我在 2001 年进入华尔街。我在入职之前就被奉告要读法博齐、格雷厄姆和多德的著作。我从未质疑过这些估值技能的公道性；我利用了这些技能，因为其他人都这么做。假如我是在 1901 年，《证券阐明》问世之前进入华尔街的，我很大概会被要求进修如何看行情显示系统（ticker tape）。
在最初，人们对付抉择对质券回收哪种估值方法也是一头雾水，，此刻回看好像有些愚蠢。牢靠收益型证券的估值也经验过同样的阶段。未来的数字资产市场也会如此。投资者或者会想回收一种更开放、更久远的要领来投资这种新的资产种别。
加密钱币规模的“格雷厄姆”和“多德”会在何时呈现呢？他们大概已经呈现了，正在幕后孜孜不倦地钻研估值技能。在从此的 50 年，或者会有人操作这一技能成为加密钱币规模的沃伦·巴菲特。数字资产尚处于初期成长阶段，不外新的基本估值技能已经在构建和测试之中，并且天天城市有新的发明，从最初的 MV = PQ 阐明，到贴现效用之和（discounted sum of utility）模子，再到介于两者之间的其它要领。很多现有模子都未获得验证，只有短短几年的数据来支持其要领论，另一些模子大概还没有构想好。
直到 20 世纪 20 年月，在经验过股市崩盘和大萧条之后，两位哥伦比亚大学的传授（本杰明·格雷厄姆（Benjamin Graham）和戴维·多德（David Dodd））提出了一套要领论，用来鉴定证券的实际代价，并以远低于实际代价的价值买入证券。他们在 1934 年出书了一本叫作《证券阐明（Security Analysis）》的著作，格雷厄姆和多德提出的要领论为投资决定奠基了理性基本，至今依旧被全球顶级的代价投资者回收。
吉斯利·埃兰德（Gisli Eyland）是一名代价投资论研究者，写了许多相关的文章。他指出，格雷厄姆和多德在股票选择和公司证券投资方面“提出了一种与众差异的要领。他们发起投资者基础不该该试图预测价值走势，而是应该预测标的资产真正的内涵代价。内涵代价和市场代价会逐渐融合在一起。”如今，投资者和金融媒体老是随口抛出市盈率（P/E）、市净率（P/B）、企业代价倍数（EV/EBITDA）、市销率（P/S）、股息率（Dividend Yield）等陆续串的金融比率，同时又报复数字资产没有内涵代价。在此或者是个提醒读者的好时机：数字资产只有 10 年不到的汗青。
数字资产投资是一个骗局！行业的参加者只是在试图预测币价颠簸，而非通过基天职析来确定某个代币的价值是会上涨照旧下跌。他们从不思量代币的内涵代价，而是纯粹基于技能阐明来举办猜测。他们基础就是在Du Bo。
沃伦·巴菲特（Warren Buffett）正是为了上格雷厄姆传授的课而选择了哥伦比亚大学，并在格雷厄姆的课上取得了 A+ 的好后果。约莫 50 年之后，弗兰克·法博齐（Frank Fabozzi）传授先容了雷同的估值技能和概念，用来投资牢靠收益型证券。之后不久，又呈现了新的估值技能，譬喻梅特卡夫定律所提出的网络效应。数十年之后，Facebook、腾讯和奈飞（Netflix）这些互联网巨头在还没有实现收入前，投资者就是利用上述估值要领对它们举办估值的。
股票和债券市场降生的头 300 年就是这么举办生意业务的。
我认为，现金流折现法（DCF）最合用于发生现金流的公司所刊行的代币，譬喻，币安币（BNB）和 Unus Sed Leo (LEO) 等平台币。网络效应比率（NVT Ratio）大概更合用于较量（ETH）、EOS（EOS）和 NEO（NEO）等智能合约平台。梅特卡夫定律的变体或总体潜在市场局限阐明可用于未上线的代币，或是处事于今朝很难直接估值的规模的代币。
CoinDesk 的专栏作家杰夫·多尔曼（Jeff Dorman）是 Arca 的首席投资官，率领该公司的投资委员会并认真投资组合局限简直定和风险打点。他曾在美林（Merrill Lynch）和 Citadel Securities 等公司任职，有长达 17 年的生意业务和资产打点履历。
这些模子都存在各自的优缺点。数字资产很非凡，与公司债券雷同，因此差异的估值技能合用于差异范例的代币。就像债券会在息票率、期限、契约和特征（可赎回、可沽出、可转换和附认股权证等）上有所区分，大大都数字资产也有本身奇特的特征，因此每一次阐明城市差异（因此，法博齐所写的关于牢靠收益型证券的著作长达 1800 页）。
在 1602 年，荷兰东印度公司（Dutch East India Company）刊行了第一批纸质股票。通过这种可互换前言，股票持有人可以很利便地与其他股票持有人和投资者彼此举办股票交易生意业务。从此的数百年来，投资者和生意业务者都在勉力预测价值的颠簸，可是其时不像此刻这样有那么多对质券价值举办估值的东西。谁人时候，人们只是认为 100 美元每股的股票比 10 美元每股的股票贵，而不会思考其背后的总刊行量、企业收入和贸易前景。
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