Цена Биткойна часто интерпретируется через какое-то «главное причинное явление»: иногда это четырехлетний цикл халвинга, иногда — макроэкономическая ликвидность, а в другие моменты — из-за спекулятивного спроса. Тем не менее, этот односторонний взгляд упускает из виду, что BTC функционирует в сложной экономической среде, где множество сил действуют одновременно и взаимодействуют друг с другом.
Биткойн не существует в вакууме. Он одновременно является цифровым активом с фиксированным механизмом предложения и рискованным активом, подверженным влиянию глобального цикла ликвидности. Поэтому попытка упаковать ценовые колебания в простую историю часто приводит к неправильному пониманию природы рыночных движений.
Когда циклы халвинга и макроэкономики пересекаются
Аналитик Джованни подчеркнул, что цикл халвинга — который сильно движется эффектом FOMO и социальным обратным связью — по-прежнему играет важную роль в структуре рынка Биткойна. Снижение вознаграждения за блок по фиксированному графику является механическим изменением, напрямую влияющим на экономику майнеров.
Когда вознаграждение уменьшается, изменяются предельные затраты на добычу, давление со стороны майнеров может корректироваться, и это распространяется на всю экосистему BTC. Халвинг — это не «иллюзия», а реальная переменная, существующая в модели предложения Биткойна.
Однако это не означает, что халвинг объясняет всё.
Параллельно с внутренним циклом Биткойна существует макроэкономический цикл, который проявляется через такие индикаторы, как PMI (Индекс менеджеров по закупкам). Интересно, что PMI также демонстрировал цикличность около 4 лет. Это ставит важный вопрос: наблюдаем ли мы взаимодействие между двумя различными циклами — одним внутренним (халвингом) и одним внешним (макроэкономическим)?
Переход от аргумента «четырехлетний цикл — это всего лишь иллюзия» к «четырехлетний цикл объясняет всё» является просто заменой одного упрощения на другое. Более правильный подход заключается в количественной оценке взаимодействия между этими циклами.
В математике и эконометрике существуют инструменты для изучения циклической связи (cycle coupling), фазового выравнивания (phase alignment) и эффектов взаимодействия. Применяя эти методы, вероятно, мы не получим простую картину, а скорее более сложную структуру, где внутренние и внешние циклы постоянно переплетаются.
15-минутная модель вероятности: Управляет ли рынок ботами?
С другой точки зрения, аналитик под псевдонимом Умная Обезьяна разработал теоретическую модель вероятности для оценки возможности роста или падения цены Биткойна на рынках 15 минут на Polymarket.
Эта модель крайне проста: она использует всего три переменные:
Целевая цена
Текущая цена BTC
Оставшееся время до завершения рыночного цикла
Примечательно, что результаты модели почти совпадают с фактической вероятностью, определяемой рынком, с отклонением всего лишь в пределах 1–5%.
На предсказательных рынках, таких как Polymarket, вероятность формируется непосредственно из сделок участников. Когда рыночная вероятность почти совпадает с такой простой математической моделью, это предполагает, что торговое поведение сильно контролируется алгоритмами и ботами.
Если рынок в основном управляется людьми с эмоциями, фактическая вероятность вряд ли сможет поддерживать такой высокий уровень согласованности с теоретической моделью. Это отражает реальность: в краткосрочной перспективе, особенно в 15 минут, структура рынка всё больше механизируется.
Биткойн — это многослойная система, а не просто история
С обеих точек зрения — долгосрочного цикла и краткосрочной модели — можно выделить общую точку: Биткойн является многослойной системой.
На уровне долгосрочной структуры: халвинг влияет на предложение и экономику майнеров.
На макроуровне: ликвидность, процентные ставки и глобальный экономический цикл влияют на рискованные денежные потоки.
На микроуровне: алгоритмы и боты формируют краткосрочную волатильность.
Цена BTC является результатом наложения этих уровней, а не продуктом одной единственной переменной.
Пытаясь найти «доминирующую историю», которая поможет рынку легче понимать ситуацию с точки зрения медиа, мы тем самым обедняем возможность реального анализа. В то же время количественный подход — хотя и более сложный — может помочь нам увидеть структуру взаимодействия между действующими силами.
Биткойн не прост. И, возможно, именно поэтому он остаётся одним из самых труднодоступных активов эпохи цифровых финансов.
