Wie können Asset Preise vorhergesagt werden?

Satoshi Nakamoto präsentierte Bitcoin in seinem Whitepaper „Bitcoin – A Peer-to-Peer Electronic Cash System“ ursprünglich als dezentrale Währung. Im Laufe der Zeit zeigte sich jedoch, dass sich Bitcoin durch seinen Proof-of-Work-Mechanismus und den Mining-Prozess zunehmend als hartes, wertbeständiges Geld etabliert – ähnlich einem Rohstoff wie Gold. Dieses Verständnis wird ausführlich in Saifedean Ammous’ Werk „The Bitcoin Standard“ dargelegt.

Wenn wir Bitcoin als Rohstoff einstufen, definieren wir es im Wesentlichen als ein knappes, wertvolles, langlebiges, teilbares, handelbares und transportierbares digitales Gut. Auf dieser Grundlage bietet es sich an, Bitcoin mit ähnlichen Bewertungsmodellen zu analysieren, wie sie auch für andere Rohstoffe herangezogen werden.

Den S2F von Bitcoin ermitteln

Ein gängiges Modell ist das Stock-to-Flow (S2F)-Modell, das ich bereits in der letzten Beschreibung behandelt habe. Es basiert auf der Knappheit und dem Angebot eines Gutes. Die Formel des Modells lautet wie folgt:

S2F = Bestand / Neuemission

Bestand (Stock): Anzahl der im Umlauf befindlichen Bitcoins = 19.817.112

Neuemission (Flow): Anzahl neu geminter Bitcoins pro Jahr. Aktuell circa 145 Blocks pro Tag * 365t * 3,125 BTC = 165 390 geschürfter BTC pro Jahr

S2F = 119,8 J um den gesamten BTC Bestand neuzuschürfen.

(Achtung die Rechnung beinhaltet aus Einfachheit nicht die Halvings alle vier Jahre, die den Block Reward reduzieren)

Im Vergleich dazu liegt die Produktionsrate von Gold bei etwa 3.000 Tonnen pro Jahr, während der aktuelle weltweite Bestand auf rund 185.000 Tonnen geschätzt wird. Wenn wir diese Werte in die vorherige Formel einsetzen, ergibt sich ein S2F von 62. Daher kann Bitcoin mittlerweile schon als deutlich knapperes Gut bezeichnet werden.

Das S2F kann dann mithilfe einer Exponentialfunktion Rückschlüsse auf den Preis geben.

ModellPreisUSD​=exp(1.84)⋅SF^3.36

Newhedge prognostiziert aktuell (Stand 27.01.) auf Basis des Stock-to-Flow-Modells (S2F) einen Bitcoin-Preis von rund 407.138 USD. Dieses Modell ignoriert jedoch wesentliche Faktoren wie Nachfragedynamik, Marktpsychologie und makroökonomische Einflüsse, wodurch der Effekt der sinkenden Neuausgabe von Bitcoins tendenziell überschätzt wird. Darüber hinaus stützt sich die von PlanB bekannt gemachte Regression vorwiegend auf eine hohe Korrelation in historischen Daten, was trügerisch sein kann und keine belastbare Grundlage für künftige Preisprognosen darstellt. Zwar liefert das S2F-Modell eine einfache und eingängige Erklärung für die Knappheit von Bitcoin, dennoch erfasst es die Komplexität realer Märkte nur unzureichend und sollte daher nicht als einziges Bewertungsinstrument herangezogen werden.

Bitcoins Power Law

Das Bitcoins Power Law (Potenzgesetz) beschreibt eine Formel, die eine abhängige Größe Y (z. B. den Preis) in Beziehung zur Potenz einer anderen Größe X setzt. Es illustriert den iterativen Prozess, bei dem eine Potenzfunktion „mäßig“ schnell skaliert, aber dennoch prägend für viele Verteilungen und Wachstumsszenarien in Natur und Gesellschaft ist (z. B. „Wenige Große, viele Kleine“). Ein bekanntes Beispiel für eine Potenzfunktion ist das Pareto-Prinzip, das auf diverse Konzepte wie die Vermögensverteilung angewendet werden kann. Im Chart von Bitbo.io ist sowohl der Regression Fit und Support und Resistance Bänder angezeigt. Interessant dabei ist, dass BTC nie den Boden (Support-Band) gerissen hat und dass selbst bei Preisrückgängen eine signifikante Nachfrage vorhanden ist, die den Preis stabilisiert und einen weiteren Abfall verhindert.

Das Power-Law-Modell verwendet Regressionsanalysen und eine Log-Log-Skala, um zukünftige Preise vorherzusagen. Es steht im Einklang mit dem Metcalfe'schen Gesetz, das besagt, dass der Wert eines Netzwerks proportional zum Quadrat seiner Nutzer ist. Das S2F-Modell konzentriert sich auf Knappheit und nutzt das Stock-to-Flow-Verhältnis für Preisprognosen.

Satoshi Nakamoto hat Bitcoin als digitales Asset durch den Proof-of-Work-Mechanismus und den damit verbundenen Energieverbrauch an die physische Welt gekoppelt und ein Netzwerk geschaffen, das gemäß dem oben beschriebenen Potenzgesetz wächst. Das Power Law ist ein universelles Gesetz, das auf das Wachstum nahezu jedes Netzwerks zutrifft, einschließlich des Bitcoin-Netzwerks, wie der Astrophysiker Giovanni Santostasi bestätigt.

Das Power-Law-Modell ist anpassungsfähiger und kann langfristige Trends und Zyklen effektiver erfassen. Es berücksichtigt abnehmende Renditen und verringerte Volatilität, wenn die Marktkapitalisierung von Bitcoin wächst. Das S2F-Modell hingegen ist weniger flexibel und daher anfälliger für plötzliche Marktveränderungen oder externe Faktoren.

Das Power-Law-Modell verwendet Regressionsanalysen und eine Log-Log-Skala, um zukünftige Preise vorherzusagen. Es steht im Einklang mit dem Metcalfe'schen Gesetz, das besagt, dass der Wert eines Netzwerks proportional zum Quadrat seiner Nutzer ist. Das S2F-Modell konzentriert sich auf Knappheit und nutzt das Stock-to-Flow-Verhältnis für Preisprognosen.

Schwachstellen

Auch das Power-Law-Modell weist Schwächen auf. Wie bei jedem Modell kann die Abhängigkeit von historischen Daten möglicherweise nicht mit zukünftigen Veränderungen übereinstimmen. Insbesondere berücksichtigt das Bitcoin-Potenzgesetz die Knappheit nicht, da, wie in einem einführenden Artikel auf Medium festgestellt wurde, „es keinen Mechanismus oder Erklärungsansatz für Knappheit gibt.“

Fazit

Das Stock-to-Flow- und das Power-Law-Modell bieten wertvolle Einblicke in die Preisentwicklung und das Wachstum von Bitcoin. Dennoch ist es wichtig, ihre Schwächen zu erkennen: Beide Modelle basieren stark auf historischen Daten und vernachlässigen wesentliche Faktoren wie die Nachfragedynamik und makroökonomische Einflüsse. Die Komplexität des Bitcoin-Marktes lässt sich nicht vollständig in einfachen Modellen abbilden, weshalb Investoren vorsichtig sein sollten und diese Modelle nicht isoliert betrachten sollten. Ein langfristiger Ansatz, bei dem Bitcoin gehalten und von dessen Wertsteigerung profitiert wird, kann trotz der Unsicherheiten und Modellschwächen eine sinnvolle Strategie sein.

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