在数字经济的浪潮中，比特币以其独特的魅力和无限的可能性，成为投资者、技术爱好者和金融分析师关注的焦点。从2009年的诞生至今，比特币的价格经历了翻江倒海的变化，每一次的涨跌都牵动着全球金融市场的神经。因此，深入了解比特币的历史价格走势，不仅能够帮助我们把握投资时机，更能够揭示这个新兴市场的运作规律和未来发展趋势。那比特币价格分析你了解过吗？
一、比特币的价格历史
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
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。
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。
2、短期价格活动的影响
短期价格活动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 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。
二、我们如何解释比特币的长期价格历史？
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。
1、基本面分析：库存流量比率模型
库存流量比例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。
2、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像，拟合度会相当高。
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。
3、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。
4、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。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。
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。
三、总结
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。