Sinais bayesianos e valor informacional do Bitcoin

Resumo

O estudo apresenta o valor do Bitcoin como decorrente de características informacionais e de suas interações, incluindo descentralização, confiança no consenso, ordenação criptográfica e narrativas sociais. Representa essas dimensões com quatro medidas: reserva de valor, autonomia, valor do sinal social e sentimento hedônico; em seguida, usa um modelo linear bayesiano para examinar sua relação com os retornos do dia seguinte, com dados diários de 2022 a 2025.

Os resultados relatados distinguem associação preditiva de curto prazo de interpretações estruturais: o valor do sinal social tem um efeito positivo com alta credibilidade estatística sobre os retornos do dia seguinte, enquanto reserva de valor e autonomia apresentam associações positivas com confiabilidade moderada. O sentimento hedônico não mostra efeito preditivo com credibilidade estatística. Essas conclusões se limitam às medidas, ao modelo, ao período e ao horizonte de retorno propostos; o resumo não dá detalhes sobre validação fora da amostra nem informa se as associações sustentam uma estratégia de trading rentável. A explicação mais ampla baseada em entropia é uma estrutura interpretativa, e não evidência de que essas dimensões expliquem completamente o valor do Bitcoin.

Ideias principais

• O artigo modela o valor do Bitcoin pelas dimensões de reserva de valor, autonomia, sinal social e sentimento hedônico.
• Um modelo linear bayesiano relaciona essas dimensões aos retornos do Bitcoin no dia seguinte.
• O valor do sinal social apresenta a associação preditiva positiva mais forte relatada.
• Reserva de valor e autonomia mostram associações positivas com confiabilidade moderada, enquanto o sentimento hedônico não apresenta efeito preditivo respaldado por evidência estatística confiável.
• As relações relatadas não demonstram, por si só, rentabilidade de trading fora da amostra.

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# 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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.