解读比特币财库资产的收益放大效应

作者：Ben Harvey，Keyrock研究员；编译：Shaw，金色财经

比特币财库型企业拥有多种融资工具，募集资金通常用于增持比特币，有时也用于优化资本结构。永续优先股就是这类工具之一：该证券会派发股息，其清算优先权对应的本金无需偿还。放大比率（Amplification）用于衡量企业借助优先股与债务融资购买比特币的杠杆程度。简单来说，它代表企业比特币资产中，由优先级高于普通股股东的投资者所主张的权益占比。发行人更偏好使用“放大比率”这个词，而非 “杠杆”，原因在于永续优先股不存在还本义务。

举例来说：一家企业持有价值 100 美元的比特币，并发行了 50 美元面值的优先股，其放大比率为 50%。这意味着企业一半的比特币资产归优先股持有人享有，剩余部分才属于普通股股东。优先股持有人仅收取约定股息，比特币资产增值的全部收益归普通股所有。暂不考虑股息成本，在该案例中，若比特币价格翻倍，比特币总价值变为 200 美元；普通股对应的权益从 50 美元增长至 150 美元，收益是初始本金的 3 倍，而非单纯的 2 倍。这就是放大比率能够增厚收益的原理；同理，比特币价格下跌时，亏损也会按相同逻辑放大。

比特币价格是决定财库型企业收益最核心的变量，但企业本身无法操控币价。借助优先股或债务构建的放大比率，才是企业能够自主掌控的核心工具。另一项主要工具是以高于比特币资产净值的价格增发普通股：该方式可以提升每股对应的比特币持仓，且不会新增优先于普通股的债权。

近期，放大比率成为市场热点，多家发行人提出提升该指标的目标。Strive 是仅次于 Strategy 的第二大数字信贷发行人，依靠 SATA 优先股开展业务。该公司于 10 月 5 日提交 8-K 文件，设定目标：在比特币价格低于 10 万美元期间，将公司放大比率提升并维持在 60% 以上。10 月 13 日，公司进一步公布 SATS 次级永续优先股，固定票息 15%，无目标交易区间；预计该产品将使模拟口径放大比率达到 60%-70%，成为所有比特币财库企业中自主持仓项下的最高水平。两天后，该公司完成规模上调的证券定价：发行规模由原定 5 亿美元扩至 7 亿美元，面值 100 美元，发行价 90 美元 / 股；扣除相关费用前募资约 6.3 亿美元，交割日定于 10 月 20 日。

历史经验支持在比特币低位布局：2022 年 11 月市场低点时，Strategy 资产负债表放大比率高达 117%，对应 24.05 亿美元债务，持仓约 13 万枚比特币，收盘价低点约 15800 美元，现金储备微薄。但该公司最终得以存续，因为这批债务全部在 2025 年之后才到期。

提升放大比率是一项存在成本与风险的决策。目前市面流传的收益矩阵只展示潜在收益，却未揭示风险。本文将风险定义为：比特币资产价格在某一时间点下跌至优先股应付本息之下，普通股的安全垫被完全耗尽的概率。

对 2014 年以来每一个 4 年周期测算后发现：该风险概率，和企业选定的放大比率目标值关联度较低，更大程度取决于企业抬升杠杆的速度。

• 若企业在比特币上涨过程中持续增发优先股，维持 50% 放大比率：在 99% 的 4 年观测周期内，普通股安全垫会被击穿；

• 若一次性发行优先股建立 50% 放大比率，之后不再主动调整、任由指标自然变动：仅 29% 的周期会耗尽安全垫。

一套简单的动态规则表现优于上述两种方式：当比特币价格低于其 200 周均价 1.25 倍（判断币价处于低位的指标）时，每月增发面值相当于比特币持仓市值 2% 的优先股；币价处于 1.25–1.75 倍区间时，减半发行；高于 1.75 倍则停止增发。回测显示，该策略下每股 4 年收益中位数为 + 640%，全程不会耗尽安全垫；而单纯持有比特币的 4 年收益中位数为 + 538%。

本文围绕企业在既定风险预算下可承受的放大比率，提出三点核心论点：

• 风险来源于牛市再杠杆化：也就是币价上涨稀释原有放大比率后，企业增发新优先股，重新抬升放大比率。原因在于，企业在每一轮价格高点持续加杠杆，必然会遭遇后续从高点开启的下跌行情。

• 发行节奏对比风险的影响，超过放大比率目标值本身；这是董事会可设定、投资者每季度可核验的调节变量。

• 企业可承载的放大比率，取决于其对比特币底层假设的承保测算；波动率的影响，远大于价格增长预测。

Strive 将放大比率维持在 60% 以上这一目标是否合理，取决于执行方式：

• 在比特币低位完成建仓，之后任由放大比率自然回落：只要加密周期规律不变、波动率维持在 40% 附近，该方案具备可行性；

• 在比特币向 10 万美元上涨过程中持续追加融资，维持高杠杆：属于牛市再杠杆策略，本文判定为风险最高的模式。

10 月 15 日定价、规模 7 亿美元的 SATS 优先股引出另一问题，会在《操作手册》章节末尾讨论：这款优先股可以折价发行，意味着即便市场下跌，发行人仍能持续融资，该特性既可以服务于熊市布局策略，也可以服务于牛市加杠杆策略。

对于发行人，对应的操作准则：熊市加大布局，牛市兑现收益，放大比率随市场自然浮动。对于信贷产品买方，需要关注的问题不是发行人当前放大比率有多高，而是发行人准备以多快的速度继续新增杠杆。

运作原理

发行永续优先股的比特币财库企业，卖出一笔带固定股息的固定收益求偿权，将募资用于买入比特币；比特币资产产生的收益，在扣除优先股股息之后，剩余全部收益归普通股股东。这是简化模型，募资也可用于偿还债务、积累现金等多种用途，但本文重点讨论这条主流路径。

放大比率计算公式：（优先股名义本金 + 全部债务）÷ 企业比特币资产市值。如本文举例中无债务的企业，放大比率 = 优先股名义本金 ÷ 比特币资产市值。资产覆盖率（Asset coverage）是放大比率的倒数，即 1 / 放大比率，代表比特币资产对优先级债务的覆盖倍数。放大比率 50% 时，比特币市值是优先股应付金额的 2 倍。

放大比率越高，比特币上涨时普通股收益弹性越大，这正是该杠杆工具威力所在。Strive 首席执行官 9 月 29 日发布的收益矩阵（图 1）很好地说明了这点：放大比率 50%，资本成本 12%，假设比特币年化增长率 50%，普通股 4 年回报率可达 + 1149%。

图 1：放大比率与资本成本（Strive 首席执行官发布）

Strategy 与 Strive 计算放大比率的方式，是将债务及永续优先股的名义本金，除以所持比特币的市值。因此，这类在会计报表上归类为权益的证券，被视作针对比特币资产的优先求偿权。

传统杠杆比率对比的是债务与权益或总资产，并不纳入优先股。这也解释了为何 Strive 在 2026 年 3 月披露数据时，放大比率为 46.8%，而杠杆率仅 1.1%。发行人偏好使用 “放大比率” 这一概念，原因在于永续优先股无到期日，也不存在保证金追加要求。但 Strategy 自身的披露文件明确提示：放大比率会同时放大普通股股东的收益与亏损。

同样的计算逻辑也能解释，部分评论者称 Strive 的杠杆为负值。该公司手握 2.847 亿美元现金、无任何债务，不仅债务为零，净债务小于 0。自 2026 年 7 月起，Strategy 改用倍数而非百分比来披露放大比率，不过本文通篇仍采用百分比口径。

图 2 展示三种资本结构下，杠杆率与放大比率两个指标的差异；Strategy 自身发展历程，也体现了指标口径的切换。2022 年 3 月，其 40.8% 的放大比率全部来自债务，其中包含一笔保证金贷款，这笔贷款在三个月后要求公司额外质押 10585 枚比特币。到 2026 年 8 月，其放大比率小幅回落至 33.6%，但其中债务占比不足三分之一；扣除美元现金储备后，杠杆率为 2.6%。

图 2：三种资本结构下的杠杆率与放大比率对比

关于放大比率为何如此关键，一位配置数字信贷产品的优先股收益基金经理提出了更深层的观点。他认为，对于头部发行人这种体量的企业，溢价增发普通股长期来看对提升每股比特币持仓贡献有限。因此，放大比率本身及其管理方式，才是决定相对比特币基准超额收益的核心。他同时提醒：这类公司取得的大部分超额收益本质上就是杠杆带来的，并且要付出高昂的资本成本。市面上流传的收益矩阵，完全没有体现放大比率附带的风险。

图 3 新增了原版收益矩阵所缺失的风险成本行。这里的风险成本定义为：企业每年调整头寸、维持目标放大比率的前提下，四年内资产覆盖率跌至 1 倍的概率。这也是本文通篇使用的风险阈值：当资产覆盖率等于 1 倍时，比特币资产市值刚好等于优先股持有人的应偿金额，普通股股东的安全垫被彻底耗尽。

回顾比特币真实历史数据，在 102 个四年观测窗口内，年化涨幅中位数为 59%；放大比率 50% 的情景下，88% 的观测周期会触及 1 倍覆盖率阈值。假设市场不存在牛熊周期，波动率为 60%，该概率下降至 39%；若无周期、波动率为 45%，概率仅为 15%。

上述几组数据之间的差异，正是本文核心论述所在。公开的收益矩阵仅需要一个测算假设变量，即比特币的预期增长率；它展示的是币价平稳增长情景下，放大比率能够创造的收益。Strive 在 10 月 13 日发布 SATS 产品时同步更新了收益矩阵，其脚注也写明：模型假设放大比率保持恒定，“不包含路径波动率、股权稀释以及普通股估值倍数变动”。

但评估风险还需要第二个变量：比特币行情过程中的剧烈波动程度。因为安全垫往往在下跌途中就被击穿，而不是等到周期终点；一旦安全垫消失，普通股与公司发行的数字信贷产品的市场情绪都会受到冲击。我们可以通过多种方式估算该变量：从比特币期权价格提取隐含波动率、参考历史行情，或是直接设定 40%、60% 这类年化波动率假设，后续章节会同时采用这三种测算方式。

因此企业在设定放大比率目标时，必须对两件事做出预判：决定收益端的价格增长率，以及决定风险端的波动率。后文会证明，最终结果对波动率这个变量的敏感度要高得多。

图 3：补充风险成本行后的公开收益矩阵

88% 这个概率，是对无论币价高低、每年都加仓至 50% 放大比率这一策略的结论。该策略会使企业在每一年度价格高点都处于满杠杆状态。历史上比特币的平均增速甚至高于收益矩阵的假设，但在大多数周期内，资产覆盖率依旧会触及 1 倍阈值。后续 “再杠杆化” 与 “实操手册” 章节将说明，通过控制融资节奏与设置估值门槛，可以大幅降低该风险。股息率带来的影响很小：股息率从 10% 上调至 14%，50% 放大比率情景对应的风险概率仅变动 1–3 个百分点。

为了让分析不局限于某一家真实企业，本文后续将采用一家示例公司，命名为 Example BTCTC。该公司持有 1000 枚比特币，发行一档票息 12% 的永续优先股，留存可供支付 12 个月股息的现金储备，无任何债务。储备资金来源于每一轮融资：每次募资所得资金中，12% 留存为现金，剩余部分才用于购买比特币。

风险指标定义

比特币长期收益率表现亮眼，但增长过程伴随着多次深度回撤。尽管其波动率随每个周期逐步下降，整体水平依旧偏高。因此企业做承保评估时，需要考量比特币价格运行路径，而不只是平均增长率。

全文采用的风险指标 P (1x)，指四年内任意月末资产覆盖率跌破 1.0 倍的概率。覆盖率计算仅计入比特币资产，用来对比优先股持有人与债权人的应偿金额；现金（含股息储备）不计入在内，使该指标的测算偏保守。在同时统计两种口径的模拟中，如果把现金纳入保障资产，触发风险的概率最多可降低 5 个百分点，原因是现金储备相对于比特币持仓规模很小。

当覆盖率来到 1 倍，代表普通股安全垫耗尽。需要明确的是：这并不等同于违约。永续优先股没有到期日，也不存在违约触发事件。当覆盖率为 0.9 倍时，只要现金储备还在，企业可以依靠储备持续派发股息，等待比特币价格修复，正如 Strategy 熬过 2022 年 11 月的市场低点。储备能够支撑多久、对比比特币低迷行情的持续时长，将在 “阈值下方持续时间” 章节讨论。

但一旦触及 1 倍这条线，优先股的定价逻辑将从抵押品价值转向发行人的存续能力，新增融资也会变得更加困难。这也是行业当前通用的临界标准：发行人信用仪表盘会披露覆盖率跌破 1 倍的概率，发行人自身压力测试在设定放大比率时，也会让极端冲击情景下的结果靠近 1 倍。P (1x) 指标则将这个评估维度，从单一冲击场景拓展到全部价格路径。

图 4 阐释了为何价格路径至关重要。案例包含三家一次性完成融资的企业，比特币价格走势完全一致，三家分别在放大比率 30%、50%、70% 时点完成发行，初始资产覆盖率依次为 3.3 倍、2.0 倍、1.4 倍。比特币路径假设年化增长中位数 + 30%（刻意采用偏保守假设，约为比特币历史中位数增速的一半），波动率 47%，匹配比特币过去三年的实际波动水平。三家企业触及 1 倍覆盖率的概率分别为 4%、16%、37%。

每张子图高亮的这条价格路径，期末收益率恰好为中位数，但中途最大回撤达 59%；该行情会让放大比率 50% 的企业覆盖率跌至 0.82 倍。行情的最终终点，无法体现企业在过程中需要扛住多大压力。

图 4：相同比特币价格路径，不同风险水平：放大比率 30%、50%、70% 对应的资产覆盖率

盈亏平衡回撤

优先股持有人对应的应偿金额（清算优先权）不会随比特币价格变动。因此即便企业不采取任何操作，放大比率也会随比特币币价自动变化。

举例来说：企业持有价值 100 美元的比特币，发行面值 50 美元优先股，放大比率为 50%。若比特币价格翻倍，50 美元固定优先债权对应 200 美元比特币资产，放大比率降至 25%。如果比特币价格腰斩，50 美元债权对应 50 美元比特币，放大比率达到 100%，资产覆盖率等于 1 倍。

放大比率也可由企业主动降低，例如溢价增发普通股，募资用于增持比特币或偿还债务。但本节仅单独分析币价本身带来的影响。

由此可以得到一个简单指标，衡量企业能够承受的币价下跌幅度。一次性完成融资、后续任由放大比率自然浮动的企业，当比特币相对发行价下跌（1 - 放大比率）时，资产覆盖率将触及 1 倍。

• 放大比率 30%：币价最多可下跌 70%，安全垫才会耗尽；

• 放大比率 50%：币价最多可下跌 50%；

• 放大比率 70%：仅能承受 30% 的下跌。

对照比特币历史行情，这些阈值并不遥远。如图 5 所示，自 2014 年以来，每一个四年周期内，比特币都出现过从高点回撤约 50% 或更大幅度的行情；回撤幅度最小的周期截至 2026 年 6 月，回撤为 49.7%，回撤幅度中位数为 77%。

图 5：2014 年以来所有四年周期均出现至少约 50% 的高点回撤

以上内容并不意味着放大比率 50% 就一定会触发风险（即资产覆盖率触及 1 倍），因为风险取决于测算回撤的基准起点。在周期低位附近完成融资的企业，后续整轮上涨行情都会成为额外安全垫；而持续追加融资维持 50% 放大比率的企业，其测算基准会不断更新至每一个新高点。两者使用相同的风险指标，但测算起点截然不同。下一部分将量化起点位置带来的影响。

波动率的三种评估框架

本文采用三种方式测算波动率输入参数，称之为三类分析视角，确保结论不会仅依赖单一模型。

第一种视角：期权市场。期权的收益取决于比特币在到期日前能否突破约定价格，因此交易者为期权支付的价格，反映市场对期权存续期内比特币波动率的预期，这一前瞻性指标即为隐含波动率。本文采用 Deribit 平台至 2027 年 9 月到期的期权，以及 IBIT 至 2029 年 1 月到期的期权。期权买方购买保护需要支付溢价，原理类似保险投保人。自 2021 年以来隐含波动率均值为 60.1%，而实际已实现波动率为 51.1%，因此将隐含波动率乘以 0.86，剔除其中的保险溢价成分。

第二种视角：统计预测，包含两类工具。GARCH 模拟生成数千条潜在价格路径，能够刻画波动率聚集现象（现实市场中，高波动月份往往接连出现）。模型长期波动率设定为 47%，即比特币过去三年的实际波动率，而非 2014 年至今的全周期均值。原因在于波动率随周期逐步下行：2016 年前周期波动率 98%，当前周期降至 45%；若采用全历史均值，会把早期高波动数据带入预测。分位数回归则重点研究尾部不利情景，而非平均情景。给定初始阶段币价的高估程度，用它预估未来四年比特币在悲观情景下的最大跌幅。

本文将测算起点与比特币200 周移动平均线对标，该指标是过去 200 周收盘价的简单平均值（约 4 年），被市场广泛关注，可以平滑完整牛熊周期波动。币价用该均线的倍数表达：1.29 倍代表币价高于 200 周均线 29%；1.0 倍代表币价恰好等于均线。我访谈的一位优先股收益基金经理认为，200 周均线本质上就是幂律趋势的底部支撑线，也是市场其他参与者拟合比特币长期价格趋势的基准，两种解读的内涵基本一致。200 周均线本身不属于波动率测算视角，而是判断比特币所处周期位置的标尺，分位数回归和第三种分析视角均会用到。

第三种视角：历史周期复盘。它和回归模型的区别是，不拟合变量之间的函数关系，而是直接复现真实历史行情。该方法采用真实的四年行情窗口，并搭配自助抽样法：从和当前 200 周均线倍数相近的历史月份中提取 12 个月真实价格涨跌幅片段，拼接生成大量备选历史路径。我测试过 1 至 12 个月不同长度片段，更长的片段能更好还原比特币真实回撤深度，因此选用 12 个月。截至 10 月 1 日，比特币价格约 84800 美元，相对 66000 美元的 200 周均线溢价 29%；币价曾在 6 月短暂跌破均线，90 日已实现波动率为 38%。

图 6 展示在既定风险预算约束下，三种分析视角各自允许的最大放大比率。本文设定风险预算：四年内资产覆盖率触及 1 倍的概率不超过 10%，也就是平均每十个四年周期最多发生一次风险击穿。10% 这个上限即为风险预算，是企业预先设定、愿意承担的击穿风险水平。该数值属于主观判断，并非行业通用标准。在《经营者需要评估的模型输入参数》章节，还会展示 5% 与 20% 风险预算对应的结果。

对于一次性融资、之后放任放大比率自然浮动的企业：期权视角下，合规的放大比率约 15%（仅作参考）；GARCH 模拟为 36%；分位数回归为 58%。该巨大差值说明，选择哪一种分析视角，本身就是一次风险评估决策，本章末尾会说明造成差异的核心假设。从历史数据看，在币价处于 200 周均线 1.0–1.5 倍区间启动，放大比率 40% 从未触发击穿；放大比率 60% 在约 5% 的周期窗口发生击穿。

但通过持续再杠杆化维持固定放大比率则完全是另一回事。模型允许的放大比率仅 12%–23%。历史回测：企业每月追加融资至 50% 放大比率，99% 的周期窗口会触发击穿；而如图 3 中每年仅再平衡一次，击穿概率为 88%。

图 6：不同分析视角下，10% 风险预算对应的放大比率 —— 持续维持杠杆 vs 一次性发行

三套分析视角得出两项一致结论，这两点也构成本文后续分析的核心基础。第一，在上涨行情中持续再杠杆是最大单一风险来源，在所有测算框架下，该行为都会压缩风险预算可容纳的放大比率上限。第二（如图 7 所示）：初始估值能够预判后续回撤幅度—— 币价相对 200 周移动平均线的倍数越高，后续回撤就越深。该相关关系在 1 年期、2 年期、4 年期维度均具备统计显著性。

以当前 1.29 倍的均线倍数为例，分位数回归测算的四年期中位回撤幅度为 18%；对应的悲观情景（90 分位，十个初始行情里仅有一次跌幅会超过该水平）回撤幅度为 42%。2022 年 6 月的起点为 1.35 倍，后续继续下跌 47%。

图 7：币价相对 200 周均线溢价越高，后续回撤幅度越大

三套分析视角的分歧集中在风险数值的高低，而几乎所有差异都源于各模型对增长率与牛熊周期的假设不同。期权价格并不能反映交易员预期的资产增长率；期权定价由对冲成本决定，模型内置的增长率大致等同于利率水平，在 Deribit 平台约为年化 5%，与交易员本身对比特币前景的看法无关。交易员的多空预期，反而体现在波动率定价之中。

一次性发行、放大比率设定 50% 的情景下，期权模型测算四年内触及 1 倍覆盖率的概率约为 42%；若比特币年化增速额外提升 20%，该概率会降至约 14%。也就是说，增长假设承担了风险缓冲的作用，依赖这一假设的企业必须清楚这一点。

再杠杆风险与发行节奏作为核心调控手段

企业若要维持固定放大比率，每当比特币上涨就增发优先股，则会在每一轮价格高点都处于满杠杆状态，后续一旦出现大跌，风险就从高点位置开启。前文《盈亏平衡回撤》章节已经说明：比特币上涨时放大比率会自然下行，这种自动回落本身就是对放任杠杆企业的保护。而主动追加融资、把杠杆拉回目标水平，等于主动放弃这层保护。

举例来说：比特币价格翻倍后，企业将放大比率再杠杆至 50%；随后币价回撤 40%，放大比率直接飙升至 83%，显著高于初始水平，普通股股东为此承受损失。这一点目前在发行人圈子里已经被广泛讨论。从历史回测看：无限制每月再杠杆、维持 50% 放大比率，99% 的四年周期窗口都会触发 1 倍覆盖率；而一次性发行 50% 放大比率，触发概率仅 29%。

发行节奏是独立于放大比率目标的另一项决策，本研究表明它的影响权重更高。即便企业目标依旧是维持 50% 放大比率，限制发行节奏也能大幅降低风险。将每月新增优先股规模上限设定为比特币持仓价值的 2%，可把击穿率（覆盖率触及 1 倍的周期窗口占比）降至 58%；若每月上限设为 1%，击穿率降至 31%。

估值门槛机制：设置规则，当比特币价格高于 200 周移动平均线 1.5 倍时，停止新增优先股发行。无论发行节奏如何，该机制都能把击穿率压低至 29%，与一次性发行的水平持平。

把发行节奏、估值门槛，叠加从低放大比率起步的策略组合（完整方案将在下一章《实操策略手册》展开），历史回测击穿率可降至 0%。

图 8 显示，一次性发行 50% 放大比率的策略收益高于这套组合方案，但代价是 29% 的击穿概率，几乎是 10% 风险预算上限的三倍。在同样 10% 风险预算约束下，这套组合策略的历史收益更高：符合 10% 风险约束的最优组合策略回报率达到 + 953%；而最优一次性发行策略回报率为 + 704%。

图 8：不同策略下的击穿风险与收益，四年历史回测

在整套策略矩阵（我测试过的全部规则组合）中：每月 1% 的发行节奏，在所有组合下都能维持在 10% 风险预算以内。每月 2% 的发行节奏，只有在币价触及 200 周均线 1.25 倍前停止全速发行，才满足风险约束；而每月 3%–5% 的发行节奏几乎在所有情景下都会突破风险上限。

30%–40% 的放大比率上限就已经足够，因为发行节奏约束的优先级高于比率上限。目标放大比率越高，越难达成：募资所得资金会用来买入比特币，扩大比率计算的资产基数。举例：企业拥有 200 亿美元比特币、发行 100 亿美元优先股，放大比率为 50%；若比特币市值不变，要把放大比率抬至 75%，还需要再新增 200 亿美元优先股，规模等同于原始发行规模。

由此可见，发行节奏是企业可控的核心风险调节杠杆：每月新增规模为比特币持仓 1% 的方案，所有测试组合都合规；每月 2% 仅在配套估值门槛时合规。这也是董事会可以设定、投资者每季度能够核验的指标。

实操策略手册

这套手册整合前文所有结论，形成一套发行规则，目标是增加放大敞口，但不在上涨行情中追加再杠杆。其核心依托前文的三点结论：（1）慢速发行；（2）仅在比特币相对历史估值偏低时发行；（3）任由放大比率随币价上涨自然回落，这一回落本身就是应对下一轮熊市的安全垫。

实操逻辑就是熊市布局、牛市落袋。当币价处于 200 周均线附近或下方（大约 1.0–1.25 倍区间），企业每月按照比特币持仓的 1%–2% 发行优先股，逐步向放大比率上限靠近；币价在 1.25 倍至 1.75–2.0 倍区间，发行节奏减半；币价高于约 1.75–2.0 倍时，完全停止优先股发行。

在周期后半段，普通股通常会存在估值溢价。企业可以通过增发普通股筹集资金增持比特币，该操作被行业普遍称为mNAV 收获。mNAV 等于企业市值除以其持有的比特币资产价值。例如 mNAV=1.2 倍，代表投资者为对应 1 美元比特币底层资产支付 1.2 美元的股价；在该价格增发普通股，可以提升每股对应的比特币数量，而不会造成股权稀释。

模型测算显示，只要 mNAV 高于 1.1–1.2 倍就增发，收益效果和设置更高门槛基本持平。但模型忽略了发行成本，以及持续增发会侵蚀估值溢价的压力。因此现实中企业会设置更高门槛，各家方案也有所差异。

本文刻意采用区间作为阈值。早期测试发现单一固定阈值容易发生过拟合：对历史行情拟合度很高，但面对未见过的新数据会失效。

全文使用的基准参考规则：优先股发行上限为比特币资产价值的 30%。比特币低于 200 周均线 1.25 倍时，每月按比特币持仓 2% 发行；1.25 倍–1.75 倍区间每月按 1% 发行；超过 1.75 倍则停止优先股发行。若叠加 mNAV 收获机制：只要 mNAV 高于 1.1 倍，每月出售市值占公司总市值 3% 的普通股。

历史回测：该策略四年每股收益中位数 + 640%，无击穿事件；对比单纯持有比特币收益 + 538%。

每月发行上限 2%、维持 50% 放大比率的方案收益 + 689%，但 58% 的周期窗口发生击穿；一次性发行 50% 放大比率收益 + 900%，击穿概率 29%。

该策略基于两轮减半周期数据拟合，并用未参与拟合的第三轮周期做样本外检验，样本外周期击穿率为 0%。

图 9 采用 2019 年 1 月至 2023 年 1 月真实行情路径，覆盖一轮完整牛熊周期。单纯维持固定放大比率的策略只在上涨阶段有效：比特币上涨时企业不断加仓回到 50% 放大比率；但行情下跌阶段，降低放大比率的手段会陆续失效。增发普通股买入比特币或赎回优先股能够降低放大比率，模型也做了测算，但该操作仅在股票存在溢价时创造价值，而溢价往往随币价下跌收窄。如果在低位抛售比特币回购优先股，会直接锁定亏损。因此和真实发行人一样，企业只能放任放大比率被动抬升。

在面值以下回购优先股能够缓解风险，但该操作需要现金，而熊市恰恰是现金最紧缺的时候，本模型暂未纳入该选项。

采用持续再杠杆维持 50% 放大比率的企业，周期末期放大比率达到 215%，最差情形资产覆盖率仅 0.47 倍；在 2023 年 1 月低点，扣除优先股负债后，普通股对应的每股比特币净资产被完全耗尽。即便每月发行上限 2%，周期末尾放大比率依然高达 108%。

而本实操策略手册的方案，放大比率峰值仅 20%，资产覆盖率始终不低于 4.9 倍，每股收益 + 566%，同期单纯持有比特币收益 + 336%。+566% 的收益包含 mNAV 收获，应理解为收益上限；仅使用优先股发行、不叠加普通股增发的版本，放大比率路径与该结果相差仅 1–4 个百分点。

即便企业每股净资产归零，在期末也不等于破产。依托永续优先股的特性，普通股价值可以随比特币价格修复而回升，正如 Strategy 在 2022 年 11 月低点后的表现 —— 当时其资产负债表放大比率超过 100%。而这套策略手册，从根源上避免陷入等待行情修复的困境，以及伴随而来的市场情绪压力。

图 9：一轮真实周期：2019 年 1 月–2023 年 1 月，实操策略手册 vs 维持 50% 放大比率策略

这套实操策略手册依靠优先股发行纪律管控风险，依靠mNAV 收获机制增厚收益。为公平对比各类策略（如图 10 所示），本文在同一风险预算下，选取每一类策略中表现最优的版本，对比其四年周期内相对单纯持有比特币的超额收益（单位：百分点）。

在全文采用的 10% 风险预算约束下，三类策略收益差距不大：仅使用优先股的手册策略超额收益 + 54 个百分点；一次性发行策略 + 52 个百分点；带发行上限的渐进加仓策略 + 48 个百分点。

若放宽风险预算，手册策略优势会显著扩大；在 20% 风险预算下，其超额收益达到 + 120 个百分点，另外两类策略仅为 + 87、+85 个百分点。

而在严苛的 5% 低风险预算下，一次性发行策略收益最优，原因是此时手册策略几乎不会启动发行。

10% 风险预算下收益接近的结果，在两方面美化了一次性发行策略：模型假设全部优先股在同一时点一次性完成募资，但现实中发行人是逐步融资，并且一次性发行的结果高度取决于发行时点。历史回测显示：在 200 周均线附近启动一次性 50% 放大比率发行，从未发生击穿；但如果启动点位高于均线 2.5 倍，三分之二的周期窗口都会触发击穿。

手册策略属于不依赖择时的常态化规则，收益表现稳定；当企业风险预算高于 10% 时，手册策略收益领先。根据本文测算，当前杠杆最高的一批发行人都落在这个区间。

在 10% 风险预算的基础上叠加 mNAV 收获机制，手册策略超额收益提升至约 + 359 个百分点，该数值应视作收益上限。模型并未考虑企业持续增发会压缩估值溢价，但现实中确实会出现该效应。我访谈的一位优先股收益基金经理认为，持续发行状态下 mNAV 很难长期维持在 1.5 倍以上；估值溢价应当被兑现收获，而非当成面子指标去刻意维护。

mNAV 与牛熊周期的关联性偏弱：自 2021 年以来，Strategy 公司的 mNAV 对应的决定系数 R² 仅为 0.26，说明周期因素仅能解释其四分之一左右的波动。当 mNAV 等于 1.0 倍时，不存在溢价可供兑现。

图 10：同等风险水平下的收益对比，10% 风险预算收益基本持平；20% 及以上风险预算，手册策略收益领先

当前倍数为 1.29 倍，基准规则要求采用半速发行。遵循该规则的企业仍在逐步抬升放大比率，只是节奏缓慢。Strive 在 8-K 文件中提出目标：比特币价格低于 10 万美元时，将放大比率提升至 60% 以上。该目标对应的阈值大约是当前 200 周均线（约 66000 美元）的 1.52 倍。这个数值与前文 1.5 倍估值门槛接近，落在实操策略手册的半速发行区间内，阈值点位靠近手册策略停止发行的位置。

虽然形式上同样是估值门槛，但底层策略并非这套实操手册。Strive 的目标是持续维持放大比率高于 60%，而不是一次性达到该水平。因此当币价低于 10 万美元时，只要上涨行情导致放大比率跌破 60%，企业就会新增优先股发行。这属于带估值门槛的固定杠杆维持策略。历史回测中，该策略在 50% 放大比率下，击穿概率为 29%，几乎是 10% 风险预算上限的三倍；而手册策略同时限制发行节奏、从低放大比率起步，击穿率为 0。

Strive 在 9 月 30 日的放大比率约 55%，其官网 10 月 14 日披露数值为 51.3%。根据我的测算，在权证行权新增 2822 枚比特币持仓后，10 月 16 日放大比率约为 48%。如果这笔 7 亿美元 SATS 发行的全部净募集资金都用于买入比特币，同时按照招股书约定，从现有现金中计提大额股息储备：当比特币价格为 82151 美元时，放大比率将达到约 60%；若比特币跌至 200 周均线位置，放大比率约 74%；币价跌至 49000 美元附近时，放大比率达到 100%。

但 200 周均线会随时间快速抬升。按当前基准规则：币价低于约 83000 美元采用全速发行，83000–116000 美元区间采用半速发行，高于 116000 美元则停止发行。假设比特币价格在 85000 美元横盘一年，2022 年末、2023 年那些低价周数据将移出均线样本池，均线会抬升至约 81000 美元，全速发行阈值随之上升至约 101000 美元，停止发行阈值抬至 142000 美元。

可见，固定美元价格阈值每年含义都会变化；而采用倍数触发机制（例如仅在币价低于 200 周均线 1.5 倍时发行优先股），在每一轮牛熊周期中的标准保持一致。

SATS 与发行窗口期

Strive 推出 SATS 产品的核心逻辑依托发行窗口期。公司披露：自 IPO 以来，SATA 在 230 个交易日中有 55 个交易日盘中高点≥100 美元；STRC 在 302 个交易日中有 48 个交易日盘中高点≥100 美元，且两类证券仅能按面值或高于面值发行。无目标区间的固定利率次级优先股可能折价发行，融资成本更高。

Strive 的 IPO 发行价定为 90 美元，较 100 美元的票面价值折价 10%。因此，15% 的股息率在扣除发行费用前，对应募资资金的年化成本为 16.7%。

当然这件事利弊共存。对手册策略而言，SATS 补齐了下面提到的约束条件：熊市布局，需要能够在币价低位开展融资，SATS 正是有望实现这一点的工具。但对于维持固定放大比率的策略，SATS 带来的改变有限，因为风险在发行窗口期关闭前就已经累积。

历史回测：每月追加融资维持 50% 放大比率，无论比特币相对 12 个月高点回撤超 20% 后是否停止发行，99% 的四年周期窗口都会触发击穿。原因是加仓行为发生在上涨阶段，每一轮下跌都从满杠杆位置开启。

SATS 改变的是 Strive 可操作的工具，而非某一套策略本身自带的风险。核心问题在于，这套工具会服务哪一种策略：是在行情走弱时慢速加仓至放大比率上限，之后任由杠杆自然回落；还是比特币上涨时持续再杠杆，维持 60%-70% 的固定放大比率。

本次 IPO 规模上调至 7 亿美元，仅这笔融资就能把 Strive 放大比率推至约 60%。因此，待证券上市、启动计划中的 SATS 市价发行项目后，市场就能看清它选择的路线。

运营方需要评估的模型输入参数

上面这套实操策略手册从零放大比率起步，每月 1%-2% 的发行节奏，杠杆水平不会累积过高。历史回测平均放大比率约 5%–10%，峰值大约 25%。对于已经持有较高杠杆的企业，需要回答另一组问题。

基于对比特币行情的预判：企业在四年周期内，平均可以维持多高的放大比率，同时保证覆盖率触及 1 倍的概率控制在风险预算以内？风险预算由企业自主设定，本文主情景沿用 10%，同时配套 20% 情景。

这套预判被称为输入参数组合，包含运营方必须评估的三项假设：（1）比特币年化增速；（2）价格波动剧烈程度；（3）四年一轮的繁荣与萧条周期模式是否延续。

图 11 展示 12 组参数组合的测算结果，组合包含：年化增速 15%、30%、50%；波动率 40%、60%；周期延续或周期衰减。50% 增速匹配《驱动引擎》章节披露的收益矩阵；30% 对应图 4 使用的偏温和情景。剔除保险溢价后，40% 波动率大致对应当前长期期权隐含水平；60% 接近 2020 年以来比特币平均波动率，波动率模拟所用的 47% 介于两者之间。

如果周期维持不变、波动率接近 40%，无论采用哪种增长假设，企业在 10% 风险预算内可维持的平均放大比率为 52%–55%。若波动率升至 60%，该上限下降至 37%–41%。在 10% 风险预算约束下，没有任何一组输入参数可以支撑 60% 的平均放大比率。

当风险预算放宽至 20% 才有可能触及，但前提是周期延续且波动率维持在 40% 附近，此时可达到 59%–62%。

图 11：基于不同输入参数组合，10% 风险预算对应的平均放大比率上限

在三项输入假设中，波动率的影响权重最大：假设波动率为 40% 而非 60%，企业在既定风险预算内可承载的放大比率将提升约 14 个百分点。周期因素贡献约 8 个百分点；增长因素影响最小，年化增速由 15% 提升至 50% 仅带来约 5 个百分点的增量。

增长的影响弱于直觉判断，有两点原因：无论收益中枢如何变化，尾部极端大跌风险始终存在；同时更高的资产增速会在两次发行之间，通过杠杆自然回落效应，以及实操中的 mNAV 收获机制，压低放大比率，使得同一套规则下的平均杠杆水平更低。

低波动率假设存在一定历史支撑：过去四轮减半周期，比特币的已实现波动率逐轮下行，依次为 98%、82%、62%、45%；剔除溢价加成后，长期期权隐含波动率约为 40%。

部分评论者观点更为激进，认为比特币不再存在传统意义上的周期顶部；伴随信贷市场成熟，牛熊波动将会平缓，下一轮回撤幅度或将接近 35%。对照图 11 的参数体系，这就是低波动率情景。波动率下降，对提升企业可承载放大比率的作用超过其他所有变量。

但风险在于：行情深度下跌后反弹修复的周期性特征，可能会随波动率一同消失。图 11 里 “无周期” 的参数行，正是模拟该场景 —— 暴跌之后不存在必然反弹；在 40% 波动率假设下，该情景对应的可承载平均放大比率为 41%–54%。

平均放大比率 52%–55% ≠ 稳定维持 52%–55%，原因是比特币下跌时放大比率会被动抬升。达到该平均水平的企业，在典型行情路径中，放大比率的中位数峰值可达 76%–87%；中位数峰值指典型路径下触及的最高杠杆，在该路径最差月份，资产覆盖率仅 1.1–1.3 倍。投资者看到的，正是这些峰值杠杆，而非长期平均值。

这是对 Strive“放大比率高于 60%” 目标最乐观的解读：若理解为在比特币低估区间触及该水平，之后任由杠杆自然回落，那么除 “无周期 + 60% 波动率” 组合（峰值仅 47%–56%）以外，其余所有参数组合的 10% 风险预算下，该目标都落在中位数峰值以内。但如果按原文字面含义解读：在比特币低于 10 万美元期间持续维持 60%，则 60% 是长期平均值，而在 10% 风险预算约束下，没有任何一组参数可以支撑该平均杠杆。

债务与股息政策敏感性分析

债务的清偿优先级高于优先股，因此债务会等额消耗安全垫，大致是一一对应的抵扣关系。可转换票据（可转债）属于债务，当股价上涨至足够水平时，持有人可以将其置换为普通股。

在周期延续的情景下，如图 12 所示，10% 风险预算内可一次性发行的优先股上限：无债务时为 58%；可转债规模占比特币持仓 10% 时，降至 50%；可转债占比 20% 时，降至 40%。可转债大多会自动完成转股，历史路径中 66%–89% 的情景最终都会触发转股。

保证金贷款则完全不同。它是以企业比特币作为质押品的贷款，按质押率（贷款额占质押比特币价值的比例）设定额度。一旦质押率突破预设阈值，出借方会要求还款或追加抵押物，相当于在覆盖率触及 1 倍之前，增设了一道预警触发线。

质押率 30%、追加保证金触发线 65% 的贷款安排：在无周期情景下，21% 的行情路径会触发追缴；周期延续情景下触发概率为 1%，一旦触发，企业会在行情最低点被迫抛售资产。若使用五分之一优先股募资所得偿还该笔贷款，追缴触发概率可由 21% 降至 9%。

图 12：当企业存量存在债务时

股息率与股息储备规模（企业预留的现金，用于熊市期间持续向优先股持有人兑付股息），对风险预算内可承载放大比率的影响相对有限。股息率在 10%–14% 区间变动、储备覆盖期在 0–24 个月区间调整，触及 1 倍覆盖率的概率仅变动 1–2 个百分点。

但股息储备管控另一类风险：当覆盖率跌破 1 倍后，企业在被迫抛售比特币兑付股息前能够支撑多久。正如《警戒线之下的存续时长》章节所示，若将储备由 12 个月提升至 18 个月，风险预算内可发行的放大比率上限能够提升约 30 个百分点。

如今发行人会提前构建回购能力，Strive 在 8-K 文件中设立了 5 亿美元可自主决定的 SATA 回购额度。本模型未计入低于净资产回购普通股以及低于面值回购优先股这两类操作。这两项操作都只会增厚收益，对于优先股还能提升资产覆盖率；模型剔除这些操作，是为了让测算结果保持保守。

警戒线之下的存续时长

P (1x) 指标将“覆盖率 0.95x 维持一个月”与“覆盖率 0.6x 维持两年”视作同等风险。10 月 15 日，我向 Strive 首席执行官马特・科尔分享本文初稿时，他直接提出异议：“我们并不把 100% 放大比率当作约束上限，不会在比特币暴跌或熊市底部受限于这一数值…… 比特币低位持续的时间，比下跌幅度本身更关键。”

这个观点具备合理性。永续优先股不可被赎回，市场情绪会率先恶化，在覆盖率触及 1 倍之前就关闭发行窗口；但真正触发财务危机的是股息兑付。当覆盖率低于 1 倍时，普通股净资产归零，企业无法合理地增发普通股来支付股息。一旦现金储备耗尽，就只能在币价低点抛售比特币来兑付。

因此我引入第二项风险指标：覆盖率低于 1 倍期间，现金储备耗尽的概率。发行窗口关闭时消耗储备；窗口重新打开时，再补充储备。

有两点结论尤为突出。其一，计时起点是发行窗口关闭的时刻，而非覆盖率跌破 1 倍的时刻。本文将比特币相对 12 个月高点回撤超 20% 定义为发行窗口关闭。比特币最近三轮熊市，发行窗口分别关闭 20 个月、14 个月、17 个月。在该规则下，无论放大比率高低，12 个月现金储备在 83% 的历史四年周期窗口中都会耗尽。

基于该指标，现金储备就成为强有力的调节杠杆。结合历史数据与核心模拟情景，在 10% 风险预算约束下，企业一次性发行的放大比率上限：按 P (1x) 指标测算约 40%；采用新指标，12 个月储备对应 47%，15 个月储备对应 66%，18 个月储备对应 76%，见图 13。

图 13：更长储备周期带来的风险承载力提升

Strive 留存了可覆盖 18 个月股息的现金储备。在 SATS 交割完成前，其放大比率约 48%，在覆盖率跌破警戒线期间，储备耗尽概率约 1%。

根据我的测算，如果 SATS 发行的全部净募集资金都用于买入比特币，放大比率将提升至约 60%。一次性发行至该水平：覆盖率低于 1 倍时储备耗尽概率为 4%；若后续在币价低于 10 万美元时持续加仓、维持 60% 杠杆，则储备耗尽概率升至 6%。对于拥有 18 个月股息储备的发行人，该风险指标对应的上限约 76%。

同样 60% 放大比率的情景下，约 25% 的行情路径会触发覆盖率触及 1 倍。在核心模拟情景中，四年周期内平均有 44 天处于覆盖率低于 1 倍区间；对比放大比率 48% 时，平均仅 16 天。

本文采用的放大比率指标未计入现金。如果募资所得全部保留为现金，账面放大比率会显示为 72%，但手握近四年股息备用金，按 “警戒线之下存续时长” 指标衡量，其实际安全性更高。这也说明不含现金口径计算的放大比率会高估风险。

通过持续加仓维持 70% 放大比率，风险概率约 12%，略高于 10% 风险预算。如果股息储备仅 12 个月、波动率 60%，或是资本买方在覆盖率 1.5 倍时关闭发行窗口，风险会大幅超标。警戒线之下的存续时长是真实存在的风险维度，但该指标所奖励的，是可补充的长期现金储备，而非单纯更高的杠杆目标。

局限性

历史样本仅覆盖比特币大约三轮牛熊周期，这是前文所有测算的首要约束。文中一共 102 个重叠的四年窗口，但相邻窗口的 48 个月中有 47 个月是重合的，样本实质上仅包含 2 至 3 个独立周期观测值。自助法（bootstrap）可以延展历史序列，但不能新增独立样本；即便采用 12 个月片段拼接，模拟出的下跌幅度也不及比特币真实发生过的暴跌，因此所有测算结果都会同时在真实历史窗口中做回测。所有数值都应当理解为区间，而非单点定值。

激进的策略在样本外、未参与拟合的行情区间同样会失效。早期一套策略：在 200 周均线附近维持 80% 杠杆，周期中段 50%，周期顶部 20%；在历史样本中击穿概率 13%，但在预留的 2020–2022 样本外周期中击穿概率高达 43%。期权数据只是单日快照，并外推至 2029 年 1 月之后；mNAV 模型仅基于单家公司的历史数据构建。

这套实操手册还假设熊市低位时可以完成融资发行。现实中资本市场窗口时开时闭；比特币下跌行情中，承销商与债权买方通常会要求更高抵押物、更低杠杆，因此在底部每月 1%–2% 的发行节奏很难大规模落地。资金需求最大的头部发行人，最难以利用这类窗口。但模型默认发行渠道随时可用。

2026 年 6 月就是现实例证：比特币价格为 200 周均线的 0.94 倍，落在手册策略全速发行区间，但 STRC 盘中最低跌至约 81 美元，较面值折价 19%，市价发行计划暂停；Strategy 在季末抛售 3588 枚比特币用于股息兑付。

在我看来，Strive 推出 SATS，一定程度上就是为了解决这种环境下的融资可行性问题。SATA 本身处于折价交易、比特币相对过去 12 个月高点回撤约 28%（前期高点约 115000 美元）的背景下，Strive 仍按 90 美元定价完成 7 亿美元发行（较 100 美元面值折价 10%），证明这类发行窗口可以被打开，但需要付出成本。

最后，模型无法判定 2026 年 6 月（币价为 200 周均线 0.94 倍、相对高点回撤 53%）究竟是周期底部，还是像 2022 年 6 月那样，只是熊市中途。如果属于后者，缓慢渐进加仓才是保护企业的手段。

结论

我们既不应将 Strive 的 60% 目标视作鲁莽之举，也不能认为放大杠杆是无成本收益。放大比率是比特币财库型企业最核心的调控工具；选择杠杆水平，本质就是选择对应的风险成本 —— 在行情走坏、比特币反弹之前，覆盖率触及 1 倍的概率。

这项成本更多取决于企业在上涨行情中重新加杠杆的速度，而非选定的静态杠杆目标。

如果是比特币低位时触及 60%，之后任由杠杆自然回落的目标，对于相信周期延续、波动率维持在 40% 附近的投资者而言具备合理性；这个赌注押在波动率与牛熊周期上，远重于币价增长。

但如果是币价低于固定价格，逢上涨行情持续加仓，永久维持 60% 杠杆，则属于另一套策略，会承担本文测算的再杠杆化风险。

以“警戒线之下存续时长”而非单纯“触及 1 倍覆盖率”作为评判标准，搭配可补充的 18 个月股息储备，维持 60% 杠杆仍处于 10% 风险预算内；70% 杠杆则略超预算。即便如此，也无法消除判断失误的风险。这正是估值门槛约束下、每月仅动用比特币持仓 1%–2% 的缓慢发行节奏的意义：控制损失规模。

如果宏观判断正确，慢速发行是安全执行策略的方式；如果判断错误，损失体现在图 11 的无周期情景中，慢速发行同样可以控制损失规模。

SATS 让 Strive 有条件执行两套策略中的任意一套，也需要接受同样的风险检验。按我的估算，7 亿美元 IPO 募资若全部买入比特币，会将 Strive 杠杆从约 48% 抬升至 60%。该数值低于 18 个月股息储备对应的 76% 上限，高于仅用 P (1x) 指标算出的 40% 上限。

对发行人以及优先股投资者而言，核心检验标准是：这套发行节奏是否预先设定，并且在比特币上涨阶段严格遵守。