Overview概述
观点一：?比特币依旧被证明不是一种避险资产，他的走势具有强烈独立性。
观点二：?比特币的定价以及价格驱动因素可以用文中提出的模型解释，且有效性很高，但模型本身依旧具有局限性。
近期基本面简介
最近一月，比特币的走势呈现过山车态势。在一波20%的涨幅之后，价格又转头向下。波动幅度和力度即使在风险产品中也属于鹤立鸡群。那么，究竟是什么在支撑着比特币的基本价值呢？比特币的风险回报是否也是其价值组成中的一部分？围绕这个两个基本疑问，我们进行了如下研究。
来源：Coinmarketcap
决定价格的关键因素
比特币是一种没有内在价值的法定货币。与美元、欧元等政府支持的标准法定货币不同，比特币是在基础经济或发行机构之外发展起来的，这意味着没有宏观经济基本面来决定比特币的价格形成。
ARK创始人：比特币5年内有望达到56万美元:11月18日消息，方舟投资ARK创始人 Cathie Wood 表示，机构投资者的涌入将使比特币在未来五年内达到每枚56万美元。如果“机构投资者进入比特币，并配置他们投资组合的5%”，那么到2026年，基于当前水平，比特币的价值将升至约56万美元。（新浪财经）[2021/11/18 6:57:48]
根据以往的研究，比特币价格由三个关键因素决定：
比特币供需
比特币对投资者的吸引力
全球宏观经济和金融的发展
比特币供需
比特币价格的关键驱动因素之一是比特币市场上比特币供需之间的流动。比特币的需求主要是由其作为交易媒介的价值推动的。比特币的供应量是由流通中的比特币存量提供的，从长远来看是预先确定好的。
为了简化模型，在这里我们仅做出如下假设：
DataDash创始人：比特币有望在2021年底之前达到3万美元:金色财经报道，YouTube加密频道DataDash创始人、比特币分析师Nicholas Merten认为，比特币正处于长期牛市的早期阶段。Merten分析称，自8月中旬开始的BTC修正现已结束，因为比特币已成功保持在10000美元以上。Merten现在认为比特币将缓慢前进，在此期间比特币将花费时间将关键阻力转化为支撑。根据Merten分享的图表，比特币有望在2021年底之前创下至少3万美元的历史新高。[2020/10/20]
目前的比特币市场是高强度有效市场
市场存在完美竞争
综上所述，在模型所框定的条件下，比特币的价格完美反映了比特币的供需。
比特币对投资者的吸引力
与其他投资相比，比特币的诞生相对较晚。因此，影响比特币投资者行为的因素除了传统因素外，还有几个重要因素。
分析 | 只需在典型投资组合中增加10%比特币就可以获得更高收益:数据研究机构 TradeBlock 在研究投资组合收益率时发现，只要在典型的投资组合中增加 10% 的比特币就可以在 2019 年获得更高的收益，但增加了风险和波动率。TradeBlock 采用的对比组是典型投资组合，包含 60% 的股票和 40% 的债券，而增加比特币配置的组合包含55%股票、35%债券和10%比特币。该对比的初始投资额为1000美元，在接近2019年底，拥有比特币的资产组合收益率超过了典型投资组合。夏普比例是衡量风险调整后的收益率，比率越高说明该资产可以在风险更小的情况下获得更高的收益，典型投资组合的夏普比例为0.66，而增加比特币配置的组合为0.46。[2019/12/18]
首先，比特币的价格可能会受到比特币系统性风险和不确定性的影响。之前提到由于比特币本质上没有价值，它没有从消费或生产过程(如黄金)中获得的潜在价值。法定货币的价值是建立在相信它将来也会是有价值的和被接受的交换媒介的基础上的。比特币作为一种相对较新的货币，正处于通过在潜在用户中建立信誉来确立其市场份额的阶段。
动态 | 报告：比特币改革与欧洲新教改革类似 引发各界讨论:Adamant Capital创始合伙人Tuur Demeester最近的报告称比特币改革与16至17世纪的欧洲新教改革与相似之处。其表示，发布后的前24小时内报告访问量达7000次、下载2800次，正在翻译法语和芬兰语版本。纽约大学经济学名誉教授Richard Sylla称，“我们都知道银行在转账时收取你很高的费用。”比特币和其他加密货币有望使海外支付更便宜和安全。打破银行的垄断会有好处。但美联储和其同行央行不太可能很快消失，“更可能的是‘垄断者’会参与进来，央行单独或与其他国家合作建立自己的数字货币……各国央行正在研究加密货币，不仅仅是比特币，比特币的价格波动使其作为一种货币受到怀疑。”并非所有人都同意新教改革是当今金融服务剧变或者“历史上最根本的变革”的恰当历史比较，deVere Group创始人Nigel Green称，“我认为这些当代变化类似于其他金融行业的里程碑，例如18世纪末罗斯柴尔德家族建立银行，20世纪80年代对金融服务行业放松监管以及2008年全球金融危机。正是金融科技以各种形式，包括比特币等加密货币，推动了这一点。”（Cointelegraph）[2019/11/17]
其次，作为一种数字货币，比特币更容易受到网络攻击，这很容易破坏整个比特币系统的稳定，从而导致更不稳定的价格反应。这种攻击在比特币的整个生命周期中一直在发生。例如，曾是全球最大比特币交易所的MtGox在2014年2月因网络攻击而倒闭，据称那次攻击导致85万比特币损失。
超级比特币（SBTC）分叉提前:据了解，超级比特币发布公告称，由于比特币出块速度增加，原定的12月17日分叉的超级比特币（SBTC）可能将会提前到12月15日，但是分叉高度不变（计划定于498888的区块高度分叉）。[2017/12/6]
第三，比特币的价格也由潜在投资者的交易喜好决定。新投资者决策的偏好可能会被注意力(例如新闻媒体的注意力)的影响所扭曲，因为存在许多替代投资选择和搜索成本。新闻媒体关注的投资机会可能会受到新投资者的青睐，因为它们降低了搜索成本，从而引发高价格反应。投机行为可能会对比特币价格产生积极或消极的影响，这取决于在特定时间点主导媒体的新闻类型是正面或者负面。同时，新闻媒体的影响下会引入更多的投机者进行投机行为。高投资热度也会进一步催生“泡沫”。所以，当泡沫催生时，其所带来的“泡沫价值”也会成为比特币价格的形成因素之一。
全球宏观经济和金融的发展
全球宏观经济和金融发展在决定比特币价格方面具有重大作用，包括股票交易所指数、汇率和油价等变量。宏观经济和金融指标对比特币价格的影响可能通过几个渠道发挥作用。
首先，股票交易所指数的变化可能会促成比特币的价格变化。股票交易所指数可能反映全球经济的总体宏观经济和金融发展。有利的宏观经济和金融发展可能刺激比特币在贸易和交易所的使用，从而增强其需求，这可能对比特币价格产生积极影响。
其次，油价的变化也可能促成比特币价格变化。油价是需求和成本压力的主要来源之一，并提供了通胀发展的早期指引。因此，如果石油价格预示着总体价格水平的潜在变化，这可能会导致比特币贬值。汇率也可以反映通货膨胀的发展，从而对比特币价格产生正向影响。另外，比特币与法币的兑换渠道中美元占有绝大比例，其中前两名交易地区分处美元区和欧元区。
来源：bitnodes
最后，比特币价格与宏观金融指标之间也可能存在负相关关系。股价下跌诱使外国投资者出售他们所持有的金融资产购买比特币。这种避险行为这将导致比特币升值，但如果投资者用股票投资替代比特币投资，可能会刺激比特币价格下降。
一般来说，投资者在股票交易所的回报可能包括投资比特币的机会成本。因此，股票交易所指数预计与比特币价格负相关。
数据选择
根据以上分析，我们选择WTI油价指标、欧元兑美元汇率、道琼斯指数和活跃地址作为比特币定价公式中的组成部分。公式如下：
我们针对2015年8月1日-2019年8月1日的数据进行分析，得出了以下结论：
结论1：公式能够解释82%比特币变化情况，公式在强关系下成立。
结论2：所有自变量都在95%置信区间内具有显著性。
结论3：自变量与因变量具有线性关系。
数据支持如下：
首先，回归统计的结果验证了结论1。
来源：标准共识
其次，p-value均小于0.05，也就是说在95%置信区间内所有自变量都具有显著性，验证了结论2。同时我们发现，比特币的价格与道琼斯指数，欧元兑美元，WTI油价指标以及活跃地址数均呈正相关关系。
来源：标准共识
来源：标准共识
最后，方差分析中F测试成功通过，证明自变量与因变量之间的线性关系成立，验证了结论3。
来源：标准共识
以上为四种自变量的散点图。
Conclusion结语
随着比特币市场份额的不断扩大，比特币价格的快速上涨，以及比特币价格的高波动性，投资者对比特币系统的整体认识，特别是对其价格形成的认识，越来越感兴趣。于是我们试图解释比特币短期和长期价格的驱动因素。
我们结合全球宏观金融指标，分析比特币价格与比特币供需基本面的关系，以及比特币对投资者的吸引力。我们采用多元线性回归方法，使用2015-2019年期间的数据，来确定比特币价格与其决定因素之间的因果关系。
首先，我们的实证分析基于比特币市场处于高强度有效市场且市场存在完美竞争。但实际情况很可能并不是如此，供需驱动因素对比特币价格形成有重要影响，是决定其稳定性的关键因素之一。
其次，我们不能否认投机活动也在影响比特币价格的假设。
本文所用的活跃地址数可能是投资者投机短期行为的证据，也可能反映出比特币经济需求方的扩张，不可否认此数据能够反映比特币对投资者的吸引力，但是模型无法完全量化。
最后，我们的数据能够支持之前的发现，即宏观金融指标可能推动比特币价格上涨。事实上，他们具有相当高的统计学意义。
从以上观点出发，我们能够得出两个结论：
比特币依旧被证明不是一种避险资产；他的走势具有强烈独立性且与风险资产具有相关性。
比特币的定价以及价格驱动因素可以用文中提出的模型解释，且有效性高，但模型本身依旧具有局限性。
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