2020 年数字货币市场分析

作者 | Roland Roventa
摘 要：

• 机构对数字货币资产的需求来自于客户一端。投资于数字资产已经成为一种大型投资者参与其中获得 alpha 收益和达成分散化投资目的的趋势。

• 如果我们对过去 6 年的市场表现进行回测，一个全球 60/40+5% 的数字货币资产的投资组合相较于没有数字货币资产的投资组合夏普比率提高了 95%，累积回报率提高了 215%。

• 专业化的数字货币对冲基金越来越受欢迎，其年同比波动幅度从-60% 到+2,278% 不等。投资者面临着一个艰难的选择：是获得美元计价的收益？或是继续积累 BTC？

本指南的目的是为投资者提供有关 BTC 和数字资产的重要信息。随着我们从流动性时代（liquidity era）向分散化投资时代（persification era）迈进，BTC 作为一种抗通胀的资产正在成为现代投资组合中必不可少的资产，且在官方近期紧急的 QE 措施中这一特点将会更加明显。
一种新型资产种类：数字资产
区块链技术是于 2009 年公开提出的，它是中本聪对于中央银行系统信任度和透明度缺失的回应。区块链通过允许去中心化的、透明的、不可更改的交易将信任带回至人们生活之中。当时 BTC 是唯一的数字货币资产，而现在的数字货币资产已经超过 2500 种，它们分为以下几类：货币（currencies）、实用型代币（utility tokens）、安全代币（security tokens）、数字商品（crypto commodities）和稳定币（stable coins）。
2017 年，作为新型资产的数字货币资产开始受到持续的关注。被称为数字黄金的 BTC 也正在经历着缓慢而稳定的机构化进程，如图 1 所示。

事实证明，BTC 在 2010-2020 年间以 9,000,000% 的涨幅成为全球表现最好的资产。但尽管它呈现出这样惊人的涨幅，我们从图 2 中还是可以看出数字货币资产在全球货币和市场只占有很小的份额。区块链技术正越来越多地被应用于更多的行业，这其中包括医疗、供应链、银行和金融服务等。该技术在采用曲线（adoption curve）上正在发生转变，即从早期采用阶段（early adoption stage）到早期共创阶段（early majority stage）。

分散化投资时代
根据 BofA 的观点，2020-2030 年的投资理念将发生改变，即从 2010-2020 年的流动性时代（liquidity era）迈入分散化投资（persification era）时代。自雷曼兄弟倒闭以来，央行降息超过 799 次，并且买入了超过 12 万亿美元的金融资产，因此创造了流动性时代。这简直就是创造了一个 " 流动性超新星 "，它导致了历史上时间最长、几乎是规模最大的股票牛市行情。美联储制造了一个流动性陷阱，即在这个陷阱中，如果美联储停止 QE 政策经济体就会面临经济衰退的风险。随着 QE 的持续，泡沫将继续扩大。虽然这种低通胀环境有利于美国的股市，但它并不利于大宗商品和其他抗通胀资产。BofA 估计该流动性时代将再持续 3-6 个月，之后价格将会见顶，全球负利率会导致更高的通胀开始出现。从这一点上看，我们即将开启分散化投资时代，而抗通胀资产的表现将超过今天 QE 受益者获得的收益。
作为抗通胀资产的数字资产可以在降低投资组合风险的同时，帮助机构投资者达到其未来业绩目标。
如图 3 所示，这些数字货币已被证明与任何其他资产类别没有相关性，而且它们之间也存在着不完全相关性。将数字货币资产纳入传统投资组合中进行分散化投资会降低投资组合的整体风险。在过去 6 年中，少量配置数字货币资产有助于传统投资者的业绩，如图 4 所示，向投资组合加入数字货币后，总投资收益率和夏普比率都有显著提升。

数字稀缺性
BTC 是硬编码的（hard-coded），每挖出 21 万个区块之后，区块奖励就会减半（halving）。区块奖励是 PoW 共识的一部分，即矿工在成功挖出一个区块会获得的一定数量的 BTC。目前的区块奖励是 12.5BTC，2020 年 5 月将降至 6.25BTC。减半将会一直发生，直至将 2100 万 BTC 的最多 BTC 供应量全部挖出，目前我们已经挖出 1820 万 BTC。
如图 5 所示的 stock-to-flow 模型所示，挖矿奖励的减少将增加 BTC 的数字稀缺性。stock-to-flow 模型被认为是一种基于存量与流量比的 BTC 估值模型。stock-to-flow 比率（即 BTC 矿工挖出的新供应量与 BTC 的未流通存量之比）衡量了在目前的挖矿速度下达到 BTC 总供应量（即 2100 万 BTC）所需的年限。2020 年 5 月，stock-to-flow 比率将翻倍达到 50，从而增加了 BTC 的数字稀缺性。根据该模型计算，由于 BTC 数字稀缺性的增加，BTC 价格应该会达到 10 万美元。该模型对 BTC 的价格进行了准确的预测，其 R2 相关性可达 95%。此外，该模型在将 BTC 与黄金和白银进行测试时也得出他们具有较高相关性的结论。BTC 的 stock-to-flow 比率达到 50 表明它与黄金在该指标的表现（60）更加接近，也同样说明 BTC 的市值将向黄金的市值靠拢。

此前，数字稀缺性的增加导致 BTC 创出许多价格高点，这点从图 5 中可以看出（减半表现为深蓝色的小点转向深红色）。这是因为矿工们被迫出售他们挖出的 BTC 以弥补成本，从而给市场带来了持续的抛售压力导致的。从 2020 年 5 月开始，他们只能卖出与之前水平相比一半数量的 BTC。他们目前每月的销售规模约为 4 亿美元的 BTC，5 月减半后将该数字同样将会减半。假设需求量不变的情况下，这将使得供求关系天平倾斜，从而导致 BTC 价格暴涨。
黄金 2.0
BTC 通常被称为 " 数字黄金 "。事实已经证明黄金是一种良好的价值存储工具，而 BTC 也越来越多地被认为是一种价值存储工具。
从信任度而言，BTC 的可信任度要比黄金大。这是因为有多少数量的 BTC，以及未来的通胀率会如何演化等等这一切确实是为人所知的。但至于黄金谁也不知道确切的黄金开采量、全球天然黄金储备的规模和未来的产出率。然而黄金作为一种持续了几千年的价值存储工具已经奠定了自己在全球金融市场的地位，但 BTC 与此还尚有一段距离。但笔者们相信，假以时日区块链技术同样在未来的某天证明 BTC 对于金融市场的价值。
从便携度而言，BTC 并不是实物资产。因此一个 BTC 可以随心所欲地分割。而大额的黄金支付是不安全的，因为很难将其分成日常交易活动所需的小额黄金。此外，BTC 的交易具有不可更改性和私密性。
与黄金相比，进入与退出数字货币市场的门槛较小。你不需要购买任何最低金额的资产并且还可以随时出售（相关交易费用同样很低）。
比特币与黄金最大的区别在于去中心化。比特币不受任何中央银行或政府机构的管理。
数字货币基金概括
伴随着国际监管框架的加强，数字货币生态的发展使得各种基金进入市场。目前已经有 800 多只各种各样的数字货币基金成立，包括对冲基金、风险投资基金和指数基金。如图 6 所示，随着数字货币资产相较于投资传统资产的表现越来越好，数字货币基金的规模也在不断增长。

在投资者兴趣的助推下，数字货币基金于 2017 年牛市期间的发行量达到了顶峰。2019 年该行业投资者兴趣的减退，因此估计这一年内会有 90 只基金倒闭。
行业内的主要基金，如下图 7 所示。该领域主要以对冲基金模式为主，也有选择混合型对冲基金-风险投资模式的。对冲基金和指数基金的流动性较好，锁定期为 12 个月，也接受额外的资金进入基金。另一方面，风险投资基金的锁定期为 10 年，一般不接受追加资金。

数字货币对冲基金
从 2018 年开始，对冲基金开始从泛化的策略（generalized strategy）转向这些专业化的策略（specialized strategy）：基本面（fundamental）策略、量化（quantitative）策略和机会主义（opportunistic）策略。这些策略在数字货币对冲基金市场中的主导地位如下：

• 基本面策略——19%

这些基金只做长线投资，而且是长期投资，即它们根据资产的内在价值进行投资。

• 量化策略——37%

趋势交易或市场中性的基金，其量化方法包括：做市、套利和高频交易等。

• 机会主义策略——-44%

这种策略利用了长期趋势的转变所创造的机会主义。他们可采用包括挖掘（mining）和早期投资（early-stage）的混合策略。

根据普华永道 2019 年初的报告，目前约有 150 只活跃的数字货币对冲基金，这些基金规模加起来约有 10 亿美元的 AuM （资产管理规模）。数字货币对冲基金的团队人数平均为 7.5 人，每个人从业投资管理的时间平均为 3.5 年。值得一提的是仅有 25% 的数字货币对冲基金的董事会中有独立董事，这表明全球高管层中非常缺乏数字货币专业人才。随着传统投资与数字货币生态圈的融合，这些数字也预计将会越来越大。
2019 年一季度的数字货币对冲基金资产管理规模的中位数为 430 万美元，其中只有 10% 的对冲基金的 AuM 超过 5000 万美元。2019 年的 AuM 中位数较 2018 年同比增长 358%，预计 2020 年随着市场的成熟，AuM 中位数还将进一步增长。费用中位数与传统的投资管理公司一致，管理费为 2%，业绩费为 20%。
这一数据表明，即使是经历了漫长的熊市，数字货币对冲基金这一细分市场也保持了持续的增长势头。这证明了投资者愿意尝试这种新型资产类别的意愿，也证明了他们是相信数字货币的长期增长潜力的。假以时日，传统投资与数字货币资产之间的差距将被弥合，这将增加传统投资经理在投资组合中对数字货币资产的采用。
数字货币对冲基金业绩
众所周知，数字货币资产的价格波动很大。数字货币对冲基金有能力利用他们的专业知识将这种波动性化为自己的投资优势，为客户创造更多的 alpha。
根据对冲基金的策略不同，收益也会有所不同，如图 9 和 10 所示。

投资者可以根据自己的喜好选择适合自己的数字货币对冲基金。2018 年的收益率中位数显示，基本面基金和机会主义基金已经降低了持有头寸的下行空间，但它们在熊市中仍表现为负收益。相反，量化策略是市场中性的且在任何市场环境下都能获得收益。2018 年，量化基金的收益率中位数与市场负相关，贝塔系数为-2.33。
数字货币对冲基金在高波动时期限制了风险敞口。因此，具有基本面和机会主义策略的对冲基金在熊市中的表现优于标的资产，而在牛市的表现会弱于标的资产。这降低了它们的风险，从而提高了它们的夏普比率。
案例研究：Polychain Capital
Polychain Capital 是领先的数字货币资产对冲基金之一。它成立于 2016 年，2018 年初管理的资产规模达到近 10 亿美元。通过分析其多年来的业绩表现，投资者可以更好地了解我们从投资于数字货币资产对冲基金中可获得的收益如何。

如图 11 所示，该对冲基金自成立以来投资回报率为 1,332%。
该对冲基金回报率反映了在数字货币资产生态中的高波动现象。为了让投资者能够盈利，该对冲基金应对数字货币长期存在的高波动特点。例如，在 2018 年 7 月至 12 月之间最差的 6 个月里，该对冲基金损失了 47.6%。因此，投资者进入基金的时间不同只能会发生两种结果：大规模盈利或者大规模亏损。
投资者的决策因素
为了更好地了解这个市场内的投资者，了解他们的心理以及决定机构投资者和散户投资者进入这个新型资产类别的因素是非常重要的，。
在与富达数字资产欧洲区（Fidelity Digital Assets Europe）负责人 Chris Tyrer 讨论时，他表示机构进入这个市场是因为客户对该市场的需求进一步增加。数字资产已经成为一种趋势，它引起了越来越多人的关注，同时也让更多的投资者跃跃欲试。比如一些家庭办公室了解过数字货币后便开始向机构询问是否可以在这些市场内进行交易。因此，机构纷纷响应客户的需求进入这些市场。据他介绍，投资者有兴趣进入数字货币资产的原因之一是为了产生 alpha，其二是为了分散投资。投资公司倾向于从数字货币借贷产生的较低而稳定的收益率，并且他们也从分散化投资中获益。例如根据 GSR （香港一家以提供做市、OTC、结构化产品等数字货币服务为主的公司）的数据显示，投资机构希望将 0.5-1% 的投资组合分散化投资于数字货币资产。
机构进入市场的另一个原因是在过去 12 年的美股牛市中，企业和银行已经在过去 12 年的美股牛市中赚取了大量的利润，因此他们需要将资金投向其他地方，投向新的资产类别。
而散户的决策因素也各不相同。根据欧洲领先的数字交易所 BitPand 的数据显示，散户的投资组合规模平均在 2 万—5 万欧元之间。他们的投资组合如此庞大的原因之一是他们中的一半以上是早期进入数字货币资产的投资者，即他们之前能够以比现在更低的价格购买这些资产。

根据笔者的研究，发现以上是决定散户投资者及其各自投资组合配置的决策因素，如图 12 所示。
那些只关注 alpha 的投资者通常是那些 " 坐享其成 " 的投资者，他们投资的主要原因是害怕错过好的行情，他们是缺乏金融市场知识的；而那些对分散化投资感兴趣的投资者对于金融市场知识的掌握程度最高，他们对 BTC 和区块链技术进行长期投资。另一方面，勤奋的投资者只在投资组合中对数字货币投入极少量的资金以进行实验性投资。他们希望了解更多关于区块链的知识，以及数字货币资产生态是如何运作的。
获得美元计价收益 VS 积累 BTC
在笔者看来，散户投资者在开始投资加密货币资产之前，应该确定一个明确的策略。他们应该专注于要么在投资组合中获得美元，要么积累 BTC。这将影响他们的交易方式以及他们对使用哪种交易对的决定。那些有兴趣获得美元计价收益的人应该选择 BTC/ 法币交易对；然而如果他们选择了 BTC/ 山寨币交易对，那么他们的投资组合将因为额外的波动性受到更大的影响。
在另一方面，我们目前看到越来越多散户投资者入场的趋势，他们不一定想用美元获利，但他们的目标是长期尽可能多地积累 BTC。这些交易者会参与到 altcoin 市场，通过交易来获得聪币（satoshi）。聪币（satoshi）是 BTC 的一种计量单位，它代表着一枚 BTC 的亿之一：0.00000001 BTC。
散户投资者应该从研究基本的图表分析指标和交易技巧出发以了解现在的趋势以及有效建立仓位的方法。这些方法包括 RSI、移动平均线、美元成本平均线和仓位阶梯。

Roland Roventa 作者子铭 翻译

Lisa 编辑

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