[論文レビュー] From Innovations to Prospects: What Is Hidden Behind Cryptocurrencies?

Ang Jia, Ming Fan+6 more|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2021

Advanced Data Storage Technologies参考文献 58被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、GitHubリポジトリおよび市場データの実証的分析を用いて、アルトコインにおけるコード革新を調査している。85%以上のアルトコインが高いコード類似度を示しており、時間的クラスタリングを用いて生物学的似顔の家族系譜を構築した。コードの革新度が高いほど市場の見通しが良い傾向にあるが、コードそのものからの価格予測は弱い。

ABSTRACT

The great influence of Bitcoin has promoted the rapid development of blockchain-based digital currencies, especially the altcoins, since 2013. However, most altcoins share similar source codes, resulting in concerns about code innovations. In this paper, an empirical study on existing altcoins is carried out to offer a thorough understanding of various aspects associated with altcoin innovations. Firstly, we construct the dataset of altcoins, including source code repositories, GitHub fork relations, and market capitalizations (cap). Then, we analyze the altcoin innovations from the perspective of source code similarities. The results demonstrate that more than 85% of altcoin repositories present high code similarities. Next, a temporal clustering algorithm is proposed to mine the inheritance relationship among various altcoins. The family pedigrees of altcoin are constructed, in which the altcoin presents similar evolution features as biology, such as power-law in family size, variety in family evolution, etc. Finally, we investigate the correlation between code innovations and market capitalization. Although we fail to predict the price of altcoins based on their code similarities, the results show that altcoins with higher innovations reflect better market prospects.

研究の動機と目的

• 暗号資産分野における技術的独自性に関する懸念に対処するため、アルトコインにおけるコード再利用と革新の程度を理解すること。
• ソースコード類似度とフォーク関係を用いてアルトコイン間の進化的関係をモデル化し、生物学的家族木に類似した関係を描くこと。
• コード革新が市場パフォーマンス、特に時価総額と価格動向に与える影響を検討すること。
• 技術的革新がアルトコインの長期的市場見通しを決定づける役割を実証的に示すこと。

提案手法

• 2018年に活動していたアルトコインのため、GitHubリポジトリ、フォーク関係、CoinMarketCapの時価総額データを統合したデータセットを構築した。
• RKR-GSTアルゴリズムを適用し、ソースコードをプレーンテキストとして扱い、アルトコインリポジトリ間のテキストベースのコード類似度を計算した。
• 時間的クラスタリングアルゴリズムを提案し、コード類似度の閾値（θs = 70%）と時間窓（θt = 3か月）を用いて、アルトコイン間の継承関係を同定した。
• 生物学的比喩（例えば、家族サイズのパワー法則分布や多様な進化経路）を用いて、アルトコインの進化をモデル化した家族系譜を構築した。
• 決定木、ナイーブベイズ、マルチレイヤーニューラルネットワークなどの機械学習モデルを用い、コード類似度特徴に基づいて新規アルトコインの相対的価格変動を予測した。
• コード革新指標と時価総額の間の相関分析を実施し、技術的革新が市場パフォーマンスに与える影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アルトコインのソースコードはどの程度共有されており、エコシステム全体でどの程度のコード類似度が見られるか？
• RQ2 アルトコイン間の進化的関係はどのようにモデル化可能か？継承と開発におけるパターンは何か？
• RQ3 コード革新と時価総額または価格パフォーマンスの間に相関関係はあるか？
• RQ4 既存のアルトコインとのコード類似度に基づいて、新規リリースされたアルトコインの市場見通しを予測できるか？

主な発見

• 85%以上のアルトコインリポジトリが高いコード類似度を示しており、90%以上のプロジェクトが少なくとも80%のソースコード類似度を共有している。
• アルトコインの家族系譜は生物学的進化パターンに類似しており、家族サイズのパワー法則分布や多様な進化経路といった特徴を示している。
• 高いコード類似度にもかかわらず、コード特徴に基づく価格変動予測の正確性は時間経過とともに低下し、2018年にリリースされたアルトコインでは33%にまで低下した。
• コード類似度そのものでは市場パフォーマンスを信頼性高く予測できないものの、革新度の高いアルトコインは一貫してより良い市場見通しを示している。
• コード革新と時価総額の間には弱いが正の相関関係が確認され、革新性が長期的成功にとって重要な要因であることが示唆された。
• 本研究は、技術的実装の影響が時間経過とともに薄れる傾向にあることを明らかにした。これは、後期段階では市場の感情が技術的優位性を上回ることがあることを示唆している。