比特幣:盤點學術界對比特幣金融屬性的研究成果（二）

在系列前一篇文章給出了學術界對比特幣價格決定因素、比特幣是否具備黃金屬性以及是否應當配置比特幣作為投資組合后。

本篇文章將帶大家了解一下新的內容：

學者研究比特幣是否具有風險對沖效應、地緣以及宏觀因素對比特幣價格的影響、比特幣價格的預測因子。

比特幣是否具有風險對沖效應

本質上來說，進行資產配置，在于盡可能地優化投資組合，使得在風險最小情況下獲得收益最大化。

尋找優質可對沖風險的標的投資品是構建良好投資組合的基礎。

就比特幣是否具有良好的風險對沖效應，學者在不同經濟政策及宏觀條件下的對沖效果進行了比較，在比特幣是否具有明顯風險對沖效應上產生了嚴重分歧。

Thomas等人（2020）通過研究Covid-19熊市期間數據發現，比特幣隨著危機的發展與標準普爾500指數同步下跌。

這導致配置比特幣的投資者的下行風險增加，并且沒有充當避風港功能。

Cobo 鏈上安全團隊盤點分析 1 月區塊鏈安全事件:2月17日消息，Cobo安全研究團隊近日盤點并解析了 1 月發生的典型區塊鏈安全事件，對跨鏈橋、智能合約、錢包等多種類型的真實攻擊案例和漏洞進行了技術解讀，并為普通用戶規避區塊鏈中的安全風險提供了一些建議。建議普通用戶及時撤銷無限授權、留意未審計項目風險等。

Cobo 區塊鏈安全研究團隊成員來自知名安全實驗室，有多年網絡安全與漏洞挖掘經驗，曾協助谷歌 、微軟處理高危漏洞。團隊目前重點關注智能合約安全、DeFi 安全等方面 ，研究并分享前沿區塊鏈安全技術。[2022/2/17 9:57:31]

其研究結果對比特幣在傳統市場中提供避風港的能力表示懷疑。

Syed等人（2019）研究了比特幣在極端市場條件下是否能表現出股票市場投資的避風港特性，以及這種特性是否與黃金和一般商品指數相似或不同的問題。

其研究表明，比特幣、黃金和大宗商品在它們對世界股市指數的弱避險屬性方面具有相似性，同時，比特幣和股票市場之間的聯動效應很弱。

V神盤點以太坊2020年進步，包括PoS測試網及MakerDAO等:V神在推文中列出以太坊在2017年沒有、但是在2020年擁有的東西： Uniswap；http://Tornado.cash；Status；MakerDAO；ZK Rollups（如Loopring），吞吐量超過2000 TPS；PoS測試網；叔塊率< 10%，區塊Gas上限為1000萬；Gitcoin贈款。[2020/3/28]

Libing Fang等人（2019）研究了比特幣、全球股票、商品和債券的長期波動性以及相關性是否受到全球經濟政策不確定性的影響。

其研究結果表明，全球經濟政策的不確定性對比特幣債券相關性有顯著的負面影響。

但是對比特幣股票和比特幣商品相關性產生積極影響。

這表明在特定經濟不確定性條件下，比特幣有可能可以充當對沖工具。

Ender Demr等人（2018）通過使用貝葉斯圖形結構向量自回歸模型以及普通最小二乘法和分位數對分位數回歸估計后發現：

動態 | 2019年區塊鏈十大事件盤點:1：中國擁抱區塊鏈

2019年10月24日，中央局第十八次集體學習時強調，區塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產業變革中起著重要作用。

2：央行數字貨幣試點

2014年中國央行開始研究法定數字貨幣（DCEP）。DCEP的完整字面意思就是數字貨幣電子支付。

3：Facebook發布Libra計劃

2019年6月，Facebook發布Libra白皮書，Libra的使命是建立一套簡單的、無國界的貨幣和為數十億人服務的金融基礎設施。

4：去中心化金融DeFi

去中心化金融（DeFi），解決傳統金融行業中的痛點，被稱作DeFi 是加密史上第二個突破。

5：IEO開始流行

IEO是ICO之后，幣圈誕生的一種新籌集資金方式，項目方依托交易所進行資金籌集。

6：Bakkt 推出比特幣期貨

2019年9月23日， 號稱幣圈牛市的發動機的Bakkt上線。

7：嘉楠科技上市

美國東部時間11月21日嘉楠科技正式上市納斯達克，IPO發行價最終鎖定在每股9美元，總計募資9000萬美元。

8：模式幣走紅幣圈

模式幣，使用類似模式的幣種，通過拉人頭、分紅、合伙人等等推廣營銷模式，配合資金控盤，來吸引散戶進場接盤。

9：以太坊伊斯坦布爾升級

以太坊網絡在2019年12月8日， 9,069,000區塊高度完成升級，代號：伊斯坦布爾（Istanbul）。

10：吳忌寒詹克團之爭

吳忌寒奪權：10月29日全球最大的礦機生產商之一的比特大陸創始人吳忌寒以比特大陸集團董事會主席、北京比特大陸科技有限公司法定代表人、執行董事的身份，向全體員工發送郵件，宣布解除詹克團在比特大陸的一切職務，即刻生效。[2019/12/23]

分析經濟政策不確定性指數（EPU），以及對比特幣每日收益的預測，其研究發現比特幣回報與EPU呈負相關。

動態 | 信通院盤點2018金融科技十大熱詞 區塊鏈在多個領域均有應用:據中國信通院官網消息，3月21日，中國信通院盤點2018金融科技十大熱詞。區塊鏈在保險科技、供應鏈金融、監管科技、數字金融反欺詐和支付科技等金融科技熱點均有應用。比如供應鏈金融方面，區塊鏈通過加密數據的交易確權、基于存證的交易真實證明、基于共享賬本的信用拆解和基于智能合約的執行等，能有效解決上述痛點，助力供應鏈金融的落地；支付科技方面，區塊鏈技術帶來支付變革，港版支付寶AlipayHK用戶通過區塊鏈技術向菲律賓錢包Gcash匯款也能像境內轉賬一樣實時到賬，7×24小時不間斷、省錢省事、安全透明，可謂重新定義了“跨境匯款”。[2019/3/21]

同時，其研究認為，在不確定性的極端時期，比特幣可以作為一種對沖不確定性的工具。

地緣與宏觀經濟變量

研究地緣政策與宏觀經濟變量對比特幣價格的影響，學者主要圍繞著新發布的宏觀政策后比特幣的價格變化展開。

動態 | 老貓盤點2018年個人經歷：披露“李笑來欠3萬個比特幣”事件進展:12月31日訊，硬幣資本（INBlockchain）管理合伙人老貓發文回顧2018年個人經歷。文章中，老貓透露2018年由經濟下行個人資產也縮水一大半，但相對而言可能還說得過去，因為堅持3個投資方法：第一是不加杠桿，第二是主要持有主流品種，第三是配置。 文章中，老貓還就此前外界盛傳的“李笑來欠了3萬個比特幣”事件進行回應，同時披露最近進展。老貓表示，該事件最初源于2013年面向熟人圈開展的代理投資，當時所有合同以人民幣計價投資，每份10萬人民幣，但有的人當時給的是比特幣，“這個事情被一些黑子刻意的改頭換面，最后就變成笑來欠了30000個幣”。老貓透露，此事在2018年8月26日畫上了句號。[2018/12/31]

Ahmet等人（2020）研究了全球地緣風險 (GPR) 指數對比特幣每日收益和價格波動的預測能力。?

通過貝葉斯圖形結構向量自回歸技術，發現GPR對比特幣的回報和波動性都有預測能力。

貝葉斯概念圖

普通最小二乘法估計的結果表明，比特幣的價格波動和回報分別與GPR呈正相關和負相關。

根據這些發現，比特幣可以被視為對沖全球地緣風險的工具這一結論得到了實證檢驗，尤其是在全球地緣風險的極端時期。

牛悅旻（2017）通過對比特幣價格與五種傳統投資工具價格間長期平穩及短期引導滯后的關系進行了檢驗。

檢驗發現比特幣價格與傳統投資工具價格間不存在長期平穩關系，但在短期內比特幣價格仍然受到股票指數和匯率的正向影響以及利率的負向影響。

比特幣價格預測

由于比特幣缺乏基本面，不存在現金流貼現計算其價值的可能，所以傳統金融模型難以對其價值進行估值。

但是不斷地有研究嘗試著使用部分機器學習的方式來進行價格因子的預測研究。

Prosper和David（2020）等通過采用29個初始樣本因子，使用了深度學習的方法。

這樣一來，應用不同方面的解釋因素來預測形成比特幣的價格將會成為可能。

這對于對比特幣價格等加密貨幣的資產估值，以及加密貨幣的資產定價有著巨大的潛在影響。

Shen D等人（2018）通過研究投資者注意力與比特幣回報、交易量和實際波動率之間的聯系，發現推文數量是次日交易量和已實現波動率的重要驅動因素。

這驗證了Twitier上的推文數量可以顯著預測比特幣的未來及比特幣回報，實際波動率和交易量。

Ladislav（2013）通過將比特幣以及谷歌趨勢和維基百科上的搜索查詢聯系起來發現，不僅搜索查詢和價格是相互關聯的，而且在高于或低于其趨勢值時對貨幣興趣增加的影響之間也存在明顯的不對稱。

Antweiler等人（2006）從貝葉斯后驗概率的角度出發，使用貝葉斯分類器，對金融新聞進行了主題分類。

他們探索了不同新聞主題對于股票價格的影響，研究表明：

1.事件發生當天，價格反應最為強烈。

2.市場會對新聞過度反應，由此導致事件日前后的異常收益的符號相反。

綜上所述，從當前對于比特幣的研究多從其基本金融屬性來解讀，對于是否應當把比特幣作為投資產品也隨著研究角度的不同而呈現出了不同的答案。

中國學者多認為比特幣為泡沫投資產品，強調政府監管。

國外學者多從比特幣與其他金融產品的關聯及其表現出發，認為比特幣可能是一種不錯的投資標的。

一國政策的制定與監管態度會影響學術界的看法，這也表現出了不同國家之間對比特幣態度的不同。

然而，從長周期來看，存在發行數量上限的比特幣價格是值得期待的。

Thomas Conlon,Richard McGee. Bitcoin during the Covid-19 bear market[J]. Finance Research Letters,2020,35.

Syed?Jawad?Shahzad,ElieBouri,DavidRoubaud,Ladislav,Kristoufek,BrianLucey.International Review of Financial Analysis,2019,63.

Libing Fang,Elie Bouri,Rangan Gupta,David Roubaud.International Review of Financial Analysis,2019,61.

Ender Demir,Giray Gozgor,Chi Keung Marco Lau,Samuel . Vigne.An empirical investigation[J]. Finance Research Letters,2018,26.

Ahmet Faruk Aysan,Giray Gozgor,Chi Keung Marco Lau. Research in International Business and Finance,2018,47.

牛悅旻.比特幣價格形成機制的影響因素[J].時代金融,2017(27):220-221.

Prosper Lamothe-Fernández,David .Manuel Deep Learning Methods for Modeling Bitcoin Price[J]. Mathematics,2020,8(8).

Dehua Shen,Andrew Urquhart,Pengfei.Does twitter predict Bitcoin.Economics Letters,2018,174

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