Возможно ли оценить крипто-активы с помощью математики?

22 июля по итогам встречи министров финансов и глав основных банков стран G20 в Буэнос-Айресе было высказано мнение, что криптоактивы не представляют никакой опасности для стабильности мировых денег, но «нам нужно оставаться начеку», поскольку ситуация имеет возможность измениться. Действительно, из-за экстремального времени восприятие криптовалюты изменилось. Еще в 2015 году экономисты убедили жителей города в незначительности биткоина и других монет, а спустя некоторое количество лет ученые инициировали вопрос о критике электромобилей, поскольку совокупный размер рыночной капитализации собрал более $280 млрд. несмотря на большие инвестиции, криптоактивы считаются «странными» для экономистов, так как их нельзя рассматривать как обычные вещи жизни. Поэтому практически все ученые выдвигают свои собственные доктрины по содержанию критики криптовалют как активов.


Криптоактивы предполагают очень свежий, отличный от обычных активов (валютные толпы, банковские вклады, вложения в значительные ценные бумаги, недвижимость и др.) класс активов, который, на первый взгляд, нереально поставить. Действительно, токены и монеты нельзя назвать элементарными СКВ, так как их использование означает выход за рамки обычных средств обмена, а к перестановочным ресурсам — они никак не относятся продукты, они не гарантируют постоянного потока инвестиций, а значит, токены и монеты, вероятно, никак не являются активом. Однако некоторые ученые нашли методы создания криптоактивов с опорой на узнаваемые финансовые формулы.

Согласно уравнению обмена

Для расчета цены классическая макроэкономика располагает знаменитым расчетом Южноамериканского экономиста Ирвинга Фишера, в котором описывается соответствие денежной массы, скорости обращения средств, величины цен и размеров производства, и выглядит это примерно так:

MV=PQ, в котором:

М — валютная толпа или набор доступных и неденежных лекарств, при работе с криптовалютой, особенно для альткоинов, лучше использовать среднегодовой размер объекта недвижимости из-за самой высокой волатильности;

V — скорость обращения средств, для расчета которой берется обычная гармоника, она характеризует количество переходов активов из «рук в руки» в связи с наблюдаемым периодом (например, эта особенность для биткоина в 2016 году собрана в 6,5 раза);

Р — степень роста цен либо (стагнация экономики), либо падения (дефляция), в криптоиндустрии стоимость ресурса, заданного сетью, например, стоимость за счет ГБ будет замечена в $ / ГБ;

Q — размер производства или признак фактических затрат на новейшие продукты и услуги.

Создатель Ethereum Виталик Бутерин, для критики криптоактивов, выступил с предложением применить наиболее модернизированную модель формулы, которая используется при расчете государственных доходов, в которой вместо размера добычи Q, T берется — количество транзакций, их финансовая цена в Контакте.

«Подтверждение этого равенства имеет возможность начать с очевидного примера: если есть N монет, и любой из числа бегущих поперек от правой руки до Пакши ярдов при каждом прикосновении, то финансовая цена монеты из — за 24 часов пишет M*N. см. финансовую если важность в размере $T, то стоимость любой монеты из того же T/(M*N), а «градус ставки» возвращается, потому что пользуется поддержкой M*N/T», — говорит Бутерин.

Кроме того, для критики и наиболее распространенного анализа крипто-свойств допускается изменение 2 неустойчивых из традиционного уравнения Фишера.

«Мы управляем на 1 / V с H (H=hour, hour) — временем, как только пользователь владеет монетой до совершения транзакции, и на 1/P С C — стоимостью SLE (C=cost, price).

Теперь у нас есть:

M / H=T / C

МК=М

Левая фракция — вероятно, рыночная капитализация, левая. Муравей. слева-финансовая цена из — за прикосновения, умноженная на количество попурри, в движении которого пользователь владеет монетами перед исполнением аферы», — говорит Бутерин в собственной заметке.

Крис Берниске, соавтор книги «крипто-недвижимость» и партнер венчурного фонда Placeholder, который инвестирует в рассредоточенные разработки, вполне согласен с предложениями Виталика Бутерина и добавляет, что критика криптовалютных активов не имеет возможности протекать через прогнозирование и метод дисконтированных валютных потоков (DCF — discounted cash flow), так как в мире цифровых монет эти потоки отсутствуют.

«Вам нужно создать модель, которая похожа на метод DCF в своей собственной текстуре с прогнозами на любой год, но вместо обычных характеристик (экономия, маржинальность и преимущества) модель будет использовать текущую полезность для покупки разумной цены на любой период. В протоколе крипто-собственности они работают путем обмена и хранения стоимости и единицы счета. Поэтому любое крипто-свойство работает в свойстве SLE в экономике протокола, который оно поддерживает. А уравнение обмена (MV=PQ или MS=TN) используется для понимания потока денег из толпы, необходимого для помощи экономике», — говорит Берниске.

Создание 2-х характеристик P и Q в традиционном монетаризме рассматривается как ВВП державы. В версии с криптоиндустрией, вместо валового продукта и огромных бухгалтерских расчетов, есть блокчейн, в котором обрабатываются все транзакции. Потому что ВВП криптосистемы дает общий размер действительных транзакций криптоактивов.

Закон Меткалфа

2-ам, однако, не менее известным методом критики криптоактивов, в частности BTC и ETN, считается закон первооткрывателя Роберта Меткалфа, который первым коснулся развития проводных локальных сетей Ethernet. Старатель утверждал, что чем больше сеть пользователей, тем важнее эта схема, так, например, 2 телефона будут иметь 1 сеть: 5 телефонов имеют все шансы создать сеть из 10 слияний, а двенадцать телефонов — из 66. Представленная концепция перешла в финансовую дисциплину и теперь называется экономикой чистых результатов.

Закон Меткалфа (классифицируется как M) полностью защищает блокчейн с его бесчисленными пользователями и криптовалютой, которая уже не раз называлась funfyr. Так как чем активнее пользователь, тем больше разворачивается развитие. Это предложение, как обосновал в своей собственной записке Доктор Кен Алаби из Института Стоуни Брук, имеет возможность применяться и к криптоактивам. Пользователь на Reddit / cryptocurrency с поддержкой критического коэффициента Меткалфа (P/n2) сравнил характеристики с основными криптовалютами (bitcoin, ether и litecoin) и пришел в суд, как будто эти бывальщины идентичны новостям P/B при разборе средств.

«Самые высокие коэффициенты демонстрируют веру и надежду игроков на то, что в будущем сеть приобретет огромное значение благодаря любому новоиспеченному пользователю. До тех пор, пока трудно найти четкое количество людей в криптосистеме. Умиротворение большинства адресатов не имеет никакой энергии, и почти все они имеют баланс, который либо равен тому же нулю, либо очень мал, чтобы покрыть обычную оплату за счет перевода», — говорится в сообщении, в котором он был использован.

Ученые из Clearblocks изучили биткоин и эфир, показали соотношение закона Меткалфа (классифицированного как M с формулой N2) со значениями ( $ ), увидели преобразование M (M1-M3) и противопоставили ему аналогичные законы Сардоффа (классифицированного как S с формулой N) и Зипфа (формула N*ln(N)). Для исследования 2 неустойчивых объектов в одной коллекции был применен прямолинейный коэффициент корреляции R-Пирсона. Эти матрицы 1 показали, что все формулы показали почти идеальную корреляцию со стоимостью BTC в долларах, особенно в натуральном логарифмическом масштабе, как будто неприемлемую для традиционной экономики.

Таблица 1. Коэффициенты корреляции Пирсона (r) цены доллара к BTC с нескорректированными формулами (строка 1), для 30-дневных данных (строка 2) и с 90-дневными обратными средними значениями (строка 3). Строки 4−6 измеряют корреляцию натурального логарифма цены в долларах. Источник.

Таблица 2. Данные при использовании активных адресов. Использование уникальных активных адресов увеличивает соотношение формул с ценой доллара к BTC. V по-прежнему лучше всего работает на нелокальной шкале, тогда как S, M и M2 лучше всего работают в натуральном логарифмическом масштабе. Однако, как и выше, различия в корреляциях настолько малы, что их можно считать равными. Источник.

Но с Ethereum ситуация иная, так как по сравнению с биткоином формулы старателей из Clearblocks показали очень мощную корреляцию с ETH по новостям к доллару при применении транзакций, в том числе и в нелокальном масштабе. Возможно, как предполагают эксперты, формулы потеряли некоторую корреляционную силу с движением попурри (биткоину около 8 лет, а эфиру менее 3 лет).

Таблица 3. Для ETH, V, S и Z показывают наилучшую общую производительность. Однако, как и в случае с BTC, разница в корреляции между формулами настолько мала, что их можно эффективно считать равными. Источник.

Таким образом, в этом эпизоде нет ни одного указателя, который имел бы возможность буквально предсказать значение абстрактного свойства, такого как ETH или BTC, так как вам нужно много нестабильных. Но если вы согласны с предпосылкой, что блокчейны, которые доминируют на абстрактных этапах принятия, ведут себя как интернет-телекоммуникационные махинации, то закон Меткалфа, несомненно, поможет вам лучше понять пространство пересечения применения и ценообразования, и как скоро атрибут Wotan значительно опережает другой.

Дисконтная модель дивидендов

DDM (Dividend Discount Model) используется для критики альткоинов, которые дают токены-дивиденды (например, binance Coin (BNB), акции Kucoin (KCS), COSS (COSS) и Cryptosia Fee Shares (CEFS) и другие), под видом платы за указанную деятельность. При расчете с опорой на представленную модель используется прогнозируемый темп увеличения размера биржевой торговли (g). Для крипто-энтузиаста и основателя BearStudios, VentureFocus и LedgerCapital Ави Фельмана, конечно же, как будто благодаря этому будет отслеживаться пространная проекция быстрых валютных курсов, DDM имеет возможность дать некоторое представление о том, какая именно недвижимость существенно обесценилась. Требуемая норма доходности (r) совпадает с доходностью в одном индексе криптовалюты.

Формула дисконтирования модели дивидендов

Усовершенствованная DDM

Стоимость изготовления

DDM (себестоимость производства) — это совершенно новая модель, которая не принималась в классической экономике, но отлично зарекомендовала себя в численной среде. Чтобы понять функции системы, нужно понимать, что доля цены крипто-собственности связана не только с их приобретением или обменом, но и с их созданием посредством таких действий, как майнинг. Старатель Адам Хейз рассматривает эту теорию в своей собственной заметке о предсказании цены биткойна. Анализатор обнаружил, что 3 неустойчивых показателя характеризуют 84% стоимости числовых активов: вычислительную мощность, скорость производства монет и условную сложность метода доказательства работы. Cогласно полученному результату, была создана модель, которая объясняла самую высокую цену цены биткойна.

Модель производства Хейса, где: E — стоимость майнинга на потребляемую единицу энергии в день; M — количество добытых монет в день на единицу майнинга.

«В принципе, приведенная концепция может быть использована для критики всех ментальных числовых свойств. Но невозможно сказать, как это, вероятно, будет работать, так как почти все криптопланы используют другие консенсусные методы (PoS, DPoS и другие). Кроме того, эта модель подразумевает, что изменение цены майнинга или монет будет напрямую влиять на стоимость — между ними, возможно, будут и другие основные результаты, которые скорректируют конечный результат», — предполагает Хейс.

Тем не менее, вероятно, есть еще что-то впереди

Помимо методов критики криптоактивов, перечисленных выше, существует целый ряд способов выполнения транзакций, например, смысл интриги для транзакций (NVT), метод незапятнанной текущей цены (NPV) и другие. Учитывая нынешний характер рынка криптовалют, методы безусловной критики сами по себе не дают необходимых результатов. Реальная полезность их применения находится в неразберихе с традиционными методами критики. Поскольку мы не можем применить методы классической экономики,нам необходимо улучшить ориентацию, которая в дальнейшем будет основательно обучать условным оценочным характеристикам.

bit44.org

Обязательно подпишитесь на наш Telegram канал

ПОДПИСЫВАЮСЬ
ПОТОМ