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区块链知识:比特币S2F模型
比特币S2F模型大家听说过吗？
如果还没有的话那你应该补课了，这是一个与预测BTC价格有关的激动人心但也极富争议的话题。
一方认为它是围绕比特币估值的数学模型中的 “圣杯”，而批评 “S2F “的人则认为它离精确性非常远，不应该用来预测未来BTC的走势。
我们写这篇文章来解释围绕比特币S2F模型是什么，讲解它是如何工作的，以及它的潜在用例和局限性。
什么是比特币S2F模型？
比特币S2F模型是一种衡量资产稀缺性的方法ndash;更具体地说，是衡量黄金和白银等商品ndash;现在被应用于BTC。
为了更好地理解，让我们看看S2F模型是如何衡量黄金这样的商品的。
在传统形式中，S2F模型用于计算一种资源或商品（我们以黄金为例）的丰度，考虑已经存在的总供应量和资产的年产量。
根据世界黄金协会的估计，到2019年底，约有197,576吨黄金被开采，年产量在2500至3000吨之间。
现在，为了计算SF模型，我们用黄金的总供应量（存量）除以年产量（流量），从而得到：
197,576 / 2,750 = 71.85
说明，我们在上面的例子中使用的是黄金年产量的平均值2750。
作为计算的结果，S2F模型向我们展示了与黄金的总供应量相比，每年有多少新开采的黄金进入市场。
根据我们的例子，估计需要72年才能生产出与目前市场上相同数量的商品。
作为经验法则，存量比越高，与总供应量相比，每年铸造的新金条越少。
因此，存流比高，理论上可以预示着某项资产的长期价值上升，说明该工具不仅稀缺，而且需要很长时间才能开采出剩余的供应量。
比特币S2F模型是如何工作的？
由于比特币通常被视为类似于黄金和白银等商品的价值存储，因此，一位名为PlanB的用户将S2F模型应用到了数字资产上，他于2019年在Medium上发表了一篇关于这个话题的文章。
将S2F模型应用到比特币上其实是很有意义的。与大宗商品只能估算存量和流量不同的是，BTC的供应变化是透明地记录在区块链上的。
虽然比特币的最大供应量上限为2100万枚币，但它的供应量发行是在协议层面上编程的，因此是可以预测的。
作为通货紧缩机制的一部分，在比特币减半事件中，每21万个区块（大约每四年一次）创造的BTC数量会减少一半。
在2020年5月的最后一次减半之后，区块奖励已经从12.5 BTC削减到6.25 BTC。
根据Blockchain.com的统计，已经有1859.5万BTC被挖出，年流量为32.85万BTC（在下一次减半事件之前，大约每10分钟就有6.25个BTC被挖出）。
因此，比特币存量与流量之比等于56.60，这意味着需要将近57年的时间才能开采出当前的BTC总供应量（不考虑最大上限和减半）。
除了计算BTC的存量与流量，PlanB还将比特币S2F模型与BTC价格进行比较，以（潜在地）预测数字资产的未来价值变化。
通过作者计算得出的图表，我们可以看到，BTC价格或多或少地遵循了比特币S2F模型的365天平均线。事实上，在2020年4月到2021年1月这段时间里，它的预测已经相当精准。
S2F模型的局限性及面临的批判
虽然从历史角度来看，比特币存量与流量比可能会显示出与BTC有一定的相关性，但该模型在预测比特币未来的价值变化方面显然存在一些局限性。
例如，该模型只考虑到了比特币的供给，但没有考虑到市场对比特币的需求。
供给和需求是决定资产价格的两个主要因素。出于这个原因，尽管BTC的存量和流量比在每四年一次的减半事件中都会攀升，但如果需求出现巨大的下降，其价格将大幅下降。
此外，比特币S2F模型没有考虑到以下可能对资产价格产生影响的因素。
黑天鹅事件：在经济领域，黑天鹅事件代表着不可预测的事件，具有严重的影响，特别是对资产价格的影响。就比特币而言，黑天鹅事件可能是由重大的监管打击引起的，监管禁止人们购买和出售加密货币。理论上如果出现情况，BTC价格可能会受到重大打击。
波动性：虽然比特币的波动性在过去几年中已经显著降低，但比特币仍然会受到严重的价格波动。在高度波动的时期出现大幅价值下跌后，许多投资者可能会恐慌性抛售所持比特币，清算交易者的多头头寸，导致BTC价格出现大幅下跌趋势。
一些批评家则更进一步。Strix Leviathan的首席投资官Nico Cordeiro将使用比特币S2F模型来揭示未来的价格变化与根据占星术预测财务结果相提并论。
自行钻研并据此得出结论的重要性
比特币S2F模型在加密社区是一个相当有争议的话题。
无论该模型在实践中是否有效，重要的是不要将重要的投资决策仅仅建立在S2F的比特币价格预测上。
市场是复杂的，有许多因素在价格发现中发挥作用。因此，任何人(以及数学模型和算法)都不可能精确预测一项资产未来的长期价格变化。
然而，比特币S2F模型可以成为一个有用的工具，可以让人们了解比特币的稀缺性，并培养一种长期价值投资的思维，而不仅仅着眼于一时的价格波动。
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