在諸多紛擾未塵埃落定之際,世界送走了充滿意外的 2020 年,不過各國政府因疫情所做的決策則是會繼續影響 2021 年的金融經濟。疫情、通貨膨脹、金融危機、財務赤字,翻開過去歷史,鮮少有新一年的開局就如此精彩。對此,台灣源鉑資本於 2020 年年底舉辦了《2020 秋冬策略展望會》,從政經政策、宏觀經濟、利率解讀 2021 的金融局勢和加密市場前景。下文爲動區整理編譯《2020 秋冬策略展望會》的要點。
在源鉑資本創辦人胡一天簡單總結 2020 年拉開序幕後,隨即由華爾街獨立研調機構 FundStrat 接棒,透過政經局勢、宏觀經濟分析 2021 年的股市前景、加密市場前景。
在華爾街歷練 25 年以上的 FundStrat 創辦人 Tom Lee 開門見山地表示「2021 是反轉的一年」,包括營收、資本支出、波動指數都會好轉,因此,他認為 2021 年的股市投報率應該會優於 2020 年。
「對我來說,在 2021 年,我看到了許多反轉。
波動指數應該會降低,我認為這是之一。淨利率(Profit margin)應會強勁反彈,資本性支出(Capital spending)會恢復,美國消費者支出也預計會在 2021 年復甦,我們也可以看到其它數據的成長。」
– 歷年的波動指數,圖片由源鉑資本提供 –
Tom Lee 認為新一輪經濟刺激法案出台,疫苗出現會讓美國從疫情中復甦過來(可能),兩項因素讓消費者支出在 2021 年大幅提高,經濟正往復甦之路邁進。
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實質利率轉負則是另一重要因素。
他認為,2021 年至 2022 年的實質利率為 -6%,這是 60 年來最低的數據,這項「順風」因素,將會帶動企業獲利表現。
其中受益較多的會是擁有大量固定資產的公司(Asset heavy company),這類的公司可以用低於預期的利息借入資產作為「固定資產」,從數據看來,「價值股」(Value stock)的增長率可能較高。這類股票通常有較低的市盈率(P/E ratio)、市淨率(P/B ratio)、高股息等特徵。這類公司的收益和成長股相比之下較慢。
Tom Lee 表示,在實質利率為負的情況下,將資產配置多一些在價值股,可能會有較好的獲利。
– 實質利率為負情況下的受益資產,圖片由源鉑資本提供 –
但世界經濟也不是毫無隱憂。疫情能否控制、政策是否有用、美元會不會崩潰、IPO 泡沫等因素都是要計算入內的,所以,雖然 Tom Lee 從目前趨勢解讀 2021 的經濟表現將會優於 2020 年,但如果又如 2020 年崩潰,他也不會感到意外。
華府政經局勢
接下來則是前摩根大通的政府關係維持部門負責人,現任 FundStrat 的全球政經顧問布拉克(Tom Block)分享他對於 2021 年政經局勢變化的看法。
眾所周知,現任總統川普(Donald Trump)即將下台,民主黨的拜登(Joe Biden)將成為第 46 屆美國總統。布拉克認為,拜登第一個不確定性就是參議院的國會議員補選。
而在民主黨參選人沃諾克(Raphael Warnock)於 1 月 6 日拿下喬治亞州之後,拜登在未來四年將拿下人事命令話語權,這是因為在美國的憲政體制中,參議院將行使「人事命令同意權」,也就是說,拜登在用人方面幾乎可以隨心所欲。
行政命令是美國總統的職權之一,總統簽署之後就具法律效應,也會影響聯邦政府的運作,過去四年,川普可說是最擅用行政命令的總統之一,而拜登和川普對於美國事務走向南轅北轍,這表示現在許多的「行政命令」將會逆轉,包括美國和各國之間的貿易關稅行政命令。市場也不得不重新適應這些行政命令。
值得注意的是,眾人最關心的貿易戰將會維持原基調。
布拉克指出,川普和拜登最大的不同就是,拜登比較穩定。拜登不會像川普一樣,今天還跟習近平是好朋友,下一秒中國就變成邪惡的敵人,所以可以預見是的,中美兩國會以較穩定的方式進行交流。不過,貿易戰可能不會改變。
布拉克表示,雖然民主黨一開始不認為課徵關稅是對的,但看到實施成效之後,他們也轉向認同川普的貿易政策。
他說道:
「我跟許多官員聊過,共和黨、民主黨都有,他們當中許多人不喜歡川普的政策基調,但他們都認為對中國採取強硬的貿易手段是長期應該要做的事。」
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加密貨幣投資前景
FundStrat 的加密分析師葛林德(David Grinder)則是認為 2020 年是機構採用比特幣的一年,這意味著加密資產已經開始走入華爾街。
除了機構採用外,葛林德也從科技史的觀點切入,認為加密貨幣產業不只是支付,或是數位黃金而已。加密產業真正代表的是「網路 3.0(Web 3.0)」,影響的是,我們如何在網路上轉移資產、數據,甚至是彼此相互信任的模式。
事實上,從 2019 年開始,許多網路公司乃至於金融科技公司都嘗試使用區塊鏈技術,或是將加密貨幣納入自己的系統,一如臉書在 2019 年發布的 Libra 白皮書(現已改名 Diem),支付公司 Square 也早在 2018 年就將比特幣納入自身支付應用程式 Cash App。
而 2020 年,全球最大的第三方支付 Paypal 也宣布用戶可在平台上購買、出售加密貨幣,更甚者,將會在今年 Q1 將提供用戶已加密貨幣支付服務。
不只是傳統金融科技開始應用加密貨幣。葛林德也指出區塊鏈產業也開始產生自身的「金融系統」。就像阿里巴巴從電商、支付,再到小額借款一樣,在 2020 年,以太坊從 Compound 借貸協議、Uniswap 去中心化交易所,到 Yearn 的聚合挖礦。
「許多開發者都已經開始在區塊鏈上創建應用程式(DApp),以太坊做為先驅,上面的 DApp 是最多的。但你可看到有更多新的平台、新的協議建造在新的網路上,這是新的科技開發者正在挑戰傳統科技公司。」
– 區塊鏈上的生態系統,圖片由源鉑資本提供 –
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疫情過後,不動產的分析方式或將改變
在當前低利率再加上弱勢美元的環境之下,興許將資產重點配置在股市上是合理的,然而,數據分析公司 DeepMacro 的共同創辦人暨首席經濟學家傑佛瑞・楊(Jeffrey Young)認為,也許可以配置部分資產在不動產之上。
楊指出,聯準會(Fed)現在的政策將有助推高風險資產的價格,包括實體經濟正在復甦、低利率、量化寬鬆政策。接下來他以經濟循環圖,加上標普 500 指數、實體經濟走勢解釋現在為什麼會還未復甦,但股市飆漲。
經濟循環分成四大項,修正期(Pull back)、復甦期(Recovery)、擴張期(Expansion)、降溫期(Slow down),藍色也可當作是實體經濟線,所以可以看到,實體經濟還在修正期尾端的時候,股市就已經提前反應(由紅轉綠),在復甦期時,實體經濟尚未恢復,但股市便已經飆高。
另一方面,楊提到商用不動產的投資契機。
首先,在投資商用不動產上,需要先釐清一項事情,及不動產的價值來源不在於建築本身,而是根據地段居住人口決定其價格。Deep Macro 借助大數據分析的技術,追蹤手機定位資訊,分析建物上的人口數、平均收入、高收入者和中低收者的消費行為,藉此分析未來投資價值。
不動產一直都是世界上最大的資產之一。疫情過後,各地的恢復狀況皆有改變,有些公司/地區可能一週上班五天、有些可能一週兩天,所以傳統的分析方式,包括土地資本、淨值、貸款這些數據雖然還是很重要,但更重要的是,上方人口的活動行為,因此,大數據分析不動產的價值或將是未來趨勢。
兩大趨勢:投資基金、基金代幣化
受疫情影響,各國央行除了降息外,也都在進行量化寬鬆。
Maicoin 旗下的香港持牌資本 MaiCaptal 共同創辦人 Michael Wang 指出,光是在 2020 年的量化寬鬆就超過了美國開國 200 年以來的加總,相當嚇人。一旦越多財富憑空被創造出來,並流入金融市場,商品價格就會上升,同樣,比特幣價格也會水漲船高。
正因為如此,擁有「總量固定」特性的比性的比特幣也從成為了機構買進的資產,用來對沖現金貶值的風險,包括 MicroStrategy、Square 等公司。
除了直接購買比特幣之外,2021 年的另外一個趨勢可能是透過基金方式投資比特幣。
確實,2020 年,加密貨幣基金 Grayscale 的資產管理規模就不斷擴張,截至截稿前,Grayscale 的資產管理規模已經擴增到了 250 億美元;且不只是 Grayscale,資產管理規模達 93 億的天橋資本也在今年 1 月 5 日正式開放投資人認購基金。
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事實上,早在 2019 年時,MaiCapital 就已經看出加密基金的趨勢,推出了第一支以加密貨幣為主題的產品 Blockchain Opportunity Fund。去年,MaiCapital 又在推出一檔基金「Bitcoin+」。
不過 MaiCapital 的基金略有不同,其基金是以量化算法以優化投資決策,並投資在比特幣、股票、衍生工具或其他結構性產品上,避免比特幣大幅下跌的風險。除了之外,MaiCapital 也提供輔導客戶創建基金,並將其代幣,從而創下二級市場。
加密貨幣對交易員是「一生一次」的機會
從資產管理或是分析角度看加密貨幣是一回事,交易員對加密貨幣的看法又是另外一回事。
Modernity Capital 合夥人 Kevin Zhou 表示,對他而言,比特幣或是加密貨幣是「一生一次」的機會。對於交易員而言,高波動性是一件好事,如果沒有波動性,便代表無法獲利。Kevin Zhou 認為,相較於其他資產,加密資產有幾大特點:
- 無特定的定價機制。
- 價格由一般投資人推動。
- 類似早期科技公司,但無特定底層經濟。
- 對量化交易員,加密貨幣的高波動性是恩賜。
- 市場正處在獲利、風險、流動性三要素的甜蜜點。
- 風險和獲利都是交易員一生罕見的。
– 機器學習的四種分類,圖片由源鉑資本提供 –
隨著越來越多交易者參與加密市場,「機器學習(Machine Learning)」,Kevin Zhou 表示,機器學習分成四階段:Symbolic AI、Supervised、Unsupervised、Deep Learning。
Symbolic AI 是第一階段,即設定指令滿足 A、B 條件,電腦自動執行 X。
Supervised 和第一個類似,但略有不同,交易員設定自變數、應變數,程式會自動在交易市場中找尋適合的目標,執行交易。
Unsupervised 則是給電腦程式許多數據,透過電腦分析,找出數據的相關性,進而在交易市場中找尋適合的目標,執行交易。
而 Deep Learning 則是完全交由電腦執行交易,Kevin Zhou 形容這就像黑盒子一樣,將命運掌握在黑盒子手中,而交易員不知道盒子裡面賣的是什麼,他個人不太喜歡這種交易方式。
加密市場算是尚待開闢的市場,而對 Kevin Zhou 這樣的專業交易員而言,對手方如果是一般交易者,那麼獲利就會變得比在傳統市場容易,因為專業交易員有風險管理的觀念,且可以透過機器學習找出最適合自己的交易模式,但一般散戶只能專注在獲利,靠得是一般的技術指標
隨著加密市場逐步開放,市場會越來越有效率,如果 2021 出現更多如 MaiCapital 的 Blockchain Opportunity Fund 或是 Bitcoin+ 這樣的基金,想必也是自然發展。
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