Reflexivity

设想投资者开始更看好一家公司，愿意以更高价格购买它新发行的股票。公司因此获得资金，增加资产，改善后的状况又吸引更多投资者。最初的预期帮助改变了公司本身，而结果又回过头影响预期。分析反身性，需要找出这条返回路径。George Soros 在2012年的演讲中强调，参与者既观察局势，也改变局势。这并不意味着所有信心都源于误判，也不意味着每次上涨都会形成泡沫。 [1]

下面使用我们自行构建的简化例子：预期→股价→新股发行条件→实际购得的每股资产→新的预期。发行新股，就是创建并出售新的公司所有权份额。筹资和用钱都需要时间，各步骤也有相应条件和延迟。如果新股找不到买家，循环就可能中断。这个例子不是某家公司的实证结论，而是说明需要核查什么，才能把真正起作用的机制与围绕股价上涨编织的动人叙事区分开。 [2]

假设公司持有100 BTC，已发行100股，那么每股对应100/100 = 1 BTC。投资者向另一名投资者购买现有股票时，钱由卖方收到，而不是公司。这属于二级市场交易，也就是买卖已经发行的股票。交易可以推高股价，却不改变公司的 bitcoin 数量或股票数量。因此，公司的股票市值可以上涨，但银行账户并没有新钱到账。要让较高股价帮助公司继续购买 BTC，还需要另一个步骤：实际发行新股，并使用募集资金。 [3]

两种情况都从100 BTC和100股开始。模型中，每个 BTC 价格为100000 USD，即美元。如果公司再卖出10股，每股150000 USD，就能买入15 BTC。此后它持有115 BTC，共有110股：115/110约为每股1.04545 BTC。如果新股每股只能卖80000 USD，同样数量的新股只能筹到购买8 BTC的资金。比例就变成108/110，约为每股0.98182 BTC。因此，不仅要看 BTC 总量，还要看股票数量是否增加。这个总额口径的比例没有扣除债务和费用，也不代表股东有权提取公司的 bitcoin。比例上升既不保证股票投资收益，也不保证下次还能以相同价格发行。 [3]

下跌时，类似关系可以通过杠杆发挥作用，也就是用借来的钱投资。我们构建的模型拥有100 USD资产、80 USD债务，以及20 USD权益；权益是资产减去债务的差额。这里把资产除以权益作为杠杆倍数：100/20 = 5。如果资产价值降至90 USD，债务不变，权益就只剩10 USD，杠杆反而上升：90/10 = 9。若投资者必须在没有进一步价格变化的条件下，通过出售资产和还债将杠杆恢复到上限5，就要卖出40 USD资产。之后资产为50 USD，债务为40 USD，权益为10 USD。如果类似卖盘进一步压低市价，就可能引发更多被迫卖出。但这取决于借贷条件和市场承接能力，并不是每个持有者都会自动面临这种情况。 [4]

Soros 区分了放大变化与抑制变化的反馈。正反馈放大变化，负反馈减弱变化；这两个词并不表示投资者是否赚钱。因此，加剧下跌的卖出循环也是正反馈。在前面的公司例子中，一种可能的制约是，新增股票供应使投资者不愿再支付远高于每股对应资产价值的价格。这一额外差价，也就是溢价，缩小后，靠继续发股融资购买资产的速度就可能放慢。这只是可能的过程，不保证市场回到均衡。多种影响可以同时存在，有些设想中的循环甚至不会启动。 [2]

把股价走势图和 BTC 持有量图放在一起，并不足够。公司宣布发股，不等于已经收到资金。研究在美国上市的公司，可以查阅 SEC EDGAR，即美国证券监管机构的公开申报数据库。我们的核查方法会比较发行公告与完成日期、扣除费用后的实际募资、已经执行的购买以及股数变化。同时也要寻找其他解释，例如 BTC 价格变化同时影响了多项指标。应事先明确什么结果会使提出的循环受到质疑，并纳入循环没有起作用的时期。两项指标同步变化，本身不能证明双向因果关系。 [5]

最后回到能否付款这个实际问题。模型公司手里有200万 USD现金，即将偿还1000万 USD本金，也就是借入的金额，不包括利息。如果没有其他资金，就缺800万 USD。计划发股筹到这笔钱，不等于现金已经到账；股价或投资者需求变化都可能使发行无法完成。因此，要分别考察 BTC 价格、股票溢价、还款时间和实际融资能力。Reflexivity 有助于解释它们如何相互影响，但它本身无法给出市场转折日期、安全借款水平，或公司能否偿付下一笔到期债务的答案。 [6]