数字资产估值与TradFi工具:三种方法

介绍

数字资产形成一个新的和不同的资产类别,尽管相当大的波动迅速成熟。比特币,第一个和最大cryptoasset,巨大的创新奠定了基础在分散的财政(挑战)、metaverse和各种其他加密领域。

分析这种新兴的资产阶级,我们应用传统金融的镜头,或者一些加密的空间称之为“TradFi。”这个框架相结合,通过几十年的经验在股票、债券、对冲基金和资本市场——令牌技术和结构的深入了解,我们希望寻找有吸引力的机会。

在这里,我们将介绍三种方法加密分析:行业分类、估价方法和风险管理技术。

1。加密组织到部门

根据CoinMarketCap,有9749液体令牌在撰写本文时。这是相当大的宇宙。捕捉广度、深度和股票市场发展领域,摩根士丹利资本国际(MSCI)和标准普尔道琼斯指数全球行业分类标准(新加坡政府投资公司开发的)。数字资产市场尚未合并周围gic等价的。

CoinDesk和威尔希尔等球员,正在开发可能成为行业标准加密领域分类,和我们构建了自己的专有的框架。让我们解释一下。

一个常见的误解是,有液体令牌是一个比特币的“cryptocurrency”,因此一个竞争对手。虽然曾经是这样,加密空间扩大了不仅仅是数字货币。我们已经确定了六个投资加密领域:

1. 货币数字形式的钱用于点对点(P2P)交易不需要可信第三方。
2. 协议资产是地道的“智能合同”启用blockchains。
3. 分散金融(挑战)应用程序是建立在智能平台合同执行P2P事务没有银行或其他受信任的第三方。
4. 公用事业公司用于服务和基础设施网络建设区块链经济体的中间件层。
5. 游戏/ Metaverse应用程序是建立在智能平台合同中断娱乐部门,包括游戏、metaverse,社交网络,以及fan-related应用程序。
6. Stablecoins其他资产价值挂钩,最常见的是美元。

这些行业都有各个领域。例如,挑战可以进一步分解成分散的交流、借贷和放贷,产生聚合器,保险,液体铆合,链上资产管理等等。Stablecoins fiat-backed, crypto-backed和算法。

为什么要使用部门cryptoassets方法?首先,行业多元化投资可以带来价值只做多头的加密策略。市值在加密市场主要集中在货币和协议。(截至2022年3月30日,58%和38%的前100数字资产的货币或协议,分别虽然Stablecoins,集中交易令牌,和某些其他资产并不包括在这一分析。)事实上,许多大型数字资产指数这两个行业之外几乎没有接触。例如,截至2022年3月31日,彭博星系加密指数没有接触游戏/ Metaverse部门和不到2%每个挑战和公用事业。

但暴露于一些规模较小的,可以值得更多的“积极进取的,”行业。下面的表显示了2021年行业相关性低至55%,与游戏/ Metaverse表现出最低的相对于其他行业。(2022年相关性更高,加密熊市)。

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加密行业相关性,2020年12月31日到2021年12月31日

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这个领域的方法带来一些好处。首先,随着空间加密的成熟和比故事驱动的经济基本面,以及投资者更好地理解不同行业之间的差异,这些相关性应该下降。

第二,横断面分析在不同的项目在同一个行业的收益率更方便比较。例如,同样的基本指标可以部署到评估Uniswap和Sushiswap违抗交流。但是他们不能正常工作等公用事业公司的分布式文件存储网络Arweave和Filecoin。经济敏感性和司机的风险,收入,和客户需求之间太多的不同加密领域。事实上,股票分析师的首选工具部署价值金融公司,如摩根大通和高盛(Goldman Sachs)不太可能工作也像通用汽车和福特汽车制造商。

当然,与股市不同,数字资产是小说,不成熟,发展迅速。毕竟,挑战不是一个部门,直到挑战2020年夏天,和游戏/ Metaverse部门变得更加重要的日益普及加以标记(非功能性测试)。数字资产部门不是投资者和分析师可以“设置和忘记。“当出现新的行业时,部门框架需要适应的资产类别。

2。识别价值加密

有有意义的营业额数字资产的高层。此外,有真正的“归零”风险。项目可以做失败,有时一场大爆炸,但往往呜咽,价值随着时间消退。例如,300强加密资产的市值在2016年年底,只剩下25在前300名五年后,据CoinGecko。

所以,我们如何能确定这些令牌将经得起时间的考验吗?在股票市场中,戈登•增长模式的一种变体股息贴现模型,是一种教科书的估值方法,决定了股票的价格基于公司未来的股息增长。

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戈登的增长模式

P = D₁/ (r - g)

在哪里

P =当前的股票价格

D₁=未来股息的价值

r =回报率

g =股息增长预期永久

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通过重新排列公式和求解r,回报率,我们得到:

r = D₁/ P + g

第一项的公式是目前的股息收益率,第二是增长潜力。我们可以适应概念这个模型来评估一个加密令牌的值:目前的股息收益率是今天项目的经济学,和增长代表项目的潜力。我们可以通过使用传统量化前的资产估值原则和技术。后者更为无形,但有两种方法可以想想看:可选性和网络效应。

Runa令牌的估值框架

今天令牌值=其现有业务价值+其潜在的价值

让我们这个框架应用于数字资产价值从我们的公用事业部门。Ethereum名称服务(ENS)是一个域名注册协议之上的Ethereum区块链。它允许任何人注册一个域名,如亚历克斯。乙,各种用例,如一个人类可读的钱包地址,分散的网站和电子邮件地址等。

第一项的值是在框架协议的现有业务。计算这个实体,我们使用两种方法:贴现现金流(DCF)建模和价格的倍数。

DCF)简单地增加公司的未来现金流的现值收益,可以很好的处理特定的数字资产。存在收取年费注册域名。这是我们代理存在的收入。通过应用数量增长预期未来10年的域名注册,要么基于历史趋势Web2电子邮件地址或预期的增长率从总今天注册,我们可以计算预期存在收入。我们也可以因素进一步发展存在协议的成本,这是通过资助存在财政资助的。这些都是实体的费用。收入-费用=实体的预期利润在未来10年以及终端价值——所有这一切我们可以折扣回到当下,想出一个公允价值估计的实体,其完全稀释的市值和令牌的价格。

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Ethereum名称服务DCF模型:截图

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所以,价格倍数呢?他们怎么能通知我们的存在价值?销售价格和price-to-equity比率帮助分析师确定是否高估或低估的股票相对于同行。相似度量可以为加密工作。

由于存在协议产生收入,我们可以比较其买价与卖价的倍数通过网站与其他协议令牌终端。在其他情况下,多个的分母可能更crypto-specific。令牌协议内的部门有一个总价值锁(TVL)指标,例如,值的所有资产协议以美元或协议的本机硬币。tvl和price-to-TVL倍数的各种协议DefiLlama。

项目的潜在价值是第二项在我们的框架。数字资产估值今天是由什么决定的未来可以为每个协议举行。因此,他们是关于创新的看涨期权和价值相当困难。但是考虑到可选性和网络效应可以产生洞察力。

可选性

可选性扮演什么角色?想象评估亚马逊在1990年代末,这是一个在线图书零售商。我们可以建立了DCF)估计未来的图书销售和折现现金流回到当下,想出一个估值。但是,完全错过了亚马逊的真正潜力。它不会有预期的在线零售的公司最终的主导地位或其进入云计算、流媒体战争,等等。

Ethereum提供了类似的课程。第一个区块链,使智能合约,Ethereum 2015年该指数推出以来迅速发展。Ethereum违抗应用程序——交流,现在银行和保险公司——建立在上面以及NFT-related市场等应用程序,游戏和metaverse。这些发展几乎一直在预测Ethereum最初的版本。

今天的主要用例存在域名是让Web3钱包地址可读。但是他们也可以用于分散的网站和电子邮件地址,或提供链上的身份。两个Web3承诺是个人数据所有权和互操作性。能够拥有我们的网上身份和控制我们的数据是非常强大的和有价值的。如果我们可以把这些数据在网络上的“数字背包”?这将给我们更多的控制,使应用程序争夺我们的业务更有竞争力。想象能够将我们的社交媒体数据从一个Web2平台到另一个,说Twitter Instagram。今天我们的网上身份并不完全便携式:我们需要从头开始构建他们或多或少在每个平台。但是我们存在域名可以存储所有信息并允许我们分享它和运输如何。这些因素表明,存在的潜在价值可能超过其价格倍数表示。

网络的价值

网络价值是另一种思考一个加密项目的潜力。Web3项目的成功取决于网络效应。这个概念很简单:更多的用户网络中,网络更有价值。Web2公司利用网络效应,但公司本身的利益倾向于积累。Web3价值创造主要是由参与者:保留这些矿工,验证器,管理供应商,客户,和其他特定于令牌的角色。

工程师和企业家罗伯特·梅特卡夫制定什么被称为梅特卡夫定律定量描述网络效应。我们认为这解释了股票价格运动的Web2领导人像元数字资产的领导人,如比特币。

采用和用户增长我们跟踪的关键基本指标对现有和潜在的投资。随着数字资产越来越多地采用,其网络效应正在增长。

可以肯定的是,可选性和网络效应的考虑可能不会提供一个完美的估值基础我们的交易,但从这些角度分析投资可以帮助我们满足一个潜在的长期的公允价值是什么。

3所示。管理投资组合风险

构建数字资产组合是构建股票投资组合没多大区别。资产及其权重如何相互影响,构成整个投资组合是关键因素。虽然多元化跨多个资产,可能有共同的风险。知道这些风险是否可接受的是至关重要的,特别是对于一种波动性较大的资产阶级喜欢加密。这里有三个TradFi投资风险管理技术,可以帮助评估数字资产。

相关性是投资组合构建的主要构件之一。他们描述所有投资组合资产之间的关系,是否有潜在暴露在单一领域,生态系统,或主题。

风险因素模型也可以帮助量化投资组合的基本风险的司机。在股票市场中,资本资产定价模型(CAPM)包括一个单因素——市场——来解释一个特定股票的系统性和特殊风险。后者可以多样化,前者不能。

一个类似的模型可以应用于数字资产吗?我们发现强有力的证据对于共享数字资产的风险因素可能形成的基础数字asset-specific风险模型以及数字资产组合配置的核心,类似于股票β在股票风险模型和资产配置的作用。

我们已经扩大,初始因子模型的研究包括两个宏观因素——股票和通货膨胀——除了一个加密的市场因素。这三因子模型可以确定哪些因素——宏观或crypto-specific——负责投资组合的风险。为什么这个很重要?因为加密市场定期变得纠结宏观市场,和这个模型措施和监控共享暴露。

最后,我们倾向于认为一个令牌的组合重量以美元计算。在经典的投资组合60/40,60%的美元在股票和债券。但考虑到他们较高的波动性,股票占比60%的投资组合的风险。这可能是接近90%。

数字资产的风险概况有巨大的变化。比特币最小波动,折合成年率的70%至90%的范围内。其他标记,甚至一些在前100年的市值,已表现出年化波动超过200%。想象我们分配一半美元波动性的比特币等资产,其余像Filecoin更高的风险令牌。风险分配甚至没有接近50/50。

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Bitcoin-Filecoin组合:美元与风险分配

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当然,在传统的金融风险度量可以帮助我们更好地理解cryptoassets和较大的投资组合的风险,他们不显示的全貌。特定于令牌的,这些指标必须部署与定性和crypto-native风险,包括智能合同和监管风险。

结论

虽然不是所有的传统投资管理技术适用于数字资产,部门故障,DCF模型,建模和风险因素,在其他的投资原则,是坚实的起点。有巨大的价值将这些工具在这个新兴的资产阶级。他们可以帮助构建数字资产组合的最佳机会长期生存和繁荣。

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