超越稀缺性：理解比特幣的存量與流量模型及其現實限制

比特幣自2009年推出以來已經走過了漫長的路程，從一個小眾的數字實驗轉變為主流資產類別。2021年11月，其價格一度突破69,000美元，吸引了全球的關注，但這段旅程充滿了波動的循環。對於在這種動盪中導航的投資者來說，Stock-to-Flow (S2F) 模型提供了一個基於稀缺性原則來理解比特幣價值的框架。但這樣的框架是否足夠？

解密Stock-to-Flow比率：基本概念

Stock-to-Flow模型的核心基於一個簡單的前提：商品隨著越來越稀缺，其價值也越高。這個概念使用兩個變數：

• Stock（存量）： 目前存在的總供應量 (對於比特幣，已挖掘並流通的幣)
• Flow（流量）： 每年新增供應的產出速度 (每年新增到網絡的比特幣數量)

通過將存量除以流量，投資者可以得到一個理論上反映稀缺性的比率。黃金保持著較高的存量與流量比率，支持者認為這解釋了其持久的價值。比特幣，總量限制在2100萬枚，也理論上遵循相同的邏輯。

在減半事件期間，Stock-to-Flow方法尤為相關。每約四年，比特幣的挖礦獎勵會減半，從而降低新幣的流入速度，數學上增加存量與流量比率。歷史數據顯示，比特幣的價格經常在這些事件後出現飆升，進一步支持模型的核心論點。

實際應用：Stock-to-Flow能預測價格嗎？

支持者，尤其是PlanB (模型創建者)，曾經用Stock-to-Flow框架做出大膽預測。他們預計比特幣在2024年減半左右可能達到55,000美元，甚至到2025年可能$1 達到百萬美元。這個模型的樂觀來自於它觀察到比特幣歷史上與其存量與流量線的相關性，尤其是在重大減半事件周圍。

然而，現實情況更為複雜。上一個周期中，Stock-to-Flow模型預測比特幣價格會超過10萬美元，但比特幣未能在修正前達到這一里程碑。雖然該模型能捕捉到大致的趨勢方向，但在時間點和幅度上卻存在困難。

批評者的觀點：Stock-to-Flow模型的盲點

以太坊聯合創始人Vitalik Buterin公開批評，認為Stock-to-Flow方法“現在看起來真的不太妙”，甚至可能“有害”，因為它傳播了誤導性的預測。他的擔憂並非沒有根據。

該模型忽略了關鍵變數：

1. 採用與需求動態： 比特幣的價值不僅由供應決定。機構採用、監管明朗化和用例擴展都會獨立推動需求。擁有強大Layer-2解決方案和改進擴展性的繁榮比特幣生態系，可能會獲得溢價，無論稀缺性指標如何。

2. 外部市場力量： 宏觀經濟狀況、通脹率、地緣政治事件和更廣泛的風險情緒都會影響比特幣的流動。在金融危機期間，比特幣可能作為避險資產而上漲，或與風險資產一同暴跌——這些都未被Stock-to-Flow數學模型捕捉。

3. 監管影響： 政府政策可以大幅改變挖礦難度和採用率。例如薩爾瓦多或美國的有利監管與中國的禁令，展示了政策而非僅僅是稀缺性如何重塑比特幣的經濟。

4. 技術演進： 像閃電網絡這樣的改進提升了比特幣作為支付系統的實用性，可能推動需求超越存值的敘事。Stock-to-Flow模型本身並未考慮這些實用性提升。

行業內的專家也持懷疑態度。 Blockstream CEO Adam Back (認為該模型是合理的歷史曲線擬合，但警告不要過度自信於預測。Swan Bitcoin的Cory Klippsten )和加密交易員Alex Krüger (則公開否定將Stock-to-Flow用於未來價格預測，認為過於簡單。Strix Leviathan的Nico Cordeiro )則質疑僅靠稀缺性來驅動價值的假設，指出需求變數被忽略。

投資的啟示：將Stock-to-Flow作為眾多工具之一

Stock-to-Flow模型並非毫無用處——它只是尚不完整。以下是負責任地整合它的方法：

• 長期投資者可以將Stock-to-Flow框架作為持有倉位的輔助敘事，承認歷史上減半事件常伴隨漲勢
• 短期交易者應避免過度依賴Stock-to-Flow預測，因為該模型經常未能捕捉週期內的波動
• 多元分析很重要：結合Stock-to-Flow見解與技術分析、鏈上指標、採用趨勢的基本面分析以及宏觀情緒
• 風險管理至關重要：模型過去的準確性不保證未來結果。相應設置止損和倉位規模

未來展望：超越純粹的稀缺性

比特幣的未來很可能由Stock-to-Flow模型無法量化的因素決定——監管框架、擴展性突破、機構採用曲線，以及來自其他區塊鏈生態系的競爭。雖然稀缺性仍然重要，但作為唯一的估值驅動因素已經越來越不充分。

投資者應該理解Stock-to-Flow模型的本質：它是一個突顯比特幣供應逐漸減少的因素之一的框架。該模型反映了部分圖景，但將其視為預測價格的水晶球則可能導致代價高昂的誤判。最成功的比特幣投資者會將稀缺性思維與對採用、技術和宏觀經濟的整體觀點相結合。