ソーシャルメディアと市場がアルトコインの価格に与える影響
この研究は、ソーシャルメディアと従来の資産に焦点を当てて、アルトコインの価値に影響を与える要因を分析している。
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目次
暗号通貨は金融の風景を急速に変えて、多くの投資家を惹きつけてるよ。2022年の始まりには、市場の時価総額が約2.2兆ドルに達して、暗号通貨には価格予測のチャンスと課題があるんだ。市場にはビットコインの代わりにいろんなオルタナティブがあって、これをアルトコインって呼ぶんだ。これらの価格に影響を与える要因を理解することが、賢い投資判断をするためにはすごく重要なんだよ。
暗号通貨価格予測の難しさ
伝統的な金融資産とは違って、暗号通貨の価格を予測するのは特に難しいんだ。なぜなら、価格の変動が激しいし、影響を与える要因が多様だから。これらの要因は、金や石油といった伝統的な資産から、SNSの活動や公共の関心のトレンドまで幅広い。この研究は、これらの要因が異なるアルトコインの価格にどう影響するのか、そしてそれらがどう相互作用するのかを見ているんだ。
SNSの重要性
SNS、特にツイッターは、投資家の感情を形作る上で重要な役割を果たしているよ。暗号通貨に関するツイートはその価格に影響を与えることがあるんだ。例えば、ポジティブなツイートが増えると価格が急上昇することがあるし、逆にネガティブな感情が広がると価格が下がることもある。今回の研究では、ツイッターのデータがアルトコインの価値にどう寄与するかを分析してるんだ。
伝統的金融資産の役割
この研究では、金や石油、株価指数といった伝統的な金融資産がアルトコインの価格にどう影響するかも調べてるよ。これらの資産は市場の動向を示す指標として機能して、暗号通貨への投資に直接影響を与えることがあるんだ。特に、これらの資産の価格変動がアルトコインの取引パターンにどう影響するかを分析しているよ。
分析の枠組み
これらの関係を調査するために、ベイジアンネットワークという方法を使用しているんだ。この統計的なフレームワークは、アルトコインの価格に影響を与えるいろんな要因のつながりを特定するのに役立つんだ。複雑な関係をわかりやすく表現することで、どの要因が最も重要なのかを示すことができるよ。
内部要因と外部要因
アルトコインの価格に影響を与える要因を内部要因と外部要因の2つのグループに分けて考えてるんだ。内部要因は、暗号通貨市場の特性からくるもので、取引量やマイニングの難易度などがあるよ。外部要因は、経済指標やSNSの感情など、もっと広い市場の影響を含んでる。
正しい影響要因の選定
どの資産を研究するかを選ぶときは、アルトコインに最も強い影響を与えるものに焦点を当ててるんだ。これには、S&P 500や金、石油の価格といったよく知られた金融指標が含まれてるよ。それに加えて、アルトコインに関連するツイートのボリュームが与える影響も分析しているんだ。
データ収集
この分析のために、いくつかのアルトコインの過去の価格データと日々のツイートボリュームを集めてるよ。研究のために選んだアルトコインは、バイナンスコイン、イーサリアム、ライトコイン、リップル、テザーなんだ。この選択は、彼らの時価総額と取引履歴に基づいているよ。
暗号通貨のダイナミクス理解
暗号通貨のダイナミクスは伝統的な金融市場とは異なってるんだ。だから、アルトコイン間の価格変動の違いに注目することが重要なんだ。今では数千のアルトコインが市場に出てきて、それぞれが市場の変化に対して違う反応をするから、個別に研究する必要があるよ。
データの離散化
離散化は、データを分析するための準備をする重要なステップなんだ。連続的な価格データを、「上昇」や「下降」といった価格の動きの方向を表すカテゴリーに変換してるよ。この分類によって、異なる要因が価格変動にどう影響するかを分析しやすくなるんだ。
離散化の方法
離散化のために、等幅区間、分位数、k平均法といったクラスタリング技術など、いくつかの方法を適用しているよ。それぞれの方法にはデータの表現方法や、モデルの予測性能に与える影響において長所と短所があるんだ。
影響要因の分析
離散化したデータを使ってベイジアンネットワークを構築した後、アルトコインの価格に最も影響を与える要因を特定することに集中してるんだ。これには、相関を調べたり、ある要因の変化が別の要因にどう影響するかを評価することが含まれてるよ。
パフォーマンス評価
ベイジアンネットワークの予測パフォーマンスを、精度や曲線下面積(AUC)などの指標を使って評価してるんだ。これによって、過去のデータに基づいてどれくらいうまく価格変動を予測できるかを判断することができるよ。
分析からの洞察
モデルの予測能力を確立した後、アルトコインの価格のダイナミクスについての洞察を得られるんだ。たとえば、SNSの感情が価格変動を予測する強力な要因であることがわかったんだ。多くのアルトコインに対して、ツイートの数が価格変動と有意に相関しているんだ。
アルトコインの個別分析
それぞれのアルトコインの価格に影響を与える要因についての挙動を分析しているよ。結果は、異なるアルトコインが外部の経済要因やSNSの感情にどう反応するかが違うことを示しているんだ。例えば、バイナンスコインはS&P 500の変動にもっと影響されるかもしれないけど、イーサリアムはSNSの活動にはあまり影響されないみたい。
マイニング難易度の役割
マイニングの難易度もアルトコインの価格に影響を与える要因の一つなんだ。より多くの計算能力が必要になると、コストが全体の供給と需要に影響を与えることがあるよ。この関係が価格変動に影響を及ぼすことがあるんだ。
経済指標の重要性
S&P 500や金の価格といった経済指標は、アルトコインの価格形成に重要な役割を果たしてるんだ。これらの指標が上昇したり下降したりすると、アルトコインの価格もそれに従うことが多いんだ。これが伝統的な市場と暗号通貨市場の相互関連性を示しているよ。
今後の研究方向
この研究は、今後の研究の道を開いてくれるね。特に、地政学的なイベントや世界的な危機が暗号通貨市場にどう影響するかを理解することが重要なんだ。経済の低迷や規制の変更などのイベントが、投資家の行動や最終的には暗号通貨の価格に大きな影響を与えることがあるよ。
暗号通貨における行動ファイナンス
行動ファイナンスは、心理的要因やSNSがどのように投資家の決定に影響を与えるかを説明するのに役立つよ。ツイッターのようなプラットフォームを通じて情報が急速に広がると、投資家の間に群れ心理が生まれて、感情に基づいて価格が上下することがあるんだ。
インフルエンサーの影響
SNSのインフルエンサーも暗号通貨の価格に影響を与えるんだ。彼らの意見は公共の感情を左右して、価格の大きな変動を引き起こすことがあるよ。彼らの影響を理解して、市場データとの相互作用を考えることで、予測モデルを向上させたり、投資戦略を良くしたりできるんだ。
結論
暗号通貨市場は複雑で急速に進化してるんだ。いろんな要因がアルトコインの価格にどう影響するかを分析することで、投資家にとって貴重な洞察を得ることができるよ。SNS、伝統的な金融資産、そして内部の暗号通貨ダイナミクスの相互作用は、価格決定の多面的な性質を明らかにしているんだ。
投資家は、取引戦略を練るときに、これらのさまざまな影響を考慮しなきゃいけないよ。この研究は、各暗号通貨に対する適切なアプローチの重要性を示していて、彼らの行動や市場の変化への反応が大きく異なりうることを強調しているんだ。経済のシグナル、社会的感情、個別のアルトコインの特徴を理解した包括的な視点を持つことで、投資家は暗号通貨の世界をよりうまくナビゲートできるようになるんだ。
タイトル: Modelling Determinants of Cryptocurrency Prices: A Bayesian Network Approach
概要: The growth of market capitalisation and the number of altcoins (cryptocurrencies other than Bitcoin) provide investment opportunities and complicate the prediction of their price movements. A significant challenge in this volatile and relatively immature market is the problem of predicting cryptocurrency prices which needs to identify the factors influencing these prices. The focus of this study is to investigate the factors influencing altcoin prices, and these factors have been investigated from a causal analysis perspective using Bayesian networks. In particular, studying the nature of interactions between five leading altcoins, traditional financial assets including gold, oil, and S\&P 500, and social media is the research question. To provide an answer to the question, we create causal networks which are built from the historic price data of five traditional financial assets, social media data, and price data of altcoins. The ensuing networks are used for causal reasoning and diagnosis, and the results indicate that social media (in particular Twitter data in this study) is the most significant influencing factor of the prices of altcoins. Furthermore, it is not possible to generalise the coins' reactions against the changes in the factors. Consequently, the coins need to be studied separately for a particular price movement investigation.
著者: Rasoul Amirzadeh, Asef Nazari, Dhananjay Thiruvady, Mong Shan Ee
最終更新: 2023-03-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.16148
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16148
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://lpm.feri.um.si/en/members/ravber/
- https://github.com/Ravby/eswa-template
- https://www.elsevier.com/journals/expert-systems-with-applications/0957-4174/guide-for-authors
- https://www.elsevier.com/journals/
- https://doi.org/10.1016/j.Sc.2010.00372
- https://carbon-ratings.com
- https://dx.doi.org/#1
- https://support
- https://bitcoin