співвідношення запасу до потоку

Що таке модель Stock-to-Flow (S2F Model)?

Модель Stock-to-Flow (S2F) — це концепція для вимірювання дефіцитності активу шляхом обчислення співвідношення існуючого запасу активу до його річного нового випуску (потоку). Її можна уявити як аналогію з баком води та краном: вода в баку — це запас, а вода, що надходить щороку, — це потік. Чим вище це співвідношення, тим більший дефіцит.

Цю модель найчастіше застосовують до активів із фіксованою або повільно зростаючою пропозицією, таких як дорогоцінні метали та Bitcoin. Оскільки такі активи мають обмежену загальну пропозицію та передбачуваний графік випуску, зміни на стороні пропозиції легше кількісно визначити. Важливо зазначити, що модель stock-to-flow описує лише пропозицію; вона не враховує безпосередньо попит чи цінову динаміку.

Як розраховується модель Stock-to-Flow?

Розрахунок співвідношення stock-to-flow простий: S2F = Запас ÷ Потік. "Запас" означає поточну циркулюючу пропозицію, а "потік" — це новий випуск за рік. Вищий показник S2F вказує, що для додавання ще однієї одиниці запасу потрібно більше часу, що відображає більший дефіцит.

Наприклад, Bitcoin має максимальну пропозицію 21 мільйон монет. Якщо за певний рік новостворені монети дорівнюють X, а поточна циркулююча пропозиція становить Y, то S2F за цей рік ≈ Y ÷ X. Це співвідношення зростає з часом через халвінги та коригування винагороди за блок, що демонструє зниження інфляції пропозиції.

Варто розуміти, що S2F — це не формула для ціни. Вона слугує "індикатором дефіциту", що дає змогу порівнювати жорсткість пропозиції у різні періоди або між класами активів.

Яке призначення моделі Stock-to-Flow у Bitcoin?

У Bitcoin модель stock-to-flow використовують насамперед для спостереження, як халвінги впливають на довгострокову дефіцитність. Орієнтовно кожні чотири роки у Bitcoin відбувається халвінг: винагорода за блок зменшується, річний випуск скорочується, і S2F зростає.

Історично халвінги в Bitcoin відбулися у 2012, 2016, 2020 та у квітні 2024 року (дати подій доступні у відкритих блокчейн-даних). Кожен халвінг знижує інфляцію, тобто в обіг надходить менше нової пропозиції за той самий період, що дає кількісне підґрунтя для наративу "зростаючого дефіциту". Багато аналітиків використовують S2F як орієнтир під час аналізу поведінки ціни до та після халвінгів.

Однак зростання ціни також залежить від таких чинників, як попит, макроекономічна ліквідність, регуляторна політика та зміни ринкових настроїв. Модель stock-to-flow дає уявлення про пропозицію, але не є всеохопним ціновим прогнозом.

Чому модель Stock-to-Flow схильна до неправильного використання?

Є кілька причин, чому модель stock-to-flow можуть застосовувати некоректно. По-перше, легко сплутати кореляцію з причинно-наслідковим зв’язком: зростання S2F і цінові ралі можуть збігатися, але це не означає, що одне спричиняє інше.

По-друге, модель ігнорує фактори попиту. Зростання користувачів, реальне впровадження, участь інституцій, потоки ETF та макроекономічні відсоткові ставки впливають на попит і ціноутворення, але жоден із цих чинників не враховується в розрахунках S2F.

По-третє, існує ризик перенавчання на історичних даних. Використання обмеженої кількості циклів для побудови кривих із високим R-квадратом може не спрацювати в інших епохах, особливо коли з’являються нові учасники ринку чи політики.

По-четверте, модель ґрунтується на статичних припущеннях. Зміни складності майнінгу, частки комісій, поведінки в мережі або регуляторних рамок можуть змінити фактичні темпи випуску й структуру ринку, потенційно відриваючи S2F від реальної цінової динаміки.

Чим модель Stock-to-Flow відрізняється від аналізу попиту та пропозиції?

Модель stock-to-flow фокусується виключно на інтенсивності пропозиції — фактично відповідає на питання "наскільки повільно новий випуск порівняно з існуючою пропозицією". Натомість аналіз попиту та пропозиції охоплює повну динаміку формування ціни на ринку, причому попит часто змінюється швидше й менш передбачувано, ніж пропозиція.

Тому S2F найкраще підходить для порівняння дефіциту або інфляційних трендів у часі. Для реального визначення ціни потрібно враховувати фактори попиту: реальні сценарії використання, вартість капіталу, ризик-апетит, регуляторний контекст і привабливість порівняно з іншими активами. Розгляд S2F у ширшій структурі попиту й пропозиції допомагає уникнути "однобоких" наративів про пропозицію.

Як можна використовувати модель Stock-to-Flow як інвестиційний орієнтир?

Модель stock-to-flow може бути одним із вимірів середньо- та довгострокових досліджень і може інтегруватися в трейдинг і розподіл портфеля за структурованим підходом:

Крок 1: Сформуйте бачення зі сторони пропозиції. Відстежуйте запас активу та річний потік; контролюйте халвінги чи зміни графіка випуску; порівнюйте криву S2F у часі з ціновими циклами.

Крок 2: Додавайте метрики попиту та ліквідності. Поєднуйте S2F з індикаторами такими, як активність у мережі, розподіл токенів, макроекономічні відсоткові ставки, ліквідність у USD — уникайте рішень, що базуються лише на пропозиції.

Крок 3: Використовуйте у сценаріях Gate. Наприклад, на ринкових сторінках Gate спостерігайте діапазони волатильності до та після халвінгів; встановлюйте цінові сповіщення; застосовуйте середньозважену купівлю в спотових акаунтах для інтеграції циклічного аналізу в управління позиціями; якщо використовуєте деривативи, контролюйте кредитне плече та встановлюйте стоп-лоси — ніколи не покладайтеся лише на одну модель для визначення напрямку.

Крок 4: Налаштуйте механізми перегляду. Щомісяця або щокварталу перевіряйте, чи залишаються припущення щодо S2F актуальними (наприклад, зростання частки комісій у випуску) і коригуйте ваги за потреби.

Ці кроки є лише дослідницькою структурою й не є інвестиційною порадою. Вибір активів і стратегія мають бути динамічними й адаптованими до поточних умов.

Які існують варіації моделі Stock-to-Flow: S2FX і метрики відхилення?

Поширені розширення моделі stock-to-flow — це S2FX і "метрики відхилення". S2FX намагається класифікувати активи за різними "фазами" (наприклад, етапами монетизації) для порівняння дефіциту між активами та пояснення цінових змін під час переходів.

Метрики відхилення вимірюють, наскільки фактична ціна відхиляється від оцінок моделі S2F — у вигляді співвідношень або різниць — щоб оцінити, чи ціна вище або нижче модельної. Деякі аналітики розглядають значні відхилення як сигнали екстремальних настроїв або потенційних точок розвороту циклу; однак такі сигнали потрібно підтверджувати даними про попит і ліквідність.

Зрештою, і S2FX, і метрики відхилення додають додаткові припущення до базового індикатора дефіциту. Вони дають ширший погляд, але не зменшують чутливість до змін попиту чи політики.

Які ризики слід враховувати при використанні моделі Stock-to-Flow?

Першочерговий — це ризик капіталу. Використання моделі stock-to-flow як формули для прогнозування ціни може призвести до надмірної концентрації або використання кредитного плеча — і, відповідно, до значних втрат у разі зміни попиту чи макроекономічних умов.

Важливий і ризик моделі. Змінних у S2F небагато; вони не охоплюють регуляторні шоки, "чорних лебедів" або структурні зміни в динаміці торгівлі. Надмірна залежність від будь-якої моделі може призвести до провалу під час непередбачених подій.

Не ігноруйте й операційний ризик. При використанні деривативів або продуктів із великим плечем завжди встановлюйте стоп-лоси, ретельно керуйте розміром позицій, активуйте сповіщення про ризики на платформах на кшталт Gate, диверсифікуйте розподіл і виконуйте угоди траншами, щоб уникнути точок відмови.

Чи зберігає модель Stock-to-Flow цінність у майбутньому?

Модель stock-to-flow і надалі має орієнтовну цінність, але з чіткішими межами. У міру розвитку екосистеми Bitcoin — зі змінами у структурі комісій, інституційними й ETF-потоками, динамікою макроекономічних ставок — чинники ціноутворення стають складнішими. Пояснювальна сила будь-якої окремої метрики пропозиції буде змінюватися.

Станом на четвертий халвінг Bitcoin у квітні 2024 року інфляція пропозиції продовжує знижуватися, а наративи довгострокового дефіциту залишаються. Однак для ефективних досліджень тепер потрібно інтегрувати S2F із факторами попиту, структурою капіталу, регуляторними змінами й технологічним прогресом — щоб уникнути однобічного погляду лише на пропозицію.

Підсумок моделі Stock-to-Flow та рекомендований шлях навчання

Модель stock-to-flow вимірює дефіцит за формулою "запас ÷ потік", тому добре підходить для спостереження, як активи з обмеженою пропозицією, такі як Bitcoin, змінюються на стороні пропозиції через халвінги та зміни випуску. Це не інструмент для прогнозування ціни — її варто оцінювати разом із метриками попиту, ліквідності та ринкової структури.

Рекомендований шлях навчання: спочатку зрозумійте інтуїцію "запасу" проти "потоку"; далі інтегруйте халвінги та графіки інфляції; потім поєднуйте дані про активність у мережі, розподіл власників і макроіндикатори; наостанок практикуйте низькочастотні, поетапні стратегії з надійним контролем ризиків на Gate — і завжди регулярно переглядайте припущення. Прийняття невизначеності через багатовимірний підхід допомагає максимізувати орієнтовну цінність моделі stock-to-flow.

FAQ

Чи застосовується модель Stock-to-Flow поза межами Bitcoin?

Теоретично, модель stock-to-flow можна застосовувати до будь-якого криптоактиву з фіксованим графіком випуску; однак її практична ефективність залежить від активу. Bitcoin найкраще підходить для S2F-аналізу завдяки прозорому циклу халвінгів і відкритим даним про циркулюючу пропозицію. Для активів на кшталт Ethereum із динамічними механізмами випуску коливання запасу та потоку знижують точність прогнозу. Завжди оцінюйте, чи відповідає механізм випуску активу вимогам S2F перед застосуванням цієї моделі.

Де знайти точні дані для розрахунків Stock-to-Flow?

Розрахунки моделі S2F базуються переважно на блокчейн-платформах даних і офіційних записах. Для Bitcoin дані доступні у професійних аналітичних провайдерів, таких як Glassnode або CryptoQuant, або їх можна обчислити напряму через вузол Bitcoin Core. Завжди перевіряйте кілька джерел, оскільки методики розрахунку (наприклад, включення непідтверджених транзакцій чи момент нарахування винагороди) можуть відрізнятися між провайдерами — це безпосередньо впливає на точність S2F.

Що робити, якщо прогнози моделі S2F не справджуються?

Якщо прогнози моделі суттєво розходяться з реальними ринковими результатами: спочатку перевірте вихідні дані; далі оцініть, чи не порушили традиційну динаміку попиту й пропозиції несподівані ринкові події (наприклад, регуляторні зміни чи технічні оновлення). Поєднуйте інші інструменти аналізу (ончейн-метрики, макроцикли, технічний аналіз) для багатовимірної оцінки — ніколи не покладайтеся лише на прогнози S2F. Ключове — розуміти обмеження моделі, а не сліпо слідувати її результатам.

Чи є зв’язок між моделлю Stock-to-Flow і витратами на майнінг?

Існує опосередкований, але не прямий зв’язок між S2F і витратами на майнінг. Модель stock-to-flow вимірює дефіцит на основі циркулюючої пропозиції та нового випуску (показники пропозиції). Витрати на майнінг — зокрема витрати на електроенергію та амортизацію обладнання — впливають на поріг прибутковості майнерів і їхню готовність продавати монети; це частина економіки пропозиції. Хоча високий S2F означає більший дефіцит, що може підтримувати вищі ціни (і рентабельність майнерів), коливання витрат на майнінг напряму не змінюють S2F — вони потребують окремого аналізу.

Як новачкам швидко зрозуміти основну логіку моделі Stock-to-Flow?

Основна логіка проста: дефіцитні речі цінніші. "Запас" — це загальна емісія; "потік" — річний новий випуск; чим вищий показник S2F, тим менше нового надходить у пропозицію — отже, дефіцит більший. У Bitcoin халвінг відбувається кожні чотири роки, через що S2F зростає з часом — як і дефіцит золота (S2F золота приблизно 50–60). Новачки можуть розглядати S2F золота як орієнтир для розуміння тренду Bitcoin, але мають пам’ятати, що ця модель — лише орієнтир, а не прямий ціновий прогноз.