加密货币市场的PE指标，用NVT衡量比特币的价值

时间：2022-04-22|浏览：469

比特币的价值衡量,加密货币市场的PE指标，用NVT衡量比特币的价值
然而，从图表来看，该估值模型在时间上有一定的滞后效应，其峰值总是出现在价格泡沫破裂后的几个月内，这使得它看起来既不是预测指标，也不是描述性指标。
去年12月，当比特币接近2万美元时，它NVT比例仍处于较低水平，比特币价格在一周内回调30%。
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对此，投资基金Cryptolab Capital首席研究员Dmitry Kalichkin，改进了这种研究方法。
1.什么是NVT比率？
对于每个投资者来说，量化指标对于了解当前的市场趋势尤为重要。传统的股票市场通常是市盈率（PE）它被视为评估企业价值的长期工具。它描述了公司目前的估值是过高还是过低，通过公司股票市场价格除以每股利润率。
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而NVT比例相当于加密资产的市盈率。用数学定义来表示:
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NVT=加密货币网络价值/日交易量
公式中分子上的加密货币网络价值是指加密货币的交易价格乘以流通总量，即市场价值；与市盈率相比，由于加密货币与企业不同，无利可图，代表区块链潜在效用的日交易量被用来反映其业绩指标。这里需要强调的是，交易所的大部分交易都是投机性的，因此NVT日交易量只考虑链上交易。
由于单日加密货币相关数据的极大偶然性，Willy Woo使用前后14天的28日移动均线来平滑数据，用数学公式表示：
NVT_Classic=28MA(每日网络价值NV///日交易量TV）。
对此，Dmitry Kalichkin提出一些问题：
1、为什么数据集是28天，而不是10天、30天、90天或180天？28天的平均值是否不足以代表真正的基本指标；
2、为什么是前后14天？当我们需要预测或至少描述当前的市场表现时，我们没有未来的数据可以依赖；
3、我们是否需要同时平滑处理比率中的两个参数？
基于上述问题，研究人员测试了不同的移动周期移动平均线，最终得出结论，除以90天移动平均线的日网络价值是最佳解决方案。用数学公式来表达：

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NVT_New=每日网络价值NV/90MA（每日交易量TV）。
2.对比新旧模型
将28天均线改为90天时，可以发现时间滞后的问题得到了缓解。NVT2017年1月至12月中旬，比特币价格至12月中旬，比特币价格致NVT当价格接近2万美元时，比率一直保持在绿色地区，NVT数据进入黄色区域，比特币价格大幅回调。
从结果来看，改进后NVT比例可以更准确地反映比特币的泡沫。从概念层面来看，这一结果是，由于日交易量是比特币网络基本价值的体现，90天移动比28天更能体现其长期价值。
但由于加密资产具有一定的自反性，您可以发现，在2017年比特币价格上涨期间，NVT相反，比率在下降，这也是28日移动平均线NVT比率不能准确反映市场动态的原因之一。
自反性的概念是金融家George Soros在《金融炼金术》一书中，它通常可以概括为基本面影响概念和价格，而价格和概念反过来也会影响基本面。在加密货币领域，每一次价格的急剧上涨都伴随着链下交易活动的增长，然后随着投资者的清算头寸，链上的交易量也会增加；尽管这些交易可能是完全投机性的，但交易所和钱包之间的交易仍然提供了流动性。
在这种情况下，长周期平均值也有助于消除加密货币自反性带来的不良影响。
改进后使用NVT自2013年以来，莱特币的价格峰值和90天移动平均线一直在评估莱特币。NVT比例至少重合三次。
但在一些极其特殊的情况下，它也可能不起作用。例如，2014年，在NVT在比率达到峰值后的近一年里，其值处于绿色区域，但在此期间LTC价格下跌；2017年4月，NVT但其价格正在激活segwit和上线coinbase在强大的外部因素的影响下，如交易平台被推到了一个新的高度。
而对于像BCH这种充满爆炸性新闻和不确定性的加密货币NVT绿难定义绿色、黄色和红色的区域。但从图表可以看出，90天的平均值NVT比率峰值与价格峰值大致一致；这也证明了改进后NVT计算方法确实比旧公式更准确地反映了市场趋势。
3.NVT比例缺陷
尽管改进版NVT它大大提高了准确性，但它本身仍然存在一些缺陷。例如，对于以太坊来说，作为一个智能合同平台，在该平台上发行的代币通常需要使用ETH支付，所以现阶段其网络价值与日交易量仍有很强的相关性；对于Decred和Dash这种加密货币通过锁定或抵押代币换取网络资源，其网络活动不能真正反映其基本效用，因此也会被扭曲NVT比率的结果；还有Monero和Zcash这种加密交易细节的隐私货币无法准确获得NVT比率。
此外，这种估值方法只考虑链上交易，而忽略了交易数量或参与交易的地址数量。这些测量标准通常被称为日常活跃地址（DAA）DAA相应的指数是日常用户数量（DAU），它也是衡量企业绩效和估值的重要指标之一。
事实上，大多数衡量互联网公司价值的模型都是由技术投资者在互联网兴起的近20年或30年里逐渐研究出来的，类似的评估框架仍有待开发。