摘要
自2009年问世以来，比特币出现了五次重要的价格高峰。迄今为止，这种加密货币已创下6.4万美元左右的历史新高，主流群体的应用率也在不断提高。整个过程起伏不定，经常受到政治、经济和监管活动的影响。
比特币的年均增长率高达200%。截至2021年8月，比特币的市值约为7100亿美元，几乎占据整个加密货币市场的半壁江山。
诸如2014年Mt. Gox交易平台黑客入侵和2020年股市崩盘这样的事件可以解释一些短期和中期价格行为。从长远来看，您可以观察技术分析、基本面分析和情绪分析模型，从宏观层面获得真知灼见。
在技术分析层面，比特币的对数增长曲线和超波浪理论值得关注。超波浪理论还将价格与投资者情绪按周期性阶段联系起来。而在基本面分析层面，库存流量比率模型和梅特卡夫模型可以密切追踪比特币价格。最终，您可以将所有这些方法相结合，得出综合而全面的判断。
自2009年问世以来，比特币(BTC)的价值大幅攀升，吸引了全世界的目光。然而，比特币不是牛市的代名词，也不能让投资者稳赚不赔。它也经历过下跌和熊市。虽然起伏不定，但加密货币迄今为止的表现已经胜过了所有传统资产。比特币价格历史由多种因素组成，可以通过不同的技术和观点进行研究。
在开始研究数据前，我们来了解一下如何分析比特币的价格历史。分析方法共有三种：技术分析、基本面分析和情绪分析。每种方法各有优缺点，可以将不同方法相结合，形成更加清晰的概念。
1.技术分析(TA)：考量历史价格走势与成交量数据，尝试预测未来的市场走势。例如，可以对过去50天的价格求取平均值，创建50日简单移动平均线(SMA)。您可以在资产价格图表上绘制SMA，对资产进行预测。举例来说，假设比特币已经在50日均线之下交易了数周，然后突破该线。这种变化可能预示着价格即将复苏。
2.基本面分析(FA)：使用代表项目或加密货币基础内在价值的数据。此类研究侧重于通过内外部因素来确定资产的实际价值。例如，可以查看比特币的日常交易，衡量该网络的热门程度。如果该数值随着时间推移而增加，则表明项目具有一定价值，价格可能上涨。
3.情绪分析(SA)：使用市场情绪预测价格走势。市场情绪包括投资者对某项资产的感受和情绪。这些情绪一般可以分为“看涨”或“看跌”。例如，有关购买比特币的Google趋势搜索显著增加，可能表明市场呈现积极的情绪。
接下来，我们探讨影响交易和价格的因素。自比特币问世以来，这些因素一直随时间推移而发生变化。2009年，比特币还是一种非常小众的资产，流动性极低。BitcoinTalk和其他论坛的用户看到了比特币作为去中心化货币的价值，通过场外交易(OTC)方式交易比特币。今天规模庞大的比特币投机者在当时还未成气候。
中本聪在2009年1月3日开采了第一个区块，获得了50枚比特币的奖励。9天后，他在史上第一笔比特币交易中向Hal Finney发送了10枚比特币。到了2010年5月22日，比特币的单价仍低于0.01美元。全球第一笔比特币商业交易也在那一天成交，Laszlo Hanyecz使用1万枚比特币购买了两张披萨。当时，Bitcointalk论坛的用户认为此次交易闻所未闻，是件新鲜事。这笔交易与比特币如今的使用方式形成对比。
随着比特币的价格和受欢迎程度不断上升，一些不受监管的小众领域开始参与其中，积极推动成交量上涨，典型示例包括加密货币交易平台和暗网市场。如果这些市场和交易平台遭到黑客攻击、关闭或受到监管，比特币的价格通常会受到重大影响。多家供应大量比特币的交易平台遭到黑客入侵，导致价格大幅震荡和市场信心不足。我们将在后文中深入探讨这个话题。
与早期相比，比特币现在与传统资产的共同点更多。零售、金融和政治领域的接纳度持续增加，影响比特币价格和交易的因素也越来越多。虚拟货币的机构投资也在增长，提升了投机行为的影响力。种种迹象表明，与早期阶段相比，现在影响比特币交易的因素已经发生变化。我们将在下文中讨论几项影响最大的因素。
1.与比特币的早期发展阶段相比，如今的监管更为严格。随着政府深入了解加密货币和区块链技术，在控制和监管方面的投入往往会增加。监管的收紧或放松都会产生不同的影响。比特币的价格变化，在一定程度上与某个国家禁止比特币流通或其在另一个国家大受欢迎有关。
2.全球经济状况现在也会直接影响比特币的价格和交易。例如，生活在通货膨胀国家的人已经转投加密货币，对冲通货膨胀的风险。委内瑞拉于2016年陷入经济危机，因此该国的法定货币玻利瓦尔在LocalBitcoins创下成交量新高。2020年的股市崩盘掀起了持续一年多的比特币牛市。如今，比特币与黄金一样，成为公认的价值储蓄手段。对其他经济领域信心不足时，人们就会购买这些资产。
3.大公司逐渐接受比特币，可能引发价格上涨。Paypal、Square、Visa和Mastercard均在一定程度表达了对加密货币的支持，为投资者带来信心。零售商甚至也开始接受比特币付款。取消支持也可能引发抛售，例如埃隆·马斯克于2021年5月17日宣布特斯拉停止接受比特币付款。消息一出，比特币在当天从略低于5.5万美元跌至4.85万美元左右。
4.投机活动以及比特币合约等衍生品的增加，推动市场产生额外需求。在合约市场中，交易者和投机者不会因基本价值而投资和持有比特币。他们只是通过做空比特币获利，导致价格承受下行压力。上述事实表明，效用不再是决定比特币价格的唯一因素。
自2009年问世以来，比特币的价格一直大幅波动。上述因素均对整个变化过程产生了重要影响。虽然起伏不定，但与初期相比，比特币的价格确实大幅上涨。
如果将比特币与纳斯达克100指数和黄金进行比较，便会发现它远超这两种一直表现强劲的资产。您还可以看到它的波动性——比特币的年度亏损比率也比黄金或纳斯达克100指数更高（数据来源：@CharlieBilello）。
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2011年
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2012年
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2013年
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2014年
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2015年
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2016年
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2017年
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2018年
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2019年
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2020年
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比特币
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1473%
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186%
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5507%
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-58%
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35%
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125%
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1331%
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-73%
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95%
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301%
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黄金
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9.6%
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6.6%
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-28.3%
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-2.2%
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-10.7%
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8.0%
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12.8%
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-1.9%
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17.9%
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24.8%
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纳斯达克100指数
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3.4%
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18.1%
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36.6%
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19.2%
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9.5%
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7.1%
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32.7%
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-0.1%
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39.0%
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48.6%
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根据CaseBitcoin的数据，比特币的10年年均复合增长率(CAGR)为196.7%。该指标将复利纳入考量范畴，衡量资产的年增长率。比特币出现过四次重要的价格高峰，从2011年的1美元上涨到2021年5月的6.5万美元，创下历史新高。纵观比特币的发展史，我们将其分解为五段不同的高峰。
1. 2011年6月：前一年的价格仅以美分衡量，而此时迅速上涨至32美元。比特币经历了第一次牛市，随后温和下跌至2.10美元。
2. 2013年4月：年初价格约为13美元，之后经历了当年的第一次牛市，在2013年4月10日上涨至260美元。在接下来的两天内，价格又暴跌至45美元。
3. 2013年12月：截至当年年末，比特币在10月和12月之间上涨近10倍。10月初，比特币的成交价为125美元，然后爬升至1160美元的峰值。到了12月18日，价格再次暴跌至380美元。
4. 2017年12月：2017年1月的起始价约为1000美元。到了2017年12月17日，比特币迅速上涨至略低于2万美元。这轮牛市巩固了比特币在主流市场的地位，引起了机构投资者和政府的注意。
5. 2021年4月：2020年3月的股市和加密货币市场崩溃导致价格持续上涨，到2021年4月13日已经高达6.3万美元。新冠疫情致使经济形势不稳，比特币被一些人视为价值储蓄手段。2021年5月，比特币和加密货币市场发生大幅抛售，然后价格一直停滞不前。
我们在后文使用的基本面和技术分析模型效果有限，无法解读遇到的所有价格行为。政治和经济活动等外部因素也会产生重大影响，可以单独进行分析。比较有趣的示例是比特币发展初期著名的黑客攻击事件。
Mt. Gox交易平台黑客攻击
Mt. Gox比特币交易平台黑客攻击是2014年的重大事件，导致比特币价格暂时下跌。当时，这家总部位于东京的加密货币交易平台在市场中首屈一指，成交量约占比特币总供应量的70%。自2010年创立以来，Mt. Gox一直是黑客攻击的受害者，但依然顽强生存下来。
然而，2014年的黑客攻击窃取了约85万枚比特币，这家交易平台的大部分数字资产消失得无影无踪。Mt. Gox于2014年2月14日暂停提现，导致在一周大部分时间内以850美元成交的比特币下跌至680美元左右，跌幅约为20%。
最终，黑客窃取了4.5亿美元的用户资金，Mt. Gox宣告破产。部分前用户声称，该网站并未及时修复代码问题。时至今日，黑客攻击背后的原因仍不清楚，导致针对这家交易平台CEO Mark Karpelès的多起法律诉讼迟迟未能结案。
从长远来看，无关紧要的小型事件对价格影响很小。因此，寻找其他方式来解读比特币的整体正向发展轨迹也很有意义。其中一种方法是研究使用上文提及的技术开展分析的模型。
基本面分析：库存流量比率模型
库存流量比率模型以比特币有限的供应量作为潜在价格指标。在基础层面，比特币有点类似于黄金或钻石。随着时间推移，这两种稀缺商品的价格不断上涨。这项因素推动投资者将其作为价值储蓄手段。
如果将全球流通供应总量（库存）除以当年的生产总量（流通），即可计算该比率，针对比特币价格随时间的变化建模。我们已知矿工生产新比特币的确切数量以及收到这些新比特币的大体时间。简而言之，挖矿的回报持续下降，导致库存流量比率增加。
迄今为止，库存流量比率持续对比特币的价格历史进行精准建模，备受市场青睐。下图所示为365日均线(SMA)和比特币的历史价格数据及该模型对未来的预测。
当然，这种模型也有缺点。随着时间推移，比特币的流通量降为零，该模型只能崩溃，因为零不能做除数。这种计算方式产生趋于无穷大的价格预测，令人难以置信。敬请阅读我们的文章《比特币与库存流量比率模型》，详细了解库存流量比率的优缺点。
基本面分析：梅特卡夫定律
梅特卡夫定律是一种通用的运算原理，也可以应用于比特币网络。它指出网络的价值与连接用户数的平方成正比。这究竟意味着什么呢？让我们用易于理解的电话网络来举例说明。拥有电话的人越多，网络的价值就越大。
对于比特币，可以通过使用活跃比特币钱包地址的数量和区块链中的其他公开信息计算梅特卡夫值。如果根据价格绘制梅特卡夫值图象，拟合度会相当高。正如Timothy Peterson在下图中的操作，您还可以推演趋势，预测未来的价格。
网络价值与梅特卡夫(NVM)比率是梅特卡夫定律的另一种用途。将比特币的市值除以近似梅特卡夫定律的公式，即可计算该比率。该公式使用特定日期内活跃的唯一地址数量作为网络用户的替身。“唯一地址”的定义是：存有余额并在当天进行过交易的地址。
高于1表示市场被高估，低于1则表示市场被低估。根据以下来自Cryptoquant的图表，可以直观了解其状态。左轴为NVM比率，右轴为网络价值。
技术分析：比特币的对数增长曲线
比特币的对数增长曲线是Cole Garner于2019年建立的技术分析模型。标准比特币价格图表显示对数价格随线性时间（x轴）的变化情况。如果时间也记录在内，则可以绘制与近三轮牛市的顶部和比特币市场支撑位相匹配的简单趋势线。
这些趋势线可以转换回原始的对数价格图，呈现一条增长曲线。如下文中的LookIntoBitcoin.com图表所示，该曲线目前与比特币的价格历史相当匹配。
技术分析：超波浪理论
超波浪理论由Tyler Jenks提出，试图通过投资者情绪解释价格走势。该理论认为，市场情绪在悲观与乐观之间反复波动。这些情绪通常会导致超波浪，即价格随时间推移而攀升，然后逆转为熊市趋势。虽然Jenks在理论上认为该模式源于市场情绪，但图表仅使用价格数据的技术分析来绘制趋势线。根据超波浪理论，市场周期共分七大阶段。
在第1、5和7阶段，资产价格应保持在阻力线以下。在第2、3、4和6阶段，价格应保持在支撑线以上。当然，部分资产不会完全遵守这项规则，但有证据表明，某些市场的确符合这种模式。在下图中，Leah Wald（Valkyrie Investments Inc.的CEO）大体展示了2000年的纳斯达克综合指数。
下面我们来看看2017年的比特币牛市。应用超波浪理论趋势后，我们发现除了第一阶段外，上下两幅图象的拟合度相对较高。另外可以看到，价格的增速越来越快，随后开始按上述几个阶段的规律发展，出现大规模崩盘。
很显然，许多理论都试图解释比特币的价格历史。无论答案是什么，比特币近200%的10年年均复合增长率(CAGR)已经昭示了数字货币的惊人崛起。即使在加密货币领域，截至2021年8月，比特币的市值已经达到7100亿美元左右，几乎占据整个市场的半壁江山。
这种巨大增长背后的原因包括加密货币的基本面、市场情绪与经济活动。然而，过往表现并不代表未来结果。理解比特币为何拥有如此高的价格轨迹确实有帮助，但它并不能精准预测未来。纵览其发展历程，作为一项只有短短12年历史的全新资产类别，比特币已经算发展得相当不错了。
