Bitcoin nel mainstream Parte 1: Swiss Bitcoin Research Paper

Nel Bitcoin Comunità, Prezzo Bitcoin l’analisi è una tendenza in crescita, anche se spesso è l’obiettivo di molte battute e commenti sarcastici. Tuttavia, questo sarcasmo e cinismo nei confronti dell’analisi dei prezzi di Bitcoin non mancano di giustificazione; la maggior parte degli analisti fa previsioni terribilmente imprecise e non riesce a utilizzare dati effettivamente utili, una pratica che sicuramente deriva dall’utilizzo di metodologia.

Ma non entreremo nei problemi con la comunità di analisi dei prezzi di Bitcoin in questo articolo, poiché li abbiamo discussi a lungo altrove. Invece, questo articolo sarà la prima puntata di una serie in due parti su quanto il mainstream è in ritardo rispetto alla comunità Bitcoin in termini di comprensione di Bitcoin. Questo articolo si concentra specificamente su un recente documento di ricerca proveniente da un’università svizzera che studia le fluttuazioni del prezzo del Bitcoin in relazione ai cambiamenti nella consapevolezza sociale della moneta digitale. Nel corso di questo articolo, scopriremo che i ricercatori svizzeri alla fine non hanno aggiunto nulla di valore alle discussioni su Bitcoin e hanno anche utilizzato teorie e metodologie economiche estremamente imperfette..

Studio svizzero sulle fluttuazioni dei prezzi dei bitcoin e la loro connessione ai “segnali sociali”: perché questo studio è senza valore e dove è andato storto

L’ispirazione di questo articolo viene da un recente articolo di CoinDesk, che ha riportato su a Studio Bitcoin che è stato recentemente pubblicato dall’ETH di Zurigo, un’università in Svizzera leader nell’istruzione tecnologica. Questo studio ha raccolto dati empirici da metà 2010 a novembre 2013, all’inizio del picco dei prezzi di Bitcoin, solo pochi mesi prima del Monte. Gox si è bloccato e ha utilizzato diversi strumenti statistici per analizzare questi dati.

Di Juan Rubiano [CC BY-NC-ND 2.0], via FlickrDi Juan Rubiano [CC BY-NC-ND 2.0], tramite FlickrIl team di ricerca ha preso quattro set di dati, li ha trattati come variabili e li ha sovrapposti l’uno all’altro al fine di trovare correlazioni e interdipendenze tra le quattro variabili man mano che crescevano e si spostavano durante il periodo di tempo considerato nello studio. La prima delle quattro variabili erano i download del client Bitcoin e della blockchain di Bitcoin. Il team di ricerca ha analizzato l’attività sulla blockchain e ha tracciato i download del client Bitcoin per generare un numero approssimativo di nuovi utenti Bitcoin.

In secondo luogo, il team ha compilato i dati sui tassi di cambio tra Bitcoin e tre diverse valute legali e tre diversi scambi, rispettivamente delle valute. Hanno usato il Monte. Prezzo Gox Bitcoin, indicato in dollari statunitensi (USD); hanno monitorato l’attività cinese attraverso BTC-China, indicato in renminbi cinese (CNY); infine, hanno monitorato l’attività di BTC-de, uno scambio europeo di Bitcoin, che è indicato in Euro (EUR). Entrambi Mt. Gox e BTC-de consentivano il commercio in EUR, quindi il team di ricerca ha monitorato il movimento dell’EUR in entrambe le borse per studiare l’attività europea dei Bitcoin.

La terza variabile utilizzata dal team erano le informazioni di ricerca su Internet. Hanno compilato dati sulla quantità di ricerche effettuate su Google per il termine “bitcoin”. In alternativa, hanno utilizzato le ricerche su Wikipedia, la più grande enciclopedia online del mondo.

La quarta e ultima variabile utilizzata nello studio è stata la condivisione delle informazioni sul passaparola (WOM). Per monitorare la crescita della condivisione delle informazioni di WOM Bitcoin, hanno misurato il numero di tweet relativi a Bitcoin per 1 milione di post sul feed Twitter del team. In alternativa, lo studio ha utilizzato il numero di “condivisioni” per i post sul più vecchio, da quello che i ricercatori hanno potuto raccogliere, pagina Facebook relativa a Bitcoin: http://www.facebook.com/bitcoins.

Quindi i ricercatori hanno utilizzato la metodologia scelta per analizzare i dati. Non entreremo qui in quella metodologia, perché è poco più che una miriade di modelli statistici e analisi empiriche che non hanno alcun peso nel mondo dell’economia. In effetti, come sosterremo, il loro lungo progetto di ricerca empirica non ha raccolto dati che la comunità Bitcoin non aveva già capito da sola. In una parte successiva di questo articolo, tuttavia, tratteremo brevemente i difetti dell’economia empirica e il lettore farà riferimento ad alcuni articoli precedenti, scritti da questo autore, che hanno fornito un’analisi più approfondita dell’errore di economia empirica.

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Tuttavia, le ricerche hanno utilizzato un metodo analitico, che questo autore ritiene molto interessante, che illustreremo qui. Il team di ricerca ha tentato di identificare un valore “fondamentale” per un singolo bitcoin, in modo che potessero avere una misurazione di base del valore di Bitcoin da confrontare con il prezzo effettivo del Bitcoin mentre il mercato rispondeva ai “segnali sociali”. Hanno ammesso che era difficile definire il valore “fondamentale” preciso di un bitcoin; ma hanno anche sostenuto che questo valore doveva essere almeno il costo di produzione di un bitcoin, quindi hanno utilizzato quel costo come parametro di riferimento per il valore “fondamentale”. Questo particolare metodo si basa su un antico errore economico: la teoria del valore del costo di produzione. Discuteremo questo errore più avanti in questo articolo, quando identificheremo i problemi con il progetto di ricerca nel suo complesso.

Una citazione diretta dal documento di ricerca sul valore fondamentale di Bitcoin:

È difficile calcolare una stima del valore fondamentale, o intrinseco, di un bitcoin, che è diverso dal suo valore “equo” [23]. Tuttavia, sosteniamo che il valore fondamentale di un bitcoin è uguale almeno al costo coinvolto nella sua produzione (attraverso il mining), e quindi che possiamo usare questo costo come stima del limite inferiore del valore fondamentale. Questa definizione ha il vantaggio di essere indipendente da qualsiasi valutazione soggettiva dei rendimenti futuri.

I risultati dello studio sui Bitcoin di Zurigo

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Dopo aver definito le metodologie e i set di dati scelti da utilizzare durante la conduzione di questo studio sui prezzi dei Bitcoin, gli autori del documento hanno trascorso diverse pagine esaminando i risultati del loro studio. Piuttosto che esaminare questi risultati in dettaglio, poiché sono pieni di gergo tecnico non necessario che in realtà non fornisce alcun dato prezioso all’economia di Bitcoin, daremo un breve riassunto dei risultati e forniremo alcune citazioni dirette dal testo.

Di Rob Ireton [CC BY 2.0], tramite FlickrDi Rob Ireton [CC BY 2.0], tramite FlickrQuindi, per riassumere brevemente i risultati dello studio, i risultati essenziali del ricercatore erano che esisteva una correlazione positiva tra l’aumento delle ricerche su Google, l’aumento della condivisione delle informazioni da parte delle donne e un aumento del prezzo di Bitcoin. Hanno ricontrollato questa correlazione eseguendo i loro modelli statistici sia per i gruppi di ricerca su Internet che per le variabili di condivisione WOM, con Wikipedia che funge da alternativa a Google e Facebook da alternativa a Twitter. Anche guardando le ricerche di Wikipedia e le condivisioni di Facebook, l’aumento dell’attività su entrambe le piattaforme è correlato positivamente con gli aumenti del prezzo del Bitcoin.

Oltre alla loro “scoperta” di questa connessione tra i segnali sociali e il prezzo di Bitcoin, hanno scoperto che questa correlazione crea effettivamente due cicli di feedback positivi. Il primo ciclo di feedback è che l’aumento delle ricerche su Internet e delle condivisioni sui social media è stato seguito da un aumento del prezzo, seguito da ulteriori ricerche e condivisioni, ecc. Il secondo ciclo riguarda la crescita di nuovi utenti di Bitcoin. Hanno scoperto che una maggiore ricerca e condivisione ha portato a un aumento dell’adozione, che ha creato un aumento del prezzo di Bitcoin, portando a più ricerca e condivisione, ecc..

Tuttavia, questi cicli di feedback non sono durati indefinitamente. Lo studio ha anche trovato una correlazione tra il picco di ricerca su Internet e la condivisione di WOM e un calo del prezzo di Bitcoin. Diverse volte durante il periodo di tempo studiato da questi ricercatori, la ricerca e la condivisione avrebbero raggiunto un picco, dopodiché il prezzo del Bitcoin sarebbe “crollato”. Dopo aver scoperto questa correlazione, lo studio è giunto alla conclusione che questi segnali sociali sono sicuramente legati e svolgono un ruolo significativo nel “ciclo delle bolle” di Bitcoin; una maggiore consapevolezza sociale porta a un’esplosione del prezzo del Bitcoin, che è seguita da un forte calo del prezzo, insieme a una diminuzione della ricerca e della condivisione delle donne.

Ecco alcune citazioni dirette dal documento sui risultati dello studio:

Districhiamo i cicli di feedback nel nostro sistema per mezzo di un VAR [26], che cattura relazioni lineari multidimensionali dipendenti dal tempo tra le quattro variabili dell’analisi, con un ritardo di 1 giorno. . . Il VAR rivela i seguenti cicli di feedback:

– Ciclo ‘sociale’: il volume di ricerca aumenta con il prezzo (f P, S 1/4 0,386), il passaparola aumenta con il volume di ricerca (f S, W 1/4 0,243) e il prezzo aumenta con il passaparola (f W , P 1/4 0,1). La contabilizzazione simultanea di tutte le dipendenze tra le quattro variabili enfatizza l’influenza del passaparola sul prezzo, rivelando una relazione più forte di quella che non può essere osservata con l’analisi della correlazione a coppie (maggiori dettagli nel materiale elettronico supplementare, §S3). Il ciclo a tre vie tra S t, W t e P t rappresenta il ciclo di feedback tra dinamiche sociali e prezzo nell’economia Bitcoin.

– ciclo di “adozione da parte dell’utente”: il volume di ricerca aumenta con il prezzo (f P, S 1/4 0,386), il numero di nuovi utenti aumenta con l’interesse di ricerca (f S, U 1/4 0,158) e il prezzo aumenta con l’aumento dell’adozione da parte degli utenti (f U, P 1/4 0,137). Questo secondo ciclo a tre vie tra S t, U t e P t modella il modo in cui il tasso di cambio di Bitcoin con altre valute dipende dal numero di utenti nell’economia Bitcoin

Oltre a questi due cicli, troviamo una relazione negativa dalla ricerca al prezzo (f S, P 1/4 20.233). Ciò è illustrato da una chiara relazione diadica tra gli estremi delle due variabili: tre dei quattro maggiori cali giornalieri di prezzo sono stati preceduti dal primo, quarto e ottavo aumento maggiore del volume di ricerca di Google il giorno prima.

I cicli presentati sopra forniscono una spiegazione per la generazione di bolle nell’economia Bitcoin. Recenti scoperte indicano che le forze trainanti dietro i prezzi del Bitcoin sono cambiate dalla sua invenzione [29], motivando la nostra scomposizione del periodo di studio in finestre temporali caratteristiche, ciascuna delle quali corrisponde a una bolla distinta. Lo facciamo stimando un limite inferiore per il valore fondamentale di Bitcoin: approssimiamo il costo energetico della produzione di un bitcoin, che è derivato direttamente dalla difficoltà Bitcoin [1] (vedi Materiale e metodi). Durante il nostro periodo di studio, il prezzo è rimasto quasi sempre al di sopra del valore fondamentale (figura 3a: la traiettoria del prezzo medio ponderato settimanale è quasi esclusivamente a sinistra della linea di parità prezzo / fondamentale). Lo scambio di bitcoin a un prezzo molto più alto indica la possibile presenza di una bolla [30], e gli eventi in cui il prezzo di mercato inizia a divergere dal valore fondamentale segnano l’inizio delle bolle.

Infine, una citazione su come i ricercatori ritengono che questo tipo di analisi quantitativa possa essere utile per prevedere il prezzo futuro del Bitcoin e le future bolle di Bitcoin:

La tecnica statistica che abbiamo usato in questo articolo si rivela quindi un modo robusto per identificare le dinamiche accoppiate delle variabili socio-economiche che studiamo. Produce anche stime accurate dei livelli futuri di qualsiasi variabile (inclusi prezzo e passaparola) sulla base della storia passata del sistema.

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Mike Owergreen Administrator
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