量化分析師稱，全球M2無法預測比特幣價格

Gate News bot 消息，據NewsBTC報道，對沖基金21st Capital聯合創始人西納（Sina）公開駁斥了Real Vision首席執行官Raoul Pal推廣的流行比特幣價格模型，稱其爲數據文盲和過度擬合的典型案例。

該模型通過將M2數據提前一定周數（通常爲10到12周），得出比特幣與全球M2（衡量全球貨幣供應量的指標）之間的密切相關性，以此“預測”比特幣未來的價格走勢。Raoul Pal曾利用該圖表論證，宏觀流動性狀況驅動着加密貨幣的週期，而當前的市場行爲可以通過貨幣擴張來預測。

但西納在本科和研究生階段教授數據分析課程中表示，這種模型經不起推敲。“這是對過度擬合缺乏理解的嚴重失敗，”他在6月24日發布到X平台的一段視頻中說道。“我看到的甚至連一年級數據分析課程的第一個月都過不了。”

西納指出，比特幣與全球M2之間表面上的相關性，僅僅是因爲數據被“扭曲”以適應歷史模式。“如果我可以隨意擺弄數據，隨意調整，我肯定能在各個數據塊之間找到很好的匹配，”他警告說，正是這種靈活性讓分析師能夠制造出預測準確的假象。

他解釋說，主要問題在於全球M2數據本身存在缺陷。該數據是通過將各國央行的M2數據乘以匯率得出的——將美國等快速報告的經濟體與數據延遲數周甚至數月的國家混在一起。這造成了全球流動性每日波動的誤導性印象。“它看起來每天都在變化，但實際上混合了頻繁和不頻繁的更新，”西娜說道。“這不是一個真實的信號。”

更重要的是，西納認爲，一旦縮小特定圖表的視角，該模型就會失效。雖然拉烏爾·帕爾等人展示了比特幣和全球M2之間頂部和底部緊密對齊的例子，但西納卻證明了提前量或規模的細微調整如何產生截然不同的結果。“我們試試提前量80天。看起來不太好。108天怎麼樣？啊，現在頂部對齊了——所以讓我們再次放大，假裝它有效，”他諷刺地說。“這不是建模。這是在玩。”

他強調，模型的每次調整——從12周的預測提前量到10周，再到108天——都暴露出其缺乏系統性基礎。“如果沒有合適的模型，就無法預測未來，”西娜說道。“這是典型的過度擬合。你強迫數據與歷史行爲相匹配，但卻失去了普遍適用性。”

爲了解釋這個概念，Sina 將其比作通過噪聲正弦波擬合曲線。結構良好的模型能夠捕捉核心模式並忽略噪聲。相比之下，過擬合模型會試圖匹配每一個細微的波動，從而導致新數據到來時的預測性能不佳。“過擬合看起來更好，但它會模擬噪聲。而噪聲不會重復，”他說道。

西納還質疑比特幣是否真的會引領流動性，而不是跟隨流動性。“如果你回顧上一個週期，比特幣首先達到頂峯。流動性在145天後達到頂峯，”他說道。這顛覆了全球M2模型所隱含的因果關係，並對其作爲前瞻性工具的整個前提提出了質疑。

他的結論很直白：“你必須非常小心過度擬合。它看起來匹配，但它是強行擬合歷史數據的。你根本不知道這個東西的預測準確性。”