Bitwise: институционалы упускают главное преимущество крипты

cryptonews.ru发布于2025-06-17更新于2025-08-18

Институциональные инвесторы привыкли искать премию за неликвидность, считая, что вложения в частный капитал, кредиты или венчурные инвестиции принесут высокую доходность

Однако, по мнению Джеффа Пака, портфельного менеджера в Bitwise Asset Management и CIO в ProCap BTC, эта идея плохо подходит для криптовалют.

Bitwise: учреждениям стоит пересмотреть свои криптостратегии

Пак предлагает сосредоточиться на ликвидной альфе, подчеркивая, что это делает цифровые активы уникальными, и институции упускают эту возможность.

Спикер высказал эти мысли, ссылаясь на наследие Дэвида Свенсена — легендарного CIO Йельского фонда. Свенсен известен тем, что сделал популярной модель, которая предлагает выделять до 70% капитала на альтернативные инвестиции.

Философия Свенсена укрепила веру в то, что терпеливые, неликвидные инвестиции приносят премию за доходность, оправдывающую долгосрочные заморозки. Однако Пак считает, что криптовалюты работают по другим правилам.

«В криптовалютах, я считаю, структура сроков находится в состоянии бэквордации, где инвесторы получают чрезмерную компенсацию за инвестиции на ближнем конце кривой по сравнению с дальним. Вам щедро платят за принятие ликвидных рисков, где результаты видны каждый день, без необходимости ждать десять лет», — объяснил Пак.

Он отметил эффективность торговых стратегий в периоды волатильности. Например, когда биткоин упал на 7% в начале апреля 2024 года, Пак подчеркнул, что маркет-мейкинг принес годовую доходность в 70%, а арбитраж дал 40% прибыли.

По его мнению, такие возможности ставят под сомнение основы теории портфеля, которая опирается на неликвидность.

I will double down on this view again and again and again—

Outperform the “Bitcoin rate of return” https://t.co/l8nGjJmEiF

— Jeff Park (@dgt10011) August 17, 2025

Тем не менее, институционалы продолжают активно инвестировать в венчурный капитал в криптовалютах, следуя традиционным подходам. Руководитель Bitwise считает, что это упускает из виду масштабируемость и эффективность ликвидных крипторынков, которые в мае торговали более чем $2,5 трлн в спотовых активах и $2,5 трлн в фьючерсах на биткоин.

«Ликвидный крипторынок, безусловно, более масштабируем для институций по сравнению с венчурным рынком, который по определению ограничен по емкости для генерации альфы», — утверждает он.

Пак даже представил волатильность криптовалют как преимущество, а не риск. Он отметил, что если бы S&P 500 имел реализованную волатильность около 70%, ожидания по доходности частного капитала выглядели бы иначе. В криптовалютах эта волатильность открывает краткосрочные возможности, которые крупные институции могут использовать без ожидания в течение десятилетий.

Компания Bitwise создала мультистратегические продукты, чтобы извлекать ликвидную альфу через арбитраж, маркет-мейкинг и следование трендам. Пак предположил, что Свенсен, ценивший нестандартные подходы, мог бы оценить такие стратегии, если бы они применялись к криптовалютам.

«Создание и поддержание нестандартного инвестиционного профиля требует принятия необычных портфелей, которые часто кажутся неразумными с точки зрения общепринятой мудрости… Звучит как криптовалюта для меня», — заявил Пак, цитируя Свенсена.

Пак считает, что следующим новатором в институциональных инвестициях станет тот, кто поймет, что преимущество криптовалюты не в подражании традиционным моделям венчурного или частного капитала, а в использовании ее ликвидности и волатильности.

你可能也喜欢

人工智能的五个悖论

人工智能时代充满了悖论,文章探讨了其中五个核心矛盾。 首先是**预测悖论**:AI领域的专家、企业家对未来技术的预言常常失准,无论是过于乐观还是保守,从早期先驱到当代“AI教父”的诸多预测都未能实现,尤其是关于通用人工智能(AGI)到来时间的判断分歧巨大,凸显了技术发展的难以预测性。 其次是**就业量化悖论**:尽管众多国际组织和智库试图量化AI对就业的影响,但各类报告的测算结果差异悬殊,从0.4%到67%不等。这源于技术本身快速演变且与多重社会经济因素交织,使得精确隔离并量化AI的独立影响近乎不可能。 第三是**生产率悖论**:尽管AI浪潮汹涌,技术创新层出不穷,但主要经济体的劳动生产率增速并未同步显著提升,甚至陷入停滞,重现了历史上“索洛悖论”所描述的技术进步与生产率增长脱节的现象。解释认为重大技术产生广泛经济影响需要时间滞后。 第四是**数据价值悖论**:数据被视为AI的“新石油”,具有巨大使用价值,但其交易价值和货币化能力却很低。数据价值难以在财务报表中体现,即使在中国推动数据资源“入表”的实践中,其占上市公司总资产的比例也微乎其微。 最后是**工业革命悖论**:近半个世纪以来,几乎每一种新兴技术(如大数据、物联网、区块链等)都曾被宣称为将引发“第四次工业革命”。当前AI也被普遍赋予这一角色,但历史表明,真正的工业革命通常是事后归纳而非当下断言,且其认定需要时间沉淀。

marsbit12分钟前

人工智能的五个悖论

marsbit12分钟前

交易

现货
活动图片