号码上去了吗？放大镜下的比特币价格预测

如果您向十位比特币投资者询问未来的价格走势，您可能会听到12种不同的意见。这些通常很荒谬，取决于被调查者拥有多少比特币。对于Nouriel Roubini来说，树上的樱桃可能太酸了，而像McAfee这样的樱桃很快就希望或希望看到荒谬的海拔高度。

然而，在这个观点的中间，总是有分析师为他们的预测辩护。在某些情况下，他们尝试使用纯图表技术来减少此操作，而是考虑到比特币的稀缺性。因此，可以说这些模型具有一定的基本相关性。

库存到流量模型最近已为自己取名。除此之外，还有其他模型，例如对数模型或幂律模型，所有这些模型都基于不同的方法。

博士来自BitcoinEconomics的Harold Christoph Burger最近提供了有关这些模型随时间发展的有趣概述。该文章以及链接的文章非常值得阅读。在他的分析中，他区分了他使用的三种方法月球。动力和经典提及。

如果我们详细研究各个模型，那将超出本文的范围，而本文只想对不同的模型方法进行一些介绍。重点是根据先前的发展为进一步的价格上涨建模。

到月亮！增长不受阻碍

每个比特币投资者的hop剂量都由他在Moon下的模型提供。这些问题的著名代表是时间旅行者McAfee，但还有计划B的库存到流量模型。所有这些模型的共同点是它们均假定恒定的增长率。简而言之，它不是每天增加固定的美元数量，而是增加一定百分比。例如，McAfee的模型假设比特币价格每天上涨约0.5％。更勇敢的是，时间旅行家预测该课程每两年将增加十倍。

听起来很荒谬。但是，并非所有具有恒定增长率的预测都必须如此戏剧性。作为一个简单的思想实验，人们可能会看到一种反映，即从2017年的峰值到最近的历史高点之间的恒定增长率。如果选择对数表示，则恒定增长率应对应于一条直线。在这种线性化中，这相当于每天增加约千分之二。实际上，情况正在变得更加健康：

根据这样的模型，到2020年底，比特币的价格应该在12,000美元到160,000美元之间。这与通过库存-流量模型得出的信息大致相符-当然，在此适用以下条件：相关性并不意味着因果关系。

到目前为止一切顺利。但是根据这些模型，比特币应该持续增长。一方面，这在人类历史上将是非常独特的。在某个时候，比特币中存储的货币数量将变得比经典货币中的货币数量更高。人们将不得不假设戏剧性的恶性通货膨胀来证明真实戏剧性的预测是正确的。

另一个问题是，比特币的价格并不能真正证实这一论点。从上图中可以看出，在2014年初之前，该课程的开发被完全省略了。有充分的理由：这不适合假定的线性发展。比特币汇率大大低于我们的模型。

我们学到什么比特币的增长率曾经比现在更高。因此，人们还可以假设这一比率将继续下降。它跌了多少？对此有不同意见。

给我力量！是的，但增长较慢

一种方法是至少速率本身在不断降低。隐喻地说：如果昨天的增长率是1％，今天的增长率是0.9％，明天的增长率将是0.8％。

相应的增长模型是已知的。对数增长就是这种发展的一个例子。这样的发展的好处是：它也可以线性化。因此，您可以选择双对数表示形式而不是对数表示形式。对于比特币课程的开发，这看起来像这样：

在上图中，可以假设比特币价格发展呈线性趋势。我们可以对上面的方法采取类似的方法，然后选择一个相应的线性模型。如果这样做，我们几乎可以从一开始就可以对比特币的课程开发进行建模：

我们的新模型在上图中以蓝色显示。为了进行比较，在“月亮”下描述的旧模型显示为灰色。蓝色模型周围点缀着开发的支持和阻力。

我们看到：该模型很好地描述了自2011年初以来的发展。您甚至可以模拟支撑和阻力。总的来说，可以说功率模型很好地描述了比特币的价格。

根据这些模型，您预计到2020年底什么样的比特币价格？平均而言，该模型预测价格为7,000美元。据说支撑位在2,000美元的低位，而阻力位在50,000美元左右。创造新的历史高点的可能性仍然存在。

保持经典！越来越慢的型号

但是，这里的问题也是：可以假设恒定的增长率吗？一些分析师对此不确定。您认为，随着时间的流逝，这种减少速度会更快。有多种原因。与上述分析类似，像戴夫·波（Dave the Wave）这样的分析师也对数增长进行了争论。其他与上述的库存-流量模型有关，但采用阻尼。

这些模型当前有所不同，就其短期预测而言，与“权力”下概括的模型几乎没有不同。因此，2020年底的预测与上述相同。

“数字上升”很容易说。但是，这意味着什么以及如何证明它通常更复杂。即使是高质量的预测也无法达成共识。但是，它们可以提供良好的定位，例如，指定支持区域，如果有疑问，可能会成为对过于乐观的价格预测的批评之地。

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原文链接：https://www.btc-echo.de/bitcoin-kursprognosen-unter-der-lupe/

原文作者：globalcryptopress

编译者/作者：wanbizu AI

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