[論文レビュー] Exploring the Interconnectedness of Cryptocurrencies using Correlation Networks

Andrew Burnie|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2018

Complex Systems and Time Series AnalysisEconomics, Econometrics and Finance被引用数 19

ひとこと要約

本研究では、2016年9月から2018年3月にかけての14種の主要な暗号資産の価格連動性を相関ネットワークを用いて分析し、特にビットコインやビットコインキャッシュのようなフォークされたコイン間で統計的に有意な正の相関が確認された。また、イーサリアムやカルダノに関連する明確なクラスタが特定された。研究結果は、投機的要因を超えて、技術的ルートやネットワーク効果といった要因が価格動向に顕著に影響していることを示唆している。

ABSTRACT

Correlation networks were used to detect characteristics which, although fixed over time, have an important influence on the evolution of prices over time. Potentially important features were identified using the websites and whitepapers of cryptocurrencies with the largest userbases. These were assessed using two datasets to enhance robustness: one with fourteen cryptocurrencies beginning from 9 November 2017, and a subset with nine cryptocurrencies starting 9 September 2016, both ending 6 March 2018. Separately analysing the subset of cryptocurrencies raised the number of data points from 115 to 537, and improved robustness to changes in relationships over time. Excluding USD Tether, the results showed a positive association between different cryptocurrencies that was statistically significant. Robust, strong positive associations were observed for six cryptocurrencies where one was a fork of the other; Bitcoin / Bitcoin Cash was an exception. There was evidence for the existence of a group of cryptocurrencies particularly associated with Cardano, and a separate group correlated with Ethereum. The data was not consistent with a token's functionality or creation mechanism being the dominant determinants of the evolution of prices over time but did suggest that factors other than speculation contributed to the price.

研究の動機と目的

• 相関ネットワークを用いて、主要な暗号資産間の価格連動性の程度と構造を調査すること。
• 暗号資産の機能性や創出メカニズムが、価格進化の主な駆動要因であるかどうかを評価すること。
• 異なる時間帯や暗号資産のサブセットにおいて、観察された相関の頑健性を評価すること。
• 共通の価格行動を示す暗号資産のグループや構造的クラスタを同定すること。
• 価格動向を形作る要因として、投機的行動と比較してネットワーク効果や技術的ルート（例：フォーク）が果たす影響の大きさを特定すること。

提案手法

• 2017年11月から2018年3月の14種の主要な暗号資産の日次リターンを用いて、相関ネットワークを構築した。
• データポイントを増やし、時間的頑健性を高めるために、2016年9月から9種の暗号資産のサブセットを用いた。
• 統計的手法を用いて、観察された相関の有意性を検証し、特に正の関連に注目した。
• ネットワーク解析技術を用いて、相関が強い資産のグループを特定するため、相関ネットワーク内のクラスタを同定した。
• 技術的ルート（例：フォーク）の役割を検証するため、親コインと子コインの間の相関パターンを比較した。
• プロジェクトのドキュメンテーションと照合することで、トークンの機能性やホワイトペーパー設計といった外部要因の影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 主な暗号資産間で、時間経過に伴い統計的に有意な正の相関が存在するか？
• RQ2 互いに技術的フォーク関係にある暗号資産同士は、非フォークペアと比較して、より強い価格連動性を示すか？
• RQ3 明確な相関クラスタが出現するか。また、それらはイーサリアムやカルダノのような特定のプロジェクトに関連しているか？
• RQ4 投機的要因を超えて、ネットワーク効果や技術的ルートといった要因が、価格進化にどの程度影響を与えているか？
• RQ5 2016年から遡るデータを含めることで、相関に基づく分析の頑健性と信頼性はどのように変化するか？

主な発見

• USDTを除くと、調査された14種の暗号資産の大部分に統計的に有意な正の相関が確認された。
• フォーク関係にある6組の暗号資産ペアが、強固で強い正の相関を示したが、ビットコインとビットコインキャッシュは顕著な例外であった。
• 強固な相互相関を示す暗号資産の明確なクラスタが同定され、主にカルダノに関連していた。
• 別個のクラスタが出現し、主にイーサリアムのエコシステムトークンと関連しており、その間で強い価格連動性が確認された。
• トークンの機能性や創出メカニズムが、価格進化の主な駆動要因であるという主張は、データでは裏付けられなかった。
• 結果から、投機的要因を超えて、技術的ルートやネットワーク効果といった非投機的要因が、暗号資産市場における価格動向に顕著に寄与していることが示唆された。