When Crypto Assets Generate Yields and Stocks Become Collectibles: A Great Migration in Valuation Logic

marsbitDipublikasikan tanggal 2025-12-27Terakhir diperbarui pada 2025-12-27

Abstrak

The article explores the evolving valuation logic of markets, distinguishing between "cash flow markets" (driven by discounted future earnings) and "sentiment markets" (driven by collective belief and speculation). It observes a convergence: traditional assets like stocks are becoming more narrative-driven (e.g., meme stocks), while crypto assets, once purely speculative, are increasingly generating measurable cash flows (e.g., staking yields). This shift is facilitated by changes in the three layers of any market: the underlying asset, the ownership token, and the trading infrastructure. The author argues that liquidity acts as a double-edged sword—beneficial in cash flow markets but potentially destabilizing in sentiment-driven ones. Ultimately, markets are blending into a spectrum from pure cash flow to pure sentiment, driven by technology and new financial instruments, requiring systems that balance measurable value and narrative-driven appeal.

Author: Matt Harris

Compiled by: Tim, PANews

At a dinner party last summer, someone mistakenly thought I worked in finance and asked me a question about the art market. Although I am not an expert, I answered from the perspective of a venture capitalist. In the end, I barely managed to explain how the art market operates differently from the markets I have studied all my life.

However, these questions lingered in my mind. Why could I be so familiar with one market yet feel so alienated by another? Can assets cross between these two markets, or are they forever confined to their predetermined valuation models?

Two Types of Markets

Every market answers the same question: "What should this be worth?" But the underlying logic differs.

Cash Flow Markets are essentially a math problem. Whether it's a share of stock or a bond, the value equals the present value of discounted future cash flows. These markets are vast, highly liquid, and mostly self-correcting. Mispricing is eventually arbitraged away, though sometimes the process is slow enough to test investors' patience—or even make them stop taking your calls.

Sentiment Markets, on the other hand, are a game of chasing market sentiment. Pricing isn't based on future earnings but on what the next buyer is willing to pay, which in turn depends on their guess about the next buyer's psychological expectations. It's like being in a hall of mirrors: art, luxury watches, fine wine, NFTs, meme stocks, and (depending on your beliefs) Bitcoin all fall into this category.

These two types of markets each have their own internal logic: one measures future cash flows, the other measures collective belief. Most of the time, we assume they are distinct, but reality is blurring the lines between them.

When Cash Flow Transforms into Narrative

Traditional finance has always prided itself on being driven by rational analysis rather than emotion, but over the past two decades, this line has gradually blurred. In public equity markets, the meme stock phenomenon has turned stocks into collectibles—GameStop, for example, derives its value from something between a baseball card and a Basquiat painting.

Public equity markets are increasingly giving way to private equity markets, where pricing power often lies with a single enthusiastic buyer rather than collective pricing. A similar trend is emerging in credit, with capital shifting from public to private markets: more negotiation, less transparency, and increasingly divergent investment outcomes. This results in lower liquidity but also reduced volatility—and paradoxically, final transaction prices are often higher.

Moreover, private markets have slowly evolved into narrative fields, where each funding round is like another revision of the same story. As investors, we glorify this as "long-termism," but it actually moves toward uniqueness and subjectivity. Private market participants still base their offers on future cash flow analysis, but (with the proliferation of AI) soon everyone will have access to homogenized AI-generated models. The only difference will be the story you tell GPT before hitting enter. The beauty of private market investing lies in what happens after the investment takes effect: unlike public market investors, private equity and venture capital firms can actively participate in making the story come true through hands-on management.

When Narrative Transforms into Cash Flow

Meanwhile, some historically sentiment-driven areas (such as cryptocurrency) are evolving in a completely different direction.

Bitcoin started as a purely sentiment-driven digital collectible, independent of future earnings expectations. But Ethereum, DeFi tokens, and real-world asset (RWA) projects are gradually moving toward the other end: they are beginning to generate cash flows, offering staking yields and collateral returns. Today, more and more crypto assets have observable cash flows.

The composability of on-chain financial instruments turns ownership, trading, and settlement into software-native functions, making cash flow markets potentially more efficient than public stock markets. They offer 24/7 liquidity, instant settlement, and fully transparent ledgers.

In other words, cryptocurrency is evolving from speculative narrative into a new form of programmable finance. At the same time, traditional assets are drifting in the opposite direction, moving away from liquidity and transparency toward scarcity and narrative-driven value.

The rise of prediction markets is bringing another highly specialized type of market into the mainstream. When insights into future trends shift from handing cash to bookies in back alleys to real-time digital markets, new possibilities emerge. "Betting" on election outcomes is a popularity contest until results are announced, but when combined with "investing" in regulation-sensitive stocks, it can become a hedging tool to optimize the risk-return ratio of portfolio trades.

Three Layers of Markets

Every market, regardless of its operating logic, is built on three layers:

1. The underlying asset (the object being owned)

2. The ownership instrument (token or financial instrument)

3. The trading medium (the infrastructure and rules for conducting transactions)

When assets transition between categories—for example, from private to public, or from physical to digital—it is often because one of these layers has changed. Taking a company private alters the trading layer; tokenizing a painting via an NFT changes the ownership instrument layer; running RWAs on-chain alters all three layers. These changes in layers often redefine who can participate in the relevant markets, which in turn significantly impacts valuation.

This layered structure helps explain why we are currently seeing such rapid experimentation with market structures. Technology enables us to deconstruct and reassemble "markets" through software—sometimes with higher liquidity, sometimes with less, but always with new combinations of narrative logic and analytical paradigms. This programmability expands the boundaries of traditional trading and redefines the possibilities of market participation, creating an evolving landscape where traditional market forms intertwine with new market mechanisms.

The Double-Edged Sword of Liquidity

Liquidity has become a cultural value in finance, even a sacred cow. But more isn't always better; like a double-edged sword, excessive liquidity also hides invisible undercurrents.

In sentiment markets, high liquidity often means high volatility: prices are constantly revalued without a stable anchor for valuation. In cash flow markets, liquidity promotes efficient capital allocation and transparent risk transfer. We must carefully distinguish the essential differences between these two.

We can establish this correlation: the more a market's value depends on modelable cash flows, the safer it is to increase its liquidity; the more it relies on narrative and scarcity, the more moderate illiquidity can act as a stabilizer. This illiquidity can prevent "pricing populism," where the least knowledgeable participants in the market determine asset prices.

Convergence, Not Conflict

The theme of the twentieth century was standardization—turning unique assets into tradable securities, making more things investable through methods like assigning CUSIP codes. The twenty-first century may pivot toward re-personalization—building deeper, broader, and more diverse markets that can be synthesized and combined to achieve more precise, targeted investment exposure with greater efficiency.

Today, we can create financial instruments with personalized economic attributes while maintaining liquidity at the execution level. Whether it's tokenized credit, online prediction markets, or programmable securities, they all point toward a more continuous, transparent, and flexible market architecture that far surpasses any previous form.

Traditional binary classifications—public vs. private, fungible vs. unique, speculative vs. productive—are dissolving. What we face is a continuous spectrum from purely sentiment-driven to purely cash flow-driven, with most assets distributed along it and trading across a liquidity spectrum from absolute liquidity to agreed-upon transactions.

Market Revelations

Ultimately, markets reflect motivations. Some markets reward productivity, while others reward collective belief.

Throughout history, we have mostly kept the two separate: finance归于理性(rationality), art归于浪漫(romance). But technology is forcing them to merge, revealing in the process a spectrum between rationality and narrative—the fundamental underpinning of all value creation.

Our task as investors, entrepreneurs, and regulators is not necessarily to defend one logic and negate the other, but to design systems that can accommodate both the measurable and the unknowable, without letting either dominate the scale.

Because in the end, every market is a contest of asset appeal. It's just that some contests eventually cash out.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QWhat are the two main types of markets described in the article, and how do they differ in their valuation logic?

AThe two main types are cash flow markets and sentiment markets. Cash flow markets value assets based on the present value of future cash flows (a mathematical approach), while sentiment markets value assets based on what the next buyer is willing to pay, which is a game of collective belief and narrative.

QHow is the traditional financial market, specifically public equities market, evolving according to the author's perspective?

AThe public equities market is blurring the lines with sentiment markets, as seen with meme stocks like GameStop, where stocks are treated more like collectibles. There is also a shift of pricing power from public markets to private markets, where deals are more negotiated, less transparent, and driven more by narrative.

QIn what way is the cryptocurrency market moving in the opposite direction to traditional assets?

ACryptocurrency is evolving from being purely speculative assets driven by sentiment to assets that generate observable cash flows, such as through staking yields and collateral returns. This shift is turning them into a new form of programmable finance, moving towards the cash flow end of the spectrum, while traditional assets are moving towards more narrative-driven, less liquid models.

QWhat are the three layers that every market is built upon, as outlined in the article?

AThe three layers are: 1. The underlying asset (the thing being owned), 2. The ownership token (the financial instrument or token representing ownership), and 3. The trading medium (the infrastructure and rules for transacting). Changes to any of these layers can alter who can participate in a market and significantly impact valuation.

QWhat is the 'double-edged sword' of liquidity, as discussed in the context of different market types?

AFor cash flow markets, high liquidity promotes efficient capital allocation and transparent risk transfer. However, for sentiment markets, high liquidity often leads to high volatility because prices are constantly revalued without a stable anchor. In these narrative-driven markets, some illiquidity can act as a stabilizer by preventing 'pricing populism,' where the least informed participants set prices.

Bacaan Terkait

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

Dalam bidang transfer learning, sumber data biasanya berupa gambar, teks, atau audio. Namun, penelitian "Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)" menunjukkan bahwa **noise acak yang tidak memiliki makna semantik**—dihasilkan dari distribusi Gaussian—juga dapat meningkatkan performa model dalam skenario semi-supervised dengan sedikit data berlabel. Metode ini menggunakan **Kerangka Adaptasi Noise (Noise Adaptation Framework, NAF)**. NAF membuat struktur kategori diskriminatif dalam domain noise acak, lalu mentransfer **struktur** ini ke data target nyata untuk memberikan batas klasifikasi yang lebih jelas. Model memproyeksikan domain noise dan target ke ruang representasi bersama dan menyelaraskannya pada tingkat kategori. Dalam eksperimen, dengan hanya 4 sampel berlabel per kelas, NAF meningkatkan akurasi secara signifikan dibandingkan baseline ERM pada dataset seperti CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), dan lainnya. Peningkatan juga terlihat pada dataset skala besar seperti ImageNet-1K dan tugas klasifikasi teks. Kunci keberhasilan ini bukanlah sifat acak noise itu sendiri, melainkan **struktur kategori yang dapat dipisahkan** yang dibentuknya dalam ruang representasi. Eksperimen ablasi menunjukkan bahwa jika semua noise dikompresi menjadi satu titik (tanpa struktur), kinerja justru menurun drastis. Sebaliknya, memperlebar jarak antara pusat kategori noise meningkatkan akurasi. Penelitian ini menawarkan perspektif baru: dalam transfer learning, pengetahuan yang dapat ditransfer bisa berupa **cara data diorganisasikan dalam ruang representasi**, bukan hanya konten semantiknya. Ini membuka kemungkinan untuk skenario di mana data sumber asli tidak tersedia karena masalah privasi, hak cipta, atau keterbatasan akses. Noise sintetis dapat menjadi alternatif sumber daya yang efektif dan rendah biaya.

marsbit2m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

marsbit2m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI Di Texas, AS, proyek kampus besar pertama OpenAI "Stargate" dibangun di atas lahan bekas penambangan Bitcoin oleh Crusoe, perusahaan yang awalnya memanfaatkan gas alam terbuang untuk menambang kripto. Ini mencerminkan tren transformasi besar: infrastruktur dan sumber daya dari era Crypto kini dialirkan ke industri AI. Pilar utama transformasi ini adalah: 1. **Tambang ke Pusat Data AI:** Perusahaan penambangan seperti Bitdeer, CoreWeave (dulunya Atlantic Crypto), TeraWulf, dan Hut 8 menjual atau mengalihkan kapasitas pusat data mereka yang sudah memiliki akses listrik, lahan, dan izin ke perusahaan AI seperti Anthropic dan AWS. Kontrak jangka panjang bernilai miliaran dolar ini lebih menguntungkan dibandingkan pendapatan menambang Bitcoin yang menurun. 2. **Talenta Crypto ke Startup AI:** Mantan eksekutif dan insinyur Crypto membawa keahlian mereka ke bidang AI. Contohnya, Alex Atallah (co-founder OpenSea) mendirikan OpenRouter, sebuah platform agregator untuk ratusan model AI. Burkay Gur (eks Coinbase) mendirikan Fal.ai, infrastruktur untuk inferensi media generatif. 3. **Modal Crypto Mendanai AI:** Kekayaan yang terakumulasi dari pasar Crypto digunakan untuk membiayai ekosistem AI. Jed McCaleb (pendiri Ripple/Stellar) mendanai Voltage Park, penyewa GPU skala besar. Venture capital Crypto seperti Paradigm berinvestasi dalam startup AI seperti Nous Research (pengembang model Hermes). Bahkan investasi awal SBF (FTX) di Anthropic dan Anysphere (penghasil Cursor) menunjukkan aliran modal ini. Intinya, industri Crypto tidak menghilang, tetapi aset-aset berharganya—infrastruktur listrik/pusat data, talenta teknis, dan modal—ditempatkan kembali untuk membangun fondasi industri AI berikutnya.

链捕手1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli O

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian O1 exchange (O) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli O1 exchange (O) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan O1 exchange (O) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan O1 exchange (O) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading O1 exchange (O)Lakukan trading O1 exchange (O) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

217 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.06.19Diperbarui pada 2026.06.29

Cara Membeli O

Cara Membeli PROS

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Pharos (PROS) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Pharos (PROS) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Pharos (PROS) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Pharos (PROS) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Pharos (PROS)Lakukan trading Pharos (PROS) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

896 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.06.22Diperbarui pada 2026.06.29

Cara Membeli PROS

Apa Itu VERONA

I. Pengenalan Proyek VERONA adalah blockchain yang dibangun untuk semua orang, di mana saja melalui abstraksi rantai. Memanfaatkan lapisan Abstraksi Umum, VERONA membedakan dirinya dengan mengintegrasikan fungsionalitas blockchain yang kompleks, seperti akun, tanda tangan, dan interoperabilitas, langsung di tingkat protokol. Pendekatan ini memungkinkan keterlibatan dengan aplikasi blockchain tanpa perlu memahami teknologi yang mendasarinya.1) Informasi Dasar Nama:VERONA(VERONA)III. Tautan Terkait Link situs resmi:https://xion.burnt.com/ Whitepaper:https://xion.burnt.com/whitepaper.pdf Penjelajah:https://explorer.burnt.com/ Media Sosial: https://x.com/burnt_xion Catatan: Pengenalan proyek berasal dari materi yang diterbitkan atau disediakan oleh tim proyek resmi, yang hanya untuk referensi dan tidak merupakan nasihat investasi. HTX tidak bertanggung jawab atas kerugian langsung atau tidak langsung yang diakibatkan.

155 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.06.22Diperbarui pada 2026.06.22

Apa Itu VERONA

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga A (A) disajikan di bawah ini.

活动图片