Cena Bitcoina jest często przedstawiana jako wynik jednego dominującego czynnika, czy to cyklu halvingu, płynności makro, czy popytu spekulacyjnego, a pogląd ten pomija głębszą rzeczywistość dotyczącą faktycznego handlu aktywami. BTC istnieje w złożonym środowisku gospodarczym, w którym jednocześnie działa wiele sił, a każda z nich wpływa na cenę na różne sposoby.
Kiedy cykle Bitcoina i cykle makro nakładają się na siebie
Wiele oddziałujących na siebie procesów kształtuje Bitcoin i szerszy cykl gospodarczy, a dynamika jest bardziej złożona niż pojedyncza narracja. Analityk kryptowalut Giovanni podkreślił na X, że narracja o halvingu FOMO w dużej mierze napędzała początkowy cykl BTC, a pętla społecznego sprzężenia zwrotnego jest ważna. Jednocześnie Indeks Menedżerów Zakupów (PMI) również pokazał 4-letnią cykliczność, co nie oznacza, że cykl halvingu BTC był nieistotny.
Powiązane lektury
Te dwa cykle oddziałują na siebie i właśnie tę interakcję należy określić ilościowo i zrozumieć, a nie odrzucać powierzchownymi wyjaśnieniami. Giovanni podkreślił, że cykl halvingu jest nadal realny dla górników i nigdy nie minął. Nagrody za bloki są zmniejszane według ustalonego harmonogramu, a ta mechaniczna zmiana bezpośrednio wpływa na ekonomikę górników.
Co za tym idzie, skutki te w taki czy inny sposób odbijają się na szerszej gospodarce BTC. Wyjaśnienie nie jest wiarygodne, jeśli wahadło waha się od „cykl 4-letni to iluzja” do „zmniejszenie o połowę cyklu 4-letniego wszystko wyjaśnia”. Zastąpienie jednej nadmiernie uproszczonej historii inną nie poprawia zrozumienia; to po prostu zmienia martwy punkt.
Istnieją solidne narzędzia matematyczne zaprojektowane do badania sprzężenia cykli, wyrównania faz i efektów interakcji. Giovanni argumentuje, że zastosowanie tych narzędzi jest właściwą drogą i jest mało prawdopodobne, aby w ten sposób powstała nowa, prosta narracja. Prawdopodobnie wyłoni się bogatsza struktura, w której cykle wewnętrzne i zewnętrzne oddziałują na siebie w nietrywialny sposób.
Jak model szacuje wyniki w górę i w dół
Analityk znany jako The Smart Ape zauważył w Modelu jest celowo prosty i oblicza prawdopodobieństwa na podstawie ceny docelowej, aktualnej ceny BTC i ceny pozostałej przed zamknięciem rundy rynkowej.
Źródło: Wykres Smart Ape na platformie X
Najbardziej rzucał się w oczy stopień, w jakim wyniki teoretyczne pokrywały się z rzeczywistymi prawdopodobieństwami rynkowymi. Różnica między cenami rynkowymi a prawdopodobieństwem modelu utrzymywała się stale w wąskim przedziale od 1 do 5%, co sugeruje, że model śledzi rzeczywiste zachowanie rynku z niezwykłą dokładnością.
Powiązana lektura: Najlepszy analityk twierdzi, że „papierowy bitcoin” napędza rynek, a nie 21-milionowy limit podaży
Na tym rynku prawdopodobieństwa są ustalane bezpośrednio przez traderów, co wyraźnie pokazuje, jak rynki te są zdominowane przez boty i jak kierują nimi logiczne zasady i algorytmy. The Smart Ape argumentuje, że gdyby rynek był napędzany głównie przez handlarzy ludźmi, rzeczywiste prawdopodobieństwa nie byłyby tak ścisłe zgodne z modelem teoretycznym.
BTC kosztuje 66 926 dolarów na wykresie 1D | Źródło: BTCUSDT na Tradingview.com
Wyróżniony obraz z pngtree, wykres z Tradingview.com
