加密资产市场在不断发展，随之而来的是理解和分析市场的新工具和方法。其中一个工具是比特币存量到流量（S2F）模型，该模型旨在根据比特币的稀缺性预测比特币的价格。
在本指南中，我们将探讨什么是比特币存量到流量模型，该模型的优缺点，以及您是否可以使用它来交易比特币。
什么是比特币存量到流量模型？
比特币存量到流量模型背后的策划者是一位名为PlanB的Twitter用户。尽管他们的身份神秘，但他们声称自己是来自荷兰的高技能机构投资者，具有法律和定量金融的背景。
PlanB采用了经典的库存到流量模型，并对其进行了数字改造，使用它来预测比特币（BTC）的价值。随着S2F的预测在比特币短暂的历史中多次被证明是准确的，PlanB的库存到流量模型迅速成为比特币投资者的流行工具。
存量到流量（S2F）模型是一种经济模型，用于衡量商品的现有库存（供应）与其流量（年产量或供应增长）之间的关系。库存与流量比率的计算方法是库存除以流量，用于衡量商品的稀缺性。
库存到流量 = 库存/流量
存量到流量模型最初是为黄金和白银等贵金属开发的，但后来被应用于其他资产，包括比特币。
就比特币而言，存量到流量模型将比特币的当前存量与其年产量进行比较，年产量是通过挖矿创造的新比特币。
库存与流量比率的计算方法是库存除以流量，用于衡量商品的稀缺性。高库存流量比意味着较低的年产量和相对较大的现有库存，这通常会导致更高的感知价值和价格。
为了更好地看待这一点，让我们来看看黄金的存量到流动。黄金库存为197，576吨，流量为每年3，000吨。这个计算得出的库存流量比为65.85，这意味着需要大约66年的开采才能使目前流通的黄金数量翻一番。这表明，与白银相比，黄金非常稀缺，白银的库存流量比为22。这有助于解释为什么黄金更贵，每盎司1，914美元，而白银的价格为每盎司23美元。
同样，我们可以计算截至 31 年 2023 月 19 日的比特币存量与流量之比。比特币的存量（供应量）为28万，目前一年约有385，000个比特币被开采。
19.28M/385K = 58.69。
由于我们甚至知道未来比特币的确切供应量，因此我们可以计算其存量流量并预测未来价格，从而做出更明智的投资决策。
比特币的稀缺性如何影响存量到流量模型
比特币的稀缺性是理解其价值和价格的关键因素，它与库存到流量模型密切相关。
比特币的供应量有限，只有21万比特币被创造出来。这种稀缺性，加上对货币的需求不断增加，对其价格造成了上行压力。
比特币稀缺性的一个重要方面是减半事件。每四年，矿工开采新比特币的速度就会减半。当比特币首次推出时，矿工每个区块获得 50 个比特币的奖励。这一数额在25年减少到2012比特币，并在12年进一步减少到5.2016比特币。截至 2020 年 6 月，开采新区块的奖励为 25.<> 比特币。
这种减少新比特币流入市场的模式将继续下去，这意味着比特币的存量与流量比率将继续增加。
最终，几乎没有新的比特币供应进入市场，其价格完全由需求决定。这种情况导致了对比特币未来价格的一些乐观预测。
比特币股票到流量图
比特币存量与流量图表提供了一段时间内库存与流量比率的可视化表示，并被一些投资者用来评估市场的当前状态。该图表显示了比特币的历史存量与流量比率，以及未来几年的预测比率。
比特币存量到流量模型的优缺点
与任何经济模型一样，比特币存量到流量模型也有其优点和缺点。以下是该模型的一些优点和缺点：
优点
提供一个框架，用于理解比特币的稀缺性、价值和价格之间的关系。
提供一种简单直接的方法，用于根据稀缺性评估市场现状。
提供长期视角：存量到流量模型考虑了比特币的长期供需动态，使其成为那些希望做出长期投资决策的人的宝贵工具。
缺点
有限范围：存量到流量模型没有考虑可能影响比特币价格的其他因素，例如需求、市场情绪、监管变化、全球经济状况、技术进步以及来自其他加密货币的竞争。
仅历史数据：虽然Stock-to-Flow模型过去是准确的，但它完全基于历史数据，并没有考虑可能影响未来比特币价格的不可预测的事件。
您可以使用比特币存量到流量模型来交易比特币吗？
简短的回答是肯定的;您可以使用比特币存量到流量模型来交易比特币。
通过了解库存与流量比率和市场的历史趋势，交易者和投资者可以做出买卖比特币的决定。
但是，必须记住，比特币存量到流量模型只是众多工具中的一个，不应完全依赖。许多因素会影响比特币的价格，在做出投资决策时必须考虑这些其他因素。
此外，谨慎对待任何类型的交易或投资并在做出任何决定之前彻底研究和了解市场至关重要。虽然比特币存量到流量模型可以提供有价值的信息和见解，但在分析市场时，考虑多种信息来源并使用不同工具和方法的组合始终很重要。
总之，比特币存量到流量模型是了解比特币稀缺性、价值和价格之间关系的有用工具。通过考虑货币的稀缺性和市场的历史趋势，交易者和投资者可以就买卖比特币做出明智的决定。
但是，必须记住，模型只是众多工具中的一个，应与其他信息和分析源结合使用。
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