Bayes’sche Signale und der Informationswert von Bitcoin

Zusammenfassung

Die Studie versteht den Wert von Bitcoin als Ergebnis informationeller Eigenschaften und ihrer Wechselwirkungen, darunter Dezentralisierung, Vertrauen in den Konsens, kryptografische Reihenfolge und soziale Narrative. Sie bildet diese Dimensionen mit vier Größen ab: Wertaufbewahrung, Autonomie, Wert sozialer Signale und hedonische Stimmung. Anschließend nutzt sie ein bayessches lineares Modell, um deren Zusammenhang mit Renditen am Folgetag anhand täglicher Daten von 2022 bis 2025 zu untersuchen.

Die berichteten Ergebnisse unterscheiden kurzfristige prognostische Zusammenhänge von strukturellen Interpretationen: Der Wert sozialer Signale hat einen sehr glaubwürdigen positiven Effekt auf Renditen am Folgetag, während Wertaufbewahrung und Autonomie mäßig verlässliche positive Zusammenhänge zeigen. Für hedonische Stimmung ergibt sich kein glaubwürdiger Prognoseeffekt. Diese Befunde beziehen sich auf die vorgeschlagenen Maße, das Modell, den Zeitraum und den Renditehorizont. Die Zusammenfassung enthält keine Angaben zur Validierung außerhalb der Stichprobe oder dazu, ob die Zusammenhänge eine profitable Handelsstrategie stützen. Die übergreifende, auf Entropie beruhende Darstellung ist ein Interpretationsrahmen und kein Beleg dafür, dass sich der Wert von Bitcoin vollständig durch diese Dimensionen erklären lässt.

Kernaussagen

• Die Arbeit modelliert den Bitcoin-Wert anhand der Dimensionen Wertaufbewahrung, Autonomie, soziale Signale und hedonische Stimmung.
• Ein bayessches lineares Modell setzt diese Dimensionen mit Bitcoin-Renditen am Folgetag in Beziehung.
• Der Wert sozialer Signale weist den stärksten berichteten positiven Prognosezusammenhang auf.
• Wertaufbewahrung und Autonomie zeigen mäßig verlässliche positive Zusammenhänge; für hedonische Stimmung ergibt sich kein glaubwürdiger Prognoseeffekt.
• Die berichteten Zusammenhänge belegen für sich genommen keine profitable Handelsleistung außerhalb der Stichprobe.

Schlagwörter

# Bayesian probabilistic exploration of Bitcoin informational quanta and interactions under the GITT-VT paradigm


# Bayesian probabilistic exploration of Bitcoin informational quanta and interactions under the GITT-VT paradigm









This study explores Bitcoin's value formation through the Granular Interaction Thinking Theory-Value Theory (GITT-VT). Rather than stemming from material utility or cash flows, Bitcoin's value arises from informational attributes and interactions of multiple factors, including cryptographic order, decentralization-enabled autonomy, trust embedded in the consensus mechanism, and socio-narrative coherence that reduce entropy within decentralized value-exchange processes. To empirically assess this perspective, a Bayesian linear model was estimated using daily data from 2022 to 2025, operationalizing four informational value dimensions: Store-of-Value (SOV), Autonomy (AUT), Social-Signal Value (SSV), and Hedonic-Sentiment Value (HSV). Results indicate that only SSV exerts a highly credible positive effect on next-day returns, highlighting the dominant role of high-entropy social information in short-term pricing dynamics. In contrast, SOV and AUT show moderately reliable positive associations, reflecting their roles as low-entropy structural anchors of long-term value. HSV displays no credible predictive effect. The study advances interdisciplinary value theory and demonstrates Bitcoin as a dual-layer entropy-regulating socio-technological ecosystem. The findings offer implications for digital asset valuation, investment education, and future research on entropy dynamics across non-cash-flow digital assets.

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