超越炒作：比特幣的供應稀缺模型真的有效嗎？

比特幣自2009年以來，從根本上改變了我們對金錢的看法，成為全球第一個真正去中心化的數位貨幣。隨著2021年底其價格突破69,000美元，許多投資者開始思考：到底是什麼推動了它的價格？答案越來越指向一個概念——稀缺性。這也是Stock-to-Flow (S2F)模型進入討論的原因，將自己定位為比特幣長期價值走向的預測指南。

稀缺故事：為何供應量重要

Stock-to-Flow模型的核心非常簡單。它通過比較資產的總存量與每年新增產量的比率，來衡量資產的稀缺程度。就比特幣而言，這種關係歷史上與價格變動呈現相關性，尤其是在每四年一次的減半事件中，挖礦獎勵減半，導致新幣流入減少。

數學上很有說服力：比特幣的總供應上限為2100萬枚。每次減半都會降低新幣的流入，數學上增加了供應與產出之比。如果需求保持不變或增加，較高的稀缺性理論上應該推動價格上升。黃金也遵循相同原理，歷史上比特幣在牛市周期中也追蹤了這一邏輯。

模型的實際表現

創始人PlanB預測比特幣在2024年減半前後可能達到55,000美元，甚至到2025年底可能$1 百萬美元。像ARK Invest等其他預測者也根據稀缺性原則，提出了類似的看漲情景。這些預測在散戶投資者中引起熱議，成為他們尋找比特幣未來走勢的公式。

然而，現實情況更為複雜。Stock-to-Flow模型曾正確預測過過去的減半事件，將其作為轉折點，但未能實現許多更極端的價格目標。比特幣在上一個周期中並未達到某些S2F預測的10萬美元大關。

專家辯論：誰信任這個模型？

比特幣建設者和交易者之間的意見分歧激烈：

支持者如Blockstream CEO Adam Back (承認S2F是一個合理的回測框架——減半理論上會減少新供應，創造稀缺性，應該會推動價格上漲。

批評者則聲音較大。以太坊共同創始人Vitalik Buterin稱該模型“看起來不太好”，並認為“可能有害”，因為其假設過於簡化。Cory Klippsten )Swan Bitcoin(擔心這會誤導追隨者，而經濟學家Alex Krüger則批評這種方法有缺陷。Strix Leviathan的Nico Cordeiro則質疑，稀缺性是否真的能單獨驅動價值，並指出忽略了實際採用率和宏觀經濟逆風等變數。

真正的問題：模型忽略了什麼

Stock-to-Flow方法有一些盲點，在將其作為投資依據之前值得考慮：

**外部因素未被考慮。**監管打擊、技術突破（如Lightning Network的改進）、挖礦難度調整，以及全球經濟衰退，都會獨立於稀缺性指標影響比特幣價格。通脹擔憂可能在某一年推動比特幣需求，下一年又會消退。

**短期不可預測性。**該模型在長達十年的趨勢中具有概念上的有效性，但在預測6到18個月的價格波動時卻失靈。依賴S2F進行時機判斷的交易者經常被市場震盪擊倒。市場情緒、交易所資金流出和地緣政治震盪的影響，比任何供應基模型都來得更快。

**實用性被低估。**比特幣的價值越來越依賴於實際的使用情況——作為支付網絡、財富存儲或避險資產。Stock-to-Flow模型將稀缺性視為黃金，但比特幣本質上是技術。採用率、網絡效應和功能升級同樣重要，甚至比挖礦減半更關鍵。

建立真正的投資策略

如果你打算用Stock-to-Flow模型來配置比特幣，應將其視為眾多工具之一，而非絕對真理：

**用於長期框架。**該模型的價值在於提醒長期持有者，比特幣的設計在數十年內創造了真正的稀缺性。如果你看5年以上，S2F提供了理解價格可能上漲的有用背景，即使短期內波動較大。

**結合其他分析。**將Stock-to-Flow的見解與技術分析（如價格走勢、成交量趨勢）、基本面指標（鏈上活動、網絡增長）和情緒指標（當前加密市場的動態）結合起來。多元化的方法勝過單一模型。

**關注宏觀經濟週期。**比特幣作為通脹對沖或風險資產的角色，會隨著經濟狀況變化。S2F未能捕捉這一動態，因此要留意利率、美元走勢和經濟衰退信號。

**多元化策略，避免全倚模型。**不要將全部策略建立在稀缺性數學上。設定明確的持倉規模，使用止損，並準備好模型在長時間內表現不佳。當其他力量佔據主導時，Stock-to-Flow的關係可能會崩潰。

**坦然接受限制。**過去的相關性不代表未來一定有效。加密貨幣市場比傳統商品更年輕、更波動。監管震盪和技術變革可能在一夜之間改寫假設。

2024年及未來，Stock-to-Flow的定位

該模型仍然是有價值的概念工具——它反映了比特幣設計中的某些真實元素。但將其作為可靠的價格預測工具則風險較高。比特幣社群內部分歧嚴重：有人將長期投資組合建立在S2F邏輯上，也有人認為過於簡化。

真相可能在兩者之間。稀缺性確實是比特幣價值故事的一部分，但並非全部。隨著比特幣的成熟，採用率、山寨幣的競爭威脅、監管明朗化以及宏觀經濟狀況，將越來越多地影響價格，而非單純依賴供應量模型。