Crypto нужна модель рационального инвестирования

Джефф Дорман, является директором по инвестициям в Arca, где он возглавляет инвестиционный комитет и отвечает за определение размера портфеля и управление рисками. Он имеет более чем 17-летний опыт торговли и управления активами в таких компаниях, как Merrill Lynch и Citadel Securities.

Инвестирование в цифровые активы — это обман! Участники этой отрасли просто пытаются предвидеть движение цен, а не использовать фундаментальный анализ, чтобы определить, почему токен или монета могут пойти вверх или вниз. Там нет внутренней ценности. Это чисто предположение, основанное на техническом анализе. Это прямая азартная игра.

Точно так же рынки акций и облигаций торговались в течение первых 300 лет.

В 1602 году голландская Ост-Индская компания выпустила первые бумажные акции. Этот обменный носитель позволял акционерам удобно покупать, продавать и торговать своими акциями с другими акционерами и инвесторами. В течение сотен лет после этого инвесторы и трейдеры делали все возможное, чтобы предвосхищать движения цены, не имея каких-либо инструментов, доступных сегодня для оценки этих ценных бумаг. Тогда торговля акциями на $100 считалась более дорогой, чем торговля акциями на $10, независимо от количества акций в обращении, базовых доходов или перспектив бизнеса.

Лишь в 1920-х годах, после краха фондового рынка и Великой депрессии, два профессора Колумбии (Бенджамин Грэм и Дэвид Додд) разработали методологию для выявления и покупки ценных бумаг, цена которых значительно ниже их реальной стоимости. Их книга «Анализ безопасности» была опубликована в 1934 году, и принципы Грэма и Додда послужили рациональной основой для инвестиционных решений, которые по-прежнему применяются сегодня крупнейшими в мире инвесторами. 

Уоррен Баффет решил посещать Колумбию специально, чтобы учиться у профессора Грэма (и получил оценку A + в своем классе). Почти 50 лет спустя профессор Фрэнк Фабоцци представил аналогичные методы и концепции оценки для инвестирования в ценные бумаги с фиксированным доходом. Вскоре после этого для оценки вычислительных сетей были введены еще более новые методы оценки (например, закон Меткалфа), и спустя десятилетия эти методы были использованы для оценки интернет-гигантов, приносящих доход, таких как Facebook, Tencent и Netflix.

Сегодня инвесторы и финансовые СМИ используют финансовые коэффициенты, такие как P / E, P / B, EV / EBITDA, P / S, Dividend Yield и многие другие, как если бы они были всегда, в то время как самодовольно отчитывают цифровые активы за отсутствие внутренних значение. Это может быть хорошее время, чтобы напомнить читателям, что цифровым активам меньше 10 лет.

Фундаментальные модели, появляющиеся в крипто

Когда появятся Грэм и Додд из крипты? Скорее всего, они уже здесь, неустанно работая за кулисами над методами оценки, которые будут использоваться Уорреном Баффетом в криптовалюте через 50 лет. Цифровые активы все еще находятся в зачаточном состоянии, но новые фундаментальные методы оценки строятся, тестируются и открываются каждый день, от первоначального анализа MV = PQ до дисконтированной суммы полезных моделей и всего остального между ними. Многие из существующих моделей являются недоказанными, поскольку данные, подтверждающие их методологии, представляют собой данные всего лишь за несколько лет, в то время как другие модели, вероятно, еще предстоит разработать. 

Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки. Цифровые активы уникальны, похожи на корпоративные облигации, что делает различные методы оценки подходящими для определенных типов токенов. Точно так же, как облигация имеет разные купоны, разные сроки погашения, разные условия и разные функции (отзывные, пригодные для погашения, конвертируемые, варранты и т.д.), Большинство цифровых активов также имеют уникальные особенности, что делает каждый анализ отличным от предыдущего (есть причина Библия Фабоцци с фиксированным доходом имеет длину более 1800 страниц). 

На наш взгляд, анализ DCF лучше всего использовать для токенов, выпущенных производящими деньги компаниями, такими как биржевые токены, такие как Binance Coin (BNB) или Unus Sed Leo (LEO). Коэффициент NVT может быть лучше при сравнении между платформами интеллектуальных контрактов, такими как Ethereum (ETH), EOS (EOS) и NEO (NEO). Разновидность закона Меткалфа или анализ общего адресуемого рынка могут использоваться для токенов, которые находятся на ранней стадии перед запуском или обслуживают сектор, который в настоящее время трудно измерить.

Самые умные криптоаналитики (включая нашу собственную внутреннюю команду в Arca) разрабатывают новые методологии для оценки цифровых активов. Как только эти показатели станут общепринятыми, минимальные цены в криптовалюте будут установлены на основе согласованной, хорошо проверенной фундаментальной оценки — так же, как на долговых и фондовых рынках. 

Я начал свою карьеру на Уолл-стрит в 2001 году. Мне сказали прочитать Фрэнка Фабоцци, Грэма и Додда перед тем, как прийти на работу в первый день. Я никогда не ставил под сомнение законность этих методов оценки; Я просто принял их, потому что все остальные тоже. Если бы я начал в 1901 году, до «Анализа безопасности», меня, скорее всего, попросили бы научиться читать ленты тикеров. 

Фондовые рынки оказались очень хорошими, несмотря на непростое начало оценки, которая, оглядываясь назад, кажется глупой. Как и рынки с фиксированным доходом. И цифровые активы будут такими же. Инвесторы могут захотеть принять более открытый, долгосрочный подход к инвестированию в этот новый класс активов.