[論文レビュー] Bubble Prediction of Non-Fungible Tokens (NFTs): An Empirical Investigation

Kensuke Ito, Kyohei Shibano+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、4つの主要なNFTプロジェクトの時系列価格データに対し、対数周期的パワー則（LPPL）モデルを適用して市場バブルを予測する。2021年12月20日現在、NFT全体およびDecentralandプロジェクトは、価格下落が予想される小〜中程度のバブル状態にあり、Ethereum Name ServiceおよびArtBlocksは、価格上昇が予想される小規模な負のバブル状態にあった。

ABSTRACT

Our study empirically predicts the bubble of non-fungible tokens (NFTs): transferable and unique digital assets on public blockchains. This topic is important because, despite their strong market growth in 2021, NFTs on a project basis have not been investigated in terms of bubble prediction. Specifically, we applied the logarithmic periodic power law (LPPL) model to time-series price data associated with four major NFT projects. The results indicate that, as of December 20, 2021, (i) NFTs, in general, are in a small bubble (a price decline is predicted), (ii) the Decentraland project is in a medium bubble (a price decline is predicted), and (iii) the Ethereum Name Service and ArtBlocks projects are in a small negative bubble (a price increase is predicted). A future work will involve a prediction refinement considering the heterogeneity of NFTs, comparison with other methods, and the use of more enriched data.

研究の動機と目的

• 時系列価格データを用いて、非代替的トークン（NFT）におけるバブル形成を実証的に調査すること。
• LPPLモデルが、とりわけプロジェクトレベルにおいてNFT市場におけるバブルダイナミクスを予測できるかどうかを評価すること。
• 2021年後半に、特定のNFTプロジェクトが、価格上昇圧力（正のバブル）または価格下落圧力（負のバブル）の状態にあるかどうかを特定すること。
• 将来の研究の基盤を築くこと。具体的には、異種のNFT特性、代替の予測手法、および強化されたデータ統合に関する研究を想定する。

提案手法

• 非代替的トークンの4つの主要プロジェクト（Decentraland、CryptoPunks、Ethereum Name Service、ArtBlocks）の週次移動平均価格データに、対数周期的パワー則（LPPL）モデルを適用する。
• LPPLモデルは、正のバブル（価格下落が予想される）を示す $bubbleindicator(pos)$ と、負のバブル（価格上昇が予想される）を示す $bubbleindicator(neg)$ の2つのバブル指標を推定する。
• モデルは、資産価格における臨界的遷移を示す対数周期パターンを検出するために時系列フィッティングを用いる。
• データは、2017年末から2021年12月20日までをカバーする非fungible.comから収集され、ボラティリティを低減するため週次集計が行われた。
• モデルの予測精度は、予測されたバブル指標と実際の価格トレンドを比較することで評価された。
• 予測性能の評価のために、両方のバブル指標の時系列プロットが可視化された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2021年後半現在、とりわけプロジェクトレベルにおいて、NFT市場は投機的バブルの兆候を示しているか？
• RQ2 LPPLモデルは、NFT価格時系列データにおけるバブルダイナミクスを効果的に検出・予測できるか？
• RQ3 異なるNFTプロジェクトは、正のバブル、負のバブル、またはバブルなしという異なるバブル状態を示しており、これにより近い将来の価格トレースが異なるのか？
• RQ4 異種のNFTプロジェクト（異なる基盤資産と市場行動を有する）において、LPPLモデルのパフォーマンスはどのように比較されるか？

主な発見

• 2021年12月20日現在、NFT市場全体は小規模なバブル状態にあり、価格下落が予想されており、$bubbleindicator(pos) \approx 0.2$ であった。
• Decentralandプロジェクトは中程度のバブル状態にあり、価格下落の可能性が高まっており、$bubbleindicator(pos) \approx 0.4$ であった。
• Ethereum Name ServiceおよびArtBlocksプロジェクトは、小規模な負のバブル状態にあり、価格上昇が予想されており、それぞれ $bubbleindicator(neg) \approx 0.1$ であった。
• LPPLモデルは、大多数の事例で価格変動の方向性を的確に捉えたが、2020年10月から2021年3月にかけてのCryptoPunksの長期的価格上昇トレンドを予測できなかった。
• モデルは、2021年後半において、正のバブルと負のバブルの両方のトレンドに対して予測能力を示した。
• 本研究は、NFTプロジェクトに特化してLPPLモデルを実証的に適用した最初の研究であり、デジタル収集品におけるバブル検出のための新規フレームワークを提供している。