In termini semplici, il modello Stock to Flow (SF o S2F) è un modo per misurare l'abbondanza di una particolare risorsa. Il rapporto Stock to Flow è la quantità di risorsa presente nelle riserve divisa per la quantità che viene prodotta annualmente.
Il modello Stock to Flow è generalmente applicato alle risorse naturali. Prendiamo l'esempio dell'oro. Anche se le stime possono variare, il World Gold Council stima che siano state estratte circa 190.000 tonnellate di oro nella storia. Questa quantità (ovvero, la fornitura totale) è ciò che possiamo chiamare lo stock. Inoltre, circa 2.500-3.200 tonnellate di oro vengono minate ogni anno. Questa quantità è ciò che definiamo il flow.
Possiamo calcolare il rapporto Stock to Flow usando questi due parametri. Ma che cosa significa concretamente? Essenzialmente mostra quante nuove unità di una data risorsa entrano nel mercato ogni anno, in relazione alla fornitura totale. Maggiore è il rapporto Stock to Flow, meno sarà la nuova fornitura che entra nel mercato in relazione al totale. Per questo, un asset con un rapporto Stock to Flow più alto dovrebbe, in teoria, mantenere il suo valore in modo efficace nel lungo termine.
Al contrario, i beni di consumo e i prodotti industriali avranno generalmente un rapporto Stock to Flow basso. Per quale motivo? Dato che il loro valore deriva tipicamente dalla loro distruzione o consumazione, gli inventori (lo stock) sono solitamente sufficienti solo a coprire la domanda. Queste risorse non hanno necessariamente un alto valore come possessioni, quindi tendono a funzionare male come asset di investimento. In alcuni casi eccezionali, il prezzo potrebbe aumentare rapidamente se si prevede una mancanza nel futuro, ma a parte questi la produzione rimane al passo con la domanda.
E' importante sottolineare che la scarsità da sola non significa per forza che una risorsa sia preziosa. L'oro, per esempio, non è poi così raro – in fondo, ne abbiamo 190.000 tonnellate a disposizione! Il rapporto Stock to Flow suggerisce che è prezioso perché la produzione annuale rispetto alla fornitura esistente è relativamente esigua e costante.
Storicamente, l'oro ha avuto il rapporto Stock to Flow più alto tra tutti i metalli preziosi. Ma qual è la cifra esatta? Tornando al nostro esempio precedente – dividiamo la fornitura totale di 190.000 tonnellate per 3.200, e otterremo un rapporto Stock to Flow di ~59. Questo ci dice che, all'attuale tasso di produzione, servirebbero circa 59 anni per minare 190.000 tonnellate d'oro.
Vale comunque la pena tenere presente che le stime sulla quantità di nuovo oro che verrà estratto ogni anno sono solo questo – stime. Se aumentiamo la produzione annua (il flow) a 3.500, il rapporto Stock to Flow scende a ~54.
Già che ci siamo, perché non calcolare il valore totale di tutto l'oro che è stato estratto nella storia? Questo, per certi versi, potrebbe essere paragonato alla
capitalizzazione di mercato delle criptovalute. Se prendiamo un prezzo di circa $1500 per ogni oncia troy di oro, il valore totale di tutto l'oro raggiunge circa $9 trilioni. Detto così sembra tanto, ma se combinassimo tutto questo oro in un cubo potremmo farlo stare in un singolo campo da calcio!
Per fare un paragone, il valore totale più alto del network di
Bitcoin ha toccato i $300 miliardi a fine 2017 e si aggira intorno ai $120 miliardi al momento della scrittura di questo articolo.
Se sai come funziona
Bitcoin, non ti sarà difficile capire perché potrebbe avere senso applicare il modello Stock to Flow. Essenzialmente, questo modello tratta i bitcoin come risorse limitate, come l'oro o l'argento.
L'oro e l'argento vengono spesso definiti come risorse che fungono da riserva di valore. In teoria, dovrebbero mantenere il loro valore a lungo termine per via della loro scarsità relativa e del flow basso. Inoltre, è alquanto difficile aumentare in modo significativo la fornitura in un breve periodo di tempo.
Secondo i sostenitori del modello Stock to Flow,
Bitcoin è una risorsa simile. E' scarso, relativamente costoso da produrre, e la sua fornitura massima è limitata a 21 milioni di monete. Inoltre, l'emissione di fornitura di Bitcoin è definita a livello del protocollo, cosa che rende il flow completamente prevedibile. Forse hai già sentito parlare degli
halving di Bitcoin, in cui la quantità di nuova fornitura che entra nel sistema viene dimezzata ogni 210.000 blocchi (circa quattro anni).
Fornitura Totale Minata BTC (%) e Block Subsidy (BTC).
Secondo i proponenti di questo modello, la combinazione di queste proprietà crea una risorsa digitale scarsa con caratteristiche profondamente valide per mantenere valore a lungo termine. Inoltre, suppongono che esista una relazione statisticamente significativa tra lo Stock to Flow e il valore di mercato. In base alle proiezioni del modello, il prezzo di Bitcoin dovrebbe attraversare un notevole aumento nel corso del tempo a causa del suo rapporto Stock to Flow costantemente ridotto.
L'attuale
fornitura in circolazione di
Bitcoin è circa 18 milioni di bitcoin, mentre la nuova fornitura è circa 0,7 milioni per anno. Al momento della scrittura, il rapporto Stock to Flow di Bitcoin si aggira intorno a 25. Dopo il prossimo halving a Maggio 2020, il rapporto salirà verso 50.
Nell'immagine riportata sotto, puoi vedere la relazione storica tra la
media mobile a 365 giorni dello Stock to Flow di Bitcoin e il suo prezzo. Abbiamo anche indicato le date degli
halving di Bitcoin sull'asse verticale.
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Anche se lo Stock to Flow è un modello interessante per misurare la scarsità, non spiega tutte le parti dell'immagine. I modelli dipendono interamente dai loro presupposti. Innanzitutto, lo Stock to Flow si basa sul presupposto che la scarsità, come misurata dal modello, dovrebbe portare valore. Secondo i critici dello Stock to Flow, questo modello fallisce se Bitcoin non ha nessun'altra qualità utile oltre alla scarsità della fornitura.
La scarsità, il flow prevedibile e la liquidità globale dell'oro lo hanno reso una riserva di valore relativamente stabile rispetto alle valute fiat, le quali sono soggette a svalutazione.
Secondo questo modello, anche la volatilità di Bitcoin dovrebbe diminuire nel tempo. Questo è confermato da dati storici forniti da Coinmetrics.
Media Mobile a 200 giorni della Volatilità a 180 giorni di Bitcoin. Fonte: Coinmetrics.io
La valutazione di un asset richiede la considerazione della sua volatilità. Se la volatilità è in qualche misura prevedibile, il modello di valutazione potrebbe essere più affidabile. Tuttavia, Bitcoin è famoso per i suoi grandi sbalzi di prezzo.
Anche se la volatilità potrebbe diminuire a livello macro, Bitcoin è stato valutato in un mercato libero sin dalla sua nascita. Questo significa che il prezzo è perlopiù auto-regolato sul mercato libero da utenti, trader e speculatori. Combinando questo aspetto con una
liquidità relativamente bassa, è probabile che Bitcoin sia esposto a improvvisi picchi di volatilità più di qualsiasi altro asset. Quindi, il modello potrebbe non riuscire a considerare neanche questo.
Altri fattori esterni, come
eventi Black Swan economici, potrebbero compromettere questo modello. Comunque, c'è da sottolineare che questa eventualità si applica essenzialmente a qualsiasi modello che cerca di prevedere il prezzo di un asset basandosi su dati storici. Un evento Black Swan, per definizione, ha un fattore sorpresa. I dati storici non possono tener conto di eventi sconosciuti.
Il modello Stock to Flow misura la relazione tra lo stock attualmente disponibile di una risorsa e il suo tasso di produzione. In genere viene applicato a metalli preziosi e altre risorse, ma alcuni sostengono che potrebbe essere applicabile anche a Bitcoin.
In questo senso, Bitcoin può essere visto come una risorsa digitale scarsa. Secondo questo metodo di analisi, le proposizioni uniche di Bitcoin dovrebbero renderlo un asset che mantiene il suo valore nel lungo termine.
Tuttavia, ogni modello dipende dalle sue supposizioni, e potrebbe non riuscire a tener conto di tutti gli aspetti della valutazione di Bitcoin. Inoltre, al momento della scrittura, Bitcoin è in circolazione da poco più di dieci anni. Si potrebbe obiettare che i modelli di valutazione a lungo termine come lo Stock to Flow hanno bisogno di un set di dati più grande per una precisione più affidabile.
