鏈聞 ChainNews 上周發表一篇文章，我們總結了市面上常見的加密貨幣的估值理論，不少媒體轉載，也有讀者通過私信反饋，希望能夠提供關于加密貨幣估值理論和實踐的更多信息。
我們發現彭博社專欄作者 Aaron Brown 也對這個話題很感興趣，他曾經是華爾街資產管理公司的資深高管，熟悉股票市場上常用的「因子分析法」，并嘗試用因子分析法追蹤了加密貨幣的走勢，獲得了一些有意思的發現。我們翻譯了 Aaron Brown 的研究和發現，希望給讀者啟發，共同發掘有助于研判加密貨幣市場走勢的更多工具。
撰文：Aaron Brown，彭博社專欄作者，前 AQR 資產管理公司金融市場研究負責人
編譯：汪澤
在加密貨幣中，比特幣規模最大、知名度最高，除此而外，幾乎每天都有新的加密資產面世，但如何去分析和評估其價值，投資者卻沒什么頭緒，也沒有已經成型的工具可用。
何不試試因子分析法 factor analysis ？
因子分析法是個在股票市場非常普遍的定量分析工具。這種強大的定量分析工具通常用于將股市拆解成三到六個因子，每一個都是特別構建的投資組合。
例如，「估值」因子就是那些利好市凈率低的股票、利空市凈率高的股票。其依據是，多元化投資組合的長期預計回報率，可以用對這些因子的敞口程度來解釋，這樣你就無需了解所持的個股去預期其表現。
除股市以外，因子分析法也可以用于包括加密貨幣市場在內的任何其他目標，拆解的因子也可以是任意數量。1992 年的經典論文「法馬-佛倫奇 Fama-French」論文中的模型采用了三個因子。后來的研究者通常采用五到六個因子做分析，有一些研究者會用更多因子進行股票的分析。
在股票市場上，最常見的因子包括如下幾類：規模因子、估值因子、成長因子、盈利因子、動量反轉因子、交投因子、波動率因子等：
規模類因子，包括：總市值、流通市值、自由流通市值等指標；
估值類因子，包括：市盈率、市凈率、市銷率、市現率、企業價值倍數等指標；
成長類因子，包括：營業收入同比增長率、營業利潤同比增長率等指標；
盈利類因子，包括：凈資產收益率 ROE、總資產報酬率 ROA、銷售毛利率、銷售凈利率等指標；
動量反轉因子，包括：數月漲跌幅等指標；
交投因子，包括前一段時間日均換手率等指標；
波動率因子，包括前一段的波動率及振幅等指標。
而針對加密資產，我們目前擁有的數據數量不夠，質量不佳，難以進行像股市那樣復雜的因子分析。
不過倒也不妨一試。我利用因子分析法，把加密貨幣從去年 2 月到今年 3 月的走勢進行了分析，獲得了一些有意思的發現。
通過統計數據，我發現四個因子：分別為「規模」、「服務」、「質量」、「代幣」，也就是四種組合，足以解釋加密資產過去十幾個月的回報情況。
我必須說明，這四個因子代表四種投資組合，各個組合是按統計算法構建，之后再命名，因此組合名稱不一定完全體現其內容。下文會逐一解釋每個因子代表的投資組合的選擇標準。
因子分析法用數學方式來構建互不關聯的組合，盡可能地捕捉加密貨幣價格波動的變化。在這種情況下，我發現，這四個因子可以用來解釋加密資產每日價格波動 70% 的變化。除此而外的其他因子，每種額外反映不到 7% 的變化，考慮到這樣的數據量和質量，這些因子可以視為隨機噪聲。
以下圖表顯示了以對數尺度計算，這四種因子組合各 1 美元的投資額在 2017 年 2 月 25 日的價值。需要給各位一些簡單的背景：2017 年 2 月 25 日，比特幣價格首次突破 2013 年 12 月創下的水平，并開始高歌猛進，一路漲至 2017 年的峰值。2017 年 2 月，市值高于 1000 萬美元的加密資產共有 13 種。
黃線：規模 橙線：質量 灰線：服務 綠線：代幣
整體來說，藍色線表示「服務」因子組合，大致符合比特幣在這期間的價格波動。但其他三種組合卻顯示出截然不同的模式。「規模」因子組合增幅最大，下降幅度最小。「服務」因子組合曾經賺到不錯的收益，但崩潰幅度最大。以加密貨幣的標準來看，「質量」和「代幣」表現較為溫和，13 個月內均上漲 50%。只有「服務」因子組合的表現呈現持續快速下跌，另外三個因子表現似乎持平。
在圖中，我用黃色線表示「規模」因子組合的表現，在這個因子的組合中，我沒有包括比特幣和以太幣，這兩種超級虛擬貨幣在該組合中的權重為零，我選擇了貨幣市值從 10 億美元到 200 億美元不等，規模相對小，但也很可觀并且很重要的加密貨幣。該組合中，瑞波幣 Ripple、萊特幣、新經幣 NEM 和 Ethereum Classic 等貨幣中權重大致相等，萊特幣是比特幣的克隆產品，Ethereum Classic 則是以太幣的衍生。
比特幣價格大跌時，「規模」因子組合跌幅沒有那么慘，趨勢投資者應該會青睞它的價格圖表；價值投資者則要小心行事。瑞波幣和新經幣解決了比特幣存在的一些問題。它們是比特幣是以太幣的競爭對手，擁有充滿活力、頗具才能的開發者社區，但比那些規模巨大的貨幣更靈活。「規模」因子組合的價值增加了三次，每次上漲兩倍以上，其間則保持持平。
紅色線條表示了「質量」因子組合的走勢，該因子組合利好比特幣，利空以太坊。在大多數類別中，「質量」因子組合都利好市值最高的虛擬資產，利空規模不及它的所有資產。雖然高市值不一定代表高質量，但在各自門類中最成功的虛擬資產往往也是規模最大的。或許這個因子組合叫「過往成就」更貼切。在我分析的這個時間段內，「質量」因子組合在這期間上漲 50%，但曾經兩次翻倍然后又回落。這個因子組合的表現未能明確地優于同類。
紅色線條表示了「服務」因子組合的走勢，這個因子組合利好開展具體服務的加密資產，如 STEEM 社交媒體、Factom 和 Maidsafe 安全數據存儲和轉移、Augur 預測市場 和 Iconomi 管理數字資產，但利空各類以支付為目的的加密貨幣。 「服務」因子組合在 2017 年 2 月時每 1 美元的投資額，后來增長至 9 美元以上，之后跌至 3.50 美元。這是唯一一個真正大跌的因子組合，這或者意味著「服務」這個概念遭遇失敗，或者意味著服務類加密資產在我研究這個時段價值被低估。
最后是「貨幣」因子組合，圖中以綠色線表示，它利好比特幣和萊特幣等虛擬貨幣，利空以太坊等智能合約、服務型代幣。該組合初期下跌，但后來的上漲是所有因子組合中最穩定的，不過在 2017 年年底左右，也是第一個下跌的。
圖表不能預示未來，但提示了四個值得關注的方面：
首先，對比特幣和以太幣形成挑戰的二線加密資產還能再次上漲兩倍嗎？2017 年虛擬貨幣大漲在很大程度上得力于此。
第二，各類虛擬資產的領軍者表現能否超過對手？2017 年平均而言，它們實現了這一點，但也有不少反轉的情況。
第三，服務提供商能否從崩潰行情中復蘇？雖然它們看似直線下跌，但價格仍然是 2017 年 2 月的 2.5 倍以上。
最后，虛擬貨幣能否重現低波動的 10 個月行情，表現超過非貨幣類虛擬資產？抑或未來屬于智能合約、服務和各種功能型代幣？
