Valorisation de Bitcoin par le rapport prix-utilité et signaux de trading explicables

Résumé

Cet article présente un ratio prix-utilité destiné à comparer le prix de marché du Bitcoin à une mesure de son utilité fondamentale fondée sur la blockchain. Les auteurs élaborent cette mesure à partir de la théorie monétaire et de la structure comptable UTXO du Bitcoin, puis la comparent aux indicateurs existants reliant le marché aux fondamentaux. Dans leur analyse historique du Bitcoin, les autres indicateurs ont peu de pouvoir prédictif à court terme, tandis que le ratio proposé prédirait plus efficacement les rendements à plus long terme.

L’article applique aussi l’apprentissage automatique pour examiner le rôle explicatif du rapport et élabore une stratégie automatisée guidée par celui-ci. Les auteurs rapportent que cette stratégie surpasse les références d’achat-conservation et de market timing, et interprètent le rapport comme un signal d’achat à bas prix et de vente à prix élevé. La description fournie ne précise ni les dates de l’échantillon, ni les statistiques de performance, les hypothèses sur les coûts de transaction ou les tests de robustesse ; les résultats prédictifs et de trading ne peuvent donc pas être évalués pleinement à partir de ce seul résumé.

Idées clés

• Le rapport prix-utilité proposé utilise la comptabilité de la blockchain Bitcoin pour représenter l’utilité fondamentale.
• L’étude rapporte que le nouveau rapport prédit mieux les rendements à long terme que les indicateurs existants.
• L’apprentissage automatique sert à évaluer la contribution du rapport aux signaux de valorisation de Bitcoin.
• Une stratégie fondée sur le rapport surpasserait les références d’achat-conservation et de market timing.
• La description omet des détails de mise en œuvre et de robustesse nécessaires pour évaluer les résultats rapportés.

Étiquettes

# 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.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.