Bitwise:机构逆市加仓,比特币ETF规模正飞速壮大

coinvoicePubblicato 2024-08-21Pubblicato ultima volta 2024-08-21

作者:Matt Hougan,Bitwise 首席投资官

编译:Luffy,Foresight News

当前加密货币领域最关键的问题是:机构和专业投资者是否会大规模配置加密货币?这个问题比总统选举结果、国会加密立法前景、区块链技术发展更加重要。

为什么呢?数据说明一切。当前世界上大多数投资资产主要由专业人士持有。研究表明,机构控制着美国证券市场约 80% 的份额。相比之下,机构持有的加密货币非常之少。我见过的最激进的估计是:机构可能拥有比特币总供应量的 10%。

设想一下,如果机构要持有 50% 的市场份额,他们需要购买约 5000 亿美元的比特币。毋庸置疑,这将对比特币价格产生巨大影响。

那么问题是,他们会购买吗?

比特币 ETF 上市后,美国证券交易委员会(SEC)要求机构使用 13F 表格按季度披露其 ETF 持仓情况。根据机构的披露的数据,我们现在可以回答这个问题了。最新一批涵盖 2024 年第二季度的 13F 文件于上周公布,透露了一些有趣的信息。以下是我总结出的三个关键要点:

发现 1:机构在持续购买比特币 ETF

这是最重要的发现:机构在第二季度继续购买比特币 ETF。

比特币的价格在 2024 年第二季度下跌了 12%,许多人想知道机构投资者是否会被吓跑?答案是没有。

持有比特币 ETF 的机构投资者总数环比增长 14%,从 965 家增至 1,100 家。他们在比特币 ETF 管理的总资产 (AUM) 中所占的份额也从 18.74% 增至 21.15%(散户持有 79%)。总体而言,机构投资者在本季度末持有的比特币 ETF 总额为 110 亿美元。

具体的资金流动表现健康。在第二季度,112 名在第一季度持有比特币 ETF 的投资者选择了卖出,而 247 家新公司进行了首次投资。最终,比特币 ETF 增加了 135 家新公司。

在我看来,这是一个很好的迹象。如果机构在价格波动时还在购买比特币,那么牛市时的情况难以预想。

发现 2:比特币 ETF 的机构采用速度极快

批评者常说,比特币 ETF 主要由散户投资者持有,他们持有比特币 ETF 资产管理规模的约 79%,表明机构需求疲软。

这完全是错误的。比特币 ETF 被机构采用的速度是 ETF 历史上最快的。

根据彭博社 Eric Balchunas 的一份名单,我研究了有史以来增长最快的 10 只新 ETF 的机构持仓,这些 ETF 按上市一个月后的 AUM 排名。具体来说,我研究了这些 ETF 在上市两个季度后的机构持有人数量和机构 AUM 总额,并与当前的比特币 ETF 持仓状况进行比较。

Bitwise:机构逆市加仓,比特币ETF规模正飞速壮大

增长最快的非比特币 ETF 上市两个季度后机构采用情况;数据来自 WhaleWisdom 和 Eric Balchunas;数据截至 2024 年 6 月 30 日。

这 10 只 ETF 的机构采用速度与比特币 ETF 比较差距巨大。最接近的是 Invesco 的 QQQ,它于 1999 年 3 月推出,但我找不到该基金直到 2001 年第一季度的任何历史 13F 数据。换句话说,QQQ 图表中的数字代表该基金上市九个季度后机构采用的情况。即便如此,比特币 ETF 的买家数量也是 QQQ 的 3 倍。

有些人可能会认为,将比特币 ETF 总体与单个 ETF 进行比较是不公平的。但即使你只看单个比特币 ETF,它们也会占据榜首。例如,Bitwise 的比特币 ETF(按 AUM 计算,第二季度末在比特币 ETF 中排名第四)在目前拥有的机构持有者(139 人)比 SPDR 的巨头 GLD(118 人)还多。

ETF 是一种独特的投资产品,机构投资者和散户投资者都可以持有。我们不应该让散户投资者对比特币 ETF 的历史性采用掩盖另外一个事实:比特币 ETF 也比历史上任何其他 ETF 都更受机构投资者青睐。

发现 3:大多数机构还处于试水阶段

还有一个需要注意的事实:文件显示,第二季度持有比特币 ETF 的中位投资者仅有 0.47% 的投资组合用于配置比特币。

这是一个鼓舞人心的数字。在为专业投资者管理加密货币风险 6 年之后,我们注意到一个趋势,机构倾向于随着时间的推移建立自己的头寸。许多机构从投资组合的 1% 或更少开始,但随着时间的推移,这个数字会上升到 2.5% 甚至 5%。

我预计机构投资者的比特币 ETF 投资组合一年内将超过 1%,然后持续上升。

结论:机构比特币 ETF 持仓会逐年增长

总而言之,我发现 2024 年第二季度的 13F 文件令人鼓舞。尽管比特币价格下跌,但机构在第二季度继续购买比特币 ETF。数百家新的机构投资者进行了首次购买。而且,比特币 ETF 被机构采用的速度比历史上任何 ETF 都要快。

作为 ETF.com 的前首席执行官,我见证了各种 ETF 的推出已有二十年。根据我的经验,大多数 ETF 持仓都是随着时间的推移而建立的:第一年可能是试水,但势头往往会在第二年、第三年、第四年和第五年逐渐增强。同样的事情也会发生在比特币 ETF 身上。毕竟,主要机构现在才刚刚开始开放比特币 ETF 的访问权限(摩根士丹利本月早些时候批准了它们)。我预计 2025 年比特币 ETF 的流入量将大于 2024 年,而 2026 年又将大于 2025 年。机构正在不断涌现,而且规模越来越大。


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来源:Foresight News

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Continuous Net Outflows from ETFs, Are Institutions Exiting?

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Introduction to the Concept of World Models: A Story from Psychology to the Main Battlefield of AI

**World Models: From Psychology to AI's Core Concept** "World model" is a trending but often confusing term in AI, describing a system that allows machines to internally simulate, predict, and rehearse potential outcomes before taking real-world action—like a mental "sandbox." While definitions vary—Yann LeCun emphasizes physical understanding, OpenAI's Sora is a video-based "world simulator," Google DeepMind's Genie 3 creates interactive 3D environments, and companies like Alibaba and Tesla focus on practical applications—the core goal is consistent: reduce reliance on vast real-world data by creating an internal, predictive model for safer and more efficient AI. The concept has deep roots, tracing back to psychologist Kenneth Craik (1943). In AI, it was revitalized by researchers like David Ha and Jürgen Schmidhuber (2018). Major technical approaches include: 1) generative video models (e.g., Sora) for visual realism; 2) abstract predictive models (e.g., LeCun's JEPA) for efficiency and physical reasoning; and 3) explicit 3D simulators (e.g., NVIDIA Omniverse) for precision. Fei-Fei Li proposes a classification based on the AI action loop: renderers (output observations), simulators (output world states), and planners (output actions). The emerging "World Action Model" (WAM) paradigm aims to unify future prediction and action generation. An industry framework is forming: upstream (data, compute, sensors), midstream (general and vertical platforms), and downstream applications (autonomous driving, robotics, gaming, etc.). Autonomous driving is currently the most mature use case. The current lack of a unified definition reflects the field's early, dynamic stage, similar to past tech revolutions. Different approaches—focusing on pixels, physics, or behavior—represent parallel explorations of how best to compress and understand the world. This diversity, while seemingly chaotic, signals that world models have moved from an academic idea to a critical industrial battleground, ultimately aiming to give machines the ability to understand, imagine, and reason about the world.

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