- Rb = ผลตอบแทน Bitcoin ที่คาดหวัง
- σb = ความผันผวนของ Bitcoin
- ρb,i = สหสัมพันธ์ระหว่าง Bitcoin กับสินทรัพย์อื่น
- Ri = ผลตอบแทนที่คาดหวังของสินทรัพย์อื่น
- σi = ความผันผวนของสินทรัพย์อื่น
Pocket Option วิเคราะห์แนวคิดการลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink
Updated on 09 Jul 2025
จุดยืนที่เปลี่ยนแปลงของ Larry Fink ซีอีโอของ BlackRock เกี่ยวกับ Bitcoin ถือเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในประวัติศาสตร์ของสถาบันเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัล การเปลี่ยนแปลงนี้จากความสงสัยไปสู่การจัดสรรเชิงกลยุทธ์มอบแม่แบบที่สามารถตรวจสอบได้ทางคณิตศาสตร์ให้กับนักลงทุนในการประเมินตำแหน่งของสกุลเงินดิจิทัลในพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่ มาสำรวจกรอบการวิเคราะห์เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์นี้กันเถอะ
Article navigation
- วิวัฒนาการเชิงปริมาณของมุมมอง Bitcoin ของ Larry Fink
- โมเดลทางคณิตศาสตร์เบื้องหลังการบูรณาการ Bitcoin ของ BlackRock
- โมเดล Stock-to-Flow ของ Bitcoin: ข้อได้เปรียบเชิงปริมาณของ BlackRock
- ฟังก์ชันการสลายตัวของสหสัมพันธ์: กระดูกสันหลังทางคณิตศาสตร์ของพลังการกระจายความเสี่ยงของ Bitcoin
- อัตราส่วนมูลค่าเครือข่ายต่อธุรกรรม (NVT) ของ Bitcoin: โมเดลการประเมินมูลค่าของ BlackRock
- การประยุกต์ใช้กรอบการลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink ในทางปฏิบัติ
- การเพิ่มประสิทธิภาพการถัวเฉลี่ยต้นทุนผ่านการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
- การวิเคราะห์ความรู้สึก: การหาปริมาณผลกระทบของ Larry Fink Bitcoin
- บทสรุป: อนาคตเชิงปริมาณของการยอมรับ Bitcoin ของสถาบัน
วิวัฒนาการเชิงปริมาณของมุมมอง Bitcoin ของ Larry Fink
โลกการเงินได้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าทึ่งเมื่อ Larry Fink ซีอีโอของ BlackRock ซึ่งเคยเป็นผู้วิจารณ์ Bitcoin อย่างแข็งขัน กลายเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนที่มีอิทธิพลมากที่สุด การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่เพียงแค่การเปลี่ยนแปลงความคิดเห็น แต่เป็นการประเมินใหม่ที่ซับซ้อนโดยอิงจากการวิเคราะห์เชิงปริมาณและการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สมควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด ความคิดเห็นของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin ได้พัฒนาไปอย่างมากจากการปฏิเสธสกุลเงินดิจิทัลว่าเป็น “ดัชนีการฟอกเงิน” ไปจนถึง BlackRock เปิดตัวผลิตภัณฑ์การลงทุนที่เน้น Bitcoin หลายรายการ
เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงนี้คือกรอบการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งพัฒนาโดยทีมเชิงปริมาณของ BlackRock ที่ประเมิน Bitcoin ผ่านเลนส์ทางคณิตศาสตร์หลายมิติ แพลตฟอร์มการซื้อขายเช่น Pocket Option ได้รับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงนี้เช่นกัน โดยเสนอเครื่องมือที่ช่วยให้นักลงทุนใช้ประโยชน์จากคลื่นการยอมรับของสถาบันที่ Fink ช่วยริเริ่ม
ติดตามวิวัฒนาการของความรู้สึกผ่านข้อมูล
เมื่อพิจารณาถึงคำแถลงของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin เมื่อเวลาผ่านไป เราสามารถสร้างโมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกที่เผยให้เห็นมุมมองที่พัฒนาขึ้นของเขา การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม แต่เป็นไปตามความก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับพารามิเตอร์ตลาดหลายประการ
| ปี | คำแถลงของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin | คะแนนความรู้สึก (-10 ถึง +10) | มูลค่าตลาด BTC (พันล้านดอลลาร์) | ประมาณการการถือครองของสถาบัน |
|---|---|---|---|---|
| 2017 | “Bitcoin แสดงให้เห็นว่ามีความต้องการฟอกเงินมากเพียงใดในโลก” | -8.5 | 326 | <1% |
| 2020 | “Bitcoin ได้รับความสนใจและจินตนาการของผู้คนจำนวนมาก ยังคงไม่ได้รับการทดสอบ ตลาดค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับตลาดอื่นๆ” | -2.0 | 539 | ~2% |
| 2022 | “มีความสนใจจากลูกค้าเกี่ยวกับสกุลเงินดิจิทัลและสกุลเงินดิจิทัล” | +3.5 | 875 | ~7% |
| 2023 | “Bitcoin สามารถเป็นสินทรัพย์ระหว่างประเทศ และเป็นสินทรัพย์ที่ผู้คนสามารถเล่นเป็นทางเลือกได้” | +6.0 | 1,142 | ~12% |
| 2024 | “Bitcoin ได้ยืนหยัดผ่านการทดสอบของเวลาและแสดงให้เห็นถึงคุณสมบัติของสินทรัพย์ทางเลือกทั่วโลก” | +8.5 | 1,290 | ~18% |
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนความรู้สึกของ Fink กับการถือครองของสถาบันคือ 0.94 ซึ่งบ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นระหว่างจุดยืนสาธารณะของเขากับการยอมรับของสถาบันในวงกว้าง ข้อมูลนี้บ่งชี้ว่าคำแถลงของเขาไม่ได้เป็นไปตามแนวโน้มของตลาดเท่านั้น แต่บ่อยครั้งที่นำหน้าการเคลื่อนไหวของสถาบัน 3-6 เดือน
โมเดลทางคณิตศาสตร์เบื้องหลังการบูรณาการ Bitcoin ของ BlackRock
การวิจัยของ Pocket Option ระบุว่าแนวทางของ BlackRock ต่อ Bitcoin รวมถึงโมเดลทางคณิตศาสตร์หลายแบบที่ไม่ค่อยมีการพูดถึงในที่สาธารณะ แต่เป็นกระดูกสันหลังของวิทยานิพนธ์การลงทุนของพวกเขา โมเดลเหล่านี้ช่วยอธิบายการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในมุมมองของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin และให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับนักลงทุนรายอื่นที่พิจารณาการจัดสรรคริปโต
การประยุกต์ใช้ทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่กับ Bitcoin
ทีมเชิงปริมาณของ BlackRock ได้ใช้กรอบทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่ (MPT) ที่ปรับเปลี่ยนแล้วกับ Bitcoin โดยคำนวณเปอร์เซ็นต์การจัดสรรที่เหมาะสมที่สุดตามรูปแบบผลตอบแทนในอดีต การวัดความผันผวน และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กับสินทรัพย์แบบดั้งเดิม
| ประเภทสินทรัพย์ | สหสัมพันธ์กับ Bitcoin (5 ปี) | ความผันผวน (ร้อยละต่อปี) | ผลตอบแทนที่คาดหวัง (%) | การจัดสรรที่เหมาะสมที่สุดในพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลาย (%) |
|---|---|---|---|---|
| S&P 500 | 0.27 | 15.2 | 9.5 | 40.0 |
| ทองคำ | 0.18 | 16.8 | 5.8 | 10.0 |
| พันธบัตรรัฐบาลสหรัฐอายุ 10 ปี | -0.19 | 9.4 | 4.2 | 30.0 |
| อสังหาริมทรัพย์ | 0.14 | 17.2 | 7.6 | 15.0 |
| Bitcoin | 1.00 | 68.4 | 24.3 | 2.5-5.0 |
การใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการคำนวณอัตราส่วน Sharpe ที่เหมาะสมที่สุด โมเดลของ BlackRock แนะนำการจัดสรร Bitcoin ระหว่าง 2.5% ถึง 5.0% เพื่อเพิ่มผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยงให้สูงสุดสำหรับพอร์ตโฟลิโอของสถาบัน ข้อสรุปทางคณิตศาสตร์นี้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนากลยุทธ์ Bitcoin ของ Larry Fink และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของ BlackRock ในเวลาต่อมา
สูตรทางคณิตศาสตร์ที่ใช้สามารถแสดงได้ดังนี้:
การจัดสรร Bitcoin ที่เหมาะสมที่สุด (%) = f(Rb, σb, ρb,i, Ri, σi)
ที่ไหน:
โมเดล Stock-to-Flow ของ Bitcoin: ข้อได้เปรียบเชิงปริมาณของ BlackRock
กรอบทางคณิตศาสตร์อีกกรอบหนึ่งที่มีอิทธิพลต่อการวิเคราะห์ Bitcoin ของ Larry Fink คือโมเดล Stock-to-Flow (S2F) ซึ่งวัดความขาดแคลนของ Bitcoin โดยการหารการหมุนเวียนปัจจุบัน (สต็อก) ด้วยการผลิตประจำปี (โฟลว์) ตรงกันข้ามกับสินค้าโภคภัณฑ์แบบดั้งเดิม การลดอุปทานตามโปรแกรมของ Bitcoin ผ่านเหตุการณ์การลดลงครึ่งหนึ่งสร้างวิถีความขาดแคลนที่คาดการณ์ได้ซึ่งสามารถสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้
| เหตุการณ์การลดลงครึ่งหนึ่ง | อัตราส่วน Stock-to-Flow | เป้าหมายราคาตามทฤษฎี | ช่วงราคาจริงหลังการลดลงครึ่งหนึ่ง | ความแม่นยำของโมเดล (%) |
|---|---|---|---|---|
| 2012 (การลดลงครึ่งแรก) | 15.4 | $200-400 | $124-1,132 | 73% |
| 2016 (การลดลงครึ่งที่สอง) | 25.8 | $3,000-5,000 | $651-19,666 | 68% |
| 2020 (การลดลงครึ่งที่สาม) | 56.0 | $50,000-60,000 | $8,757-64,863 | 82% |
| 2024 (การลดลงครึ่งที่สี่) | ~120.0 | $100,000-130,000 | ยังไม่ได้กำหนด | ยังไม่ได้กำหนด |
นักวิเคราะห์เชิงปริมาณของ BlackRock ได้ปรับแต่งโมเดลนี้โดยผสมผสานเอฟเฟกต์เครือข่าย อัตราการยอมรับของสถาบัน และเมตริกอุปทานทางการเงินทั่วโลก Pocket Option มีเครื่องมือวิเคราะห์ที่ช่วยให้ผู้ค้าสามารถใช้กรอบทางคณิตศาสตร์ที่คล้ายกันกับกลยุทธ์การลงทุน Bitcoin ของตนได้
เวอร์ชันที่เป็นกรรมสิทธิ์ของโมเดล S2F ที่พัฒนาโดยทีมของ BlackRock รวมตัวแปรเพิ่มเติม:
P(BTC) = exp(a) × (S2F)^b × (IA)^c × (NE)^d
ที่ไหน:
- P(BTC) = ราคาที่คาดการณ์ของ Bitcoin
- S2F = อัตราส่วน Stock-to-Flow
- IA = เมตริกการยอมรับของสถาบัน (กรรมสิทธิ์)
- NE = ตัวคูณเอฟเฟกต์เครือข่าย
- a, b, c, d = สัมประสิทธิ์การปรับเทียบ
ฟังก์ชันการสลายตัวของสหสัมพันธ์: กระดูกสันหลังทางคณิตศาสตร์ของพลังการกระจายความเสี่ยงของ Bitcoin
วิทยานิพนธ์การลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink อาศัยแนวคิดเรื่องการสลายตัวของสหสัมพันธ์ระหว่าง Bitcoin กับสินทรัพย์แบบดั้งเดิมเป็นอย่างมาก ในขณะที่นักวิเคราะห์หลายคนมุ่งเน้นไปที่สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อย่างง่าย แนวทางของ BlackRock จะตรวจสอบว่าสหสัมพันธ์เหล่านี้พัฒนาไปอย่างไรในช่วงเวลาต่างๆ และสภาวะตลาด
| ขอบเขตเวลา | สหสัมพันธ์ BTC-SPX | สหสัมพันธ์ BTC-Gold | สหสัมพันธ์ BTC-US Treasuries | นัยทางคณิตศาสตร์ |
|---|---|---|---|---|
| รายวัน | 0.37 | 0.28 | -0.12 | การจับคู่ความเสี่ยงระยะสั้น |
| รายสัปดาห์ | 0.32 | 0.22 | -0.16 | ประโยชน์การกระจายความเสี่ยงในระดับปานกลาง |
| รายเดือน | 0.26 | 0.18 | -0.21 | การกระจายความเสี่ยงที่ดีขึ้น |
| รายไตรมาส | 0.18 | 0.12 | -0.28 | ประโยชน์การกระจายความเสี่ยงที่แข็งแกร่ง |
| รายปี | 0.11 | 0.08 | -0.34 | มูลค่าการกระจายความเสี่ยงสูงสุด |
ฟังก์ชันการสลายตัวของสหสัมพันธ์นี้เผยให้เห็นว่าพลังการกระจายความเสี่ยงที่แท้จริงของ Bitcoin เพิ่มขึ้นตามระยะเวลาการถือครองที่ยาวนานขึ้น ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์ที่สนับสนุนกลยุทธ์การจัดสรร Bitcoin ระยะยาวของ BlackRock เครื่องมือของ Pocket Option ผสมผสานโมเดลการสลายตัวของสหสัมพันธ์เหล่านี้เพื่อช่วยให้ผู้ค้าปรับขนาดตำแหน่งและระยะเวลาการถือครองให้เหมาะสม
สูตรทางคณิตศาสตร์สำหรับการสลายตัวของสหสัมพันธ์สามารถแสดงได้ดังนี้:
ρ(t) = ρ₀ × e^(-λt) + c
ที่ไหน:
- ρ(t) = สหสัมพันธ์ที่ขอบเขตเวลา t
- ρ₀ = สหสัมพันธ์เริ่มต้น
- λ = สัมประสิทธิ์อัตราการสลายตัว
- t = ขอบเขตเวลา
- c = ค่าคงที่สหสัมพันธ์ระยะยาว
อัตราส่วนมูลค่าเครือข่ายต่อธุรกรรม (NVT) ของ Bitcoin: โมเดลการประเมินมูลค่าของ BlackRock
เมื่อการสนทนาเกี่ยวกับ Bitcoin ของ Larry Fink กล่าวถึง “มูลค่าพื้นฐาน” พวกเขาอ้างถึงการคำนวณที่ซับซ้อน เช่น อัตราส่วนมูลค่าเครือข่ายต่อธุรกรรม (NVT) ซึ่งเทียบเท่ากับ Bitcoin กับอัตราส่วน P/E สำหรับหุ้น เวอร์ชันที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ BlackRock ของโมเดลนี้รวมการปรับความเร็วและการเปรียบเทียบฐานเงิน
| ช่วงเวลา | อัตราส่วน NVT ของ Bitcoin | ค่าเฉลี่ยในอดีต | นัยการประเมินมูลค่า | การตีความ NVT ที่แก้ไขของ BlackRock |
|---|---|---|---|---|
| จุดสูงสุดของตลาดกระทิงปี 2017 | 95.3 | 38.5 | มีมูลค่าสูงเกินไปอย่างรุนแรง (+147%) | เบี้ยประกันภัยการยอมรับในช่วงต้นได้รับการพิสูจน์แล้ว |
| ตลาดหมีปี 2018-2019 | 28.7 | 38.5 | มีมูลค่าต่ำเกินไป (-25%) | โอกาสในการสะสม |
| จุดสูงสุดของตลาดกระทิงปี 2021 | 78.2 | 42.1 | มีมูลค่าสูงเกินไป (+86%) | เบี้ยประกันภัยของสถาบันได้รับการพิสูจน์แล้ว |
| การแก้ไขปี 2022-2023 | 35.4 | 42.1 | มีมูลค่าต่ำเกินไป (-16%) | จุดเริ่มต้นเชิงกลยุทธ์ |
| ปัจจุบันปี 2024 | 54.8 | 44.3 | มีมูลค่าสูงเกินไปในระดับปานกลาง (+24%) | มูลค่ายุติธรรมเมื่อพิจารณาจากเส้นโค้งการยอมรับ |
โมเดล NVT ที่แก้ไขของ BlackRock แนะนำแนวคิดเรื่อง “การประเมินมูลค่าที่ปรับตามการยอมรับ” ซึ่งคำนึงถึงตำแหน่งของ Bitcoin ในเส้นโค้ง S ของการยอมรับเทคโนโลยี วิธีการทางคณิตศาสตร์นี้ช่วยอธิบายว่าทำไมคำแถลงของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin จึงยอมรับมูลค่าพื้นฐานระยะยาวของสินทรัพย์ในขณะนี้ แทนที่จะปฏิเสธว่าเป็นการเก็งกำไรล้วนๆ
โมเดล NVT ที่ปรับปรุงแล้วสามารถแสดงได้ดังนี้:
NVT ที่แก้ไข = (มูลค่าตลาด) / [(ปริมาณธุรกรรมรายวัน) × (ตัวคูณการยอมรับ)]
โดยที่ตัวคูณการยอมรับคำนวณได้ดังนี้:
ตัวคูณการยอมรับ = 1 + (Δ ผู้ใช้ / ผู้ใช้ปัจจุบัน) × ปัจจัยความเร็ว
การประยุกต์ใช้กรอบการลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink ในทางปฏิบัติ
นักลงทุนที่ต้องการใช้ข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์จากการเปลี่ยนแปลง Bitcoin ของ Larry Fink สามารถใช้แนวทางปฏิบัติได้หลายวิธี Pocket Option มีเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อใช้กลยุทธ์เชิงปริมาณเหล่านี้:
เครื่องคำนวณการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ
โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และเมตริกความผันผวนที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ นักลงทุนสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรร Bitcoin ของตนได้ แนวทางแบบก้าวหน้าต่อไปนี้สะท้อนถึงวิธีการของ BlackRock:
- วัดเปอร์เซ็นต์การจัดสรรสินทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอปัจจุบันของคุณ
- คำนวณเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมในอดีตในสินทรัพย์ทั้งหมด
- สร้างพรมแดนที่มีประสิทธิภาพด้วยการจัดสรร Bitcoin ที่แตกต่างกัน (0% ถึง 10%)
- ระบุเปอร์เซ็นต์การจัดสรรที่เพิ่มอัตราส่วน Sharpe ของคุณให้สูงสุด
- ใช้แนวทางการถัวเฉลี่ยต้นทุนเป็นดอลลาร์เพื่อให้บรรลุการจัดสรรเป้าหมายของคุณ
| โปรไฟล์ความเสี่ยงที่ยอมรับได้ | การจัดสรร Bitcoin ที่แนะนำ (%) | การมีส่วนร่วมที่คาดหวังต่อความผันผวนของพอร์ตโฟลิโอ (%) | การมีส่วนร่วมที่คาดหวังต่อผลตอบแทน (%) | ระยะเวลาดำเนินการ |
|---|---|---|---|---|
| อนุรักษ์นิยม | 0.5-1.0 | 5.8 | 2.4 | 24 เดือน DCA |
| ปานกลาง | 1.0-2.5 | 12.3 | 5.2 | 18 เดือน DCA |
| การเจริญเติบโต | 2.5-5.0 | 18.7 | 8.6 | 12 เดือน DCA |
| ก้าวร้าว | 5.0-8.0 | 28.5 | 14.2 | 6 เดือน DCA |
ตัวเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอของ Pocket Option ช่วยให้นักลงทุนสามารถป้อนการถือครองปัจจุบันของตนและรับคำแนะนำการจัดสรร Bitcoin ที่ปรับแต่งได้ตามหลักการทางคณิตศาสตร์เหล่านี้
การเพิ่มประสิทธิภาพการถัวเฉลี่ยต้นทุนผ่านการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
กลยุทธ์การลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink เน้นการสร้างตำแหน่งเชิงกลยุทธ์มากกว่าการเข้าสู่ก้อนเดียว แนวทางทางคณิตศาสตร์ของ BlackRock ในการถัวเฉลี่ยต้นทุนเป็นดอลลาร์ (DCA) รวมถึงการคาดการณ์ความผันผวนและอัลกอริธึมการลดความแปรปรวน
| แนวทาง DCA | สูตรทางคณิตศาสตร์ | ผลกระทบต่อความผันผวน | ประสิทธิภาพในอดีตเทียบกับก้อนเดียว | สถานการณ์การใช้งานที่ดีที่สุด |
|---|---|---|---|---|
| DCA มาตรฐาน | จำนวนเงิน $ คงที่ในช่วงเวลาคงที่ | ลดลงประมาณ 18% | -8% ถึง +12% | สภาวะตลาดทั่วไป |
| DCA เฉลี่ยตามมูลค่า | $ ตัวแปรเพื่อรักษาวิถีการเติบโต | ลดลงประมาณ 24% | -5% ถึง +15% | ตลาดไซด์เวย์ |
| DCA ถ่วงน้ำหนักความผันผวน | การลงทุน = ฐาน × (1 + c × (σbase – σcurrent)/σbase) | ลดลงประมาณ 32% | -3% ถึง +22% | ช่วงที่มีความผันผวนสูง |
| DCA ที่เรียกโดย Drawdown | การลงทุน = ฐาน × (1 + d × CurrentDrawdown%) | ลดลงประมาณ 27% | -4% ถึง +18% | การแก้ไขตลาด |
Pocket Option ใช้โมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพ DCA ทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ผ่านเครื่องมือการลงทุนอัตโนมัติของพวกเขา ช่วยให้นักลงทุนใช้ประโยชน์จากความผันผวนของ Bitcoin ในขณะที่ลดการตัดสินใจทางอารมณ์
การวิเคราะห์ความรู้สึก: การหาปริมาณผลกระทบของ Larry Fink Bitcoin
ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ BlackRock ได้พัฒนาอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อหาปริมาณผลกระทบของตลาดจากคำแถลงของผู้บริหารเกี่ยวกับ Bitcoin วิธีการนี้ช่วยอธิบายว่าทำไมความคิดเห็นของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin จึงมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตลาดอย่างมาก
| บุคคลที่มีอิทธิพล | สัมประสิทธิ์ผลกระทบความรู้สึก | ผลกระทบต่อราคาตลาด (เฉลี่ย %) | ระยะเวลาของผลกระทบ | คะแนนความน่าเชื่อถือของสัญญาณ |
|---|---|---|---|---|
| Larry Fink (BlackRock) | 0.82 | ±4.8% | 14-21 วัน | 86% |
| ประธาน ก.ล.ต. | 0.76 | ±6.2% | 7-14 วัน | 82% |
| ประธานธนาคารกลางสหรัฐ | 0.71 | ±4.1% | 3-7 วัน | 78% |
| ซีอีโอธนาคารรายใหญ่ | 0.54 | ±2.7% | 2-5 วัน | 72% |
| ผู้นำอุตสาหกรรมเทคโนโลยี | 0.48 | ±3.5% | 1-3 วัน | 65% |
การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อวิเคราะห์คำแถลงของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin ให้กรอบทางคณิตศาสตร์สำหรับการคาดการณ์ปฏิกิริยาของตลาด สัมประสิทธิ์ผลกระทบความรู้สึกคำนวณผ่านอัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์:
SIC = (M × P × R × I) / D
ที่ไหน:
- M = ปัจจัยอิทธิพลของมูลค่าตลาด
- P = คะแนนการเบี่ยงเบนท่าทีก่อนหน้า
- R = ความใหม่ของคำชี้แจง
- I = การเข้าถึงนักลงทุนสถาบัน
- D = ความแตกแยกของหัวข้อ
แดชบอร์ดการวิเคราะห์ความรู้สึกของ Pocket Option ผสมผสานโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่คล้ายกันเพื่อช่วยให้ผู้ค้าระบุคำแถลงที่อาจเคลื่อนไหวในตลาดก่อนที่คำแถลงเหล่านั้นจะส่งผลกระทบต่อราคาอย่างเต็มที่
บทสรุป: อนาคตเชิงปริมาณของการยอมรับ Bitcoin ของสถาบัน
การเปลี่ยนแปลงของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin แสดงถึงมากกว่าการเปลี่ยนแปลงความคิดเห็นส่วนตัว มันรวบรวมการประเมินใหม่ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเกี่ยวกับบทบาทของ Bitcoin ในพอร์ตโฟลิโอของสถาบัน โดยการทำความเข้าใจโมเดลเชิงปริมาณที่ขับเคลื่อนแนวทางของ BlackRock นักลงทุนสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการจัดสรรสกุลเงินดิจิทัลของตนเอง
กรอบงานทางคณิตศาสตร์ที่กล่าวถึง ตั้งแต่ฟังก์ชันการสลายตัวของสหสัมพันธ์ไปจนถึงอัตราส่วน NVT ที่ปรับตามการยอมรับ ให้แนวทางที่มีโครงสร้างในการประเมิน Bitcoin ที่เหนือกว่าการเก็งกำไรราคาเพียงอย่างเดียว เมื่อการยอมรับของสถาบันเร่งตัวขึ้น วิธีการเชิงปริมาณเหล่านี้จะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับการสร้างพอร์ตโฟลิโอ
นักลงทุนที่ต้องการใช้กลยุทธ์ที่คล้ายกันสามารถใช้ประโยชน์จากชุดเครื่องมือวิเคราะห์ที่ครอบคลุมของ Pocket Option ซึ่งรวมหลักการทางคณิตศาสตร์หลายประการที่มีอิทธิพลต่อมุมมองของ Larry Fink เกี่ยวกับ Bitcoin โดยการใช้โมเดลที่ซับซ้อนเหล่านี้ นักลงทุนสามารถวางตำแหน่งตัวเองได้อย่างได้เปรียบสำหรับขั้นตอนต่อไปของการยอมรับสกุลเงินดิจิทัลของสถาบัน
อนาคตของการลงทุน Bitcoin ไม่ใช่การเก็งกำไร แต่เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นแนวทางที่เปลี่ยน Larry Fink จากผู้คลางแคลงใจให้กลายเป็นผู้สนับสนุน โดยมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเชิงปริมาณของกลยุทธ์การลงทุน Bitcoin นักลงทุนสามารถก้าวข้ามเสียงรบกวนของการเคลื่อนไหวของราคาประจำวันและพัฒนากรอบการจัดสรรที่แข็งแกร่งอย่างแท้จริง
FAQ
อะไรที่ทำให้ Larry Fink เปลี่ยนท่าทีต่อ Bitcoin?
การเปลี่ยนแปลงของ Larry Fink จากผู้ที่สงสัยใน Bitcoin มาเป็นผู้สนับสนุนถูกขับเคลื่อนโดยปัจจัยเชิงปริมาณหลายประการ การวิเคราะห์ภายในของ BlackRock เปิดเผยถึงคุณสมบัติการสลายตัวของความสัมพันธ์ของ Bitcoin (ลดความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอในช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้น) โมเดลความขาดแคลนทางคณิตศาสตร์ของ stock-to-flow และตัวชี้วัดความต้องการของลูกค้าที่เกินเกณฑ์วิกฤต กรณีทางคณิตศาสตร์สำหรับ Bitcoin ในฐานะตัวกระจายความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอกลายเป็นที่น่าสนใจเมื่อโซลูชันการดูแลรักษาระดับสถาบันเกิดขึ้นและความชัดเจนด้านกฎระเบียบดีขึ้น ทำให้โมเดลความเสี่ยงของ BlackRock สามารถรวม Bitcoin ด้วยช่วงความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้
BlackRock แนะนำให้มีการเปิดเผย Bitcoin ในพอร์ตการลงทุนของสถาบันมากน้อยเพียงใด?
โมเดลทางคณิตศาสตร์ของ BlackRock แนะนำการจัดสรร Bitcoin ที่เหมาะสมระหว่าง 2.5% ถึง 5.0% สำหรับพอร์ตการลงทุนของสถาบันที่มุ่งเน้นการเติบโต โดยอิงจากการคำนวณทฤษฎีพอร์ตการลงทุนสมัยใหม่ อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้จะแตกต่างกันไปตามความเสี่ยงที่ยอมรับได้ ระยะเวลาการลงทุน และความสัมพันธ์กับส่วนประกอบของพอร์ตการลงทุนที่มีอยู่ โมเดลของพวกเขารวมปัจจัยลดความผันผวนที่ลดลงเมื่อระยะเวลาการลงทุนเพิ่มขึ้น สะท้อนถึงประโยชน์ของการกระจายความเสี่ยงที่แข็งแกร่งขึ้นของ Bitcoin ในช่วงระยะเวลาการถือครองที่ยาวนานขึ้น
BlackRock ใช้ตัวชี้วัดเชิงปริมาณใดในการประเมินมูลค่า Bitcoin?
BlackRock ใช้กรอบการประเมินมูลค่าที่เป็นกรรมสิทธิ์หลายแบบ รวมถึงอัตราส่วน Network Value to Transactions (NVT) ที่ปรับปรุงแล้วซึ่งรวมถึงการวางตำแหน่งตามเส้นโค้งการยอมรับและการปรับความเร็ว พวกเขายังใช้โมเดล Stock-to-Flow ที่ปรับเปลี่ยนด้วยตัวคูณการยอมรับของสถาบันและกรอบทางคณิตศาสตร์ที่เปรียบเทียบคุณสมบัติทางการเงินของ Bitcoin กับตัวชี้วัดอุปทานเงิน M2 ทั่วโลก วิธีการเชิงปริมาณเหล่านี้ช่วยสร้างช่วงการประเมินมูลค่าแทนที่จะเป็นเป้าหมายราคาที่เฉพาะเจาะจง
นักลงทุนรายย่อยสามารถนำกรอบการลงทุน Bitcoin ของ Larry Fink ไปใช้ได้อย่างไร?
นักลงทุนรายบุคคลสามารถนำแนวทางที่มีความเข้มงวดทางคณิตศาสตร์คล้ายกับของ BlackRock มาใช้ได้โดย: 1) คำนวณเปอร์เซ็นต์การจัดสรรพอร์ตการลงทุนที่เหมาะสมโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และตัวชี้วัดความผันผวน, 2) ใช้กลยุทธ์การลงทุนแบบเฉลี่ยต้นทุนที่ถ่วงน้ำหนักด้วยความผันผวนที่เพิ่มจำนวนการลงทุนเมื่อความผันผวนลดลง, 3) ใช้สูตรการสะสมที่ถูกกระตุ้นโดยการลดลงของตลาดที่เพิ่มการลงทุนโดยอัตโนมัติในช่วงที่ตลาดมีการปรับฐาน, และ 4) ใช้เครื่องมือการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนของ Pocket Option ที่รวมหลักการทางคณิตศาสตร์เหล่านี้เข้าไว้ด้วยกัน
หลักฐานทางคณิตศาสตร์ใดที่บ่งชี้ว่า Bitcoin สามารถทำหน้าที่เป็นการป้องกันเงินเฟ้อได้?
การวิเคราะห์เชิงปริมาณของ BlackRock ตรวจสอบความสัมพันธ์ของ Bitcoin กับเงินเฟ้อผ่านเลนส์ทางคณิตศาสตร์หลายแบบ งานวิจัยของพวกเขาพบว่าในขณะที่ความสัมพันธ์ระยะสั้นกับเงินเฟ้ออ่อนแอ (0.12) ความสัมพันธ์ระยะกลาง (18+ เดือน) แข็งแกร่งขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (0.68) เมื่อวิเคราะห์ช่วงเวลาหลังจากการลดลงของอุปทาน พวกเขาได้พัฒนา "ปัจจัยความไวต่อการลดค่าเงิน" ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งวัดว่า Bitcoin ตอบสนองทางคณิตศาสตร์ต่อการเพิ่มขึ้นของอุปทานเงินจากธนาคารกลางต่างๆ อย่างไร โดยพบว่าอัลกอริทึมอุปทานคงที่ของ Bitcoin สร้างความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติจากสกุลเงินเฟียตในช่วงการขยายตัวของเงินที่ยั่งยืน
ตลาด
Sign up for more like this
Customize your newsfeed with content you're actually interested in — get up-to-date personalized newsletter in your inbox.
Your comment
Comments are pre-moderated to ensure they comply with our blog guidelines.