比特币四个月内将涨至6万美金,三个月前没买比特币,你后悔了吗?

2010年,一枚比特币仅仅价值0.05美元

七年后,1000美元仅仅能买0.05个比特币而已

三个月前没有买比特币的你现在后悔吗?

比特币四个月内将涨至6万美金

随着比特币升值,比特币的热潮持续升温中

12月13日新鲜出炉的2017Google热搜词中

“How to buy Bitcoin” 是年度How to热搜第二位

“What is Bitcoin” 是年度What is热搜第四位

仅昨日一天,微信搜索比特币的人群就高达800万次…

美国亿万富翁、老牌资管公司前对冲基金经理预计

比特币涨势将会加速,达4万美元只需两到三个月

资深比特币玩家,Crypto Lanka比特币分析创始人之一

也预估比特币将在2018年冲上4-6万美元

比特币四个月内将涨至6万美金

这种情况下,到底要不要买比特币已经成了最热门的话题

今天带大家看一看

这势不可挡的比特币到底是机遇还是泡沫

一、怀疑派代表

1

一辩:沃伦·巴菲特

(投资家,取自媒体对巴菲特直接的采访)

比特币不是货币,它不满足货币的定义。如果十年或者二十年后比特币消失无踪,我不会惊讶。

它不满足货币的定义,因为,别人卖东西给你,他们可能会接受你的比特币,但是他们会由于比特币兑美元的价格而不停地改变其“以比特币计算的价格”。

所以说到底交易仍然是以美元定价的。这就好比我卖东西给你而我愿意收你的原油作为对价,但是每次石油价格变化,我都要改变价格来决定到底收几桶油。而原油明显就不是货币。

远离比特币,它基本上就是个海市蜃楼。

这玩意儿不靠谱。它不受监管、不受控制。它不受美联储和任何中央银行的监督。

我完全不相信这整件事情。我认为它迟早要内爆。

2 二辩:霍华德·马克斯

(投资家,取自橡树资本的备忘录)

我想比特币的流行是由于在金融危机之后80、90后对于金融证券的不信任,认为一切都是虚无。

但是数字货币不是真的。某些公司和个人接受比特币作为支付方式。

有些人愿意买以太币因为以太币可以用来在以太币网络里买计算(机)能力。有些人渴望赌一把获利。还有一些人愿意少量参与,避免自己完全踏空。但是数字货币不是真的!

也许是我老古董,不能欣赏数字货币在技术上的伟大之处。但在我坚定的信念里,这种东西能够被接受只能证明现在财务小白太多——他们追逐风险、痴心妄想。

我认为数字货币不过就是一场狂热(甚至可能是金字塔骗局),定价仅仅基于他人愿意支付的价格。

但这已经不是第一次了。1637年的郁金香狂热、1720年的南海泡沫、1999年到2000年的互联网泡沫,都是如此。

用一个之于内在价值有吸引力的价格去买入资产,这才是严肃的投资行为。而投机是指买入资产的理由完全不考虑价值或者合理价格,而完全基于认为有人在未来愿意支付更高的价格。

我的结论是:你可以用幻想中的货币去买另一种想象中的货币,或者去投资一些创造新货币的公司。但是数字货币不是真的!!!!!(原文即为五个感叹号)

3

三辩:罗伯特·席勒

(经济学家,取于CNBC和Yale Insights对其的采访)

人们在比特币上有一种吊诡的热情。大家好像对新的货币规则都超级兴奋。

还记得复本位制(bimetallism,是指一百年前英美采用的金银互相以固定比价自由兑换的制度)吗?这最后就变成一场短暂的狂热,一时间大家都在谈论,然后就消失了。

2013年比特币的价值被这么几个故事驱使:

一种在数字空间中存在的不受政府干涉与控制的货币。这个概念对思想独立的年轻人们具有强烈吸引力,很炫酷。

比特币的概念里有数学和密码学的色彩,所以给这个故事更加上一种007电影一般的间谍感,也很炫酷。

我们从来都不知道发明比特币的天才中本聪到底是谁,还是很炫酷。这种极具题材性的故事有很强的感染力,然后在2017年,ICO(initial coin offering,首次公开发币)的出现,又给这个故事添上一丝投行色彩。4

怀疑派总结陈词: 雷·达里奥

(对冲基金CEO,来自于媒体对其采访)

比特币,即使到了今天,你还是不能用它做很多交易,你也不能像花现金一样容易地花掉它。

由于极强的波动性,它也不是一个有效的财富贮藏方式。比特币市场是一个强投机市场。

比特币是一个泡沫。

二、支持者代表

1

一辩:马克·安德森

(Netscape创始人,风险投资人,取自《纽约时报》)

比特币,就其最基本面而言,是计算机科学的重大突破。它是基于对加密货币二十年的研究、对密码学四十年的研究而被创造的,有数千科研工作者的努力。

比特币是对“拜占庭将军问题”的第一个解决方案。这个问题是指:有一群分散驻军的拜占庭将军要通过信使进行联络,选择进攻还是撤离,但是这些将军中有细作,要如何联络才能够让忠心的将军们达成一致的决策。

对于拜占庭将军问题的解决使得历史上第一次,一个互联网用户可以将一串独特的数字财产转移给另一个互联网用户,并且能保证交易的安全和透明,而所有人都能知道交易的发生,也没有人能够质疑交易的有效性。

2

二辩:彼得·泰尔

( PayPal创始人,来自于对其采访)

对于大多数的数字货币我都很怀疑,但是我认为人们低估了比特币的价值。

它就是货币的储备,就像黄金,可以用来贮藏价值。 如果比特币最后证明能成为黄金的数字等价物,那它还会有极大的潜力。

而且,说实话现在比特币比黄金还难挖,所以从这个意义上它也更受到限制。

PayPal曾经的目标也是创造一种新的货币。我们失败了,我们仅仅是创造了一种新的支付系统。

我认为在创造新的货币这个层面上比特币已经成功,但目前反而仍缺乏支付系统方面的突破。目前比特币仍然比较难用,这也是它面临的一大挑战。

3

三辩:约翰·迈克菲

(杀毒软件McAfee创始人、比特币投资人)

(针对JPM CEO James Dimon称比特币为“骗局”)你说比特币是骗局,我自己就是一个比特币矿工。我们生产比特币、挖一枚比特币的成本是1000美元,那请问创造一美元的成本是多少?到底哪一个是骗局?

比特币显然更能证明我努力工作努力干活了(一语双关,Proof Of Work 工作量证明,是区块链技术里网络对于解决问题的矿工的奖励反馈)。

比特币不断增长的应用已经证明了它的价值——当然它的价格会有起伏,就像所有的新技术一样。

但是它显然不是一场骗局。当人们逐渐习惯了使用比特币来支付和收款,他们会停止使用美元、欧元、人民币,长期来看会让这些法币贬值。我预测三年内比特币价格能上50万美元,不然我直播吃丁丁。

4

总结陈词:中本聪

(比特币之父,真实身份成谜,来自于网络)

(针对比特币经济模型的可持续性的质疑)对于某样价格有上涨预期的资产而言,一个理性的市场价格将反映出未来增长的现值。在你的脑中,你在不停地评估概率,去平衡一个不断上升的或然性。

三、机遇还是泡沫?Fintech势不可挡

对比特币未来的讨论仍没有定论,但无论比特币继续高涨还是转入熊市,Fintech的大趋势注定势不可挡。

1

Fintech大势企业排行榜

毕马威与投资公司H2 Ventures联合发布了《2017全球金融科技100》榜单,阿里巴巴的蚂蚁金服位列第一,另外前五十有九家中国企业上榜。

Fintech

Coinbase

另外还有几家海外Fintech公司值得关注:

Coinbase:

比特币交易所

Coinbase是目前全球访问量最大的比特币交易所,也是用户最多的交易所之一。已经有超过1300万用户,比特币的火热也让Coinbase成为了首屈一指的互联网金融企业。

Avant:

Avant

美国P2P大黑马,自2012年创建以来已经获得了超过三十亿美元的市值跻身“独角兽俱乐部”行列。

2

金融科技对传统金融行业的冲击

摩根大通开发金融合同解析软件COIN,原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作,COIN只需几秒就能完成。2017年5月26日,普华永道推出机器人流程自动化解决方案。2017年3月贝莱德(BlackRock)宣布裁掉40多个主动型基金部门的岗位,其中包括7名投资组合经理,转而用机器人代替。2016年3月10日,德勤与Kira Systems联手,正式将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中。

中国五大行自2014年开始首次联合裁员,2014年银行业裁员合计1.7万人,到2016年该数据已上升为5万余人。…Fintech已经大势所趋,AI人才需求与日激增,如何顺应时代才是当今金融人应该思考的问题。

四、想继续留在金融业?做个复合式人才

不得不说,如果你想从事金融行业,科技金融与金融业务的合流是大势所趋。人工智能、大数据等,绝对是你需要关注的重点!但是,并不是说不会编程就不能进入这个领域了!

1

如果你现在已经身处金融服务类公司

那么应该开始关注公司内部的人工智能创新项目。大部分的跨国金融公司都会有类似的fund/资金来支持这样的项目,在投行券商里面的研究部门或者独立的数据分析团队。

2

如果你还是一名非理工科专业的大学生

辅修一门计算机语言,但是关键是弄懂算法是什么鬼。很多同学找到Uni酱的时候有一个巨大误区,那就是:认为武装自己等于学一门编程语言。代码究竟给我自己带来的优势到底是什么?

其实是一个思考问题的方式,逻辑进行分类(因为我们已经习惯了画逻辑tree),逻辑的进行优化,无论是时间还是空间使用的提升,永远都在思考有没有更好的解题方式。语言其实一通百通,但是他们内在的联系和精髓,需要希望通过辅修语言晋级复合式人才的孩子,自己好好琢磨性能特性,这比知道语言的语法重要多了。

3

如果你是非金融从业者,但想要朝AI金融从业者发展

这条同时适用于在思考是否要继续读书的学生。建议大家去读一个Master in Business Analytics 或者 Master in Data Analytics, 也就是商业分析硕士或者数据分析硕士。这个专业属于这两年流行起来的专业,主要内容是讲如何将数据分析应用于商业当中。这样的学位一般会涵盖基本的数据分析以及机器学习,但比较侧重于应用,而不是理论开发。

从这个角度来看,申请难度比较低而且门槛也不像理工科的硕士那么高。当然,我们不能期待读完这个学位就可以叩开金融机构的大门,只是说在未来工作中使用AI模型时会比较得心应手,并能对建模有一些理解。

至少理解AI在不同领域的运用,以及发展趋势。AI行业并不缺少一般意义上的技术大牛,一大票的公司的科学家都在攻克AI底层,所以对编程的要求不是太高,然而现在的技术已经成熟,之所以没有广泛使用,是在应用上没有将底层技术的商业价值体现出来。这个行业缺少的是极具创造力和洞察力的商业人才,从而发挥出技术的商用价值。

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 2466060800@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注