Bitcoin in het reguliere deel 1: Zwitsers Bitcoin Research Paper

In de Bitcoin gemeenschap, Bitcoin prijs analyse is een groeiende trend – hoewel het vaak het doelwit is van veel grappen en sarcastische opmerkingen. Dit sarcasme en cynisme ten opzichte van Bitcoin-prijsanalyse ontbreekt echter niet aan rechtvaardiging; de meeste analisten doen vreselijk onnauwkeurige voorspellingen en gebruiken geen gegevens die echt nuttig zijn, een praktijk die zeker voortkomt uit het gebruik van de ongepaste methodologie.

Maar we zullen in dit artikel niet ingaan op de problemen met de Bitcoin-prijsanalysegemeenschap, aangezien we ze elders uitvoerig hebben besproken. In plaats daarvan wordt dit artikel de eerste aflevering in een tweedelige serie over hoe ver de mainstream achterblijft bij de Bitcoin-gemeenschap wat betreft hun begrip van Bitcoin. Dit artikel richt zich specifiek op een recent onderzoeksdocument van een Zwitserse universiteit die schommelingen in de Bitcoin-prijs bestudeert in verband met veranderingen in het sociale bewustzijn van de digitale valuta. In de loop van dit artikel zullen we ontdekken dat de Zwitserse onderzoekers uiteindelijk niets van waarde hebben toegevoegd aan discussies over Bitcoin en ook uiterst gebrekkige economische theorieën en methodologieën hebben toegepast..

Zwitsers onderzoek naar schommelingen in de prijs van bitcoin en hun verband met ‘sociale signalen’: waarom dit onderzoek waardeloos is en waar het misging

De inspiratie voor dit artikel komt uit een recent artikel uit CoinDesk, die rapporteerde over een Bitcoin-onderzoek dat onlangs werd gepubliceerd door ETH Zürich, een universiteit in Zwitserland die toonaangevend is op het gebied van technologieonderwijs. Deze studie verzamelde empirische gegevens van midden 2010 tot november 2013, aan het begin van de Bitcoin-prijspiek, slechts een paar maanden voor Mt. Gox crashte en gebruikte verschillende statistische tools om deze gegevens te analyseren.

Door Juan Rubiano [CC BY-NC-ND 2.0​, via FlickrHet onderzoeksteam nam vier datasets, behandelde ze als variabelen en legde ze op elkaar om correlaties en onderlinge afhankelijkheden tussen de vier variabelen te vinden naarmate ze groeiden en verschoven gedurende de periode die in het onderzoek werd beschouwd. De eerste van de vier variabelen waren downloads van de Bitcoin-client en de Bitcoin-blockchain. Het onderzoeksteam analyseerde de activiteit op de blockchain en volgde de downloads van de Bitcoin-client om een ​​geschat aantal nieuwe Bitcoin-gebruikers te genereren.

Ten tweede verzamelde het team gegevens over de wisselkoersen tussen Bitcoin en drie verschillende fiat-valuta’s en drie verschillende beurzen, respectievelijk van de valuta’s. Ze gebruikten de Mt. Gox Bitcoin-prijs, uitgedrukt in Amerikaanse dollars (USD); ze volgden de Chinese activiteit via BTC-China, uitgedrukt in Chinese renminbi (CNY); Ten slotte volgden ze de activiteit van BTC-de – een Europese Bitcoin-beurs – die wordt weergegeven in de euro (EUR). Beide Mt. Gox en BTC-de stonden handel in EUR toe, dus het onderzoeksteam volgde de EUR-beweging in beide beurzen om de Europese Bitcoin-activiteit te bestuderen.

De derde variabele die door het team werd gebruikt, was zoekinformatie op internet. Ze verzamelden gegevens over het aantal zoekopdrachten op Google voor de term ‘bitcoin’. Als alternatief gebruikten ze zoekopdrachten op Wikipedia, ‘s werelds grootste online encyclopedie.

De vierde en laatste variabele die in het onderzoek werd gebruikt, was het delen van mond-tot-mondreclame (WOM). Om de groei in het delen van WOM Bitcoin-informatie te volgen, maten ze het aantal Bitcoin-gerelateerde tweets per 1 miljoen posts op de Twitter-feed van het team. Als alternatief gebruikte de studie het aantal “shares” voor de berichten op de oudste, van wat de onderzoekers konden verzamelen, Bitcoin-gerelateerde Facebook-pagina: http://www.facebook.com/bitcoins.

Vervolgens gebruikten de onderzoekers de door hen gekozen methodologie om de gegevens te analyseren. We zullen hier niet op die methodologie ingaan, want het is weinig meer dan talloze statistische modellen en empirische analyse die geen gewicht in de schaal leggen in de wereld van de economie. In feite, zoals we zullen beargumenteren, leverde hun langdurige, empirische onderzoeksproject geen gegevens op die de Bitcoin-gemeenschap niet zelf had ontdekt. In een later deel van dit artikel zullen we echter kort ingaan op de tekortkomingen van empirische economie en de lezer zal worden verwezen naar enkele, eerdere artikelen, geschreven door deze auteur, die een meer diepgaande analyse hebben gegeven van de misvatting van empirische economie.

De onderzoeken gebruikten echter één analytische methode, die deze auteur erg interessant vindt, die we hier zullen schetsen. Het onderzoeksteam probeerde een “fundamentele” waarde voor een enkele bitcoin te identificeren, zodat ze een basismeting van de Bitcoin-waarde konden hebben die ze konden vergelijken met de werkelijke Bitcoin-prijs terwijl de markt reageerde op “sociale signalen”. Ze gaven toe dat het moeilijk was om de precieze “fundamentele” waarde van een bitcoin vast te stellen; maar ze voerden ook aan dat deze waarde ten minste de productiekosten van één bitcoin moest zijn, dus gebruikten ze die kosten als maatstaf voor de “fundamentele” waarde. Deze specifieke methode berust op een eeuwenoude, economische misvatting: de kostprijs-productietheorie. We zullen deze misvatting later in dit artikel bespreken, wanneer we de problemen met het onderzoeksproject als geheel identificeren.

Een direct citaat uit het onderzoekspaper over de fundamentele Bitcoin-waarde:

Het is moeilijk om een ​​schatting te maken van de fundamentele of intrinsieke waarde van een bitcoin, die verschilt van de ‘reële’ waarde [23]. We stellen echter dat de fundamentele waarde van één bitcoin ten minste gelijk is aan de kosten die zijn gemoeid met de productie ervan (door middel van mijnbouw), en daarom kunnen we deze kosten gebruiken als een ondergrens schatting van de fundamentele waarde. Deze definitie heeft het voordeel onafhankelijk te zijn van enige subjectieve beoordeling van toekomstige opbrengsten.

De bevindingen van de Zürich Bitcoin-studie

Na het uiteenzetten van de gekozen methodologieën en datasets die moeten worden gebruikt tijdens het uitvoeren van dit Bitcoin-prijsonderzoek, hebben de auteurs van het artikel vervolgens verschillende pagina’s besteed aan het doornemen van de resultaten van hun onderzoek. In plaats van deze resultaten in detail te bespreken, want ze zijn bezaaid met onnodig technisch jargon dat eigenlijk geen waardevolle gegevens oplevert voor Bitcoin-economie, zullen we een korte samenvatting geven van de bevindingen en een paar directe citaten uit de tekst geven..

Door Rob Ireton [CC BY 2.0​, via FlickrOm de resultaten van het onderzoek kort samen te vatten: de essentiële bevindingen van de onderzoeker waren dat er een positieve correlatie bestond tussen meer Google-zoekopdrachten, meer WOM-informatie-uitwisseling en een stijgende Bitcoin-prijs. Ze controleerden deze correlatie dubbel door hun statistische modellen uit te voeren voor zowel sets van variabelen voor zoeken op internet als voor WOM-deelvariabelen – waarbij Wikipedia als alternatief voor Google diende en Facebook als alternatief voor Twitter. Zelfs als we kijken naar Wikipedia-zoekopdrachten en Facebook-aandelen, correleerde de toegenomen activiteit op beide platforms positief met stijgingen van de Bitcoin-prijs.

Naast hun “ontdekking” van dit verband tussen sociale signalen en de prijs van Bitcoin, ontdekten ze dat deze correlatie in feite twee positieve feedbackloops creëert. De eerste feedbacklus is dat meer zoekopdrachten op internet en social media-aandelen werden gevolgd door een prijsstijging, die vervolgens werd gevolgd door meer zoekopdrachten en shares, enz. De tweede lus betreft groei in nieuwe Bitcoin-gebruikers. Ze ontdekten dat meer zoeken en delen leidde tot een grotere acceptatie, waardoor de prijs van Bitcoin steeg, wat leidde tot meer zoeken en delen, enz..

Deze feedbackloops gingen echter niet oneindig door. De studie vond ook een verband tussen piekzoeken op internet en WOM-delen en een dalende Bitcoin-prijs. Gedurende de door deze onderzoekers bestudeerde tijdsperiode zou het zoeken en delen meerdere keren een piek bereiken, waarna de Bitcoin-prijs zou ‘crashen’. Na het ontdekken van deze correlatie, kwam de studie tot de conclusie dat deze sociale signalen zeker verband houden met en een belangrijke rol spelen in de “bubbelcyclus” van Bitcoin; toegenomen sociaal bewustzijn leidt tot een explosie van de Bitcoin-prijs, die wordt gevolgd door een scherpe daling van de prijs, samen met een afname van zoeken en WOM-delen.

Hier zijn enkele directe citaten uit de paper over de bevindingen van het onderzoek:

We ontwarren de feedbackcycli in ons systeem door middel van een VAR [26], die tijdsafhankelijke multidimensionale lineaire relaties vastlegt tussen de vier variabelen van de analyse, met een vertraging van 1 dag.​​De VAR onthult de volgende feedbackcycli:

– ‘sociale’ cyclus: zoekvolume stijgt met prijs (f P, S 1/4 0,386), mond-tot-mondreclame stijgt met zoekvolume (f S, W 1/4 0,243), en prijsstijgingen met mond-tot-mondreclame (f W , P 1/4 0,1). Tegelijkertijd rekening houden met alle afhankelijkheden tussen de vier variabelen benadrukt de invloed van mond-tot-mondreclame op de prijs, wat een sterkere relatie laat zien dan niet kan worden waargenomen met paarsgewijze correlatieanalyse (meer details in het elektronisch aanvullend materiaal, § S3). De drieweglus tussen S t, W t en P t vertegenwoordigt de feedbackcyclus tussen sociale dynamiek en prijs in de Bitcoin-economie.

– ‘gebruikersadoptie’-cyclus: zoekvolume stijgt met prijs (f P, S 1/4 0,386), het aantal nieuwe gebruikers stijgt met zoekinteresse (f S, U 1/4 0,158) en prijsstijgingen met stijgende gebruikersacceptatie (f U, P 1/4 0,137). Deze tweede drieweglus tussen S t, U t en P t modelleert hoe de wisselkoers van Bitcoin naar andere valuta afhangt van het aantal gebruikers in de Bitcoin-economie

Naast deze twee cycli vinden we een negatief verband tussen zoekactie en prijs (f S, P 1/4 20.233). Dit wordt geïllustreerd door een duidelijk tweeledig verband tussen de uitersten van de twee variabelen: drie van de vier grootste dagelijkse prijsdalingen werden voorafgegaan door de eerste, vierde en achtste grootste toename van het Google-zoekvolume de dag ervoor.

De hierboven gepresenteerde cycli geven een verklaring voor het genereren van bubbels in de Bitcoin-economie. Recente bevindingen geven aan dat de drijvende krachten achter Bitcoin-prijzen zijn veranderd sinds de uitvinding ervan [29], wat onze opsplitsing van de onderzoeksperiode in karakteristieke tijdvensters motiveert, die elk overeenkomen met een aparte bubbel. We doen dit door een ondergrens voor de fundamentele waarde van Bitcoin te schatten: we schatten de energiekosten van het produceren van één bitcoin, die rechtstreeks is afgeleid van de Bitcoin-moeilijkheidsgraad [1] (zie Materiaal en methoden). Gedurende onze studieperiode bleef de prijs bijna altijd boven de fundamentele waarde (figuur 3a: het traject van de wekelijks gewogen gemiddelde prijs bevindt zich bijna uitsluitend aan de linkerkant van de prijs / fundamentele gelijkheid-lijn). De handel in bitcoins tegen een veel hogere prijs duidt op de mogelijke aanwezigheid van een zeepbel [30], en de gebeurtenissen waarbij de marktprijs begint af te wijken van de fundamentele waarde, markeren het begin van bubbels..

Ten slotte een citaat over hoe de onderzoekers geloven dat dit soort kwantitatieve analyse nuttig kan zijn bij het voorspellen van de toekomstige Bitcoin-prijs en toekomstige Bitcoin-bubbels:

De statistische techniek die we in dit artikel hebben gebruikt, blijkt dus een robuuste manier te zijn om de gekoppelde dynamiek van de sociaaleconomische variabelen die we bestuderen te identificeren. Het produceert ook nauwkeurige schattingen van de toekomstige niveaus van elke variabele (inclusief prijs en mond-tot-mondreclame) op basis van de geschiedenis van het systeem.

Vervolg op pagina 2

Pagina’s: 1 2 3

Mike Owergreen Administrator

Sorry! The Author has not filled his profile.

follow me