성배를 찾아서, 과학적인 평가 가이드

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성배를 찾아서, 과학적인 평가 가이드 - 토큰 평가 탐색 4

瘾App

2019-04-26 02:18

本文约9516字，阅读全文需要约38分钟

주식 평가 발전의 역사를 돌이켜 보면 평가 방법의 진화는 기복이 많았습니다.인터넷 회사가 등장하면 전통적인 평가 방법은 실패합니다.투자자는 새로운 것에 직면하여 필연적으로 손실을

Tongzhengtong Research Institute × FENBUSHI DIGITAL 공동 제작

특별 고문: Shen Bo, Rin

가이드

주식 평가 발전의 역사를 돌이켜 보면 평가 방법의 진화는 기복이 많았습니다.인터넷 회사가 등장하면 전통적인 평가 방법은 실패합니다.투자자는 새로운 것에 직면하여 필연적으로 손실을 입습니다.토큰은 같은 상황에 직면했습니다. 오늘 문제.

요약

토큰 투자자들은 투자 판단을 돕기 위한 실용적인 평가 방법이 절실히 필요합니다. BTC는 불과 10년 전에 탄생했지만 토큰 가치 평가 방법의 추구는 그 어느 때보다 시급합니다.

토큰 가치 평가의 특징: 새로운 것, 기존 방법은 직접 적용하기 어렵습니다. 토큰과 같은 새로운 것 앞에서 기존 평가 방법은 직접 적용하기 어렵거나 적용 가능성이 너무 제한적입니다. 복잡성, 토큰에는 여러 자산 속성이 있습니다. 토큰 평가의 주요 어려움 중 하나는 자산 속성의 판단입니다.토큰에는 여러 속성이 있으며 많은 평가 방법은 일부 토큰에만 적용될 수 있습니다. 개발 초기 단계에서는 아직 해결해야 할 문제가 많습니다. 기존의 평가 방법에는 해결되지 않은 문제가 많으며 실무에서 지속적으로 개선해야 합니다.

토큰 평가 방법의 분류: 주식 평가와 마찬가지로 기존 토큰 평가 방법도 절대 평가 방법과 상대 평가 방법으로 나눌 수 있으며, 참고로 사용된 방법의 출처에 따라 기준 주식 평가 방법으로 나눌 수 있습니다. , 옵션 가격 책정 및 기타 참조, 패스 유형에 따라 보안 패스 평가 방법, 실용 패스 평가 방법 및 지불 패스 패스 평가 방법으로 나눌 수 있습니다.

기존의 토큰 평가 방법에는 해석 가능성 문제, 적용 가능성 문제, 경험적 지원 부족 및 가치 평가 정보의 기본 문제를 포함하여 해결해야 할 많은 문제가 있습니다. 토큰의 속성과 평가 방식 자체에 대한 이해의 문제는 투자자들에게 널리 알려진 평가 방식이 없다는 사실로 이어집니다. 기존의 토큰 평가 방법은 다른 관점에서 제안되어 토큰 평가에 대한 다른 아이디어를 제공하지만 한편으로는 여전히 토큰의 자산 속성이 명확하지 않고 다른 한편으로는 다양한 토큰 평가 방법 자체가 여전히 지속적인 개선이 필요합니다. 따라서 투자자들이 널리 인정하는 평가 방법이 없습니다.

위험 경고: ETF 진행이 예상보다 적고 양자 컴퓨터 기술이 비약적으로 발전하고 있습니다.

1 시장은 합리적인 토큰 평가 방법이 절실히 필요합니다.

1.1 크라우드세일 폭발과 "거품" 폭발

1.2 토큰 가치에 대한 논쟁

1.3 합리적인 평가 방법의 절실한 필요성

1.4 토큰 평가의 차이점은 무엇입니까

2 기존 토큰 평가 방법

2.1 비용 책정 방법

2.2 옵션 가격 책정 방법

2.3 교환 방정식 방법

2.3.1 암호화된 J 커브

2.3.2 교환 방정식 방법

2.4 가치 비축 방법

2.5 상대평가방법

2.5.1 NVT 비율

2.5.2 PMR 비율

2.5.3 NVM 비율

2.5.4 NVTG 비율

3 요약 및 전망

텍스트

1 시장은 합리적인 토큰 평가 방법이 절실히 필요합니다.

1.1 크라우드세일 폭발과 "거품" 폭발

2017년 Crowdsale은 폭발적인 성장을 경험했습니다. 2017년 글로벌 Crowdsale은 VC와 기업의 투자를 훨씬 능가하는 폭발적인 성장을 경험했습니다. 통계에 따르면 2017년 글로벌 크라우드세일 수와 크라우드세일을 통해 모금된 자금은 각각 875억 달러와 74억 달러로 2016년 대비 각각 2917%, 3160% 증가했다.

토큰 시장의 사기 및 조작. 토큰 시장의 잔인한 성장 동안 감독의 부족과 만연한 사기 및 조작으로 인해 백년 전 "푸른 하늘과 열풍"의 증권이 "공기 토큰"으로 전환되었습니다. Statis Group의 통계에 따르면 2017년 크라우드세일 프로젝트의 78%가 사기로 의심되었으며 15%만이 여전히 거래되고 있었습니다.

crowdsale "거품"이 터졌습니다. 많은 프로젝트의 느린 실행과 만연한 사기 및 조작으로 인해 시장 기대가 실패했습니다. 주류 토큰에서 자금의 전용, 부정적인 뉴스의 영향 및 시장 심리 변동이 중첩되었습니다. 시장이 하락하고 " 거품"이 터졌다.

1.2 토큰 가치에 대한 논쟁

역사에서 배운 교훈, 주식투자의 근본적인 분석법의 완전한 논리, 가치투자자 집단의 성공적인 실천은 이미 가치투자의 개념과 '내재가치', '안전마진' 등의 개념을 깊이 뿌리 내리고 있다. 사람들의 마음에. 따라서 BTC가 탄생한 이후로 사람들의 마음 속에는 이러한 질문이 남아 있습니다. 토큰에 가치가 있습니까? 그렇다면 그 가치는 무엇입니까? 그리고 어떻게 평가해야 할까요?

토큰의 가치에 대한 논쟁은 멈추지 않았습니다. 토큰 투자자는 종종 투기꾼으로 분류됩니다.Buffett이 2014년 BTC에 대해 처음 언급했을 때 그는 그것을 신기루라고 불렀고("그만 두세요. 기본적으로 신기루입니다.") 거품의 붕괴는 사람들의 마음에 의심을 더욱 가중시켰습니다. .

인증서가 가치가 없으면 평가에 대한 논의도 그 필요성을 잃게 됩니다. 인증서의 가치에 대한 의구심을 고려하여 다음과 같은 설명이 필요합니다.

우선 토큰은 Crowdsale에 존재하는 사기 조작 현상과 같지 않습니다. Crowdsale의 사기 조작 현상에서 토큰은 도구일 뿐이며 수년 전에 "푸른 하늘과 뜨거운 공기" 증권이 있었던 것처럼 "공기 토큰"은 더 이상 특별한 것이 없습니다.

둘째, 거품이 있다고 해서 가치가 없는 것은 아니다. 버블은 경제 전반에 걸쳐 존재하며 남해버블, 튤립버블, 인터넷버블, 부동산버블 등 어떠한 자산에도 거품이 나타날 수 있습니다. 거품 거품은 가격이 가치 경제 현상에서 벗어날 때만 나타납니다.

다시 말하지만 점점 더 많은 토큰 응용 프로그램과 혁신이 점차 등장하고 있습니다. 토큰의 첫 번째 중요한 응용 프로그램은 화해 및 분쟁 해결과 같은 비용을 줄이는 데 도움이 되는 안전하고 검증 가능하며 변조할 수 없는 효율적인 전자 결제 방법인 BTC입니다. 기업 자금 조달 채널에 대한 맹목적인 의심과 거부는 미지에 대한 두려움에서 비롯됩니다.

마지막으로 토큰은 규제에 포함되어 점점 더 많은 인정을 받고 있습니다. 토큰은 합법적인 응용 프로그램과 더 많이 연결되기 시작했습니다.DEA(미국 마약 단속국) 데이터에 따르면 현재 BTC 거래량의 10%만이 불법 활동과 관련되어 있으며 90%는 합법적인 거래에 사용됩니다. 여러 국가(지역)의 정부는 토큰을 규제에 도입하고 토큰을 암호화된 자산으로 정의했습니다. 주류 기관들은 CME(Chicago Mercantile Exchange, Chicago Mercantile Exchange)와 같은 토큰을 점점 더 많이 인식하고 있으며 BTC 선물을 출시했습니다.

1.3 합리적인 평가 방법의 절실한 필요성

BTC는 불과 10년 전에 탄생했지만 토큰 가치 평가 방법의 추구는 그 어느 때보다 시급합니다.

1.4 토큰 평가의 차이점은 무엇입니까

새로운 것, 기존의 방식은 직접 적용하기 어렵습니다. 토큰이라는 새로운 것 앞에서 기존의 평가 방식은 예외 없이 비효율적이며, 과거 인터넷 기업들이 겪었던 평가 문제가 토큰 시장에서 다시 상연되었다. 밸류에이션 방법의 발전은 끊임없이 역사의 레퍼런스를 찾는 과정입니다. 그러나 기존의 평가방법은 직접적으로 적용하기 어렵거나 적용가능성이 너무 제한적임이 입증되었다.

복잡성, 토큰에는 여러 자산 속성이 있습니다. 토큰 평가의 주요 어려움 중 하나는 자산 속성의 판단입니다. 토큰은 통화속성, 지분속성, 물권속성 등 여러 속성을 가지지만 각 자산마다 크게 다르기 때문에 일부 토큰에만 적용할 수 있는 기존의 평가 방법이 많다.

참고: SEC 및 FINMA는 토큰을 분류합니다. SEC는 토큰을 Security Token, Utility Token, Cryptocurrencies로 나누며, FINMA(Swiss Financial Market Supervisory Authority, Swiss Financial Market Supervisory Authority) 분류와 SEC 마찬가지로 토큰도 Asset Token, Utility Token, Payment Token으로 나눈다.

개발 초기 단계에서는 아직 해결해야 할 문제가 많습니다. 아직까지 토큰의 가치에 대한 투자자들의 합의는 이루어지지 않고 있으며, 다양한 평가 방법이 제시되고 있지만 기존의 평가 방법으로는 해결해야 할 문제점이 많아 실무에서 지속적으로 개선되어야 할 부분이다.

2 기존 토큰 평가 방법

기존의 토큰 평가방법도 주식가치와 마찬가지로 절대가치법과 상대가치법으로 나눌 수 있으며, 절대가치법에는 교환등식법, 원가결정법, 옵션가격결정법, 가치준비금법 등이 있으며, 상대평가법은 방법 배수는 NVT 비율, PMR 비율, NVM 비율 및 NVTG 비율 등을 포함하며 참고로 사용되는 방법의 출처에 따라 주식 평가, 옵션 가격 등으로 나눌 수 있으며 토큰의 유형에 따라 보안 토큰, 유틸리티 토큰 및 지불 토큰에 대한 평가 방법으로 나눌 수 있습니다.

2.1 비용 책정 방법

Adam Hayes가 BTC에 대해 비용 결정 방법을 제안했습니다.이론적 근거는 BTC 채굴의 한계 비용이 한계 수익과 같아야 한다는 것입니다.합리적인 채굴자는 수익성이 있을 때만 채굴합니다.채굴 한계 비용이 한계를 초과하는 경우 수익, 광부 리소스가 재배치되어 네트워크에서 컴퓨팅 성능이 제거됩니다.

P*=Eday/（BTC/day*）

Eday=(ρ/1000)($/kWh×WperGH/s×hrday)

비용 책정 방법의 기본 아이디어는 채굴자의 일일 채굴 비용(Eday)을 매일 채굴되는 BTC 수(BTC/day*)로 나누고 단위 BTC당 채굴 비용 P*를 구하는 것입니다.

그 중 ρ는 채굴자가 소유한 컴퓨팅 파워, $/kWh는 전기의 단가, WperGH/s는 하드웨어의 에너지 효율, hrsday는 하루의 시간입니다.

여기서 β는 블록 보상(현재 12.5), δ는 블록 난이도, secr는 시간당 초 수입니다.

채굴 비용과 채굴된 BTC 수를 기반으로 계산된 비용 가격은 BTC의 하한 가격을 설정할 수 있습니다. Hayes는 이 방법을 사용하여 BTC에 대한 실증 테스트를 수행했으며 BTC 가격 변동의 92%가 비용 가격 책정 모델로 설명될 수 있음을 발견하고 Granger 테스트를 통과했습니다.

경험적 지원에도 불구하고 모델에는 여전히 해결해야 할 일련의 문제가 있습니다. 우선 이 모델은 컴퓨팅 파워의 중앙집권화를 고려하지 않고 있다.Hayes의 모델은 완전경쟁 시장을 가정한 것이지만, 현재 BTC 채굴 시장은 과점 시장에 더 가깝다.BTC.com에 따르면 데이터에서 상위 5개 마이닝 풀이 차지하는 비율은 약 60%입니다(2018년 12월 12일 기준). 둘째, 모델은 BTC의 가격에 중요한 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 요소를 무시하고 있습니다.수입 측면에서 모델은 블록 보상만 고려하고 거래 수수료는 고려하지 않습니다. 비용, 모델은 마이닝 전기 비용만 고려합니다. 마지막으로 이 방법이 BTC 이외의 PoW 합의 메커니즘을 사용하는 토큰과 PoW 합의 이외의 다른 합의 메커니즘을 사용하는 토큰에 대해 작동하는지 확인해야 합니다.

2.2 옵션 가격 책정 방법

옵션 가격 책정 방법은 패스를 암호화된 자산이 제공할 수 있는 실제 효용 가치에 대한 콜 옵션으로 간주하고 옵션 가격 책정 공식을 사용하여 패스의 내재 가치를 계산합니다.

전통적인 Black-Scholes 방정식은 다음과 같습니다.

여기서 V는 옵션 가격, V는 주가 S와 시간 t의 함수, r은 무위험 수익률, σ는 주가의 변동성입니다. 토큰 평가에서 V는 암호화 자산의 가격, S는 토큰 경제에서 암호화 자산의 실제 효용 가치, r은 무위험 이자율, σ는 S의 변동성으로 상응하게 정의됩니다.

옵션 가격 책정 방법은 토큰의 가치 평가에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다.문제는 S, σ, K 및 T가 알려지지 않았으며 S에 영향을 미치는 요소와 S가 V에 미치는 영향에 대한 명확한 설명이 없다는 것입니다.

2.3 교환 방정식 방법

2.3.1 암호화된 J 커브

J-곡선은 사모펀드 투자에서 비롯되었으며 암호화된 J-곡선은 Chris Burniske가 제안했습니다. 이 모델에 따르면 토큰 가격은 두 부분으로 구성됩니다.

(1) CUV(현재 효용가치, 현재 효용가치);

(2) DEUV(할인된 기대 효용 가치, 할인된 기대 효용 가치).

토큰 가격에 대한 기여도는 시간이 지남에 따라 변경됩니다.

J-curve 모델에 따르면 프로젝트 초기 단계에서 CUV가 아직 형성되지 않았으며 토큰 가격은 주로 DEUV가 지배합니다.초기 투자자들은 DEUV의 성장으로 이어질 프로젝트 전망에 대해 낙관적이며, 그러나 투자자의 열정이 식거나 프로젝트가 어려움에 직면하면 DEUV가 압축되고 그에 따라 가격이 하락하며 프로젝트가 점차 성숙함에 따라 CUV와 DEUV가 동시에 성장하고 진화 과정이 진행됩니다. J 커브를 형성합니다.

위의 과정은 주기적으로 나타나며 J-curve는 여러 개의 micro-J-curve로 구성됩니다.

2.3.2 교환 방정식 방법

(1) INET 모델

Chris Burniske는 토큰 평가를 위해 교환 방정식을 처음으로 사용했습니다.이 방법은 J-곡선을 기반으로 토큰 경제의 현재 유틸리티와 예상 미래 유틸리티를 계산하여 토큰을 평가합니다.

M*V=P*Q

교환 방정식은 통화 경제학에서 비롯되었으며 Irving Fisher가 제안했습니다.

그 중 M은 화폐 공급량, V는 화폐 유통 속도, P는 물가 수준, Q는 상품 및 서비스의 실제 생산량, P*Q는 GDP(국내 총생산, Gross Domestic Product)입니다.

토큰 평가에서 이러한 변수는 그에 따라 의미가 부여되는데, M은 토큰의 법정화폐 가치, V는 토큰의 유통속도, P는 토큰의 가격이 아닌 암호화폐 자산의 가격이다. 토큰 경제, Q는 암호화된 자산의 수입니다. 교환 방정식 방법의 다른 모델은 위의 변수에 대한 정의가 약간 다르지만 기본적으로 동일합니다.

교환식에 따르면 M=PQ/V는 자연스럽게 구할 수 있고, P, Q, V를 구할 수 있으면 M도 자연스럽게 구할 수 있다.

Burniske는 분산형 VPN(가상 사설망)을 통해 대역폭 공유를 가능하게 하는 INET이라는 토큰을 발명했습니다. P는 시장에 의해 결정되며, Q를 얻기 위해서는 가용 시장 규모와 INET 보급률을 추정해야 하며, 마지막으로 패스의 유통 속도 V를 추정해야 한다.

Burniske는 V의 접근 방식이 2016년 BTC의 종합 유통 속도를 "엄격한 투자" 유통 속도 V1과 "거래 매체" 유통 속도 V2로 나누는 것으로 추정합니다. , 따라서 해당 V1은 0이고 "거래 매체"는 BTC를 1년 이내에 다른 주소로 보내는 것을 의미합니다.

BTC 종합 유통 속도 = "엄격한 투자" BTC% × V1 + "거래 매체" BTC% x V2 = "거래 매체" BTC 수량% x V2

Coinbase 데이터에 따르면 2016년에 Coinbase 사용자의 46%가 BTC를 "거래 매체"로 사용했습니다. 이를 기준으로 V2는 14로 계산할 수 있습니다. INET 경제에는 상품이 있기 때문에 유통 속도가 BTC보다 빨라야 하므로 20으로 가정합니다. 이 시점에서 현재 유틸리티 가치를 계산할 수 있습니다.

J-curve 모델에 따르면 현재가격은 현재의 효용가치와 할인된 기대효용가치로 구성되며, 다음 단계는 기대효용가치를 계산하고 이를 할인하는 것으로, 기대효용가치와 할인율 선택.

이 방법에는 순환속도의 결정과 같은 해결해야 할 일련의 문제가 있는데, 한편으로는 순환속도는 시간에 따라 변할 것이고, 다른 한편으로는 순환속도가 속도는 PQ와 전혀 관련이 없습니다. 또한 모델은 거래 비용과 지불 방법을 고려하지 않으며 화폐 수요와 상품 수요를 구분하지 않습니다.

(2) 볼트 모델

이 모델은 Alex Evans에 의해 제안되었으며 Baumol-Tolbin 모델을 사용하여 자금수요와 상품수요를 구분하여 고려한 INET 모델을 기반으로 개선되었다.

Evans는 소매 가격 이하로 전기를 구매할 수 있는 VOLT라는 가상의 토큰을 만들었습니다.

관련 변수는 다음과 같이 정의됩니다. 사용자가 1년 내내 고르게 소비한다고 가정하고, Y는 사용자의 계획된 연간 VOLT 지출, R은 가치 자산 매장의 예상 수익, C는 매장에서 자산을 이전하는 거래 비용입니다. 가치 자산을 VOLT로, N은 VOLT 사용자입니다. 연간 완료된 전송 수입니다.

따라서 사용자는 매년 C*N의 거래 비용을 지불하고 매년 VOLT를 보유하고 있는 사용자가 포기한 수익은 R*Y/2N이므로 매년 보유하는 평균 VOLT 잔액은 Y/2N이므로 사용자는 총 비용 함수 R*Y/2N +C*N을 최소화하기 위해 Y, R 및 C에 따라 N을 선택합니다. 따라서 총 비용이 최소화되면

비용 최소화의 N 값을 평균 통화 잔액 공식(Y/2N)에 다시 대입하여 VOLT 수요 함수를 구합니다.

또한 이 모델에서 속도와 PQ 간의 상관 계수는 더 이상 0이 아닙니다. 위의 개선 사항을 기반으로 VOLT 토큰의 가치는 INET 모델과 유사한 방식으로 추정할 수 있습니다.

2.4 가치 비축 방법

가치 비축 방식은 토큰을 가치 비축으로 사용할 수 있다는 점에서 출발하는데, 아이디어는 토큰이 점유할 수 있는 다양한 비축 자산의 시장 점유율을 추정한 다음 토큰의 가격을 추정하는 것으로 매우 유사합니다. 교환 방정식 방법에. 예를 들어 Howmuch.net 데이터에 따르면 2018년 글로벌 금의 총 가치는 약 7조 8000억 달러이며 BTC의 상한은 2100만개로 BTC가 금 시장의 10%를 점유할 수 있다고 가정하면, BTC의 가치는 약 37,000달러입니다.

물론 위의 예는 금 시장만 고려한 것이기 때문에 지나치게 단순화된 것이며, 다른 시장으로 더 확장될 수 있다.

이 방법은 너무 단순하고 문제점이 많으며 참고할 만한 가치가 제한적이다. 첫째, 가용 시장 규모는 확보하기 어렵고 주관적 판단에 쉽게 영향을 받으며 자의적으로 커질 수 있으며, 둘째 가치 동인이 부족하여 가치 변화를 판단하기 어렵다.

2.5 상대평가방법

2.5.1 NVT 비율

NVT=28MA（DailyNV/Daily TV）

Willy Woo는 2017년 2월에 MTV 비율(거래 가치 대비 시가 총액, 시장 가치 거래 비율)을 제안했고, 2017년 5월 Chris Burniske는 유사한 NVT 비율(네트워크 가치 대 거래 비율, 네트워크 가치 및 거래 비율)을 제안했습니다.

그 중 28MA는 노이즈를 완화하기 위한 28일 이동 평균(앞으로 14일, 뒤로 14일)을 의미하며, TV(거래량, 거래량)는 거래소 거래량을 제외한 체인 상의 거래량을 의미합니다.

이 방법의 기본 아이디어는 BTC 체인의 트랜잭션 값이 네트워크 값과 높은 상관 관계가 있으므로(아래 그림 참조) 둘의 비율이 대부분 비교적 안정적인 범위에 있어야 한다는 것입니다. , NVT 비율이 높을수록 네트워크 가치가 흐름 가치보다 높다는 것을 의미하며 네트워크를 통한 실제 거래 가치는 시장이 토큰의 미래 잠재력에 대해 낙관적임을 보여줍니다.

NVT 비율은 거품이 있는지 판단하는 데 도움이 되며 NVT 비율이 정상 영역을 초과하면 거래 활동이 네트워크 가치를 계속 유지할 수 없으며 향후 가격 조정이 있을 수 있음을 나타냅니다.

네트워크 값과 비교하여 NVT 비율의 추세는 위 그림의 녹색 영역에 표시된 것처럼 명백한 히스테리시스를 나타내므로 이 지표는 위 그림의 주황색 영역에 표시된 것처럼 예측적이지 않으며 설명력이 좋지 않습니다. , NVT 비율은 네트워크 값과 반대로 움직입니다. 또한 이 방법을 BTC 이외의 토큰에도 적용할 수 있는지 여부는 아직 검증이 필요하며, 단시간에 등장한 대부분의 토큰은 NVT Ratio 분석을 위한 데이터가 충분하지 않습니다.

원래 NVT 비율을 기반으로 Dmitry Kalichki는 새로운 NVT 계산 방법 NVTnew(NVT 신호, NVT 신호라고도 함)를 개선하고 제안했습니다.

원래 NVT 비율은 28일 이동 평균(앞으로 14일 및 뒤로 14일)을 사용하지만 이 평활 방법에는 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어 28일이 충분히 길지 않아 예측 지표를 개발하기 위해 미래 데이터에 의존할 수 있습니다. 전체 비율을 평활화할지 분모만 평활화할지 등의 문제가 있을 수 있습니다.

NVT Signal=NV/90MA（Daily TV）

다양한 시도 끝에 Dmitry Kalichki가 내린 경험적 결론은 일일 네트워크 값을 거래량의 90일 이동 평균으로 나누는 것이 최적의 솔루션이며 NVT 신호는 다음과 같이 정의됩니다.

NVT 신호는 또한 과매수 및 과매도 영역을 판단하는 데 사용할 수 있습니다.150 이상은 과매수 영역이고 45 미만은 과매도 영역입니다.

또한 추세선을 추가하여 NVT 신호를 사용하여 바닥 위치를 판단할 수 있습니다. 예를 들어 시장이 상위권에 있을 때 추세선을 추가하여 가격이 추세선 아래로 효과적으로 떨어지면 향후에도 계속 하락할 가능성이 높으며 유사한 방법을 사용할 수 있습니다. 바닥 위치를 판단합니다.

NVT 비율은 토큰 평가에 대한 좋은 아이디어를 제공하지만 결함도 분명합니다. 우선 NVT는 온체인 거래만 고려하지만 많은 토큰의 경우 실제 거래량에서 교환 거래가 더 큰 비중을 차지합니다. 분명히 다른 결과로 이어질 것이며, 결국 더 많은 거래량은 토큰의 더 높은 가치를 정당화하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 스위스 프랑의 가치는 여전히 달러의 가치보다 높습니다.

2.5.2 PMR 비율

NV（Network Value）=C*n2

PMR 비율(Price to Metcalfe Ratio, 가격 대 Metcalfe 비율)은 Metcalfe의 법칙을 기반으로 하는 Clearblocks에서 제안했습니다. Metcalfe의 법칙은 1993년 George Gilder에 의해 제안되었습니다. 그 내용은 다음과 같습니다. 네트워크의 가치는 네트워크에 연결된 사용자 수의 제곱에 비례합니다(n개의 노드로 구성된 네트워크에서 노드 간의 유일한 연결은 n(n- 1)/2):

원래 Metcalfe의 법칙에는 다음과 같은 다양한 변형이 있습니다.

일반화된 Metcalfe의 법칙: NV(일반화된) = C*1.5

Zipf의 법칙(Zipf의 법칙): NV(Zipf) = C*n*logn, Odlyzko의 법칙이라고도 함

Sarnoff의 법칙: NV(Sarnoff) = C*n

PMRClearblocks=ln（NV/30MAn1.5）

일반화된 Metcalfe 법칙에 따라 Clearblocks에서 제공하는 PMR과 같이 토큰 네트워크 값 또는 토큰 가격을 다른 Metcalfe 예측 값으로 나누어 다양한 PMR 비율을 얻을 수 있습니다.

그 중 n은 DAA(Daily active address, daily active address)이며, 다른 Metcalfe 예측값을 이용하여 구한 PMR ratio는 형태가 유사하다. PMR은 BTC 가격의 3번의 조정을 정확하게 예측했습니다. 결과로 판단하면 PMR이 1을 초과하면 BTC 가격이 조정되었습니다. PMR이 -1.25 미만이면 BTC 가격이 반등했습니다. ETH 테스트에서도 유사한 결과를 얻었습니다. .

PMR은 NVT에 비해 일정한 장점이 있지만 한계가 없는 것은 아니다.또한 오프체인 트랜잭션을 고려하지 않는다.게다가 서로 다른 Metcalf 예측을 기반으로 다양한 비율 중에서 객관적으로 선택하기 어렵다. 이 질문.

2.5.3 NVM 비율

Upper Bound=a1+b1*30MAln（n2）

Lower Bound=a2+b2*30MAln（n*lnn）

NVM 비율(Network Value to Metcalfe Ratio, network value and Metcalfe ratio)은 Dmitry Kalichki가 제안한 것으로, 서로 다른 Metcalfe 예측값에 따라 얻은 비율은 네트워크 값을 과대평가하거나 과소평가할 수 있으므로 서로 다른 비율을 네트워크 값으로 사용 값의 상한값과 하한값은 실제 네트워크 값의 동작 범위를 구하는 데 사용할 수 있으며, 상한값과 하한값의 평균값을 평가값으로 사용합니다.

NVM=ln（NVactual）-ln（NVmetcalfe）=ln（NVactual/NVmetcalfe）

NVM의 정의 공식은 다음과 같습니다.

NVMnorm=NVM/（Upper Boun-Lower Bound）/2

NVMnorm을 얻기 위해 NVM을 추가로 정규화합니다.

NVMnorm이 -1에 가까우면 네트워크 값이 하한에 가까움을 의미하고 1이면 상한에 도달했음을 의미합니다.

2.5.4 NVTG 비율

NVTG=NV/90EMA（TV）/90EMA（2N）

위의 비율은 종종 토큰의 과대평가 또는 과소평가에 대한 모순된 결과로 이어집니다.NVT는 신규 사용자가 네트워크에 가져온 부가가치를 고려하지 않는 반면 NVM은 활성 주소만 고려하고 실제 사용자 수는 고려하지 않습니다. 네트워크 비용 영향. NVTG 비율(네트워크 가치/거래 가치 대 성장 비율, 네트워크 가치 거래 성장률)은 NVT 비율을 기준으로 PEG 비율(Price/Earnings to Growth Ratio, 가격 대비 수익 성장률)을 사용하여 다음을 사용합니다. 원래 Metcalf 예측 값 NVTG 비율은 다음과 같습니다.

2.6 기타 평가 방법

위의 방법 외에도 전통적인 가치 평가 방법을 토큰에 적용하려는 다른 시도가 있습니다.

3 요약 및 전망

기존의 토큰 평가 방법에는 해결되지 않은 문제가 많습니다. 현 단계에서 토큰 평가 방법에 대한 탐색은 아직 초기 단계이며 성숙하고 체계적인 토큰 평가 방법이 없습니다.기존 평가 방법의 문제점은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다.

설명 질문. 일부 평가 방법은 단순히 다른 자산의 평가 방법을 적용할 뿐이며, 토큰의 평가를 설명하는 능력은 제한적입니다. 예를 들어, 가치 비축 방법은 너무 단순화되고 평가 과정에 많은 가정이 포함되며 주관적 판단에 쉽게 영향을 받기 때문에 이 방법에서 도출된 결론은 제한적인 참고 가치만 있습니다.

적용 가능성 문제. 기존 평가 방법은 특정 유형 또는 유형의 토큰에 대해 종종 제안되며 다른 토큰에 적용할 수 있는지 여부는 테스트해야 합니다. 예를 들어, PoW 합의를 채택한 BTC에 대해 비용 책정 방법이 제안되었지만 PoW 합의를 채택한 다른 토큰과 다른 합의 메커니즘을 사용하는 토큰에도 적용할 수 있는지 여부는 아직 검증되지 않았습니다.

경험적 지원 부족. 기존의 일부 평가 방법은 아직 이론적인 수준에 있고 실증적 뒷받침이 부족하여 토큰 평가에 진정으로 적용할 수 있는지 여부는 추가 테스트가 필요하며, 평가 정보의 기본적인 문제가 이러한 현상의 주요 원인 중 하나입니다.

평가 정보의 근거. 다양한 평가 방법은 자체 정보 기반을 가지고 있으며, 현재 토큰 산업은 감독이 부족하고 통일된 정보 공개 사양이 없기 때문에 많은 데이터의 신뢰성을 보장하거나 거래량과 같은 가치 평가에 필요한 데이터를 얻기가 어렵습니다. NVT 비율에서 데이터의 정확성, 교환 방정식 방법에서 토큰의 순환 속도 결정 등은 모두 평가 방법에 중요한 영향을 미칩니다.

몇 가지 이유로 인해 이 기사의 일부 명사는 정확하지 않습니다. 주로 일반 인증서, 디지털 인증서, 디지털 통화, 통화, 토큰, 크라우드세일 등입니다. 독자가 질문이 있는 경우 전화를 걸거나 함께 토론할 수 있습니다. .

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