Valoración de Bitcoin por precio y utilidad, y señales de trading explicables

Resumen

Este artículo presenta una ratio entre precio y utilidad para comparar el precio de mercado de Bitcoin con una medida de utilidad fundamental basada en la cadena de bloques. Los autores derivan la medida mediante la teoría monetaria y la estructura contable UTXO de Bitcoin, y luego la comparan con indicadores existentes de mercado frente a valor fundamental. En su análisis histórico de Bitcoin, las alternativas tienen poca capacidad predictiva a corto plazo, mientras que, según se informa, la ratio propuesta predice con mayor eficacia los rendimientos a más largo plazo.

El artículo también aplica aprendizaje automático para examinar la función explicativa de la ratio y desarrolla una estrategia automatizada guiada por ella. Los autores afirman que esta estrategia supera las referencias de compra y mantenimiento y de sincronización del mercado, e interpretan la ratio como una señal de comprar barato y vender caro. La descripción proporcionada no indica las fechas de la muestra, las estadísticas de rendimiento, los supuestos sobre costes de transacción ni las pruebas de robustez, por lo que este resumen por sí solo no permite evaluar plenamente los resultados predictivos y de trading presentados.

Ideas clave

• La ratio propuesta entre precio y utilidad utiliza la contabilidad de la cadena de bloques de Bitcoin para representar su utilidad fundamental.
• El estudio afirma que la nueva ratio predice mejor los rendimientos a largo plazo que los indicadores existentes.
• Se utiliza aprendizaje automático para evaluar cómo explica la ratio las señales de valoración de Bitcoin.
• Según el estudio, una estrategia basada en la ratio supera las referencias de compra y mantenimiento y de sincronización del mercado.
• La descripción omite detalles de implementación y robustez necesarios para evaluar los resultados presentados.

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# Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach


# Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach









Currently, there are no convincing proxies for the fundamentals of cryptocurrency assets. We propose a new market-to-fundamental ratio, the price-to-utility (PU) ratio, utilizing unique blockchain accounting methods. We then proxy various existing fundamental-to-market ratios by Bitcoin historical data and find they have little predictive power for short-term bitcoin returns. However, PU ratio effectively predicts long-term bitcoin returns than alternative methods. Furthermore, we verify the explainability of PU ratio using machine learning. Finally, we present an automated trading strategy advised by the PU ratio that outperforms the conventional buy-and-hold and market-timing strategies. Our research contributes to explainable AI in finance from three facets: First, our market-to-fundamental ratio is based on classic monetary theory and the unique UTXO model of Bitcoin accounting rather than ad hoc; Second, the empirical evidence testifies the buy-low and sell-high implications of the ratio; Finally, we distribute the trading algorithms as open-source software via Python Package Index for future research, which is exceptional in finance research.

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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.