• 加密资产分类与核心特征 [pidx::1][pidx::3]

- 资产由安全性（技术先进性）和稳定性（治理可信度）两维度量化。
- 四大主要类别包括高安全高稳定的中央银行数字货币（CBDCs）、低安全高稳定的稳定币、高安全低稳定的加密货币以及低安全低稳定的加密代币。

• 模型框架与“加密资产推荐应用”设计 [pidx::4][pidx::5][pidx::6]

- 投资者在加密资产对间做选择，应用根据资产特征、安全稳定差异和市场总预期收益提供采纳推荐。
- 资产采纳概率随投资者选择动态更新，资产预期收益受采纳变化和稳定性影响的随机波动驱动。

• 资产采纳和预期收益的动态演化示意 [pidx::7]

- 资产在采纳-预期收益空间内动态聚集，聚类表现反映资产类别与投资者偏好互动。

• 同质投资者情形下的模拟结果及其含义 [pidx::8][pidx::9][pidx::10]

- 风险中性投资者时，CBDCs和稳定币获得较高采纳，波动低；加密货币和代币采纳较低但预期收益波动大。
- 极低β值时，策略以最大化总收益为主，资产采纳趋于均衡，风险资产预期收益波动更显著。
- 负β值代表风险偏好，风险偏好投资者推高高风险资产采纳概率，形成与风险厌恶相反局面。

• 投资者不同偏好对资产采纳的影响解析 [pidx::11]

- 参数β1控制对资产安全性的风险态度，β2控制对资产稳定性的态度。
- 不同参数组合导致资产类别在采纳-预期收益空间中呈现截然不同格局。

• 系统参数空间内资产采纳的相变与稳定态分布 [pidx::13]

- 资金流向和资产存活呈现多种“相”结构，映射不同投资者偏好多样性。

• 不同资产特征分布下，通过调整投资者偏好参数实现市场表现对等 [pidx::12][pidx::13]

- 当资产特征分布由均匀变为三角分布时，通过调节β参数可匹配两种市场表现。

• 异质投资者群体带来非线性市场效应和不同采纳格局 [pidx::14][pidx::15]

- 多元风险偏好和态度分布导致资产采纳概率分布更广，加密代币的存活概率显著提高。
- 投资者战略多样性是市场系统稳定性与采纳动态复杂性的关键驱动因子。

• 量化投资应用启示及未来研究方向 [pidx::15]

- 拟合投资者偏好与资产类别特征，可为数字资产配置设计量化策略。
- 模型支持资产存续动态分析，便于预测生态演变及监管制定。
- 未来可扩展纳入资产特征演变与资产动态生成/消亡机制，增强实用性与前瞻性。

金融研究报告详尽分析报告

——《A Model of the Optimal Selection of Crypto Assets》解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： A Model of the Optimal Selection of Crypto Assets

- 作者： Silvia Bartolucci，Andrei Kirilenko

• 主要内容： 本报告提出了一个关于加密资产（crypto assets）最优选择的建模框架，探讨投资者如何基于资产技术安全性（security）和治理稳定性（stability）两大核心特征做出投资决策，并模拟不同投资者行为驱动下的市场动态与资产存废结果。

- 核心观点：
加密资产的投资选择过程类似使用推荐应用程序，投资者被呈现一对资产进行偏好比较，该程序结合资产特征、全局市场信息以及未来预期收益提供投资建议，投资者反复迭代直至获得最优组合。本模型通过模拟异质投资者行为揭示加密资产生态的发展多样性。

换言之，作者意在传达：资产安全性与稳定性是影响加密资产能否被广泛采用、最终存续的两大关键特征，投资者的态度和偏好将深刻影响市场生态演化。该模型为理解和预测加密资产生态提供量化化工具。

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2. 逐节深度解读

2.1 报告引言与定义（第0-1页）

• 主要观点总结：加密资产定义为通过区块链技术保障发行、交易安全的无形数字资产。区块链由众多节点共同维护交易账本。加密资产不符合传统现金或金融资产定义（不具备对某个主体的法定债权），但因数字化和预期未来收益被视作资产。历经十年发展，数千种资产类型出现，技术与治理差异显著。大多数加密资产最终会化为乌有，少部分可能广泛采用，极少数可能成为未来主流数字财富载体。
• 技术与治理双轴分类：安全性（security）指抵御网络攻击的加密技术成熟度；稳定性（stability）指治理结构的可信赖性及合规性，能确保价值不被侵蚀。
• 投资决策模型引入：投资者使用“推荐App”在资产对比中表达偏好，App基于资产特征与市场反馈给出投资建议，迭代直到选出最优资产组合。
• 策略示例（四类资产）：高安全高稳定（CBDC）、低安全高稳定（稳定币）、高安全低稳定（加密货币）、低安全低稳定（加密代币）[pidx::0][pidx::1]。

2.2 资产分类及相关定义（第1-4页）

• 详述四类资产的具体特征：

- CBDC（中央银行数字货币）： 由法定货币发行主体背书，极高治理稳定性，可能结合先进加密技术以保障安全。
- 稳定币（Stablecoins）： 针对资产支持方式分为资产抵押、加密资产抵押或算法稳定币。资产抵押型最为集中化。
- 加密货币（Cryptocurrencies）： 去中心化，典型代表比特币，技术不断迭代完善。
- 加密代币（Crypto tokens）： 基于区块链各种产品或服务的使用权，部分具备证券属性，功能多样化。

同时回顾了相关文献与研究背景，涵盖加密资产分类、经济激励机制、价格预测及市场动态等，表明本研究与现有文献有所区分，聚焦于宏观安全稳定双特征并模拟最优选择过程[pidx::1][pidx::2][pidx::3]。

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2.3 模型结构与方法（第2-7页）

• 模型框架图（图1）展示：

- 供给端为N个具有固定安全性$s \in [0,1]$和稳定性$\xi \in [0,1]$属性的资产，赋予不同特征的资产类别；
- 需求端为K位投资者，他们依据安全、稳定参数、采用率$ai$及期望收益$ri$在App中选出偏好资产；
- App监控全局指标$R{tot}(t)=\sum ai ri$（资产加权收益），投资者基于该指标及资产属性调节采用概率，迭代调整投资组合。

• 关键动态机制：

- 资产采用概率$ai(t)$更新遵循伯努利过程，投资者对资产对$(i,j)$选择决策后对$ai,aj$做小幅增减（$\pm\delta$）；
- App基于拟议改变对整体预期收益增减$\Delta R{tot}(t)$及资产属性差异$\Delta s, \Delta \xi$计算接受变动概率$P{i,j}$，采用Glauber动力学形式建模，概率更易接受带来收益提升或更佳资产特征的变动；
- 投资者逐个做出二元采纳变动决策，基于随机阈值机制决定是否执行，完成后更新资产采用概率和预期收益；
- 预期收益更新公式包含采用率变化$\Delta ai(t)$及与稳定性相关的随机项$\etai(t)$，稳定性$\xii$越高，收益波动越小。

• 优化与均衡：

- 系统在$t^\star$时刻趋于均衡，投资者很少进一步调整资产接受概率，收益仍受随机波动影响；
- App尝试在各资产类别内最大化总规模收益同时控制波动，通过优化求得类别中心的均衡采纳率和收益，下调偏离中心较远的资产参数，形成资产群集（聚类）效应。

• 投资者偏好调节参数$\beta$允许用户根据自身风险偏好强调或弱化安全、稳定和整体收益的权重，影响接受变动的概率。
• 示意图（图2）描绘资产采用率和预期收益的时间演进轨迹和聚类趋势[pidx::3][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7]。

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3. 模拟结果与分析（第8—15页）

3.1 同质投资者案例

• 假设：所有投资者拥有相同参数$\beta0, \beta1, \beta2$，资产特征均匀分布于[0,1]。
• 情形1 — 均衡偏好（$\beta0=\beta1=\beta2=1$）

- 资产根据安全性和稳定性均衡优化，总体趋向增加采纳高安全高稳定资产（CBDC和稳定币），加密货币和代币则采纳率低且预期收益波动最大。
- 资产采纳中心向更优安全稳定区域集中，增长收益曲线呈现温和稳定增长（图3、图5左）。

• 情形2 — 低权重安全稳定因素（$\beta1=\beta2=0.01$）

- 投资者忽视资产安全稳定差异，采纳概率均值集中在0.5附近，投资行为更随机。
- 资产预期收益受随机波动控制，波动显著，特别是加密货币和代币（图4、图5右）。

• 情形3 — 风险偏好（$\beta1=\beta2=-2$）

- 投资者偏好较高风险资产，稳定配置偏向加密货币和代币，采纳率高，CBDC和稳定币采纳率低（图6）。

• 安全与稳定偏好分离（$\beta1 \neq \beta2$）

- 投资者展现对安全性和稳定性的不同偏好，如偏重安全或偏重稳定，资产采纳集中表现出差异（图7）。

• 模型动态与物理学类比：采用Glauber动力学模拟Markov链，允许非最优局部状态跳转，有利于探索复杂收益面，避免局部最优陷阱。$\beta$参数类比统计物理中的逆温度，控制系统“热度”[pidx::8][pidx::9][pidx::10][pidx::11]。

3.1.1 资产特征分布及参数重估

• 非均匀特征分布（如三角形分布）下的投资结果会显著不同。

- 通过计算不同分布下对应$\beta$参数的重估，能实现不同特征分布下的相似投资行为，保持结果的普适性和可比性（图8、图9、图10）。

• 说明投资偏好（$\beta$）应当结合具体市场结构（资产分布）调整，才能准确反映市场生态。

3.2 异质投资者案例

• 模拟拥有多种不同$\beta$值的投资者，$\beta1,\beta2$分布自定义（如三角形分布），反映投资者风险偏好差异。

- 每个投资者基于自身特征做决策，接受概率个体异质，非简单平均，形成复杂宏观行为。

• 与单一同质投资者模型相比，异质性导致对低安全稳定资产（如加密代币）更高的采纳概率，反映多样风险喜好推动的市场多元性（图11）。

- 异质投资者可导致生态系统不稳定，投资策略更分散，强化资产存续差异和市场波动。

• 该部分丰富了投资者行为层面的现实复杂性，是理解真实加密市场结构动态的关键。

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3. 图表深度解读

图1（第3页）: 模型结构框架图

• 描述三大要素：资产供给（N个资产及其特征），投资者需求（K个投资者及其风险偏好β），以及推荐App的作用（计算采用概率、预期收益并提供买卖建议）。

- 展示投资决策的迭代过程——投资者对资产对(i,j)的选择→App更新$ai,aj$→计算$R{tot}$→调整投资策略。

图2（第7页）: 资产采纳率和预期收益动态示意

• 左图为初始分布，各资产散布在采纳概率和预期收益平面；右图显示经过多轮迭代后，资产趋向于聚类，形成基于安全稳定特征的群体。

- 颜色代表分类，追踪评级资产随时间呈现清晰的聚类趋势，体现系统稳定化。

图3（第9页）: 风险中性投资者环境下四类资产聚类

• 300个资产模拟，参数均衡（$\beta=1$）

- 上图显示各资产$a$（采纳率，横坐标，取$1-a$）与预期收益 $r$（纵坐标）的散点与聚类多边形。CBDC（绿色）与稳定币（黄色）更受青睐，采纳率高且收益波动小；加密货币（橙色）和代币（红色）采纳率低，波动大。

• 下图中心点轨迹演示采纳率与收益随时间收敛趋势，显示稳定的动力学行为。

图4（第10页）: 轻视安全稳定特征的投资者效应

-模拟参数$\beta1=\beta2=0.01$，投资者不重视资产特征，仅追求收益最大化。
-资产采纳概率均匀分布于较中间值，说明资产有均等存续机会，但收益波动幅度大。
-对比图3，资产缺少明显分类效应，市场更随机。

图5（第10页）: 总预期收益时间序列

• 左图展示$\beta=1$情况下，总预期收益相对平缓上升。

- 右图展示$\beta=0.01$情况下，预期收益波动更剧烈，但整体走势呈上升趋势，显示收益驱动下市场活跃度更强。

图6（第11页）: 风险偏好投资者模拟

• $\beta1=\beta2=-2$，投资者偏好低安全、低稳定资产，采纳率高集中于加密货币与代币，形成与图3相对的投资格局。

图7（第11页）: 分别偏好安全或稳定的投资者

• 左图：高安全优先(高$\beta1$)，低稳定影响(低$\beta2$) → CBDC与加密货币受青睐。

- 右图：高稳定优先(高$\beta2$)，低安全影响(低$\beta1$) → CBDC与稳定币受青睐。

图8（第13页）: $\beta1,\beta2$参数空间的相图

• 多种参数组合导致不同资产采纳率分布的相态，展示市场多样稳定配置。图中a-g对应不同$\beta$值组合，明确区分资产类别在各种风险偏好设定下的存续概率。

图9（第14页）: 参数$\beta'$与$\beta$的映射，针对不同资产特征分布

• 当资产特征分布从统一分布转为三角形分布时，需要更高的$\beta'$调整，使得两个不同分布环境下的投资策略达到一致接受概率，实现结果的可比性。

图10（第14页）: 不同特征分布与参数调整对资产采纳率的影响

• 展示均匀分布、三角形分布及参数重估后的统一分布三种情境下，四大资产类别的平均采纳率及方差，证实参数重估带来的结果匹配。

图11（第15页）: 异质投资者与同质代表投资者对比

• 上图显示异质投资者与代表投资者在$1-a$与$r$空间的资产分布差异，异质投资者场景资产聚类更分散，采纳率更高的风险资产出现。

- 下图概率分布揭示异质投资者环境下高风险资产采纳率明显提高，说明市场多样化偏好带来的显著影响。

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4. 估值与风险分析

• 本报告核心聚焦于投资决策模型与资产分类，未专门针对传统财务模型做具体估值分析（如DCF等），而是通过预期采纳概率与收益动态构建资产的“价值”及其演化。

- 风险方面，模型内核隐含将资产安全性与稳定性视为风险因素，且投资者偏好参数$\beta$调节了风险态度。

• 资产安全或稳定性不足，波动大，采纳率低，被市场自然淘汰，表现为“灭绝”风险。

- 投资者异质性与市场反馈引入系统性风险，可能导致市场不稳定与资产价格大幅波动，尚未明示缓解机制，模型更多关注机制说明而非具体风险管理策略。

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5. 批判性视角与细微差别

• 模型假设资产安全性与稳定性为固定外生变量，但现实中资产技术升级、治理优化是动态过程，报告已指出作为未来扩展方向。

- 投资者信任推荐App机制假设较强，但信任度的动态建模和模型有效性未明确，未来可丰富非理性行为与信息不对称影响。

• 资产数量固定，未考虑市场新资产出现和资产消亡，略显理想化。

- 采用基于Glauber动力学的转移概率形式，虽与统计物理类比合理，但特定函数形式选择可能影响结果细节，模型结果对形式敏感度分析略少。

• 异质性投资者引入使系统复杂度大增，展示现实市场多样性，但同时也增加模型识别与校验难度。

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6. 结论性综合

本报告提出了以资产安全性和稳定性为核心特征的加密资产选择模型，并结合投资者风险偏好差异对市场行为进行了全面模拟分析。

• 资产分类与模型核心：基于[0,1]区间的安全与稳定参数，将加密资产量化为CBDC、稳定币、加密货币和代币四类，明确资产技术与治理对投资决策的影响机理；

- 投资决策机制：推荐App基于资产特征、全局收益和采纳动态，使用Glauber动力学提供最优投资建议，投资者投票形成稳定资产组合；

• 投资者行为影响：通过参数$\beta$调节风险态度，模拟了从风险忌惧到风险偏好的多种投资策略差异，验证投资者偏好的重要性；

- 市场动态特征：资产采纳率与预期收益呈现清晰聚类，异质投资者携风险偏好多样性可能带来复杂且非直观的市场结果，市场稳定模式众多；

• 图表印证：

- 图1-2直观呈现模型结构与动态过程；
- 图3-7展示不同投资偏好条件下资产类别采纳与收益的分布差异；
- 图8呈现参数空间内系统多样稳定态；
- 图9-10说明特征分布差异对参数调节及市场行为的影响；
- 图11突出异质投资者对市场异质性及风险资产采纳提升的作用。

这套框架为理解加密资产市场的演化规律、投资者偏好影响及资产存续前景提供了量化基础，尽管存在若干理想化假设和可拓展空间，未来可考虑动态资产特征、投资者信任、资产创新退出机制等，以增强模型的现实适应性和预测能力。[pidx::0][pidx::1][pidx::2][pidx::3][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7][pidx::8][pidx::9][pidx::10][pidx::11][pidx::12][pidx::13][pidx::14][pidx::15]

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7. 附：核心图示索引

• 图1：模型三大组成部分示意（供给、需求、App交互）（第3页）

• 图2：资产采纳率与预期收益动态轨迹示意（第7页）

• 图3：均衡投资者下资产表现（第9页）

• 图4：轻视资产特征的投资者下资产表现（第10页）

• 图5：不同$\beta$参数下总预期收益走势对比（第10页）

• 图6：风险偏好投资者下资产表现（第11页）

• 图7：分开偏好安全和稳定投资者表现对比（第11页）

• 图8：参数空间下的资产不采纳概率条件分布相图（第13页）

• 图9：不同资产特征分布对应参数重估关系（第14页）

• 图10：不同分布及参数调整对采纳率均值影响（第14页）

• 图11：异质投资者与代表投资者对比及采纳概率分布（第15页）

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本次分析系统地剖析了如上报告的理论内核、模型构造、参数设计、数值模拟结果及其图表，并评述其适用范围与不足，为后续研究和应用提供坚实基础。

报告