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識經濟,炒幣會叻啲?(錢琛)

太多財演沒有足夠學歷,結果經常「派山埃」。為何經金學歷重要呢?因為學習過程中的概念運轉,絕對幫助到炒野。想在此欄舉一例。

有經濟學背景的朋友都會知道,大學基礎宏觀經濟學課中提到一個量化消費者信心的指標:velocity。請不要誤會,這並非物理學中量度位移速度的數字。指標公式為:

Velocity = 名義GDP/貨幣供應

以白話文解釋的話,velocity量化了供應每一單位貨幣後,產出多少金錢價值的經濟利益。換句話說,它量度了貨幣的運轉速度。消費者信心愈高,貨幣運轉速度愈高,反之亦然。

在加密貨幣市場中,也有一個非常相近的概念。幣市的velocity公式爲:

Velocity = 鏈上交易量(on-chain transaction volume)/幣的市值

數字愈高,代表該幣的運轉速度愈高,反之亦然。這時候,聰明的讀者應該可以想到一個策略:假如幣的velocity上升,可能代表該幣的廣泛使用性上升,買幣可能有利可圖。假如幣的velocity下跌,可能代表該幣的廣泛使用性下降,沽幣就可能有利可圖。

不過,這個指標與幣的回報關係好像不太直接。反而,把velocity的分子和分母倒轉,就會得出一個新的指標—市值使用比(network value to transaction ratio, 下稱NVT)。指標量度了每1美元單位交投下幣的價值,數字愈高,幣價愈貴,反之亦然。

不過由於鏈上交投的日數據有較多噪音,我們可以把90日移動平均線應用在此數值上,進行降噪(denoising)。降噪後的NVT,名為NVT信號(NVT Signal)。以較少人說的FTT為例,附上NVT及NVT信號的歷史數據:

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NVT:

NVT信號:

利用NVT信號,就能為FTT進行訂價,評估其價值高低。假如你利用歷史數據進行回測,會發現這個指標的確可以幫助預測FTT走勢。更重要的是,敏感度測試(sensitivity test)初步證明,指標的數據挖掘風險不高。在未來使用指標,應該也能有利可圖。

順帶一提,FTT是全球三大中心化交易所FTX的平台幣,與幣圈教父SBF有莫大關係。更重要的是,此指標可應用在各大幣種當中,例子有BTC、ETH、AAVE等等。

不是我搶口,但財演應該告訴不了你,如何可以利用中/大學時的經濟學概念炒幣。

數據來源:Glassnode

*文章獲 錢琛 授權獨家刊登。原標題為《經濟學概念如何幫助你炒幣?》。

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