【獨家專欄】識經濟，炒幣會叻啲？（錢琛）

太多財演沒有足夠學歷，結果經常「派山埃」。為何經金學歷重要呢？因為學習過程中的概念運轉，絕對幫助到炒野。想在此欄舉一例。

有經濟學背景的朋友都會知道，大學基礎宏觀經濟學課中提到一個量化消費者信心的指標：velocity。請不要誤會，這並非物理學中量度位移速度的數字。指標公式為：

Velocity = 名義GDP/貨幣供應

以白話文解釋的話，velocity量化了供應每一單位貨幣後，產出多少金錢價值的經濟利益。換句話說，它量度了貨幣的運轉速度。消費者信心愈高，貨幣運轉速度愈高，反之亦然。

在加密貨幣市場中，也有一個非常相近的概念。幣市的velocity公式爲：

Velocity = 鏈上交易量（on-chain transaction volume）/幣的市值

數字愈高，代表該幣的運轉速度愈高，反之亦然。這時候，聰明的讀者應該可以想到一個策略：假如幣的velocity上升，可能代表該幣的廣泛使用性上升，買幣可能有利可圖。假如幣的velocity下跌，可能代表該幣的廣泛使用性下降，沽幣就可能有利可圖。

不過，這個指標與幣的回報關係好像不太直接。反而，把velocity的分子和分母倒轉，就會得出一個新的指標—市值使用比（network value to transaction ratio, 下稱NVT）。指標量度了每1美元單位交投下幣的價值，數字愈高，幣價愈貴，反之亦然。

不過由於鏈上交投的日數據有較多噪音，我們可以把90日移動平均線應用在此數值上，進行降噪（denoising）。降噪後的NVT，名為NVT信號（NVT Signal）。以較少人說的FTT為例，附上NVT及NVT信號的歷史數據：

NVT：

NVT信號：

利用NVT信號，就能為FTT進行訂價，評估其價值高低。假如你利用歷史數據進行回測，會發現這個指標的確可以幫助預測FTT走勢。更重要的是，敏感度測試（sensitivity test）初步證明，指標的數據挖掘風險不高。在未來使用指標，應該也能有利可圖。

順帶一提，FTT是全球三大中心化交易所FTX的平台幣，與幣圈教父SBF有莫大關係。更重要的是，此指標可應用在各大幣種當中，例子有BTC、ETH、AAVE等等。

不是我搶口，但財演應該告訴不了你，如何可以利用中/大學時的經濟學概念炒幣。

數據來源：Glassnode

＊文章獲 錢琛 授權獨家刊登。原標題為《經濟學概念如何幫助你炒幣？》。

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