マイニングコストに基づいてコインの価格を予測するのは時代遅れです。イェール大学の研究はビットコインの価格に影響を与える新たな要因を指摘している

暗号通貨とはいったい何でしょうか?それは通貨、商品、株式、あるいはまったく新しいタイプの資産でしょうか?これは、暗号通貨業界や金融界全体で常に熱く議論されているトピックです。投資家は暗号通貨の特徴を明らかにしようとすると同時に、暗号通貨市場のパフォーマンスに影響を与える要因を特定することにも苦労しています。

最近、イェール大学の新しい研究報告によると、暗号通貨の市場パフォーマンスは投資家の注目と市場の勢いに密接に関係しており、これら2つを使用して暗号通貨市場のパフォーマンスを予測できることがわかりました。このレポートでは、暗号通貨の市場パフォーマンスが株式、通貨、貴金属と弱い相関関係にあることも証明されています。

暗号通貨市場における独自の価格要因：市場の勢いと投資家の注目

暗号通貨の価格予測の参考にできる要素は何ですか?イェール大学の研究論文では、暗号通貨市場のパフォーマンスに影響を与える市場の勢いと投資家の注目という独自の要因が特定されました。このうち、市場の勢いとは、価格が上昇し続けたり、価格が下落し続けたりしながら、市場が現在の傾向を継続することを指します。いわゆるモメンタム投資とは、上昇を追いかけて下落時に売ることです。投資家の感情は近年行動ファイナンスで人気の概念となっており、現在では暗号通貨の分野での市場予測にも使用されています。

イェール大学の研究では、選ばれた3つの暗号通貨については、現在の利益が将来も利益が続く可能性が非常に高いことが判明した。ビットコインを例にとると、特定の日の価格上昇は、翌日、3 日目、5 日目、6 日目の価格上昇を統計的に有意に予測します。同様に、特定の週のビットコイン価格の上昇は、その後の 1 週目、2 週目、3 週目、4 週目における価格上昇を有意に予測します。

さらに、投資家の注目度を示す指標である「Google 検索トレンド」と仮想通貨の価格との相関関係もこの研究論文によって確認された。ビットコインを例にとると、ある週に「ビットコイン」という単語の検索人気が上昇すると、最初の週と2週目にビットコインの価格が上昇することが有意に予測されます。 「イーサリアム」という用語の検索関心は、イーサリアムの 1 週目、3 週目、6 週目に価格が上昇することを予測しています。

研究論文では、否定的な注目も価格への影響に非常に重要であることも判明した。たとえば、「ビットコイン」という用語の検索数に対する「ビットコイン ハック」という用語の増加率は、ビットコインの価格が 5 週間下落することを有意に予測していました。 「ビットコイン ハック」という用語のシェアが標準偏差で 1% 増加すると、今後 1 週間でビットコインの価格が 2.75% 下落すると予測されます。

以前、ウォール街の市場分析会社ファンドストラットは、ビットコインの採掘コストを使用して価格を予測するモデルを提案した。このモデルは、ビットコインが2019年末までに2万ドルから6万4000ドルに達すると予測している。イェール大学の論文はファンドストラットのモデルを否定し、ビットコインの価格と採掘コストは無関係であると主張している。

その証拠として、イェール大学の論文では、米国と中国の電力業界の株価収益率とシノペックの株価収益率を電力コストの代理変数として使用し、GPUマイニングチップとASICマイニングチップ（Nvidia、AMDなど）のメーカーの株価収益率をコンピューターコストの代理変数として使用しています。結果は、ビットコインとイーサリアムの価格はこれらの要因に大きく影響されず、リップルは AMD の株価収益率とのみ有意に相関していることを示しています。

暗号通貨の価格は、株式、通貨、貴金属と弱い相関関係にある

Xiaocong 氏は以前の記事で、相関分析の観点から見ると、暗号通貨は全体としてほぼ完全にイベント駆動型の資産であり、他のすべての主要な資産クラスとの相関はほとんどないと説明しました。短期および中期的には、金利やインフレはこれに定期的な影響を与えません。 （詳細は「ビットコイン最後の白騎士 - ヘッジファンド」を参照）

イェール大学の論文では、株式の因子負荷の程度を検出するために、CAPM モデル、FF 3 因子モデル、カーハート 4 因子モデル、FF 5 因子モデル、FF 6 因子モデルという 6 つの一般的な株式市場価格設定モデルが選択されました。結果は、ビットコイン、イーサリアム、リップルという 3 つの主流の暗号通貨の ALPHA 定数が回帰後に非常に高いことを示しています。 ALPHA は、モデル内の要素と相関しないリターンの部分です。 ALPHA 値が高いということは、通貨価格とモデル内の要因との相関が小さいことを示します。

ビットコインと市場無リスク金利のBETA係数は、FF 5因子モデルとFF 6因子モデルでのみ10%の有意水準に達し、残りは有意ではありません。ビットコインといくつかの要因との相関関係は複雑です。 Ethereum と Ripple の係数のほとんども重要ではありません。このような結果は、暗号通貨の価格と株価の相関性が低いことを示唆しています。

ビットコイン、イーサリアム、リップルの外国為替要因へのエクスポージャーを測定するにあたり、この研究ではオーストラリアドル、カナダドル、ユーロ、シンガポールドル、イギリスポンドの5つの通貨を選択しました。貴金属要因エクスポージャーの測定では、金、プラチナ、銀の 3 つの貴金属が選択されました。この研究では、暗号通貨の収益がこれらの通貨や貴金属の価格に影響を受けるという証拠はないという結論に達した。

暗号通貨のリスク調整後リターンは株式リターンよりも高くなる可能性がある

近年の暗号通貨の急成長は従来の株式よりもはるかに高いが、その高いボラティリティと高いリスクが投資家を躊躇させることが多い。イェール大学の研究報告では、シャープ比率を使用して、リスクを調整した後でもビットコインへの投資は株式への投資よりも高い収益を達成できることを証明しました。

シャープ比は、ポートフォリオの期待収益とリスクフリーレートの差とポートフォリオの標準偏差の比率です。シャープ比率は、ポートフォリオが負うリスクの単位ごとにどれだけの超過収益を生み出すかを計算し、さまざまな資産のリスクと収益のプロファイルを比較するための一般的な方法です。シャープ比率が高ければ高いほど、同じレベルのリスクに対して投資家が受け取るリターンは高くなります。

調査結果によると、月単位で見ると、ビットコインのシャープ比率は同時期の株式のシャープ比率（それぞれ0.31と0.33）に非常に近く、1953年からの過去の株式シャープ比率よりも大幅に高いことが示されています。週単位または日単位で見ると、ビットコインのシャープ比率は株式のシャープ比率よりも大幅に高くなっています。イーサリアムとリップルのシャープ比率は、同期間においてビットコインのシャープ比率に近い。