重新思考梅特卡夫定律与加密资产估值(梅特卡夫定律本质)

下面要带大家了解的是重新思考梅特卡夫定律与加密资产估值，希望能给网友您带来不错的体验。

前言：投资者们对加密资产的估值毫无疑问，都很关注，一直在探索各种估值方法。

本文提到梅特卡夫定律用于对加密资产的进行估值，试图利用梅特卡夫定律及相关变种来识别和预测价格泡沫。

当然，本文的方法更多是一种探索，提供一种估值思考的方法，不一定能作为实际的投资依据。

比如传统的网络价值是基于用户相互交互的基础上，比如电话、社交网络:比特币的活跃地址数对于整体网络是不是有类似的价值？还不好说。

大家要做好自己的判断。

本文作者Dmitry Kalichkin，由蓝狐笔记社群“Kenny”翻译。

对加密投资者来说，2018年第一季度与2017年的情况截然不同。

在2017年优异的（虽然不是100％健康）60倍升值之后，加密市场经历了剧烈调整，总网络价值从1月1日开始的6,120亿美元下降了58.2％，在第一季度末达到2560亿美元。

4月份，市场出现转机，收复了第一季度的部分价格失地。

在这些波动之后，对于当前到底是价格调整的结束还是下跌的暂时放缓的问题，许多投资者都对它感到困惑。

为了回答这个问题，CryptolabCapital使用数据驱动的方法来对加密资产估值，并研究资产价格的根本基础。

在我们之前的文章“重新思考网络价值与交易（NVT）比率”中，我们分享了一个我们使用的量化指标。

今天，很高兴地告诉大家我们如何使用梅特卡夫定律对加密资产估值和进行投资决策，并介绍网络价值与梅特卡夫比率（NVM）。

概要我们的目标是评估当前的比特币价格是否由网络活动支撑。

为此，我们使用梅特卡夫定律的不同变体，基于每日活跃地址数（Daily Active Addresses，DAA）为比特币网络价值构建了稳健的上限和下限。

使用这些界限，我们将比特币网络的自下而上的估值定义为DAA的函数。

当将这个估值与不同时期的实际市场网络价值进行比较时，我们发现历史估值过高的情况可以通过网络价值与梅特卡夫（NVM）比率来预测：我们使用这个NVM比率分析了当前（截至2018年5月初）比特币价格，并得出结论，尽管2018年第一季度出现了重大调整，但可能还存在另一个泡沫（以及接下来的调整）。

说到这一点，虽然我们看到了调整的风险，但从长远来看，我们仍然看好比特币的价格。

梅特卡夫定律：一切如何开始加密资产是在数字空间中用户连接的网络。

用户可以通过交换信息和参与交易来互相交互。

由于这些网络是数字的，总是在线的，并且在区块链上发布，因此网络使用数据比其他类型的网络（电话，传真，即时通讯和社交媒体）更容易获得。

交易数据可用性与公共加密市场相结合，为实时分析和评估这些网络创造了独特的机会。

约四十年前，施乐帕洛阿尔托研究中心（PARC）的员工罗伯特·梅特卡夫提出了网络价值与其规模之间的关系（梅特卡夫，2013）。

他表示，网络的价值与网络节点（用户）的平方成正比。

这种关系基于所谓的“网络效应”：它是经济学和商业中描述的一种积极效果，即某种产品或服务增加了用户，则会提升其他用户的价值。

最初的梅特卡夫定律具有以下形式：该公式背后的逻辑如下：具有n个节点的网络中的唯一连接数可以表示为n(n-1)/2，其渐近地与n2成正比。

随着时间的推移，这个定律的一些变体被提了出来。

例如，Andrew Odlyzko等人注意到梅特卡夫定律评估了网络用户之间的许多潜在联系，而事实上，存在的局限性在于一个用户可以拥有多少有用的连接。

他建议使用n*log n而不是n2来估算n较大情况下的网络价值。

他们同时也对原始定律有多处修改。

一些研究人员已成功应用该定律来描述Facebook和腾讯的用户增长和财务指标。

在加密资产估值中的用法在过去的一年中，对于利用梅特卡夫定律评估加密资产方面的主题，有着大量的研究。

CryptolabCapital对梅特卡夫定律的研究最初受到Fundstrat的Thomas Lee的启发，他在2017年11月曾表示，94％的比特币价格变动可以用梅特卡夫定律来解释。

我们决定深入挖掘并找到Ken Alabi发表的关于这个主题的早期论文。

在所有这些文章中，网络用户的数量通常近似于每日活跃地址（DAA）的数量。

对于具有强大网络效应的互联网公司，类似的每日活跃用户（DAU）指标是最重要的绩效和估值指标之一。

Clearblocks团队最近关于这个主题的一篇文章详细探讨了梅特卡夫定律的不同版本对比特币价格的描述。

他们的研究揭示了3个候选的“最具预测性模型”：原始梅特卡夫定律：NV~n2广义梅特卡夫定律：NV~n^1.5Odlyzko 定律（也称为Zipf定律）：NV~n*log n他们计算了2010年至2018年期间所有这三个定律的皮尔森相关性（Pearson correlation），并根据此分析选择了定律2。

然后他们用它来定义价格与梅特卡夫比率，将实际网络价值除以定律预测的值：其中n是每日活跃地址（DAA），30dayMA是30天波动平均值。

然而，这里有一个问题：很难客观地在这三个定律之间做出选择，Clearblocks团队在文章中承认：所有公式显示与BTC的美元价格几乎完美相关，特别是在自然对数尺度上。

在任何其他领域，这种相关性将被视为巫术……这种相关性的差异非常小，可以有效地认为他们是相等的。

同时，比率的值（以及PMR分析的结果）在很大程度上取决于您为分母选择的定律。

在预测2017年12月的泡沫和描述当前的BTC价格时，分母中的不同值会给你带来矛盾的结果。

不同的定律——矛盾的结果如果使用Odlyzko 定律（NV~n log n）定义PMR分母，你将得到以下公式：其中n是DAA。