Почему Bitcoin не может быть объяснен одним экономическим циклом?

Цены на биткоин обычно объясняются каким-то «главным фактором»: то циклом халвинга раз в четыре года, то макроэкономической ликвидностью, то спекулятивным спросом. Однако односторонний взгляд игнорирует тот факт, что BTC функционирует в сложной экономической среде, где одновременно действуют и взаимодействуют множество сил. Биткоин не существует в вакууме. Это одновременно цифровой актив с фиксированным механизмом предложения и рискованный актив, подверженный влиянию глобальных циклов ликвидности. Поэтому попытки свести колебания цен к простой истории часто приводят к неправильному пониманию сути рыночных процессов. Когда циклы халвинга и макроэкономические циклы пересекаются Аналитик Джованни подчеркнул, что цикл халвинга — который в значительной степени обусловлен эффектом FOMO и социальными обратными связями — по-прежнему играет важную роль в структуре рынка биткоина. Снижение награды за блок по фиксированному графику — это механическое изменение, которое напрямую влияет на экономику майнеров. Когда награда уменьшается, меняются издержки майнинга, может скорректироваться давление на продажу со стороны майнеров, и это распространяется на всю экосистему BTC. Халвинг — не иллюзия, а реальный фактор в модели предложения биткоина. Однако это не означает, что халвинг объясняет всё. Параллельно с внутренним циклом биткоина существует макроэкономический цикл, проявляющийся через такие показатели, как PMI (Индекс деловой активности). Интересно, что PMI также демонстрировал цикличность примерно в 4 года. Это поднимает важный вопрос: не происходит ли взаимодействия между двумя разными циклами — внутренним (халвинг) и внешним (макроэкономика)? Переход от аргумента «4-летний цикл — иллюзия» к «4-летний цикл объясняет всё» — лишь замена одной упрощённой модели другой. Более правильный подход — количественно оценить взаимодействие этих циклов. В математике и эконометрике существуют инструменты исследования сопряжения циклов, фазового согласования и эффектов взаимодействия. Применяя эти методы, мы скорее получим не простую историю, а более сложную структуру, в которой внутренние и внешние циклы постоянно переплетаются. Модель вероятности за 15 минут: рынок управляется ботами? С другой точки зрения, аналитик с псевдонимом The Smart Ape разработал теоретическую вероятностную модель для оценки вероятности роста или падения цены биткоина на рынках с интервалом в 15 минут на Polymarket. Эта модель очень проста: она использует всего три переменные: Целевая ценаТекущая цена BTCОставшееся время до завершения раунда Стоит отметить, что результаты модели почти полностью совпадают с реальной вероятностью, оцененной рынком, с отклонением всего в 1–5%. На рынках предсказаний, таких как Polymarket, вероятность формируется напрямую на основе сделок участников. Когда вероятность, определённая рынком, почти совпадает с такой простой математической моделью, это говорит о том, что поведение трейдеров в значительной степени управляется алгоритмами и ботами. Если рынок в основном управляется людьми с эмоциями, то реальная вероятность вряд ли сможет так точно совпадать с теоретической моделью. Это отражает реальность: в краткосрочной перспективе, особенно за 15 минут, структура рынка становится всё более механизированной. Биткоин — многослойная система, а не простая история Из обеих точек зрения — долгосрочной и краткосрочной — можно выделить общий вывод: биткоин — это многослойная система. На долгосрочном уровне: халвинг влияет на предложение и экономику майнеров. На макроуровне: ликвидность, процентные ставки и глобальные экономические циклы влияют на поток рисковых активов. На микроуровне: алгоритмы и боты формируют краткосрочную волатильность. Цена BTC — результат наложения этих уровней, а не продукт одного фактора. Попытка найти «доминирующую историю», которая упростит понимание рынка для медиа, лишь обедняет аналитические возможности. В то же время, количественный подход — хоть и более сложный — помогает увидеть структуру взаимодействия различных сил. Биткоин — не простая система. И, возможно, именно поэтому он остаётся одним из самых сложных для понимания активов в эпоху цифровых финансов.