Archiwa tagu: Bitcoin

USD Liquidity Index – ważny wskaźnik dla Bitcoina 

Ostatnia „niedokończona bańka” na BTC z listopada 2021 udowdniła, że nie można patrzeć na Bitcoina bez szerszego makroekonomicznego kontekstu. Okazuje się, że modele Willego Woo czy PlanB czy wykorzystanie różnych wskaźników onchain przez Kamila Gancarza miały jedną zasadniczą wadę. Nie uwzględniały czynnika makro w postaci płynności na rynku, która bezpośrednio wpływa na wycenę aktywów.   

Jakiś czas temu Kamil Gancarz zasugerował, aby zwracać uwagę nie tylko na bilans FEDu przy  relatywnej wycenie wartości aktywów (z czym zapewne kompletnie niezgodzi się Jeff Snyder czy Brent Johnson specjalizujący się z analizie systemu eurodolarowego – ale to jest temat na oddzielny wpis), ale przede wszystkim na index płynności dolara (USD Liquidity Index).

Google, google i wyskoczył mi artykuł Arthura Hayes’a w którym opisuje swoją wymianę z Felixem Zulaufem dotycząca właśnie indeksu płynności. Swoją drogą polecam przesłuchać dostępne wywiady z Zulaufem na Youtube. Rzadko się udziela, ale jeśli już to robi to jego analizy są bardzo ciekawe i konkretne. Zulauf uważa, że ilość pieniądza jest ważniejsza niż koszt/cena  pieniądza wyrażona stopą procentową.

Szczegóły i detale pominę, bo dociekliwi mogą sobie to doczytać w oryginalnym wpisie Hayesa. Warunki płynności dolara zależą od następujących  trzech czynników, a każdy z nich to temat rzeka: 

1) Wielkość bilansu FEDu (Fed’s Balance Sheet) 

Fed ma możliwość wymuszonego skupowania aktywów od innych banków lub instytucji. Banki lub fundusze w zamian za to mają zaksięgowane „rezerwy” na koncie FED. Przez niektórych jest to tłumaczone jako skupowanie aktywów przez FED za gotówkę i przez to „drukowanie” pieniędzy. 

Dygresja: z tym poglądem nie zgadza się Jeff Snyder (i nie tylko on). Uważa, że w istocie ta rezerwa nie jest gotówką wpuszczoną w rynek, a jedynie wpisem księgowym na kontach FED, czyli nieoprocentowaną zamrażarką kapitału w zamian za aktywa generujące odsetki (obligacje). Poprzez taką karną wymianę aktywów (swap assets) banki i fundusze zmuszone są szukać lepszych warunków i większego zarobku, by pokryć  z nawiązką utracone zyski. W przypadku banków będzie to agresywniejsza akcja kredytowa, a przez to mnożnikowe zwiększenie podaży pieniądza. W przypadku funduszy inwestowanie w aktywa bardziej ryzykowne o większej stopie zwrotu, ale i większym ryzyku. Natomiast banki mogą nie chcieć udzielać kredytów, gdy brankructwa i zwolnienia są na horyzoncie. Tak samo fundusze nie muszą inwestować w ryzykowne aktywa jeśli wyczują bardzo duże ryzyko. Kara "zamrażarki" może wtedy wydać się mała w porównaniu z ryzykami na rynku.  

2) Wartość transakcji Reverse Repo (RPP) trzymanych w bilansie Nowojorskiego FEDu 

W praktyce oznacza to, że uprawnieni gracze mogą deponować gotówkę na rachunkach FED w zamian za oprocentowanie. Z punktu widzenia systemu finansowego to są „martwe pieniądze”, ponieważ FED nie  prowadzi komercyjnej akcji kredytowej, a więc pieniądze te nie wygenerują efektu mnożnikowego i nie zwiększą agregatu pieniężnego. 

3) Wielkości bilansu konta Skarbu USA w Nowojorskim FEDzie (The US Treasury General Account – TGA)  

Kiedy bilans amerykańskiego Skarbu się zmniejsza to oznacza, że Departament Skarb wstrzykuje pieniądze do ekonomii bezpośrednio i tworząc działania (domyślam się, ze Hayesowi chodziło tutaj o różne zamówienia publiczne ). Kiedy bilans Skarbu wzrasta oznacza, że  pieniądze są oszczędzane. Bilans może rosnąć również z powodu emisji obligacji. Natomiast to również wysysa płynność, gdyż obligacje sprzedawane są za USD. 

Podsumowując: 

[USD Liquidity Conditions Index] = [Bilans FED] – [Reverse Repo] – [TGA]

Indeks płynności dolara rośnie gdy: 

  • Bilans FED rośnie 
  • RRP (reverse Repo) spada 
  • TGA (bilans skarbu USA) spada 

Indeks płynności dolara spada gdy: 

  • Bilans FED spada 
  • RRP (reverse Repo) rośnie 
  • TGA (bilans skarbu USA)  rośnie 

Co ważne te wielkości mogą poruszać się w różnych kierunkach jednocześnie znosząc wzajemnie swój wpływ.  

Jak to się ma do Bitcoina? 

Hayes przekonuje, że świetnie się to koreluje z ceną Bitcoina (lepiej niż zmiany stóp procentowych). Można wysnuć z tego wniosek, że pozwala nam to zmniejszyć ryzyko w podejmowaniu decyzji. Nie ma sensu płynąć pod prąd. Gdy płynność spada siła pieniądza gra przeciwko BTC, gdy płynność rośnie płyniemy z wiatrem. Gdy płynność jest w trendzie spadkowym trudno oczekiwać wzrostów BTC, tym bardziej inwestowanie w altcoiny może przynieść rozczarowanie.  

USD Liquidity Index vs Bitcoin, source: Bloomberg za https://blog.bitmex.com/teach-me-daddy/

Kogo stać na terminal Bloomberga? 

Tylko, że Hayes wykorzystuje terminal Bloomberga niedostępny dla zwykłych śmiertelników. Jak zatem indywidualny inwestor ma sobie poradzić?  

Okazuje się, że wszystkie powyższe składowe czyli bilans FED, bilans RPP oraz bilans TGA są publicznie dostępnymi danymi. Można je znaleźć na rządowych stronach USA. Co więcej są dostępne również na TradingView w sekcji danych ekonomicznych. Poniżej przykład wyrysowanego wskaźnika (szaro) w porównaniu do SP500 (żółty), złota (niebieski) oraz Bitcoina (czerwony). 

USD Liquidity Index - TradingView
USD LIquidity Index w Trading View, źródło: Opracowanie własne

Jak to zrobić?  

W panelu pod wykresem wystarczy skorzystać z  „Pine Editor”.

USD Liquidity Index - TradingView Script
Skrypt do USD LIquidity Index w Trading View, źródło: Opracowanie własne

Poniżej zawartość skryptu:

indicator(title="Liquidity Index", shorttitle="Liquidity Index", format=format.price, precision=2, timeframe="D", timeframe_gaps=true) 

 
bal=request.security('FRED:WALCL', 'D', close)/1000000000000 

tga=request.security('FRED:WTREGEN', 'D', close)/1000000000000 

rrp=request.security('FRED:RRPONTSYD', 'D', close)/1000000000000 

cal=bal-tga-rrp 

calSMA = ta.sma(cal, 21)

//plot(bal, title='Total Fed Assets', color=#9bd17c)
//plot(tga, title='Treasury General Account (TGA)', color=#5a46ca)
//plot(rrp, title='Reverse Repo (RRP)', color=#c41414)

plot(cal, title='Liquidity Index', color=#8f8ba7)
plot(calSMA, title='Liquidity Index SMA', color=color.red)

W celu włączenia poszczególnych składowych wzoru wystarczy usunąć początkowe znaczniki. Dodałem 21 dniową prostą średnią kroczącą.  Skrypt po drobnych modyfikacjach pochodzi od jednego z użytkowników TradingView 

Możliwości użytego tutaj PineScript nie ograniczają się do tak prostych zastosowań. Można wykonywać bardziej zaawansowane operacje i wykorzystać cała gamę standardowych wskaźników analizy technicznej. Zainteresowanych odsyłam do manuala. 

Posumowując

Warto patrzeć na otoczenie makro w przypadku inwestowania w Bitcoina. Po pierwsze wraz ze wzrostem adopcji Bitcoina jako aktywa finansowego, będzie on poddawał się ogólnym siłom na rynku kreowanym również (a może teraz już zwłaszcza) przez inwestorów instytucjonalnych. Jednocześnie relatywnie mała kapitalizacja Bitcoina w porównaniu z innymi klasami aktywów będzie tylko wzmacniała wahania występujace na innych rynkach. W skrócie małą łódeczką rzuca bardziej ? 

Nie jesteśmy też skazani lub wykluczeni przez Terminal Bloomberga. Mamy narzędzia, które w darmowy sposób zapewniają nam dostęp do tych danych.  

Kiedy wyjść z Bitcoina?

Bitcoin przebijając kolejne szczyty i zaliczając korekty wywołuje duże emocje u inwestorów, zwłaszcza tych, którzy patrzą tylko na wykres ceny. Na szczęście możemy skorzystać z danych blockchain Bitcoina, które pozwalają lepiej niż sama cena określić fazę cyklu, w której się znajdujemy. A to pozwala ostudzić trochę emocje i odczytać sygnały kiedy definitywnie należy się ewakuować z rynku, nie polegając na „wróżbitach” prognozujących dziś maksynalną cenę w tej hossie.

Poniżej 4 metryki, które dosyć dobrze pokazują sytuację na rynku i jednocześnie dostępne są bez opłat na portalu LookIntoBitcoin. Nie będę wchodził w duże szczegóły jak te metryki się liczy, bo nie jest to konieczne do ich skutecznego używania. Każdy zainteresowany może znaleźć w sieci dokładne opisy.

Puell Multiple

Mnożnik Puella to dosyć prosty, ale sprytny wskaźnik, który pośrednio opiera się na opłacalności wydobycia monet przez górników. Pokazuje nam ile razy dzienna wartość wydobytych monet jest większa od 365-dniowej średniej kroczącej z wartości wydobycia.

Jak widać na wykresie wskaźnik dosyć celnie wyprzedzał pojawienie się górki  (żółte prostokąty na wykresie). Dosyć, gdyż wysłał również sygnał dla fałszywej górki z początku 2013 roku, którą pominiemy w analizie (oznaczone szarym prostokątem na wykresie).

Źródło: LookIntoBitcoin.com

Przeanalizowałem 3 ostanie hossy zbierając istotne dane poniżej w tabelce. Wygląda, że cena Bitcoina po przebiciu kluczowych wartości wskaźnika (4 – wkroczenie w strefę czerwoną, 6 – przerywana linia w strefie czerwonej) w kojenych hossach coraz słabiej rośnie. W 2011 od poziomu Puell Multiple = 4  do szczytu można było pomnożyć kapitał ponad 16 razy. W 2017 już tylko 2 razy. Jeśli trend się utrzyma to oznacza, że można wychodzić z rynku wcześniej z większym spokojem wiedząc, że zostawimy na stole mniej niż w poprzednich hossach. Najniższa bezpieczna dla wyjścia wartość Puell Multiple wyniosła 6. Natomiast łącząc szczyty górek dla wykresu Puell Multiple wyznacza nam się trend spadkowy, który nie daje pewności, że i tym razem tak będzie. Co ciekawe patrząc po datach należy spodziewać się, że od przekroczenia kluczowych poziomów do szczytu mamy od 20 (Puell = 4) do zaledwie 4 dni (Puell = 6). Wniosek: zdecydowanie przy przekroczeniu wartości Puell = 4 będzie to sygnał, że należy poważnie rozważyć ewakuację.

Źródło: Opracowanie własne

Warto jednak w scenariuszu wyjścia uwzględnić kolejne wskaźniki, aby zwiększyć prawdopobieństwo dobrych decyzji. Szczególnie ma to znaczenie, że Puell Multiple fałszywie zasygnalizował górkę z początku 2013 roku. Więc istnieje ryzyko,  że opieranie się tylko na tym wskaźniku sprowokuje zbyt szybką sprzedaż Bitcoina.

MVRV-Z Score

Kolejny ciekawy wskaźnik bazuje na sprawdzeniu przewartościowania kapitalizacji rynkowej Bitcoina (liczba monet x aktualna cena)  względem zrealizowanej kapitalizacji Bitcoina policzonej jako suma wartości monet z ich rzeczywistej ostatniej ceny transakcyjnej (czyli wartość monety hodlowanej będzie oparta o jej ostanią cenę transakcyjną, a nie aktulną wycenę rynkową Bitcoina). Żeby dało się sprawnie korzystać z tego porównania różnica pomiędzy tymi kapitalizacjami jest podzielona przez odchylenie standardowe kapitalizacji rynkowej (czyli miarę rozproszenia wartości).

Źródło: LookIntoBitcoin.com

Niestety pierwsza hossa nam się w pełni nie wyrysowała wg wskaźnika, ale może to być powodem niedojrzałości rynku, a w szczególności krótkim czasem od startu Bitcoina oraz inną skalą hodlingu. Róznież w przypadku fałszywego szczytu z kwietnia 2013 wkaźnik wysłał błędny sygnał. Natomiast już ostatnie dwie hossy dosyć precyzyjnie zostały zarysowane. I na nich się skupimy.

Źródło: Opracowanie własne

Jak widać wskaźnik bardzo dynamiczne wkracza w czerwoną strefę na wykresie  i w ciągu jednego dnia (2013) lub dwóch dni (2017) potrafi przebić środkową wartość dla strefy. Jeśli ta hossa miałaby być podobna do poprzedniej to nawet po wyjściu z rynku jak tylko wskaźnik wejdzie w czerwoną strefę do szczytu zostanie tylko od 40% do 20% wzrostu. Jak widać czas od wejścia do strefy czerwonej do górki to od 16 do 9 dni. I jeśli trend się utrzyma to należy się spodziewać, że będzie jeszcze mniej czasu. W każdym razie potwierdzenie wczesnego sygnału Puell Multiple z sygnałem z MVRV-Z Score powinno nas zmotywać co najmniej do przeniesienia monet z zimnego porfela na giełdę.

Reserve Risk

Reserve Risk przedstawia pewność długoterminowych hodlerów Bitcoina względem ceny Bitcoina na dany moment. Zakładając, że długoterminowi holderzy mają większą wiedzę na temat samego Bitcoina oraz jego rynkowych cyklów powinni lepiej identyfikować korzystne momenty kupna i sprzedaży Bitcoina w porównaniu do nowych graczy na rynku. Sam mechanizm wylicznia wskaźnika jest nieco skomplikowany. Poprzestańmy na tym, że wykorzystuje do obliczeń wartość sprzedanych monet ważoną w oparciu o czas hodlowania.

Źródło: LookIntoBitcoin.com

Widać, że wskaźnik dobrze wyznaczył kolejne górki, chociaż znów wysłał błędny sygnał w przypadku fałszywego szczytu hossy z 2013. Szczegółowe sprawdzenie pokazuje, że punktem odcięcia jest wartość $0.02 na wskaźniku, od której rozpoczyna się strefa czerwona.

Źródło: Opracowanie własne

Analogicznie jak poprzedni wskaźnik od momentu sygnału do szczytu górki jest coraz mniej czasu i coraz mniejszy wzrost ceny. Daty sygnału Reserve Risk potwierdzają nam się z wejściem MVRV-Z Score w czerwoną strefę.

RHODL Ratio

Chyba najbardziej ciekawy wskaźnik w zestawieniu Realized HODL Ratio. Nie wchodząc w szczegóły wykorzystuje on analizę fal hodlingu. Najważniejsze jest to, że ładnie wyrysował trzy ostanie hossy pomijając fałszywy szczyt z 2013.

Do analizy wziąłem wartość brzegową strefy czerownej (50 000) oraz zasugerowaną na wykresie linią przerywaną wartość ze strefy czerwonej (80 000). Jak widać w hossie z 2011  sygnał o przekroczeniu brzegowego poziomu (50 000) pojawił się na jeden dzień przed szczytem. A przekroczenie 80 000 wystąpiło tuż po osiągnięciu szczytu górki.  Zaś w przypadku kolejnych szczytów sygnał o wejściu do strefy czerwonej był od 20 do 17 dni przed szczytem, a sygnał przekroczenia 80K wystąpił na 5 do 7 dni przed.

Źródło: Opracowanie własne

Podsumowanie

Zakładając, że ta hossa będzie podobna potwierdzenie sygnałów z kilku wskaźników naraz powinno dać nam kilka dni na dokończenie i finalne wyjście z inwestycji.

Źródło: Opracowanie własne

Oczywiście wybranie strategi wyjścia jest sprawą indywidualną  (np. uśrednianie ceny wyjścia czy wczesne wyjście kwotą pierwotnej inwestycji i free-ride do końca). Natomiast skorzystanie z tych wskaźników pozwala nieco te strategie zoptymalizować i poprawić finalny wynik inwestycji bez znaczącego zwiększania ryzyka.

Co ważne, wszystkie te metryki są dostępne bez opłat. Zachęcam, by poświęcić chwilę i samodzielnie przepatrzyć sobie chociażby ostatnie dwie górki. Być może nieco inferfejs jest toporny, ale jeśli ktoś chce mieć lepszy UX to zawsze może skorzystać z płatnej wersji Glassnode mając dostęp do jeszcze conajmniej kilku innych ciekawych statystyk (Tier2) za jedyne $29 miesięcznie 🙂

UWAGA: nie ma tutaj nigdzie afiliacji.

Jeśli uważasz ten artykuł za wartościowy, proszę prześlij go znajomym, których to może również interesować

Ile można stracić na Bitcoinie?

Ile można stracić na Bitcoinie?

W momencie, gdy Bitcoin (BTC) bije kolejne rekordy zacząłem się zastanawiać jak się zachowa w momencie krachu na rynku. I chodzi mi tutaj zarówno o cykliczny dołek po zakończeniu byczego rajdu, jak i zachowanie się Bitcoina w przypadku krachu na tradycyjnych rynkach.

Zwykłe dołki Bitcoina

Wbrem pozorom jak do tej pory Bitcoin zachowuje się całkiem przewidywalnie. Ograniczenie podaży Bitcoina do maksymalnie 21 milionów sztuk oraz mechanizm halvingu, który cyklicznie redukuje nagrodę dla górników o połowę systemowo działa deflacyjnie. Długoterminowy trend jest obiecujący i mimo dużej zmienności kolejne górki są coraz wyżej. Natomiast, co bardziej mnie interesuje, że to samo dzieje się dołkami. I na nich chciałem się skupić.

Poniżej wykres wykres ceny Bitcoina z 200 tygodniową średnią kroczącą (200MWA) oraz oznaczeniem szybkości przyrostu tej średniej (200 Week Moving Average Heatmap). Bliższa analiza sugeruje, że nie tyle chodzi o % przyrostu średniej co wielokrotność średniej. Czasem oznaczane jest jako 200W Moving Avarage Multiple. Dlaczego wybrałem ten wykres mimo tej nieścisłości? Jest on dostępny za darmo i można samodzielnie śledzić sobie te wartości.

200 Week Moving Avarage Heatmap
źródło: https://www.lookintobitcoin.com/charts/200-week-moving-average-heatmap/

Średnia 200W MA zawsze jak dotej pory miała trend wzrostowy, a jak widać w ciągu 10 lat Bitcoin zawsze wybraniał się przy spadkach w jej okolicach. Stało się to nawet podczas covidowego załamania na giełdach w marcu 2020. Czyli nawet (błędnie) zakładając, że wartość średniej się nie zmieni do wystąpienia następnego dołka to na moment pisania tego postu mamy okolice $9300. Zatem mamy już jakąś pierszą liczbę.

Na wykresie widać jednak jeszcze jedną zależność. W okolicach szczytu cena Bitcoina przebija kilkanaście razy średnią. Analizując te proporcje w oparciu o historyczne dane oraz przyjmując kilka prognoz ceny Bitcoina możemy spróbować oszacować cenę BTC na kolejnym dołku.

Najpierw biorę dane z górek w poprzednich cyklach  (ATH – All Time High), do tego wartość 200W MA z tej samej daty i wychodzą nam mnożniki: 24, 28 i 16. (Uwaga: uwzględniłem również do zestawienia fałszywą górkę z kwietnia 2013)

Źródło: Opracowanie własne

Do tego przyjmijmy, że mnożnik może sie zmniejszyć w porównywalnej proporcji jak pomiędzy dwoma ostanimi górkami, co byłoby dosyć optymistycznym wariantem z punktu widzenia spadków i mało optymistycznym w kontekście potencjału na dalsze wzrosty. Wychodzi nam zatem w okolicach 10. Dodatkowo kilka prognoz szczytu następnej górki z różnych bardziej wiarygodnych źródeł i możemy spróbować oszacować wartość 200 dniowej tygodniowej średniej kroczącej w momencie wystąpienia górki.

Źródło: Opracowanie własne

Uwzględniając, że średnia tylko rośnie i BTC się wybrania w jej okolicach możemy brać za prawdopobne wyniki powyżej 9300 USD (wartość średniej na moment pisania posta). Natomiast to byłby scenariusz hard-core pod tytułem flash-crash, a teraz analizujemy „normalny” cykliczny dołek. Jak widać na wykresie BTC mimo, że spadki są bardzo duże (wykres logarytmiczny nieco zaburza to poczucie) to zejście do dołka mu chwilę zajmuje. A to powoduje, że ta średnia będzie finalnie wyższa (zaznaczone niebieskawymi prostokątami na poniższym wykresie). Więc porównuje ostatnie dwie górki z następujacymi po nich dołkami.

ςιο,οοο 
ο 
ΙΛ ςΙ,ΟΟΟ 
$100 
$10 
2012 
2013 
2014 
2015 
2016 
2017 
2018 
2019 
2020 
2021
Źródło: Opracownie własne na podstawie www.lookintobitcoin.com

Zadziwiające jest, że cena w dołku jest w obu przypadkach pomiędzy 6 a 7 razy mniejsza od poprzedzającej górki.

Daty ATH 
30 Listopada 2013 
16 Grudnia 2017 
wartość ATH 
1,153 
19,640 
Daty dołków 
14 stycznia 2015 
15 Grudnia 2018 
Wartość dołków 
175 
M nożni k spadku 
6.59 
6.17
Źródło: Opracowanie własne

W tabelce policzyłem wartości dołków dla różnych prognozowanych ATH,  również dla mnożnika na poziomie 6 ponieważ proporcja  górka/dołek się nieznacznie zmniejsza.

Prognozowane ATH 
60,000 
80,000 
100,000 
150,000 
200,000 
250,000 
Mnoinik = 6 59 
9,105 
12, 140 
15, 175 
22,762 
30, 349 
37,936 
Mnoinik = 6.17 
9, 724.47 
12,965.96 
16,207.46 
24,311.18 
32,414.91 
40,518.64 
Mnoinik = 6 
10,000 
13,333 
16,667 
33,333 
41,667
Żródło: Opracowanie własne

Nowe ATH na poziome 80 000 do 100 000USD nie wydaje sie takie nieprawdopodbne widząc dopływ kapitału z instytucji oraz coraz popularniejsze wykorzystania BTC jako antyinflacyjny hedge. Wysoce pradopodbny poziom podłogi zatem wyniósłby pomiędzy 12 tys. a 16.5 tys. dolarów.

Klasyczny krach na giełdzie albo łabądź

Krach wydaje się nieunikniony biorąc pod uwagę chociażby historyczną cykliczność rynków czy coraz coraz słabsze reagowanie giełd na coraz większe drukowanie pieniędzy. To jest jednak wątek warty osobnego wpisu, więc na razie to pomińmy. Ważne tutaj jest, że Bitcoin powstał po krachu bankowym z 2008, a od tego czasu mamy hossę na giełdach. Czyli nie mamy twardych danych historycznych jak Bitcoin by sobie poradził w przypadku giełdowego krachu. Zaś odbicie z marca 2020 nie wiele nam mówi, gdyż i giełdy miały V-odbicie. Natomiast skoro Bitcoin zaczyna być traktowany jak nośnik wartości (store of value) czy bezpieczna przystań (safe heaven) to zobaczmy jak się zachowywało złoto w przypadku takich krachów. Swoją drogą kapitalna wizualizacja krachów dostępna jest na Visual Capitalist.

Stæ•t — End Date 
Black ; 
sep IS, 
22, 
OPEC Oil 
11, 1973 —Jul 17, 1980 
13, IS, 
D'tCom Bubble 
24 2000 
MAY 30, 
Crisis 
Oct S, 2007 28, 2013 
cov1D-19 crul-,m 
19, 2020 
Cm—zing 
Price on nom in priQ 
•Black Tuesday a m after market pek on Oct 1929 
• •The market hit a peak on Oct 13th, to Black Monday Oct 19,1987 
• • •As of muket Aug 4, 2020 
Days) 
300 (7,38 days ) 
90 (1,889 &ys) 
19 (402 days) 
88 (1,808 &ys) 
SS (1,379 
S (117*
Zestawienie krachów giełdowych
Źródło: https://www.visualcapitalist.com/sp-500-market-crashes/

Niestety z analiz musimy wyrzucić wielką depresję (spadek 89%), bo kurs złota był sztywny względem dolara aż do 1971 roku i upadku Bretton Woods. Do tego w okresie 1930-1974 posiadanie złota w postaci bulionu lub sztabek w USA było nielegalne i zagrożone karą 10 lat więzienia. Dopiero w 1974 złoto zaczęło być notowanie na COMEX w Nowym Jorku. Zatem po tak długim czasie braku swobodnego ustalania ceny złota, trudno przyjąć eksplozję ceny złota w latach ’70 wyłącznie jako reakcję na wybuch kryzysu naftowego.

1970 
1972 
lg74 
1976 
1978 
1980 
1982 
1984 
1,600% 
1,400% 
1,200% 
1,000% 
800% 
200% 
1986
Porównanie Dow Jones (niebieski) do Złota (pomarańczowy) podczas kryzysu naftowego
Źródło: https://www.macrotrends.net/2608/gold-price-vs-stock-market-100-year-chart

Natomiast analizując kolejne giełdowe krachy jak Black Monday (1987), DotCom (2000) oraz globalny kryzys finansowy (2008) złoto zawsze dobrze zachowywało się jako hedge (na wykresie poniżej zaznaczone na czerowno), nie wyłączając ostatniego covidowego załamania z marca 2020.

51,800 
51,600 
sı,aoo 
sı,200 
51,000 
5800 
S400 
5200 
Jan-71 
Jan-l I 
Jan- 15 
25000 
22500 
- 20000 
17500 
15000 
12500 
10000 
7500 
5000 
2500 
0 
Jan-75 
Jan- 79 
Jan-83 
Jan-87 
Jan-91 
Jan-95 
Jan-99 
Jan-03 
Jan-07
Porównanie notowania Dow Jones do Złota podczas krachów.
Źródło: https://www.sunshineprofits.com/gold-silver/dictionary/dow-jones-gold/

W tym kontekście jeśli Bitcoin to Złoto 2.0. w przypadku krachu giełdowego po początkowych spadkach Bitcoin powinien razem ze złotem ładnie odreagować. Zatem klasyczny giełdowy krach nam nie straszny. Biały łabądź w postaci załamania covidowego również (biały łabądź, bo jak popatrzymy na częstość epidemii wirusów to pojawiają się one regulanie co 10 lat). A w przypadku czarnych łabędzi trudno wyrokować. Atak 51% na sieć Bitcoina przez górników opłacanych przez państwa (vide chińskie kopalnie) mógłby zniszczyć całkiem kryptowalutę. Tylko po co niszczyć coś co można opodatkować? Nie zapowiada się, aby komputer kwantowy w ciągu najbliższych kilku miesięcy był wstanie podważyć kryptograficzną koncepcję Bitcona. A jeśli już, miałoby to wpływ na cały świat bezpieczeństwa w sieci. Zniszczenie infrastruktury w wyniku burzy słonecznej takiej jak z  1859 kiedy to popaliło telegrafy na świecie mogłoby być dramatyczne w skutkach. Pytanie czy strata na bitcoinie będzie wtedy naszym największym zmartwieniem. (Przy okazji i tutaj widać niezaprzeczalną zaletę posiadania fizycznego złota i srebra w postaci monet bulionowych)

Circuit breaker

Na początku krachu giełdowego wszytko spada. Margin call, ucieczka do płynności, kaskada likwidacji wszystkich aktywów.  Podczas Czarnego Poniedziałku  19 października 1987 Dow Jones spadł o 22.6% w ciągu jednego dnia. Po tych wydarzeniach regulatorzy wprowadzili bezpieczniki w postaci zawieszania notowania po znaczącym procentowo spadku dziejącym się w krótkim czasie. Wszystko po to, aby wyelimować flash-crash i potencjalną panikę pogłębiającą spadki. Po kolejnych krachach regulacje dopracowano i aktualnie zawieszenie notowań włącza się po 7%, 13% i 20% spadku (kolejne poziomy bezpieczeństwa).

Notowania Bitcoina nie mają takich zabezpieczeń co powoduje, że trzeba się liczyć z możliwością flash-crashu. Może również stąd same dwucyfrowe wahania na cenie kryptowalut w krótkim czasie nie są czymś zaskakującym.  Natomiast w momencie, gdy Bitcoin staje się już uznany aktywem finansowym przez instytucje, czy to bezpośrednio czy poprzez instrumenty pochodne te regulacje pośrednio oddziaływują ograniczając i spowalniając skale spadków wyprzedaży związane z giełdowymi krachami.

Czyli ile można stracić?

Jeśli historia się powtarza lub jeśli chodziaż się rymuje, to wygląda, że aktualna 200 tygodniowa średnia krocząca wyznaczy bezpieczny poziom podłogi. A uwzględniając bardziej optymistyczne poziomy z mnożników ATH robi nam się przedział pomiędzy 9300 a 37900 USD. Teraz wystarczy odjąć to od naszej średniej ceny zakupy BTC i wiemy jak bardzo możemy umoczyć, ale co ważniejsze możemy sobie określić relacje maksymalnej straty z odpowiadającym mu maksymalnym zyskiem.