Байесовские сигналы и информационная ценность Bitcoin

Сводка

В исследовании предполагается, что ценность Bitcoin возникает из информационных характеристик и их взаимодействия, включая децентрализацию, доверие к консенсусу, криптографический порядок и социальные нарративы. Эти измерения представлены четырьмя показателями: средство сохранения стоимости, автономия, ценность социального сигнала и гедонистические настроения. Затем с помощью байесовской линейной модели изучается их связь с доходностью на следующий день на ежедневных данных за период с 2022 по 2025.

В сообщаемых результатах краткосрочная прогностическая связь отделяется от структурных интерпретаций: ценность социального сигнала имеет весьма достоверную положительную связь с доходностью следующего дня, тогда как средство сохранения стоимости и автономия демонстрируют умеренно достоверные положительные связи. Для гедонистических настроений достоверного прогностического эффекта не обнаружено. Эти выводы относятся к предложенным показателям, модели, периоду и горизонту доходности; в резюме нет сведений о проверке вне выборки и о том, позволяют ли выявленные связи построить прибыльную торговую стратегию. Более широкая трактовка через энтропию является интерпретационной моделью, а не доказательством того, что эти измерения полностью объясняют ценность Bitcoin.

Ключевые идеи

• В статье ценность Bitcoin моделируется через измерения средства сохранения стоимости, автономии, социального сигнала и гедонистических настроений.
• Байесовская линейная модель связывает эти измерения с доходностью Bitcoin на следующий день.
• Согласно результатам, ценность социального сигнала имеет наиболее сильную положительную прогностическую связь.
• Средство сохранения стоимости и автономия показывают умеренно достоверные положительные связи, а гедонистические настроения не демонстрируют достоверного прогностического эффекта.
• Заявленные связи сами по себе не доказывают прибыльность торговли вне выборки.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.