古希腊的哲学家普罗泰哥拉曾经说过: 人是万物的尺度。 在金融领域随机游走的价格是否也有一把可以观测它的尺子，这把尺子有哪些特征和标准是接下来要思考的问题。
从我们观测到的第一层现象出发，我们观察到的屏幕里展现给我们的一系列资产、token、股票以及其他价格，这些价格是怎么定下来的？这是第一个问题。下面我会试图以我的理解去回答这个问题。
首先，价格是买卖双方达成一致决定下来的，在token，股票等交易中，无数的买家和卖家通过订单簿按照自己的意愿出价，而展现在我们面前的价格就是当下买卖双方达成一致的那个价格。
这里要注意一下，这个价格仅仅代表这个资产当下此刻买卖双方一致的价格，仅此而已，和资产的价值毫无关系，资产的价值在时间上是一个持续的概念，除非资产本身不存在了，否则资产的价值在时间上就会一直存在，而价格仅仅是这个时间上的一个切片而已。
回答了第一个问题，我们知道了价格是如何形成的，但这对指导我们做交易或者投资毫无意义，因为做交易或者投资我们是试图预测或者测量一个资产未来某个时间点的价格。
所以，我们真正想知道的是资产未来的价格是由什么决定的，或者说哪些因子决定了资产未来的价格，我们真正想找的是一把衡量资产未来价格的尺子，我们想要预测未来，而未来是不可预测的。是不是感觉走入了一条死巷子，别灰心，我们换个角度去理解这个问题，看过漫威电影的都知道里面有个多元宇宙的概念，未来就是无数个多元宇宙，而这些多元宇宙的分布是服从概率的，而资产未来的价格也一样的。
有了上面的假设，那么现在我们知道我们无法预测全部的未来价格，但是我们可以缩小范围，我们去预测全部未来里的一部分，出现概率比较大的那部分。所以我们真正要找的不是一把可以测量资产未来价格的尺子，而是一把测量资产价格在未来发生概率比较大的那一部分的尺子。
所以问题就变成了资产价格的变动在未来那种可能性更大？接下来我会引入一些新的概念，可以把它理解为我们这把尺子的构成材料，最后合起来构成了这把观测的尺子。
首先引入的第一个概念是流动性，我们怎么去理解流动性这个概念呢？回到最开始我们观察的现象，我们观察到一个资产的价格通常是多少u，多少元。注意到没有，去丈量某个资产价格的往往最后都是或者等价于某个国家的法定货币。举一个比较极端的例子，如果某个国家只有一个资产，而这个国家印出来的货币也只能去购买这个资产，那么就只有一个结果，如果印出的法币越多，这个资产的价格也会越高。但真实世界不会这么简单，印出的法币是动态变化的，而资产也不止一种而是无数的资产。所以我们可以这么去理解流动性，流动性就是国家新印出来的或者已经存在的法币或者等价物这个大集合，而某个资产的流动性就是这个大集合里对这个资产有购买倾向的那部分。
理解流动性对我们去预测资产价格在未来比较大概率的发生的部分很重要。如果全部的流动性变多，对所有资产来说肯定是一件好事，水涨船高。但回到现实中来，我们要预测某个资产的未来价格，我们实际上要观测的是对这个资产有购买倾向的那部分流动性的变化，变多了还是变少了。我们的标题是加密资产，也为了缩小我们的研究范围，所以我们实际上要观测的是对加密资产有购买倾向的那部分流动性的变化。到此我们终于引出了我们标题里的加密资产，虽然 加密资产还可以继续往下做更多的细分。但这里我们讲的是流动性，所以就先暂且把加密资产先归为一大类。所以这部分的问题就变成了决定增加或者减少对加密资产有购买倾向的这部分流动性的因素是什么？哪些东西会导致对加密资产有购买倾向的这部分流动性变多或者变少？
问题开始变得复杂起来了，但我们要一步一步来，根据上面对流动性的理解，要想对加密资产有购买倾向的这部分流动性变多，要么是总体的流动性保持不变，但是原本对其他资产有购买倾向的流动性转变为对加密资产有购买倾向的流动性；要么就是总体的流动性变多，多出来的这部分里有一部分对加密资产有购买倾向，相反也是一样的。
所以现在问题变成了，什么原因会导致总体的流动性变多或者变少以及什么原因会导致总体流动性不变时对加密资产有购买倾向的这部分流动性变多或者变少？
我们先试图回答第一个问题，导致总体流动性减少或者增多的原因是什么？这个问题可以看成国家的基础货币是如何增加和减少的，而这个问题又可以转变为央行是如何调节市场中货币的量的？那么央行是如何调节市场中货币的量的呢？虽然说不同国家货币体系不一样，但一般来说通常以以下几种来进行调节，这里我们以中美两国作为对照组来看。
美联储:
公开市场操作（Open Market Operations, OMO）：通过买卖美国政府债券（主要是国库券、国库票据和国库债券）来调节银行系统的准备金供应量。
联邦基金利率（Federal Funds Rate）：这是美国银行间借贷超额准备金的利率，美联储通过设定联邦基金利率目标区间来影响短期利率。
贴现率（Discount Rate）：这是美联储向商业银行提供贷款的利率，通常高于联邦基金利率。
准备金率（Reserve Requirement Ratio）：设定商业银行必须持有的准备金比例，影响银行信贷创造能力。
常备借贷便利（Standing Lending Facility, SLF）：提供给银行的紧急贷款机制，以帮助银行满足流动性需求。
量化宽松（Quantitative Easing, QE）：在短期利率接近零时，通过大规模购买长期证券来增加货币供应。
前瞻性指引（Forward guidance）：通过沟通未来的货币政策方向来影响市场预期。
中国人民银行：
存款准备金率：中国人民银行频繁使用调整存款准备金率的工具来控制流动性。
再贷款和再贴现：中国人民银行通过再贷款和再贴现操作为商业银行提供资金。
中期借贷便利（Medium-term Lending Facility, MLF）：中国人民银行通过MLF向商业银行提供中期资金。
逆回购操作：中国人民银行通过逆回购操作向市场注入短期流动性。
宏观审慎评估（Macro Prudential Assessment, MPA）：中国人民银行使用MPA框架来评估和引导银行行为，包括信贷增长速度。
定向降准：针对特定领域或部门的准备金率调整，以支持农业、小微企业等。
利率走廊机制：中国人民银行正在逐步建立利率走廊机制，以稳定市场利率。
窗口指导：中国人民银行可能会通过非正式的“窗口指导”来影响银行的信贷政策。
跨境资金流动管理：由于中国的资本账户尚未完全开放，中国人民银行对跨境资金流动进行更为严格的管理。
中央银行在操作时需要考虑经济状况、通胀率、就业水平、国际收支平衡等多种因素。这些工具既可以单独使用，也可以组合使用以达到中央银行的货币政策目标，如控制通货膨胀、促进经济增长或维护金融市场稳定。
一个问题引出一系列的问题，我们原本是想去了解什么原因导致总体流动性的变化，而现在问题变成了我们要去观测央行的货币政策了。而央行的货币政策的调整又取决于诸多因素，这个问题延伸下去又会引出更多的问题，似乎没有尽头，但至少目前我们知道，总体流动性的变化与央行的货币政策有关，而一个国家的货币政策不太可能朝令夕改，这样会失去可信度，所以货币政策会保持一定的连续性。这样我们在去观测总体流动性变化时，其在中长期上是有一定趋势性存在的。
以上我们已经回答导致总体流动性变化的原因在于货币政策的调整 ，接下来接着回答第二个问题，总体流动性不变时什么原因导致对加密资产有购买倾向的流动性增多或者减少？回答这个问题，我们需要引出第二个概念，风险偏好。
怎么理解风险偏好呢？再回到最开始的问题，资产当下的价格是用户在一个订单簿上不断变动的出价来进行价格发现的，这个事件里有一个行为主体——用户。而风险偏好就是用来衡量市场中用户行为的。那么风险偏好又是如何影响对加密资产有购买倾向的流动性的呢？这里面的逻辑大概可以这样解释，首先我们假设市场里的行为主体是由不同风险偏好的投资者或者用户构成的，他们对各种资产有购买倾向，而资产这个大主体又是由不同风险等级的资产组成。加密资产在资产的风险等级里属于较高的风险等级，所以当用户的风险偏好提高时，就是对高风险资产有购买倾向的用户变多了，从而导致对加密资产有购买倾向的流动性变多了，反之亦然 。此刻，我们回答了第二个问题，但同时又出现了一个新的疑问，那就是那又是什么原因会影响用户的风险偏好呢？我怎么知道什么时候用户的风险偏好变高或者变低？
分析单个个体的风险偏好对我们来说没有意义，我们把市场里所有用户当做一个主体，来观测整体的风险偏好。哪些原因会影响整体的风险偏好呢？一般来说包括以下几种：
经济周期：经济扩张期可能增加市场的风险偏好，因为投资者预期经济增长和公司盈利将增加。相反，在经济衰退期间，风险偏好可能会降低。
利率和货币政策：低利率环境可能鼓励投资者寻求更高风险的资产以获得更高的回报，而紧缩的货币政策可能会降低风险偏好。
信贷可用性和成本：容易获得的信贷和较低的借贷成本可能会增加市场的风险偏好，因为这为投资者提供了额外的资金来投资更高风险的资产。
市场波动性：市场的波动性增加通常与风险规避情绪相关，因为投资者可能担心资产价格的大幅波动。
市场趋势和动量：持续的市场上涨可能会增加风险偏好，因为投资者可能会受到“跟风”心理的驱动。
政治稳定性和地缘政治事件：政治不确定性和地缘政治紧张局势可能导致市场风险偏好下降。
全球事件：如疫情、自然灾害或其他全球性事件，可能会影响全球经济预期，进而影响市场风险偏好。
监管环境：金融监管政策的变化，如资本要求、交易限制或税收政策，都可能影响市场的风险偏好。
投资者情绪：市场情绪，包括乐观、悲观或恐慌，可以极大地影响整体风险偏好。
技术发展：技术进步和创新可能会创造新的投资机会，增加市场的风险偏好。
人口结构变化：例如，随着退休人口比例的增加，市场可能会倾向于更加保守的投资策略。
结果和第一个问题一样，一个问题引出一系列问题，影响的风险偏好的因素不仅多还复杂，还与影响第一个问题的货币政策也有关系，但这才是世界的真相，世界本身就是网状的互相联系又互相影响。
以上我们试图回答对加密资产有购买倾向的流动性是如何增加或减少的问题。但离我们的投资决策还很远，我们最后是要决定买哪一个未来可能会上涨的加密资产。这里我们引出第三个概念，供求关系。
加密资产是一个大类，里面细分了诸多赛道和类别，而决定对加密资产有购买倾向的流动性最终流向哪个资产或者哪类资产的基础就是供求关系。供求关系是资产价格的基础。如果一个资产的需求增加而供应不变，流向它的流动性就会变多，价格就会上升；反之，如果供应增加而需求不变，流出它的流动性就会变多，价格就会下降。所以具体到某个资产，我们的问题就变成了如何了解这个资产的需求和供应的变化？如果我们要买一个未来可能上涨的资产，那就是去找一个未来需求增速大于供应增速的资产。
对于加密资产而已，其供应一般都有迹可循，全流通、逐步解锁或者保持一定百分比的通胀。
但需求的变化确很难观测，好在加密市场经过一段时间的发展我们也总结出了一些规律。接下来我们引出第四个概念，叙事或者说预期。
怎么理解这两个概念呢？它们又是如何作用于供需关系中的需求端的呢？这是我们接下来试图去回答的问题。
叙事（Narrative）
叙事通常指的是围绕某个经济现象、公司、市场趋势或政策变化所形成的故事或解释框架。这些故事帮助人们解释和理解复杂的市场信息，并形成对市场走向的看法。叙事通过信息简化、情绪引导如激发投资者的情绪反应，如乐观、悲观或恐慌等来影响投资者的行为，引导他们做出买入、持有或卖出的决策。
其市场影响是：
需求形成：通过塑造投资者对某个资产或市场的看法，叙事可以增加或减少对该资产的需求。
趋势强化：一旦某个叙事被广泛接受，它可能会自我强化，导致市场趋势的进一步发展。
预期（Expectations）
预期是指市场参与者对未来市场条件、价格走势、经济指标或政策变化的预测和信念。
其市场影响：
需求调整：预期的变化会直接影响投资者的购买意愿，从而影响需求。
价格发现：预期是价格发现机制的一部分，投资者根据对未来的预期来确定当前的买卖价格。
叙事和预期如何作用于需求端
引导投资决策：叙事和预期通过影响投资者对市场的理解、情绪和行为来引导他们的投资决策。
形成市场共识：当一个叙事被广泛接受，它可能会形成市场共识，进而影响大量投资者的预期和行为。
自我实现的预期：如果足够多的投资者相信某个叙事或预期，他们的行为可能会导致预期成真，即使最初的预期并没有坚实的基础。
长期趋势：持续的叙事和稳定的预期可以形成市场的长期趋势，影响需求端的稳定性和可预测性。
上面我们试图回答了影响某个具体资产流动性变化的原因是其供求关系以及其需求端可能会受到叙事和预期的影响。最后我们发现每个问题背后的原因之间也在互相影响和联系，比如叙事可能会受到风险偏好里全球风险以及技术发展的 影响，而流动性和风险偏好都和货币政策有关，同时它们又都最终对价格产生影响。这里我们引出下一个概念，反身性，用来描述市场预期与实际市场行为之间的相互作用和影响。
反身性交易意味着市场参与者的预期和行为不仅响应市场信息，而且也会对市场信息产生影响，从而形成一种自我强化的循环。反身性（Reflexivity）是乔治·索罗斯（George Soros）提出的一个概念，下面我们来解释一下反身性如何在预期和实际之间相互作用的。
首先反身性来源于市场参与者的偏见和误解，市场参与者基于不完全的信息和自身的偏见形成预期，这些预期可能与市场的实际情况存在偏差。但这些预期有自我实现的趋势，因为当市场参与者的预期变得广泛并被普遍接受时，它们可能会影响市场行为，导致预期在一定程度上自我实现。例如，如果大多数投资者预期某只股票价格将上涨，他们可能会买入该股票，从而推高价格。而市场的行为也会反过来作用于参与者，市场参与者的行为会影响市场的实际状态，而市场的实际状态又反过来影响参与者的看法和预期。这种反馈机制可能导致市场行为与预期之间的不断调整。
反身性可能导致市场出现趋势和周期。在某个趋势的初期，市场预期可能与市场行为相一致，但随着趋势的发展，预期可能会变得过于乐观或悲观，最终导致趋势的逆转。此外反身性也常常会导致市场出现极端情况，如泡沫和崩溃。在泡沫期间，积极预期推动资产价格上涨，而价格上涨又进一步强化了积极预期，直到市场无法支撑过高的估值而崩溃。
同时政府和中央银行的政策干预也可能成为反身性的一部分。政策制定者基于对市场预期的判断来制定政策，而这些政策又会影响市场预期和行为。反身性强调了市场的不确定性和复杂性。由于市场参与者的预期和行为不断变化，市场的实际状态也在不断变化，这使得准确预测市场变得非常困难。反身性体现了市场心理的重要作用，包括群体行为、羊群效应、过度自信和损失厌恶等心理现象。
以上，我们通过反身性回答了预期与价格的相互作用及机制。最后我们来做一个总结，汇总一下这个完整的尺子。
上文中我们一共引出了五个概念，分别是：
流动性：作为衡量资产价格的尺子的基础材料，流动性的变化直接影响加密资产的价格。央行的货币政策、经济状况、以及市场的风险偏好都会影响流动性的总量和分配。
风险偏好：市场整体的风险偏好决定了投资者对不同风险等级资产的需求。经济周期、利率政策、信贷条件、市场波动性等因素会影响风险偏好，进而影响对加密资产的需求。
供求关系：资产价格最终由供求关系决定。对加密资产的需求量和供应量的变化会直接影响价格。需求的变化可能受到叙事、预期、技术创新、监管环境等因素的影响。
叙事和预期：市场叙事和预期可以塑造投资者对加密资产的看法，影响其需求。一个积极的叙事或预期可以增加对某个资产的需求，而一个消极的叙事或预期则可能减少需求。
反身性：市场参与者的预期和行为会相互影响，形成自我强化的循环。这种反身性机制可能导致市场出现泡沫或崩溃，增加了市场的不确定性和复杂性。
最后我们得到了一个衡量加密资产价格的尺子，从这个尺子的特征出发，我们可以构建一个多维度的框架来衡量加密资产的价格，可能包括：
宏观经济指标：包括经济增长率、通货膨胀率、失业率等，这些指标可以反映经济的总体健康状况，影响流动性和风险偏好。
货币政策：包括利率、准备金率、央行资产负债表规模等，这些政策工具直接或间接影响流动性。
市场情绪：通过分析市场新闻、社交媒体、投资者调查等，可以了解市场情绪和预期。
技术发展：技术创新和进步可以为加密资产带来新的应用场景和需求。
监管环境：监管政策的变化可能会影响加密资产的合法性、投资者信心和市场准入。
市场结构：包括市场参与者的多样性、交易机制、市场深度和流动性等。
加密资产特性：包括其技术特性、应用场景、社区活跃度、开发进度等。
通过这个多维度框架，我们就可以更全面地评估加密资产的价格，并做出更明智的投资决策。