--- title: "小白也能看懂——BMNR 估值模型應用" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/37871030.md" description: "作為持有 ETH 頭寸最大的 Dats 公司，$BitMine Immersion Tech(BMNR.US) 一直是市場關注的焦點。過去很長一段時間，市場普遍將其視為 ETH 的高貝塔資產，但其溢價率的波動邏輯一直缺乏量化支撐。為了解決 “BMNR 到底值多少錢” 這個問題，我花了兩週半的時間，清洗了其歷史交易數據，並基於 ETH 的價格構建了一套 “三態估值模型”..." datetime: "2026-01-16T07:50:43.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/37871030.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/37871030.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/37871030.md) author: "[他说还能再加补一股](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/21995547.md)" generator: "portal-rs" --- # 小白也能看懂——BMNR 估值模型應用 作為持有 ETH 頭寸最大的 Dats 公司，$BitMine Immersion Tech(BMNR.US) 一直是市場關注的焦點。過去很長一段時間，市場普遍將其視為 ETH 的高貝塔資產，但其溢價率的波動邏輯一直缺乏量化支撐。 為了解決 “BMNR 到底值多少錢” 這個問題，我花了兩週半的時間，清洗了其歷史交易數據，並基於 ETH 的價格構建了一套**“三態估值模型”**。 ## 一、先説結論 之前雅人叔@lyhalfway 都是使用 mnav 和 ETH 矩陣進行預測，這次我們使用兩個模型預測 ETH1600 的熊市和 6000 的牛市時會帶來 BMNR 股票價格會是多少呢？ | **ETH 價格** | **模型類型** |  **下軌 (暴跌/抄底)** | **中軌 (公允價值)** | **上軌 (爆發/止盈)** | | ---------- | -------- | --------------- | ------------- | -------------- | | **$1600** | **線性模型** | **$8.14** | **$10.00** | **$15.64** | |   | **冪律模型** | **$12.8** | **$13.29** | **$15.87** | | **$6000** | **線性模型** | **$66.52** | **$77.43** | **$84.12** | |   | **冪律模型** | **$64.97** | **$80.46** | **$90.15** | 可以看到如果 ETH 漲到 6000 價格最高的價格為**$84.12-$90.15，**如果 ETH 跌到 1600 股票最低的價格為**$8.14-$12.8。彆着急買入和賣出**，任何模型都是有侷限性的，不妨先看看公式是如何出來的。 ## **二、 模型圖表與可視化** 首先，直接看模型運行的最終結果。這不僅僅是幾條線，而是過去半年 BMNR 價格行為的數學邊界。 **(圖 1：BMNR 估值模型完整回測圖 - 包含中軌)** 這張圖展示了**線性模型（上圖）**和**冪律模型（下圖）**對歷史股價的包裹情況。 **中軌 (藍色)：** 公允價值線，股價 (黑色線) 始終圍繞它波動。 **上軌 (紅色)：** 爆發線，去年 9 月股價刺破紅線後迅速回落。 **下軌 (綠色)：** 暴跌線，去年 11 月股價觸及綠線後止跌反彈。 不廢話，我們先把通過機械學習得到的擬合公式直接擺出來： 線性的擬合公式為： 冪律的擬合公式為： ## 三、官方驗證以及擬合説明 為什麼會有兩套公式呢，第一套線性迴歸是最簡單但是也最有效的公式，它直觀的反應 ETH 和 BMNR 股票之間的線性關係，而且當我擬合出這套公式的時候是非常開心的，因為**它得到了官方的轉發**，這是 Tom Lee 在其 X 上發佈的一篇推文，其中就提到了 Bloomberg 擬合出來的線性公式： 可以看到 Bloomberg 和我們擬合出來的線性公式基本一致，只不過 Bloomberg 沒有給出具體**截距**數據，只給出了斜率為**0.015**。而我們計算出來的是 0.0153 基本一致，從側面説説明了我們的線性迴歸公式是符合基本的規律的。 第二套**冪律**公式是因為 BMNR 本身作為 ETH 的**長期看漲期權**，在 ETH 出現較大漲幅/跌幅的時候會產生一定的槓桿作用，而且槓桿作用是會隨着 ETH 的漲幅/跌幅時間進一步擴大，此外冪律公式也是常用的擬合公式，它可以揭露一定數據量中，ETH 和 BMNR 之間的冪律關係，這也是 Tom Lee 經常提到的詞 **Power Laws**。 兩套公式的**R²決定係數 (越接近 1 越好)**如下表所示**：** | **模型類型** | 公式 | **變量** | **R² (決定係數)** | | -------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | ------------- | | **冪律模型** | | log(ETH 價格) | 0.7587 | | 線性迴歸 | | ETH 價格 | 0.7203 | ## 四、加入 BMNR 槓桿影響因子 目前看來我們已經實現了兩套不錯的擬合公式，但是問題就是$BitMine Immersion Tech(BMNR.US) 是一個高貝塔的股票，它的波動太大了，所以公式的 R²還不是很完美，所以我們現在引入槓桿因子，用於製作**上軌**和**下軌，**類似於**布林帶一樣。**現在擬合完成的上下軌入下圖所示，上面的為線性模型擬合，下方的為冪律模型擬合 線性模型： | **軌道名稱** | **R²** | 線性公式 | | ---------- | ---------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | | **上軌 (紅)** | **0.9128** | | | **中軌 (藍)** | **0.7621** | | | **下軌 (綠)** | **0.9005** | | 冪律模型： | **軌道名稱** | **R²**  | 線性公式 | | ---------- | ---------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **上軌 (紅)** | **0.9389** | | | **中軌 (藍)** | **0.7587** | | | **下軌 (綠)** | **0.9343** | | 可以看到冪律模型在**極端行情**（上下軌）下的 R² 高達 0.93 以上，這是非常驚人的擬合度。這再次印證了 $BitMine Immersion Tech(BMNR.US) 作為 ETH 槓桿代幣，**其內核遵循的是冪律增長法則**。 ## 五、回測數據 大家看到這裏説明已經看完我吹的牛逼了，我又按照最簡單的**梭哈交易法及全倉買入賣出，進行了回測，回測結果如下：** 線性模型全倉梭哈回測： 冪律模型全倉梭哈回測： 最後是收益率大比拼： | **策略模式** | **收益率** | **交易次數** | **評價** | | --------- | ------------ | -------- | --------------- | | **持倉不動** | **-20.38%** | 0 | 是我了沒錯 | | **線性模型**  | **+107.58%** | 5 | 翻倍，但最後一次賣飛後一直空倉 | | **冪律模型** | **+171.79%** | 6 | 幹就完了 | 好了，判斷留給各位，模型可以用於參考，但是絕對不要用於實戰投資，**你要為自己的資產負責！** **所有內容不構成投資建議，請各位注意。** ### 相關股票 - [BMNR.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/BMNR.US.md) - [BMNRD.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/BMNRD.US.md) ## 評論 (28) - **Avalon_Yoiwd3 · 2026-01-17T09:40:26.000Z**: 請問股票的數據是從從哪裏拉的 - **他说还能再加补一股** (2026-01-17T10:43:27.000Z): 長橋的 open sdk - **相信概率 · 2026-01-16T23:16:23.000Z**: 走勢不如 mstr - **AIUser · 2026-01-16T15:13:29.000Z**: 現在賺 100% 的股票也不少，這個回報率很一般啊 - **爱吃菠萝包的猫** (2026-01-17T07:02:08.000Z): 牛逼 - **pocoyo · 2026-01-16T12:14:15.000Z**: 贊！多些這樣的分享，一會讓 AI 搞一下看看。 - **龙行者 · 2026-01-16T10:52:52.000Z**: 感謝，先點贊，再慢慢細讀 - **zcs_yayaya · 2026-01-16T09:10:07.000Z · 👍 2**: 引入 mnav - **kelvinaaa** (2026-01-16T09:56:00.000Z): 那就是 40 左右跑了，能再多算幾個數值嗎謝謝🙏 - **Ben Peng · 2026-01-16T09:05:35.000Z**: 幾十年前學的對數表都不記得怎麼查了 - **RH哥哥 · 2026-01-16T09:03:34.000Z**: 所以哥哥準備用冪律擬合去交易嗎 - **他说还能再加补一股** (2026-01-16T09:15:07.000Z): 只是從另外一個角度解釋其與 ETH 的聯繫，數據量太小了，可以用於輔助判斷邊際 - **zcs_yayaya · 2026-01-16T08:58:53.000Z**: 計算了一下。 - **岸皙 · 2026-01-16T08:52:30.000Z**: 文科生看不太懂思密達 - **lyhalfway · 2026-01-16T08:46:14.000Z · 👍 2**: 贊！Tom Lee 那個 0.015*ETH + ETH/share 的公式實操起來也不好跟蹤，因為 ETH/share 也是動態變化，反應的還是 mNAV我也補個圖，這是我最近一直在更新的 mNAV 趨勢圖，我看了下，如果按照 mNAV 的區間高低點做波段，和這裏根據冪律模型擬合的買賣點很接近！ - **他说还能再加补一股** (2026-01-16T08:54:40.000Z): 我也是受你圖你之前發的圖表的啓發才嘗試去進行曲線擬合的👍🏻 - **lyhalfway** (2026-01-16T09:13:48.000Z): 其實我覺得相比其他行業，DAT 公司的價格趨勢是更容易被數學模型預測的，雖然變量也不少，但很易於識別 - **他说还能再加补一股** (2026-01-16T09:18:08.000Z): 是的，BTC 由於其特殊性有與時間的冪律關係，bmnr 隨着購買 ETH 數量的增多，其冪律關係會逐漸清晰 - **曙光在明天 · 2026-01-16T08:23:17.000Z · 👍 1**: 非常有價值，感謝您的分享。 - **韩立的交易员 · 2026-01-16T08:13:33.000Z**: 不學技術，-50%；學習技術，1% - **他说还能再加补一股** (2026-01-16T08:20:49.000Z): 哈哈哈，也不用過度相信技術分析，保持自己的判斷 - **Avalon_Yoiwd3 · 2026-01-16T08:10:27.000Z · 👍 1**: 好文 - **kelvinaaa · 2026-01-16T07:58:47.000Z**: 咋用這冪律模型啊 - **他说还能再加补一股** (2026-01-16T08:04:02.000Z): 直接套用 eth 的價格即可 - **kelvinaaa** (2026-01-16T08:51:20.000Z): 好的呢 --- > **免責聲明: 本文僅供參考，不構成任何投資建議。**