Señales bayesianas y valor informativo de Bitcoin

Resumen

El estudio plantea que el valor de Bitcoin surge de características informativas y sus interacciones, como la descentralización, la confianza en el consenso, el orden criptográfico y las narrativas sociales. Representa estas dimensiones con cuatro medidas: reserva de valor, autonomía, valor de señal social y sentimiento hedónico; después utiliza un modelo lineal bayesiano para examinar su relación con los rendimientos del día siguiente mediante datos diarios de 2022 a 2025.

Los resultados presentados distinguen la asociación predictiva a corto plazo de las interpretaciones estructurales: el valor de señal social tiene un efecto positivo muy creíble sobre los rendimientos del día siguiente, mientras que la reserva de valor y la autonomía muestran asociaciones positivas moderadamente fiables. El sentimiento hedónico no presenta un efecto predictivo creíble. Estos hallazgos corresponden a las medidas, el modelo, el periodo y el horizonte de rendimientos propuestos; el resumen no ofrece detalles sobre validación fuera de muestra ni indica si las asociaciones respaldan una estrategia de trading rentable. La explicación más amplia basada en la entropía es un marco interpretativo, no evidencia de que estas dimensiones expliquen plenamente el valor de Bitcoin.

Ideas clave

• El artículo modela el valor de Bitcoin mediante las dimensiones de reserva de valor, autonomía, señal social y sentimiento hedónico.
• Un modelo lineal bayesiano relaciona esas dimensiones con los rendimientos de Bitcoin del día siguiente.
• El valor de señal social presenta la asociación predictiva positiva más sólida de las comunicadas.
• La reserva de valor y la autonomía muestran asociaciones positivas moderadamente fiables, mientras que el sentimiento hedónico no presenta un efecto predictivo creíble.
• Las relaciones comunicadas no demuestran por sí mismas rentabilidad de trading fuera de muestra.

Etiquetas

# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.