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通过生产成本对 BTC 进行估值

加密谷Live
2020年03月09日

通过生产成本对 BTC 进行估值

作者 | Data Dater
自 BTC 诞生以来,对于大多数人来说一直是个谜。它到底是要破灭的投机泡沫还是未来主流的货币?或许是未来的一种商品?如何确定其价格是否合理,其价格走势是否合理?TradingView、Twitter、Telegram 等平台上的技术分析师对 BTC 的价格走势存在分歧。目前,BTC 在主要交易所的平均交易价格为每枚 7,900 美元。有些人预测价格将下降至 5,000 美元左右。然而看涨者认为,在接下来的五月份,我们将目睹每枚 BTC 的价格超过 1.3 万美元的高位。

现有的估值模型和它们的局限性

##“Stock-to-Flow”模型*

在基于 BTC 基本属性的那些模型中,planB 提出的基于未来发行稀缺性概念的“Stock-to-Flow”模型吸引了 BTC 爱好者的注意。后来又通过在这一领域的进一步研究,尤其是 Nick 对流量与价格的协整关系的证明,进一步验证该模型的合理性。假设其自变量在未来是一成不变的,则可以准确预测该模型所预估的未来价格变化范围。
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虽然我个人对该模型印象深刻,并在面对较大时间范围内进行交易时都会考虑使用该模型,但对于波段交易者(swing trader)而言,它并不是用于时间频率不足一季度的交易的最佳工具。在极端牛市阶段,可以看到 BTC 的实际价格是该模型所预测价格的 4 倍多,而盲目跟随该预测可能会在 BTC 熊市阶段,使账户缩水一半之多。因此模型给出的残差范围太大。
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该模型也无法评估其他工作量证明(PoW)的数字货币,例如:莱特币,BCH,ZCash,门罗币等。然而,由于在过去 24 个月中它们一直占据着市场份额,可见也不能仅因为他们是 PoW 数字货币就说这些数字货币应该定价为 0,因此我们需要对其估值进行更好的解释。 最后,该模型假设 BTC 挖矿将一直持续到 2142 年最终一个区块的挖出为止。在这种情况下,BTC 的价值将趋于无穷的。但是,如果在 2142 年之前挖矿突然停止,那么 BTC 的流量将降为零。如果明天或五年后发生这种情况,BTC 的价格会在短时间内飙升至无穷大吗?显然答案为否。如果这种情况发生,它的价格预计会因这种黑天鹅事件而大幅下降。

##BTC “Energy-Value” 等价模型*

Charles Edwards 提出的这种模型试图根据能源成本对 BTC 进行估值。它是比“Stock-to-Flow”模型更实用的估值工具,因为 BTC 挖矿的提前结束可能会导致 BTC 的价格大幅下降而不是将其推向无穷大,这种估值方式还可以用于评估其他 PoW 数字货币及其 BTC 交易对。例如,通过以美元对 BCH 进行估值,可以获得以聪为单位的 BCH/BTC 的价值。
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但是,与“Stock-to-Flow”模型一样,“Energy-Value”等价模型过于平滑,无法对价格变动敏感。在极端熊市情况下,BTC 的价格在 2011 年和 2015 年均比模型价格低 60%,而在 2018 年末又在相同情况下比模型价格低 45%。由于该模型还不能传达较一致的底部价格,故它也给基于生产成本的更进一步的建模留下了空间。

##生产成本模型(CoP)*

Energy-Value”等价模型的缺点之一在于其忽视了将资本支出(CapEx)纳入 BTC 挖矿成本的一部分。BTC 挖矿的资本支出包括购买挖矿设备,建立矿场基础设施,监管 / 法律支出等方面的成本。此外,除电力支出外,运营支出(OpEx)还将包括人工支出和统筹费用,而该模型忽略了这些。

计算资本支出

该模型是根据 2013 年 11 月发布的数据提出的,而当时 ASIC 矿机也刚进入大家视线之中。此外,该模型还假定大家倾向使用最高效的矿机(出于明显的竞争原因),因此在该模型假设使用的是蚂蚁矿机。 与当前正在使用的蚂蚁矿机的成本和评级有关的数据是从蚂蚁矿机网站获得的,而与之相对应的旧数据则是从电子商务网站(如 Amazon 或 Alibaba)获得的。
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普通矿机的使用寿命约为 2-3 年,因此我们使用余额递减折旧法对其购买成本进行折旧调整。此外,在大多数情况下,较新的矿机将会在以前型号的矿机使用寿命结束前引入,因此,以前的矿机的有效成本取决于其挖掘到更换之前的 BTC 数量,这也称为生产单位折旧方法。例如,S3 的使用时间约为 153 天(2014 年 7 月至 2014 年 12 月),在此期间平均开采了 0.97 枚 BTC 。因此,其有效购买价格为 $ 299 / 0.97 = $ 308.24。值得注意的是,该模型假设整个挖矿网络在所有型号矿机的新旧发布间隔的时间相同。

计算运营支出

为了计算开采 BTC 的电费,我们需要从 Coinmetrics 获取网络哈希率和每日 BTC 发行量的数据。据此我们将挖出 1 个 BTC 所需的哈希数通过哈希率除以每日发行量计算得出。然后,将该值除以 ASIC 哈希率即可获得以小时为单位的开采 1 个 BTC 所需的时间。将该时间值乘以 ASIC 的额定功率即可得出开采 1 个 BTC 所需的单位 kWh。最后,此单位计数乘以用电成本(美元)来获得开采 1 个 BTC 的电费。 为了说明上述方法,2014 年 10 月 13 日的每日哈希率为(266,217.37606024) Tera 哈希,并在当天一共开采了 3,875 个 BTC 。因此,开采 1 个 BTC 需要(266,217.37606024)/ 3875 = 5,935,788.59 哈希算力。哈希率为 0.43 Th / s 的 S3 开采该 BTC 需要(5,935,788.59 / 0.43)/(6060)= 3.84 小时。给定目前 S3 的额定功率为 339.57 W,全球平均电成本为 $ 0.06,则它会产生 3.84339.57*$ 0.06 = $ 78.12 的成本。 因此,2014 年 10 月 13 日开采 1 个 BTC 的总成本为 CapEx + OpEx = $308.24 + $78.12 = $386.36。这接近当天的实际价格 391.99 美元。 注意,矿业公司最有可能以折扣价购买矿机,并可能支付较少的电费,但此折扣价已被基础设施、人力成本、矿池费用和其他间接费用等额外费用所抵消。为了简单起见,这些成本已被忽略,矿机价格和关税也按照他们的原金额进行计算。 下图说明了 CoP 模型价格与每个 BTC 的实际价格。
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模型要点

该模型说明了 BTC 的价格是趋近于其生产成本的。这与 BTC 创造者中本聪在其白皮书中提到的内容相符。 引入效率更高的挖矿设备可降低生产成本,而如果将整体奖励减半,则成本会翻倍。 目前,开采 1 枚 BTC 的成本约为 7,577.51 美元。假设网络哈希算力保持不变,并且随着 S19 Pro 的推出,到 2020 年 5 月初下一个区块奖励减半时,此成本预计为 13,964.11 美元。

用 CoP 模型预测价格

BTC 挖矿成本主要在于挖矿设备的成本和其效率——这几乎占总成本的 70%,仅有 30% 的挖矿成本是由于运营成本造成的,而运营成本主要归结于运行设备电力的消耗。 通过对先前数据的回归来预测未来 ASIC 矿机的有效成本(HashrateEfficiencyCost)和网络哈希率,可以估算出开采 BTC 的成本。请注意,在此期间,电力成本被假定为保持不变的,且挖矿设备的效率也没有任何范式上的改善,这与 2013 年末 FPGA 被 ASIC 替代从而导致效率的飞跃和成本的下降的情况不同。 下图显示了 ASIC 矿机的成本和网络哈希率的指数级增长,表明未来 BTC 的价格有望上涨。
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将 CoP 模型延展至其它 PoW 数字货币

为了测试这种基于成本的模型的有效性,我们在此将其应用于其他 PoW 数字货币。如果该模型能够可靠地分析 BTC 的价格,那么对于其他 PoW BTC 代币来说也应该是可行的。 以下是此模型对 BCH 进行分析的结果。
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与 BTC 一样,该模型给出的结果可作为 BCH 的可靠指标。 此外,此模型可用于以 BTC 或聪为单位来定价另一种数字货币。比如我们可以测算出 BCH 和 BTC 的 CoP 模型美元价格之比。
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核心要点

CoP 模型用来定价 PoW 数字货币是很有用的,它还有助于用 BTC 来衡量这些另类投资工具的价值。如果代币的价格比其 CoP 高得多,则预计它将处于局部泡沫中,因此在不久的将来会下降。我们 2017 年末在 BCH 上看到了这一点。

将 CoP 模型与其他资产的指数进行比较

业界关于 BTC 价格与股票市场,商品,货币和能源指数之间的关系存在着某种困惑。一些分析师声称,BTC 更类似于稀有金属,例如黄金,并且,如果证券市场崩溃或主要法定货币崩溃,BTC 的价格应会上涨。BTC 的批评者怀疑 BTC 可用来避险的有效性是否合理,并认为如果全球进入衰退,BTC 的价格将会下跌,而另外一群人推测 BTC 是与主要投资工具完全不相关的资产,并且其价格上涨不会受大规模市场变化的影响。 CoP 估值模型同样能够在将 BTC 的生产成本与主要市场指数的结合分析方面给与启发。

总结

*CoP 模型对于获得 BTC 的内在底部价格是可靠的。CoP 价格是 BTC 趋向的价格,并能提供高估 / 低估的信号。

*考虑到 ASIC 矿机的有效成本和网络哈希率的上升趋势,CoP 模型预计 BTC 的价格将上涨。

*CoP 模型对于评估 PoW BTC 代币也很有用。

*它可以用来分析其他金融资产市场对 BTC 的影响,且这项分析将在不久的将来进行。

通过生产成本对 BTC 进行估值

Data Dater 作者子铭 翻译

Roy Wang 编辑

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