная на этом коэффициенте прогностическая модель уже учтены рынком, потому что S2F-модель строится на основе публичных данных об S2F

    Сегодняшние биткойн-рынки действительно довольно эффективны, поскольку не предоставляют простых возможностей для арбитража.

    Однако сравнение исторических данных рынков облигаций, золота, акций и биткойна показывает, что участники биткойн-рынков склонны переоценивать связанные с ними риски. Доходность биткойна не соответствовала риску, но во многом соответствовала S2F-модели. Рынки опционов и фьючерсов на биткойн пока не демонстрируют признаков роста цены примерно во время или после ближайшего халвинга. Возможно, рынки всё ещё переоценивают будущие риски.

    Мой вывод заключается в том, что рынки биткойнов действительно достаточно эффективны, и прогноз S2F-модели тоже уже заложен в рыночную цену, но при этом рынки систематически переоценивают риски. Поэтому я предпочитаю использовать для прогнозирования цены биткойна S2F-модель, а не классические модели риска и доходности.

    Так что я признаю гипотезу об эффективном рынке, и при этом я бы подобрал тот биткойн с картинки в начале статьи.

     

    Источник

    Оставьте ответ

    Ваш электронный адрес не будет опубликован.