Tiền mã hóa trong môi trường thoải mái: Khoảng cách giữa dự đoán và thực tế

對於加密貨幣投資者而言，一個老生常談的邏輯屢屢被重複：央行放寬貨幣政策等於加密資產上漲。這套論述看似直觀、容易接受，卻經常在細節上經不起推敲。最近的市場波動再次提醒我們，需要用更嚴謹的視角來審視「寬鬆政策對加密貨幣有利」這一普遍假設。

主流論述的邏輯陷阱

市場上最常見的說法是：降息、資產負債表擴張和收益率下降會將投資者推向風險曲線的遠端，而加密貨幣恰好處於風險曲線的最遠端。這種邏輯在2020年那樣的極端時期得到了強化，但其實它忽略了一個關鍵問題——我們對加密貨幣與量化寬鬆關係的認知，大多源於少數幾個特殊時期的推斷，而非基於深厚的歷史經驗。

事實上，加密貨幣的整個存在史中，符合傳統意義上「量化寬鬆」的流動性環境屈指可數。比特幣誕生於2009年，但當時沒有有意義的市場結構或交易基礎設施。即使到了第二輪量化寬鬆（2010-2012年），加密貨幣仍然只是一個規模極小、散戶主導的實驗。直到第三輪量化寬鬆（2012-2014年），才首次出現「持續的資產負債表擴張」與活躍加密貨幣市場的重疊，但此時樣本量仍然太小，信噪比太低。

被遺忘的「常態化」時期

這裡有一段被廣泛忽視的歷史。在第三輪量化寬鬆之後的很長時間裡（2014-2019年），美聯儲的資產負債表總體保持穩定，甚至試圖縮減規模。在這個「非寬鬆」的世界裡，加密貨幣仍然經歷了巨大的週期性波動。這個事實本身就應該警示我們：「印鈔機開動 = 加密貨幣上漲」這種等式過於簡化。流動性環境確實重要，但它並非唯一驅動因素。

最容易被誤解的數據點

2020-2022年的疫情時期確實展現了「流動性氾濫、收益率無處可尋」的現象，加密貨幣市場也做出了劇烈反應。但這一時期本質上是特殊的：緊急寬鬆政策、大規模財政刺激、社會限制措施引發的行為轉變——這些因素構成了一個極不尋常的環境。它證明了這種現象的存在，但並不能成為普遍規律的證據。

隨後的量化緊縮（2022-2025年）則讓情況變得更加複雜。美聯儲在停止量化緊縮後，於最近宣布從12月開始購買約400億美元的短期國債，但明確將其描述為「儲備管理」和「貨幣市場穩定操作」，而非新一輪的刺激舉措。這個區分至關重要，因為市場交易的是流動性狀況的方向和邊際變化，而不是我們給政策貼上的標籤。

流動性的四個維度

當我們談論「寬鬆政策對加密貨幣有利」時，需要區分四個不同的因素，因為它們並非總是同步變化：

第一，資產負債表擴張——這是最直觀但也最容易被高估的因素。加密貨幣市場往往在央行購債行動明確之前就開始反應。

第二，降息預期和實際降息——這對長期資產更具吸引力，因為它降低了未來現金流的折現率。加密貨幣對收益率下降的反應通常相當穩定。

第三，美元走勢——當美元走弱時，以美元計價的資產往往受益。這與資產負債表擴張的方向往往一致，但不總是同時發生。

第四，風險情緒——也許是最難預測的因素。即使流動性充裕，如果市場風險厭惡情緒上升，加密貨幣仍可能下跌。

市場的預期交易

一個經常被忽視的現象是，市場很少等待流動性真正到來，它們往往在政策機制體現於數據之前很久就開始交易政策走向。加密貨幣尤其如此——它們傾向於對預期做出反應，例如央行基調的轉變、資產負債表政策的信號以及利率路徑的預期變化，而不是對實際資產購買緩慢漸進的影響做出反應。

這就是為什麼加密貨幣的價格走勢往往先於收益率下降、美元走弱，甚至在央行資產負債表出現任何實質性擴張之前就已經出現。換句話說，加密貨幣市場對政策轉向的敏感度極高，但這種反應本質上是不穩定的——它基於預期，而預期可能在任何時刻被改寫。

當前週期的本質不同

本輪週期與2020年有著根本性的區別。我們看不到緊急寬鬆政策，看不到規模龐大的財政衝擊，也看不到收益率的突然暴跌。我們看到的只是邊緣性的政策正常化——在經歷了長期的緊縮之後，系統環境略微變得寬鬆一些。

對加密貨幣市場而言，這不意味著價格會立即飆升，而是意味著市場環境正在發生微妙的轉變。當流動性不再構成阻力時，風險曲線遠端的資產無需做出驚人之舉——它們往往會因為市場環境最終允許而表現良好。

短期波動仍為主導

儘管寬鬆的金融環境會增加加密貨幣等高貝塔係數資產獲得正面收益的概率，但這並不能保證收益的時機或幅度。短期內，加密貨幣的價格仍然受市場情緒和倉位波動的影響，其走勢不僅取決於宏觀政策，還取決於槓桿水平和市場參與者的行為。

歷史數據支持的是一種方向性關係而非決定性關係——寬鬆環境更有利於加密資產的表現，但這是概率上的優勢，而非絕對保證。流動性固然有所幫助，但它並不能淩駕於所有其他影響因素之上。市場仍然需要平衡預期、風險情緒、技術面和宏觀週期的多重因素。

綜合而言，寬鬆政策對加密貨幣的影響是真實存在的，但遠比主流敘述中描繪的要複雜得多。