核心观点摘要
我们判断，得益于流动性环境的韧性、有利的宏观条件以及监管政策的友好化，加密市场的牛市格局在2025年第四季度初依然具备上行空间。特别是比特币，因其能直接受益于宏观顺风，有望继续超越市场预期。除非能源价格发生剧烈波动或其他抑制通胀的因素出现，否则扰乱美国货币政策路径的直接风险较低。同时，加密财库带来的技术性买盘将持续为市场提供坚实支撑。
然而，季节性规律始终是悬在加密市场上方的一把达摩克利之剑。历史数据回顾显示，2017年至2022年间，比特币兑美元价格在9月连续六年录得下跌。这一现象曾让众多投资者笃信季节性因素对币价具有显著影响，但在2023年和2024年，这一假设被事实证伪。事实上，我们的量化研究表明，由于样本量不足且结果变异范围过大，此类基于月份的季节性指标在统计有效性上存在严重缺陷。
相比之下，加密市场更值得关注的问题是：我们目前处于加密财库发展周期的哪个阶段？截至9月10日，公开披露的加密财库持有超过100万枚比特币（市值约1100亿美元）、490万枚以太坊（市值约213亿美元）以及890万枚Solana（市值约18亿美元）。随着后期入场者开始聚焦风险梯度更低的大型资产，我们认为当前市场正处于周期中的“PvP”（玩家对战玩家）阶段，资金正加速向头部加密货币集中。但这同时也暗示着小型加密财库参与者即将迎来整合的前夜。
维持积极的市场展望
今年年初，我们曾预判加密市场将在2025年上半年筑底，并在下半年刷新历史新高。当时这一观点与市场主流预期相悖，多数参与者担忧潜在的经济衰退，质疑价格上涨的可持续性，并对复苏周期感到迷茫。但我们坚持认为这些担忧属于误判，并坚守我们对宏观经济的乐观展望。
步入第四季度，我们对加密市场保持建设性态度，预计其将继续受到强劲流动性、良性的宏观经济环境以及积极的监管进展支撑。在货币政策方面，鉴于美国劳动力市场已显露疲态，我们预计美联储将于9月17日和10月29日实施两次降息。我们认为此举不会导致市场见顶，反而将激活场外闲置资金。事实上，我们在8月便已指出，利率下调可能促使货币市场基金中7.4万亿美元存量资金中的一部分结束观望，转而进入市场。
当然，若通胀轨迹发生重大逆转，例如能源价格反弹，将对上述前景构成威胁。（注：我们认为关税带来的实际风险低于部分观点预估的水平。）不过，OPEC+产油国联盟近期同意增加石油产量，而全球石油需求呈现放缓迹象。尽管加强对俄制裁可能推高油价，但我们预计油价尚难突破引发经济滞胀的临界点。
加密财库叙事深化，竞争白热化
我们认为，由加密财库引发的技术性需求将为市场提供持续动力。事实上，加密资产储备现象已达到关键分水岭。我们既不再处于过去6至9个月展现的早期采用阶段，也不认为这一趋势即将终结。相反，市场已进入所谓的“PvP阶段”，这是一个高度竞争的领域，成功的关键日益取决于执行能力、差异化策略和时机把握，而非单纯模仿MicroStrategy的模式。
确实，如MicroStrategy等早期机构曾享受大幅高于资产净值（NAV）的溢价优势，但随着竞争加剧、执行风险上升及监管限制收紧，折价现象已然出现。我们认为早期参与者享有的稀缺性溢价已经消散。尽管如此，专注比特币的加密财库目前持有超100万枚BTC，约占流通供应量的5%。同样，顶级以太坊加密财库共持有约490万枚ETH（价值213亿美元），占ETH总流通供应量4%以上。
据8月报道，154家在美国上市的公司已筹集约984亿美元用于2025年购买加密货币，较年初前10家公司筹集的336亿美元大幅增长（数据来源：Architect Partners）。对其他代币的投资也在增长，尤其是SOL及其他山寨币。（Forward Industries近期筹集了16.5亿美元，用于资助由Galaxy Digital、Jump Crypto和Multicoin Capital支持的SOL加密财库。）
加密财库的迅猛扩张也引发了日益严格的监管审查。近期报告显示，纳斯达克正在收紧对加密财库概念股的监管要求，规定特定交易需获股东批准，并倡导加强信息披露。但纳斯达克明确表态，尚未就此发布任何正式的新规公告。
总体而言，我们认为加密财库周期正趋于成熟，但既非早期亦非晚期。那种轻松获利并确保获得账面净值溢价的黄金时代无疑已结束。在这个PvP阶段，唯有纪律严明且战略精准的参与者方能脱颖而出。我们预计，随着前所未有的资本从传统投资工具流向加密领域，加密市场将持续受益，从而提升整体投资回报。
警惕季节性陷阱
与此同时，季节性疲软的心理阴影始终笼罩着市场参与者。2017至2022年间，比特币价格连续六年于9月对美元贬值，过去十年该月份平均收益率为-3%。这给许多投资者留下了“季节性因素显著影响表现，9月往往是风险资产的负面时期”的印象。然而，若据此进行交易，在2023年和2024年均会遭受挫折。
确实，我们认为月度季节性并非比特币的有效交易信号。无论是频谱分析、逻辑比值比、样本外预测、伪实验重排检验还是控制变量测试，所有结果均指向同一结论：在统计层面上，月份并非预测比特币月度对数收益率正负方向的可靠指标。（注：我们采用对数收益率衡量几何或复合增长，因其更能反映长期趋势并适应比特币的高波动特性。）
以下测试证实，“日历月份”对于预测比特币对数收益率的月度信号并不可靠：
1.Wilson置信区间：图表3显示，在考虑小样本不确定性后，没有任何月份能跨越显著的季节性预测门槛。那些看似“偏高”（2月/10月）或“偏低”（8月/9月）的月份，其误差线不仅与整体平均值重叠，彼此间也存在交集，这表明数据波动属于随机方差，而非持续的日历效应。
每个点代表BTC在该月以涨幅收尾的比率；垂直线、条形表示95%威尔逊置信区间带，这是适用于小样本数据的统计方法，因为每月仅包含约12-13个数据点，该区间能为此类小样本提供更准确的不确定性阈值。
虚线表示整体上升率的平均值。由于我们同时观察12个月的数据，因此采用Holm多重检验校正法，以避免单月偶然数据被误认为规律性变化。
2.逻辑回归分析：我们采用逻辑回归模型来检验某些月份相比基准月份（一月）是否更有利于比特币上涨或下跌的概率。图表4显示，各个月份的优势比大多集中在1.0附近，更重要的是，其95%置信区间均跨越1.0这一临界值。
数值为1.0表示“获得正对数回报率的概率与1月份持平”，高于1.0表示“概率更高”，低于1.0表示“概率更低”。
例如，比值比为1.5大致意味着“上涨月份的几率比一月高出约50%”，而0.7则意味着“约低30%”。
由于大多数置信区间带穿越了1.0的参考线，且经过Holm多重检验调整后未显示任何月份具有统计显着性，我们无法断定“日历月份”是预测比特币对数收益率方向的有效指标。
3.样本外预测：在每一步中，我们仅使用截至该月的数据重新估计两个模型（初始时使用一半数据集进行训练）：
基准模型是一个仅含截距的逻辑模型，它仅预测一个恒定概率，该概率等于迄今为止正向回报月份的历史占比（即基础比率）。
月历月份模型是一种包含月份虚拟变量的逻辑回归模型，其基于历史月份的表现特征来预测当前日历月出现上涨月份的概率。
我们的研究结果展示于图表5中，其中：(1)横轴代表正对数收益月份的预测概率；(2)纵轴代表实际实现正收益的月份占比。在绘制预测值时，一个完全校准的模型其数据点应沿45度线分布，这意味着当模型预测出现“上涨月份”的概率为50%时，实际应有50%的月份实现上涨。
月环比模型出现显着偏差。例如：
当预测上涨概率约为27%时，实际频率却达到50%左右（过于悲观）；大约45-60%的预测仅大致准确。
在高数值区间存在过度置信现象，例如，预测值约为75%时实际发生约70%，而在极端区间，预测值高达约85%却实际发生率为0%。
相比之下，始终采用历史基础概率（约55-57%的月度上涨几率）作为预测基准的模型，其预测结果落在45度线附近且几乎不发生偏移，这源于比特币月度上涨概率在时间维度上保持相对稳定。简而言之，这一结果表明日历月份在外样本预测中几乎不具备预测能力。
4.伪实验重排检验：为验证“月份标签”是否有助于判断正负对数收益率的差异，我们采用带月份虚拟变量的简单逻辑模型进行拟合，并通过组内联合检验（标准似然比联合检验）判断这些虚拟变量是否比无月份基准模型具有更好的拟合效果。获得的观测p值为0.15，这意味着即使月份因素实际无关，也有约15%的概率会随机出现至少如此显着的模式。随后我们对月份标签进行了数千次随机重排，每次重排后都重新进行相同的联合检验。
因此，我们发现约19%的随机排列产生的p值与观测到的p值一样小或更小（图表6）。
简单来说，该结果在纯随机性条件下十分常见，这进一步印证了“不存在月份信号”的结论。若要使月份标签具有统计有效性，需满足两个条件：真实数据的联合检验结果p值应小于0.05，且通过随机置换生成的数据中，p值低于该阈值的案例比例不应超过5%。
5.控制变量：添加现实日历标志并不能解锁可交易的边际优势，反而通常会使涨跌信号预测效果更差。我们采用相同的月份虚拟变量重新评估了“月度上涨概率”，随后加入两个重大事件的现实控制变量：这些事件1)可能影响比特币对数收益率，2)每年发生时间不固定于特定月份，即农历新年和比特币减半时间窗口（前后两个月）。我们仅采用每年在不同日历月份发生的控制变量，以避免冗余的虚拟变量导致模型估计失稳。
本次测试旨在验证两个常见问题：(i) 所谓“月份效应”是否实则为周期性事件的伪装，例如农历新年期间的流动性变化或比特币减半效应；(ii) 即便原始月份模式表现微弱，在考虑这些驱动因素后或许能产生预测价值。我们采用半数数据集作为训练集，半数作为测试集，并使用Brier分数对每月概率预测进行评分，该指标通过计算预测概率与实际涨跌结果之间的平均方差（即预测值与现实情况的偏离程度）来评估预测准确性。
图表7中的柱状图显示了Brier改进率与简单基线的对比结果，该基线仅使用训练窗口内的历史上涨月份比率这一单一数值。所有柱状图均低于零值线，这意味着每个控制变体的表现都逊于恒定概率基线。简而言之，在月份标签基础上引入额外日历标记只会增加噪声干扰。
总结
季节性因素对市场的影响在投资者心中根深蒂固，这种执念甚至可能形成自我实现的预言。但我们的模型表明，若假设每个月的涨跌概率与长期历史平均水平基本一致，其表现将超越所有基于日历周期的交易策略。这充分说明日历模式并不包含真正有效的预测信息，无法用于判断比特币月度走势方向。既然日历月份无法可靠预测对数收益率的正负走向，那么它预测收益率幅度的可能性更是微乎其微。此前九月份的历史性下跌乃至所谓比特币“上涨十月”的传说，或许在统计层面具有参考价值，但均未达到统计有效性标准。
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