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Analisando o Comportamento e os Saldo dos Usuários de Bitcoin

Um olhar sobre como os usuários de Bitcoin gerenciam seus saldos e padrões de negociação.

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Índice

Bitcoin é uma moeda digital que permite que as pessoas negociem e invistam online. Com o aumento do uso do Bitcoin, os pesquisadores começaram a investigar como os usuários se comportam e como seus saldos estão distribuídos. Este artigo analisa esses comportamentos e explora os padrões observados nos saldos de Bitcoin.

Observando Saldos de Bitcoin

Ao olhar para os saldos dos usuários de Bitcoin, os pesquisadores perceberam que a distribuição desses saldos lembra um padrão log-normal. Isso significa que a maioria dos usuários tem um saldo baixo, enquanto alguns têm saldos bem altos. Esse padrão é parecido com o que se vê em outras áreas, como tamanhos de cidades e uso de palavras. No entanto, nem todos os fatores explicados pelo padrão log-normal se encaixam perfeitamente nos saldos de Bitcoin, indicando que outros elementos podem influenciar como os saldos mudam ao longo do tempo.

Tipos de Usuários de Bitcoin

Baseado em seus comportamentos, os usuários de Bitcoin podem ser divididos em duas categorias principais: usuários "pobres" e usuários "ricos".

  • Usuários Pobres: Esses usuários começam com uma quantidade pequena de Bitcoin e tendem a comprar mais com o tempo, mas acabam vendendo todas as suas posses. Eles têm mais chance de vender conforme ganham confiança no mercado.

  • Usuários Ricos: Em contraste, os usuários ricos começam com uma grande quantidade de Bitcoin. Eles vendem seu Bitcoin devagar ao longo do tempo, muitas vezes mantendo uma parte de suas posses mesmo depois de várias Transações.

Curiosamente, quanto mais rico o usuário, mais provável é que ele mantenha um saldo maior e venda seu Bitcoin quando precisa. Esse comportamento gera diferenças significativas nos padrões de transações entre os dois grupos.

Analisando Dados de Transações

Os pesquisadores utilizaram a rede de transações do Bitcoin para analisar os comportamentos dos usuários. Ao examinar transações históricas, eles puderam identificar padrões de como os saldos mudam. A rede Bitcoin é descentralizada, o que torna o estudo do fluxo de transações fascinante. Contudo, não houve muita exploração sobre por que os saldos são distribuídos dessa maneira.

Razões por trás da Distribuição de Saldos

Em estudos anteriores, foi mostrado que as conexões na rede de transações do Bitcoin seguem uma distribuição escalável, o que significa que alguns nós (ou usuários) têm muitas conexões enquanto a maioria tem apenas algumas. No entanto, a mecânica de como os saldos crescem ou mudam ao longo do tempo ainda é menos compreendida.

Ao estudar o comportamento dos usuários ao longo de um período específico, os pesquisadores tentaram modelar como os saldos mudam. Eles queriam descobrir se a taxa de mudança nos saldos de Bitcoin poderia ser entendida de maneira semelhante ao crescimento de outras entidades em um mercado.

Coletando Dados

Para sua análise, os pesquisadores escolheram dados específicos de um tempo em que o Bitcoin estava mais estável, datados de 23 de janeiro de 2016. Eles diferenciaram entre usuários que fizeram transações durante os 28 dias seguintes e aqueles que não o fizeram. Ao excluir usuários inativos, garantiram que os dados refletissem comportamentos reais de negociação.

Uma vez com esses dados, os pesquisadores traçaram e analisaram para ver se se encaixavam melhor em uma distribuição log-normal ou em uma distribuição de lei de potência. Eles descobriram que a distribuição log-normal se adequava melhor aos dados de saldo, reforçando sua análise do comportamento do usuário.

Explorando Grupos de Usuários

A análise dos dados mostrou diferentes grupos de comportamentos dos usuários. Os pesquisadores usaram métodos estatísticos para confirmar que esses grupos existiam. Eles identificaram comportamentos distintos com base nos saldos que os usuários tinham e sua atividade de negociação no período seguinte.

A Mecânica das Mudanças de Saldos

Para entender por que os saldos mudam de certa maneira, os pesquisadores investigaram a modelagem matemática das transações do Bitcoin e do comportamento dos usuários ao longo do tempo. Eles teorizavam que o comportamento do usuário poderia seguir certos padrões quando se trata de crescimento de saldos.

Eles modelaram como as mudanças nos saldos podem ocorrer com base em fatores como tempo e a quantidade de Bitcoin que têm. A teoria propôs que os usuários ou aumentam seu saldo ou o diminuem com base em seus hábitos de transação, influenciados por vários fatores externos e internos.

Resultados da Análise de Usuários

Os resultados da pesquisa apontam para diferentes modelos de crescimento para usuários de Bitcoin com base no tamanho de seus saldos.

  1. Usuários Pobres: Para usuários com saldos pequenos, há uma tendência de aumentar suas posses ao longo do tempo, mas acabam vendendo tudo. Suas mudanças de saldo são lentas, denotando um modelo de crescimento com valores flutuantes.

  2. Usuários Ricos: Por outro lado, usuários ricos tendem a manter seu Bitcoin por mais tempo e continuam a vender em quantidades menores ao longo do tempo. Seus saldos são mais estáveis, com uma tendência de diminuir lentamente, mas permanecem significativos.

Implicações das Descobertas

Compreender esses padrões no comportamento dos usuários de Bitcoin pode ajudar a entender a dinâmica do mercado de uma forma mais ampla. Isso fornece insights valiosos para investir, negociar e prever comportamentos futuros em mercados de moeda digital.

Conclusão

A exploração do comportamento dos usuários de Bitcoin e da distribuição de saldos revela tendências importantes. A distinção entre usuários pobres e ricos destaca como diferentes estratégias podem surgir com base no tamanho do saldo de um usuário.

No geral, a pesquisa sobre comportamentos de transação do Bitcoin ainda está evoluindo. Há muito a aprender sobre como os usuários interagem com essa moeda digital e como suas atividades moldam o mercado como um todo. Focando nos comportamentos dos usuários, abrimos a porta para uma melhor compreensão do futuro do Bitcoin e de outras criptomoedas em um cenário financeiro em mudança.

Fonte original

Título: Bitcoin Transaction Behavior Modeling Based on Balance Data

Resumo: When analyzing Bitcoin users' balance distribution, we observed that it follows a log-normal pattern. Drawing parallels from the successful application of Gibrat's law of proportional growth in explaining city size and word frequency distributions, we tested whether the same principle could account for the log-normal distribution in Bitcoin balances. However, our calculations revealed that the exponent parameters in both the drift and variance terms deviate slightly from one. This suggests that Gibrat's proportional growth rule alone does not fully explain the log-normal distribution observed in Bitcoin users' balances. During our exploration, we discovered an intriguing phenomenon: Bitcoin users tend to fall into two distinct categories based on their behavior, which we refer to as ``poor" and ``wealthy" users. Poor users, who initially purchase only a small amount of Bitcoin, tend to buy more bitcoins first and then sell out all their holdings gradually over time. The certainty of selling all their coins is higher and higher with time. In contrast, wealthy users, who acquire a large amount of Bitcoin from the start, tend to sell off their holdings over time. The speed at which they sell their bitcoins is lower and lower over time and they will hold at least a small part of their initial holdings at last. Interestingly, the wealthier the user, the larger the proportion of their balance and the higher the certainty they tend to sell. This research provided an interesting perspective to explore bitcoin users' behaviors which may apply to other finance markets.

Autores: Yu Zhang, Claudio Tessone

Última atualização: Sep 16, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.10407

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.10407

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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