總覽

我們認(rèn)為，在韌性充足的流動(dòng)性環(huán)境、有利的宏觀條件以及友好性監(jiān)管政策的推動(dòng)下，加密牛市在2025年第四季度初仍有發(fā)展空間。我們尤其認(rèn)為比特幣將繼續(xù)超越市場(chǎng)預(yù)期，因?yàn)樗苤苯訌默F(xiàn)有的宏觀順風(fēng)中獲益。也就是說，除非能源價(jià)格出現(xiàn)劇烈波動(dòng)（或其他可能對(duì)通脹趨勢(shì)產(chǎn)生負(fù)面影響的因素），否則擾亂當(dāng)前美國(guó)貨幣政策路徑的直接風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際上相當(dāng)?shù)?。與此同時(shí)，加密財(cái)庫(kù)的技術(shù)性需求將繼續(xù)為加密市場(chǎng)提供有力支撐。

然而，季節(jié)性因素始終縈繞在加密市場(chǎng)上空。歷史數(shù)據(jù)顯示，2017至2022年間比特幣兌美元價(jià)格連續(xù)六年都在9月出現(xiàn)下跌。雖然這種趨勢(shì)讓許多投資者認(rèn)為季節(jié)性因素對(duì)加密貨幣表現(xiàn)具有顯著影響，但該假設(shè)在2023年和2024年并不成立。事實(shí)上，我們的研究表明，由于樣本量過小且可能存在的結(jié)果范圍過大，這類季節(jié)性指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)有效性十分有限。

加密市場(chǎng)一個(gè)更顯著的問題在于，我們目前處于加密財(cái)庫(kù)周期的早期還是晚期。截至9月10日，公開的加密財(cái)庫(kù)持有超過100萬(wàn)枚比特幣（價(jià)值1100億美元）、490萬(wàn)枚以太坊（價(jià)值213億美元）以及890萬(wàn)枚Solana（價(jià)值18億美元），而后期入場(chǎng)者已開始瞄準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)梯度更低的代幣。我們認(rèn)為當(dāng)前正處于周期內(nèi)的PvP階段，這一階段將持續(xù)推動(dòng)資金流向大型加密貨幣。但與此同時(shí)，這也很可能預(yù)示著小型加密財(cái)庫(kù)參與者將迎來(lái)集成前兆。

保持建設(shè)性展望

今年年初時(shí)，我們?cè)J(rèn)為加密市場(chǎng)將在2025年上半年觸底，并在2025年下半年創(chuàng)下歷史新高。這一觀點(diǎn)在當(dāng)時(shí)與市場(chǎng)共識(shí)相左，當(dāng)時(shí)市場(chǎng)參與者對(duì)潛在經(jīng)濟(jì)衰退心存憂慮，質(zhì)疑價(jià)格上漲，并對(duì)復(fù)蘇周期存有困惑。然而，我們認(rèn)為這些觀點(diǎn)存在誤判，并堅(jiān)持我們的宏觀經(jīng)濟(jì)展望。

進(jìn)入第四季度，我們對(duì)加密市場(chǎng)保持建設(shè)性展望，預(yù)計(jì)將繼續(xù)受到強(qiáng)勁流動(dòng)性、有利的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及鼓舞人心的監(jiān)管進(jìn)展的支撐。在貨幣政策方面，我們預(yù)計(jì)美聯(lián)儲(chǔ)將在9月17日和10月29日兩次實(shí)施降息，因?yàn)槊绹?guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)已充分顯現(xiàn)疲軟跡象。我們認(rèn)為這非但不會(huì)形成局部高點(diǎn)，反而將激活場(chǎng)外閑置資金。事實(shí)上我們?cè)?月就曾指出，利率下調(diào)可能推動(dòng)貨幣市場(chǎng)基金中7.4萬(wàn)億美元存量資金中的相當(dāng)一部分結(jié)束觀望狀態(tài)入場(chǎng)。

盡管如此，若當(dāng)前通脹軌跡發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，例如能源價(jià)格回升，將對(duì)此前景構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)。（注：我們認(rèn)為關(guān)稅的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)低于一些觀點(diǎn)所預(yù)估的水平。）然而，OPEC+產(chǎn)油國(guó)聯(lián)盟近期已同意再度提高石油產(chǎn)量，而全球石油需求正顯現(xiàn)放緩跡象。不過，加強(qiáng)制裁俄羅斯的可能性也可能推高油價(jià)。目前我們預(yù)計(jì)油價(jià)不會(huì)突破使經(jīng)濟(jì)陷入滯脹的臨界點(diǎn)。

加密財(cái)庫(kù)故事未完，競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化

我們認(rèn)為，加密財(cái)庫(kù)的技術(shù)性需求預(yù)計(jì)將為加密市場(chǎng)提供持續(xù)支撐。事實(shí)上，加密資產(chǎn)儲(chǔ)備現(xiàn)象已到達(dá)關(guān)鍵分水嶺。我們既不再處于過去6-9個(gè)月所呈現(xiàn)的早期采用階段，也不認(rèn)為這一趨勢(shì)即將終結(jié)。相反，我們已經(jīng)進(jìn)入所謂的"PvP階段"，這是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性階段，成功越來(lái)越取決于執(zhí)行能力、差異化和時(shí)機(jī)把握，而非簡(jiǎn)單模仿MicroStrategy的策略。

確實(shí)，早期入場(chǎng)的機(jī)構(gòu)如MicroStrategy曾享有較資產(chǎn)凈值（NAV）大幅溢價(jià)的優(yōu)勢(shì)，但競(jìng)爭(zhēng)加劇、執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管限制已導(dǎo)致資產(chǎn)凈值折價(jià)現(xiàn)象。我們認(rèn)為早期參與者享有的稀缺性溢價(jià)已然消散。盡管如此，專注比特幣的加密財(cái)庫(kù)目前持有超100萬(wàn)枚BTC，約占該代幣流通供應(yīng)量的5%。同樣，頂尖的以太坊加密財(cái)庫(kù)共持有約490萬(wàn)枚ETH（價(jià)值213億美元），占ETH總流通供應(yīng)量的4%以上。

8月曾有報(bào)道稱，154家在美國(guó)上市的公司已籌集約984億美元用于2025年購(gòu)買加密貨幣，較年初前10家公司籌集的336億美元大幅增長(zhǎng)（基于Architect Partners數(shù)據(jù)）。對(duì)其他代幣的資本投入也在增長(zhǎng)，尤其是SOL和其他山寨幣。（Forward Industries最近籌集了16.5億美元，用于資助由Galaxy Digital、Jump Crypto和Multicoin Capital支持的SOL加密財(cái)庫(kù)。）

加密財(cái)庫(kù)的瘋狂增長(zhǎng)已引來(lái)日益嚴(yán)格的審查。事實(shí)上，近期報(bào)告顯示納斯達(dá)克正在收緊對(duì)加密財(cái)庫(kù)概念股的監(jiān)管，要求特定交易必須獲得股東批準(zhǔn)，并倡導(dǎo)加強(qiáng)信息披露。但納斯達(dá)克明確表示，尚未就此特別發(fā)布任何正式的新規(guī)公告。

目前，我們認(rèn)為加密財(cái)庫(kù)周期正在趨于成熟，但既不屬于早期也不屬于晚期階段。在我們看來(lái)，輕松賺錢和保證獲得賬面凈值溢價(jià)的時(shí)代無(wú)疑已經(jīng)結(jié)束，在這個(gè)PvP階段，只有那些紀(jì)律最嚴(yán)明、戰(zhàn)略定位最精準(zhǔn)的參與者才能脫穎而出。我們預(yù)計(jì)加密市場(chǎng)將繼續(xù)受益于前所未有的資本流動(dòng)，這些資金正從傳統(tǒng)投資工具轉(zhuǎn)向加密領(lǐng)域，從而提升投資回報(bào)。

冒著季節(jié)性的風(fēng)險(xiǎn)嗎

與此同時(shí)，季節(jié)性疲軟的問題持續(xù)占據(jù)加密市場(chǎng)參與者的心智。2017至2022年間，比特幣價(jià)格連續(xù)六年均在9月對(duì)美元貶值，過去十年該月份平均收益率為-3%。這給許多投資者留下"季節(jié)性因素顯著影響加密貨幣表現(xiàn)，9月往往是持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)不利時(shí)期"的印象。然而若依據(jù)這種認(rèn)知進(jìn)行交易，其在2023年與2024年兩個(gè)年度均會(huì)被證偽。

確實(shí)，我們認(rèn)為月度季節(jié)性并非比特幣特別有用的交易信號(hào)。無(wú)論是頻譜分析、邏輯比值比、樣本外預(yù)測(cè)、偽實(shí)驗(yàn)重排檢驗(yàn)還是控制變量測(cè)試，所有結(jié)果都傳遞出相同信息：在統(tǒng)計(jì)層面上，月份并不是預(yù)測(cè)比特幣月度對(duì)數(shù)收益率正負(fù)方向的可靠指標(biāo)。（注：我們使用對(duì)數(shù)收益率來(lái)衡量幾何增長(zhǎng)或復(fù)合增長(zhǎng)，因其能更好反映長(zhǎng)期趨勢(shì)并兼顧比特幣較高波動(dòng)性的特性。）

以下測(cè)試發(fā)現(xiàn)“日歷月份”對(duì)于預(yù)測(cè)比特幣對(duì)數(shù)收益率的月度信號(hào)不可靠：

1.Wilson置信區(qū)間：圖表3顯示，在考慮小樣本不確定性后，沒有任何月份能跨越顯著的季節(jié)性預(yù)測(cè)門檻。那些看似"偏高"（2月/10月）或"偏低"（8月/9月）的月份，其誤差線不僅與整體平均值相互重疊，彼此之間也存在交集，這表明數(shù)據(jù)波動(dòng)屬于隨機(jī)方差現(xiàn)象，而非持續(xù)的日歷效應(yīng)。

每個(gè)點(diǎn)代表BTC在該月以漲幅收尾的比率；垂直線、條形表示95%威爾遜置信區(qū)間帶，這是適用于小樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法，因?yàn)槊吭聝H包含約12-13個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，該區(qū)間能為此類小樣本提供更準(zhǔn)確的不確定性閾值。

虛線表示整體上升率的平均值。由于我們同時(shí)觀察12個(gè)月的數(shù)據(jù)，因此采用Holm多重檢驗(yàn)校正法，以避免單月偶然數(shù)據(jù)被誤認(rèn)為規(guī)律性變化。

2.邏輯回歸分析：我們采用邏輯回歸模型來(lái)檢驗(yàn)?zāi)承┰路菹啾然鶞?zhǔn)月份（一月）是否更有利于比特幣上漲或下跌的概率。圖表4顯示，各個(gè)月份的優(yōu)勢(shì)比大多集中在1.0附近，更重要的是，其95%置信區(qū)間均跨越1.0這一臨界值。

數(shù)值為1.0表示"獲得正對(duì)數(shù)回報(bào)率的概率與1月份持平"，高于1.0表示"概率更高"，低于1.0表示"概率更低"。

例如，比值比為1.5大致意味著"上漲月份的幾率比一月高出約50%"，而0.7則意味著"約低30%"。

由于大多數(shù)置信區(qū)間帶穿越了1.0的參考線，且經(jīng)過Holm多重檢驗(yàn)調(diào)整后未顯示任何月份具有統(tǒng)計(jì)顯著性，我們無(wú)法斷定“日歷月份”是預(yù)測(cè)比特幣對(duì)數(shù)收益率方向的有效指標(biāo)。

3.樣本外預(yù)測(cè)：在每一步中，我們僅使用截至該月的數(shù)據(jù)重新估計(jì)兩個(gè)模型（初始時(shí)使用一半數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練）：

基準(zhǔn)模型是一個(gè)僅含截距的邏輯模型，它僅預(yù)測(cè)一個(gè)恒定概率，該概率等于迄今為止正向回報(bào)月份的歷史占比（即基礎(chǔ)比率）。

月歷月份模型是一種包含月份虛擬變量的邏輯回歸模型，其基于歷史月份的表現(xiàn)特征來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前日歷月出現(xiàn)上漲月份的概率。

我們的研究結(jié)果展示于圖表5中，其中：(1)橫軸代表正對(duì)數(shù)收益月份的預(yù)測(cè)概率；(2)縱軸代表實(shí)際實(shí)現(xiàn)正收益的月份占比。在繪制預(yù)測(cè)值時(shí)，一個(gè)完全校準(zhǔn)的模型其數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)沿45度線分布，這意味著當(dāng)模型預(yù)測(cè)出現(xiàn)"上漲月份"的概率為50%時(shí)，實(shí)際應(yīng)有50%的月份實(shí)現(xiàn)上漲。

月環(huán)比模型出現(xiàn)顯著偏差。例如：

當(dāng)預(yù)測(cè)上漲概率約為27%時(shí)，實(shí)際頻率卻達(dá)到50%左右（過于悲觀）；大約45-60%的預(yù)測(cè)僅大致準(zhǔn)確。

在高數(shù)值區(qū)間存在過度置信現(xiàn)象，例如，預(yù)測(cè)值約為75%時(shí)實(shí)際發(fā)生約70%，而在極端區(qū)間，預(yù)測(cè)值高達(dá)約85%卻實(shí)際發(fā)生率為0%。

相比之下，始終采用歷史基礎(chǔ)概率（約55-57%的月度上漲幾率）作為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)的模型，其預(yù)測(cè)結(jié)果落在45度線附近且?guī)缀醪话l(fā)生偏移，這源于比特幣月度上漲概率在時(shí)間維度上保持相對(duì)穩(wěn)定。簡(jiǎn)而言之，這一結(jié)果表明日歷月份在外樣本預(yù)測(cè)中幾乎不具備預(yù)測(cè)能力。

4.偽實(shí)驗(yàn)重排檢驗(yàn)：為驗(yàn)證"月份標(biāo)簽"是否有助于判斷正負(fù)對(duì)數(shù)收益率的差異，我們采用帶月份虛擬變量的簡(jiǎn)單邏輯模型進(jìn)行擬合，并通過組內(nèi)聯(lián)合檢驗(yàn)（標(biāo)準(zhǔn)似然比聯(lián)合檢驗(yàn)）判斷這些虛擬變量是否比無(wú)月份基準(zhǔn)模型具有更好的擬合效果。獲得的觀測(cè)p值為0.15，這意味著即使月份因素實(shí)際無(wú)關(guān)，也有約15%的概率會(huì)隨機(jī)出現(xiàn)至少如此顯著的模式。隨后我們對(duì)月份標(biāo)簽進(jìn)行了數(shù)千次隨機(jī)重排，每次重排后都重新進(jìn)行相同的聯(lián)合檢驗(yàn)。

因此，我們發(fā)現(xiàn)約19%的隨機(jī)排列產(chǎn)生的p值與觀測(cè)到的p值一樣小或更?。▓D表6）。

簡(jiǎn)單來(lái)說，該結(jié)果在純隨機(jī)性條件下十分常見，這進(jìn)一步印證了“不存在月份信號(hào)”的結(jié)論。若要使月份標(biāo)簽具有統(tǒng)計(jì)有效性，需滿足兩個(gè)條件：真實(shí)數(shù)據(jù)的聯(lián)合檢驗(yàn)結(jié)果p值應(yīng)小于0.05，且通過隨機(jī)置換生成的數(shù)據(jù)中，p值低于該閾值的案例比例不應(yīng)超過5%。

5.控制變量：添加現(xiàn)實(shí)日歷標(biāo)志并不能解鎖可交易的邊際優(yōu)勢(shì)，反而通常會(huì)使?jié)q跌信號(hào)預(yù)測(cè)效果更差。我們采用相同的月份虛擬變量重新評(píng)估了"月度上漲概率"，隨后加入兩個(gè)重大事件的現(xiàn)實(shí)控制變量：這些事件1)可能影響比特幣對(duì)數(shù)收益率，2)每年發(fā)生時(shí)間不固定于特定月份，即農(nóng)歷新年和比特幣減半時(shí)間窗口（前后兩個(gè)月）。我們僅采用每年在不同日歷月份發(fā)生的控制變量，以避免冗余的虛擬變量導(dǎo)致模型估計(jì)失穩(wěn)。

本次測(cè)試旨在驗(yàn)證兩個(gè)常見問題：(i) 所謂"月份效應(yīng)"是否實(shí)則為周期性事件的偽裝，例如農(nóng)歷新年期間的流動(dòng)性變化或比特幣減半效應(yīng)；(ii) 即便原始月份模式表現(xiàn)微弱，在考慮這些驅(qū)動(dòng)因素后或許能產(chǎn)生預(yù)測(cè)價(jià)值。我們采用半數(shù)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，半數(shù)作為測(cè)試集，并使用Brier分?jǐn)?shù)對(duì)每月概率預(yù)測(cè)進(jìn)行評(píng)分，該指標(biāo)通過計(jì)算預(yù)測(cè)概率與實(shí)際漲跌結(jié)果之間的平均方差（即預(yù)測(cè)值與現(xiàn)實(shí)情況的偏離程度）來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

圖表7中的柱狀圖顯示了Brier改進(jìn)率與簡(jiǎn)單基線的對(duì)比結(jié)果，該基線僅使用訓(xùn)練窗口內(nèi)的歷史上漲月份比率這一單一數(shù)值。所有柱狀圖均低于零值線，這意味著每個(gè)控制變體的表現(xiàn)都遜于恒定概率基線。簡(jiǎn)而言之，在月份標(biāo)簽基礎(chǔ)上引入額外日歷標(biāo)記只會(huì)增加噪聲干擾。

結(jié)語(yǔ)

季節(jié)性因素對(duì)市場(chǎng)的影響在投資者心中根深蒂固，這種執(zhí)念甚至可能形成自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言。但我們的模型表明，若假設(shè)每個(gè)月的漲跌概率與長(zhǎng)期歷史平均水平基本一致，其表現(xiàn)將超越所有基于日歷周期的交易策略。這充分說明日歷模式并不包含真正有效的預(yù)測(cè)信息，無(wú)法用于判斷比特幣月度走勢(shì)方向。既然日歷月份無(wú)法可靠預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)收益率的正負(fù)走向，那么它預(yù)測(cè)收益率幅度的可能性更是微乎其微。此前九月份的歷史性下跌乃至所謂比特幣"上漲十月"的傳說，或許在統(tǒng)計(jì)層面具有參考價(jià)值，但均未達(dá)到統(tǒng)計(jì)有效性標(biāo)準(zhǔn)。

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