预测比特币价格何时将达到 100 万美元

牛市来了，比特币价格预测模型也随之而来。在2021年的最后一次牛市中，Stock-to-Flow（S2F）模式是当季的风潮。该模型由 Plan B 创建，通过比较库存与年产量来评估资产稀缺性。 S2F 模型应用于比特币，强调其“数字黄金”潜力，并提供基于稀缺性的长期价格预测。然而，S2F 模式在 2022 年的加密寒冬中逐渐黯淡。

但不用担心，在当前的牛市中，出现了一种新模型——幂律模型，声称可以非常准确地预测比特币的价格。

在一个看似充满混乱和随机性的世界中，科学家们发现了隐藏的模式和关系，即幂律。这些定律为理解不同现象如何相互作用提供了一个框架，揭示了支配我们宇宙各个方面的一致数学模式。

幂律是出现在许多现象中的令人着迷的数学关系，提供了对复杂系统的基本简单性的见解。它们描述了两个量如何相互关联，一个量的变化会导致另一个量的成比例变化。这种关系跨越了从微观到宇宙的不同尺度，影响着生物学、社会、技术和自然现象。

伽利略的平方立方定律是自然界幂律的经典例子，解释了动物的体型如何影响其力量。随着动物变大，它们的体积和重量的增长速度远远快于它们的力量的增长速度。该定律设定了自然限制，解释了为什么较大的动物骨骼较厚，以及为什么最大的动物存在于浮力抵消重量的水生环境中。

马克斯·克莱伯（Max Kleber）对代谢率的研究进一步证明了幂律的适用性。它揭示了生物体的代谢率与其质量的 3/4 次方成正比，这表明较大的动物能量效率更高。这一原则极大地影响了对物种生命周期、生长速度和可持续性的理解。

幂律支配着各种现象，从地震震级的分布到语言中单词的频率。它们解释了为什么我们观察到少量重大事件和大量较小的事件。例如，齐夫定律描述了语言中的词频，强调了常见词与不常见词的出现比例不成比例。

幂律延伸到经济、金融和技术等人类活动。它们阐明了财富分配，即少数人拥有大部分财富。在技术中，幂律描述了内容如何在互联网上交互，一些高度流行的节点和许多不太流行的节点形成长尾分布。

天体物理学家乔瓦尼·桑塔西发现了这种联系。他表示，15 年的数据表明，比特币也遵循幂律原理。 Santostasi 于 2018 年在 Reddit 的 r/Bitcoin 子版块中首次分享了幂律模型。然而，在 YouTube 金融博主 Andrei Jeikh 在视频中向他的 230 万订阅者提及该模型后，该模型于 1 月份重新兴起。

乔瓦尼的理论认为，比特币的价格并不像看起来那么随机。它存在随机性，但从长远来看，比特币价格遵循特定的数学模型。这不仅仅是某个人画一条线的数学公式；它是一个数学公式。相反，它遵循幂律，就像在整个宇宙中观察到的那样。

黄线代表当前价格，红线代表支撑线，比特币通常永远不会跌破该水平。绿线是线性回归线，就像比特币最终会回到的公允价值价格，紫色线是比特币通常达到最大值的阻力线。

桑托斯塔西的幂律模型以惊人的精度绘制了比特币的价格轨迹。它提供了一张显示比特币当前价格的图表，一条指示比特币通常不会跌破的水平的支撑线，一条代表公允价值价格的线性回归线，以及一条标记比特币在经济低迷之前通常达到的水平的阻力线。

该模型强调了比特币的显着线性增长，当剔除异常值时尤其明显。尽管偶尔会出现波动，但比特币的整体轨迹遵循着一种明显的模式，让人想起其他受幂律支配的现象。

幂律模型为比特币未来的潜在峰值提供了有趣的见解。 Santostasi 的分析表明，比特币可能会在 2026 年 1 月达到 210,000 美元的峰值，随后下跌至 60,000 美元左右。他接着预测，到 2033 年 7 月，比特币的价值将达到 100 万美元。虽然数学模型提供了有价值的见解，但它们不能避免错误，并且可能无法解释可能对价格产生重大影响的不可预见事件。

“所有模型都有问题，但有些模型有用”意味着虽然模型可能并不完美，但它们仍然可以提供有价值的见解。用于预测比特币价格的幂律模型或库存流量模型等模型都有其缺陷和局限性。例如，Crypto Quant 的 Julio Marino 指出了幂律模型的问题，例如低估错误和给人以误导性的准确性印象。

有趣的是，幂律模型和存量流量模型都面临着类似的批评。尽管存在缺陷，但他们在历史上对比特币价格做出了几乎相同的预测。然而，随着时间的推移，他们的预测可能会出现分歧。

问题出现了：如果这些模型是正确的，为什么还要采用 60/40 投资组合等传统投资策略呢？一些人认为解释比特币行为的新模型可以提供更好的回报。

虽然有些人可能认为这些模型毫无价值，但其他人（例如发言者）认为它们仍然有价值。由比特币固定供应驱动的稀缺性在其价格升值中发挥了作用。此外，M2增长等因素也会影响比特币的价格。

虽然模型可以提供有用的见解，但它们无法预测未来。即使模型存在缺陷，比特币的轨迹似乎还是向上的。因此，虽然必须考虑这些模型，但认识到它们的局限性也很重要。