[논문 리뷰] The evolving liaisons between the transaction networks of Bitcoin and its price dynamics

Alexandre Bovet, Carlo Campajola외 5명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 08.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 9년간의 일일 및 주간 빈도로, 네 가지 네트워크 표현 방식—주소 네트워크와 사용자 네트워크—을 사용하여 비트코인의 거래 네트워크 구조와 가격 역학 간의 인과관계를 조사한다. 연구 결과, 가격 하락은 거래 활동의 이질성 증가로 이어지며, 이는 군중행동을 시사한다. 특히, 미드그로스 붕괴 이후 네트워크 구조에서 가격 움직임으로의 그랑저 인과관계가 뚜렷하다.

ABSTRACT

Cryptocurrencies are distributed systems that allow exchanges of native tokens among participants, or the exchange of such tokens for fiat currencies in markets external to these public ledgers. The availability of their complete historical bookkeeping opens up the possibility of understanding the relationship between aggregated users' behaviour and the cryptocurrency pricing in exchange markets. This paper analyses the properties of the transaction network of Bitcoin. We consider four different representations of it, over a period of nine years since the Bitcoin creation and involving 16 million users and 283 million transactions. By analysing these networks, we show the existence of causal relationships between Bitcoin price movements and changes of its transaction network topology. Our results reveal the interplay between structural quantities, indicative of the collective behaviour of Bitcoin users, and price movements, showing that, during price drops, the system is characterised by a larger heterogeneity of nodes activity.

연구 동기 및 목표

• 비트코인의 거래 네트워크 구조적 변화가 시간에 따라 가격 움직임과 어떻게 관련되어 있는지 이해하기 위해.
• 네트워크 구조 지표와 비트코인 가격 역학 간의 인과관계를 특정하기 위해.
• 주요 사건—특히 미드그로스 파산—이 네트워크 및 가격 진화에 미치는 영향을 분석하기 위해.
• 네트워크 이질성이 가격 변동성 기간 동안 집단 사용자 행동, 예를 들어 군중행동을 나타내는 지표가 될 수 있는지 탐색하기 위해.
• 구조적-가격 연관성 탐지에 있어 강건성을 확보하기 위해 네 가지 다른 네트워크 표현 방식(주소 대 사용자, 일일 대 주간)을 비교하기 위해.

제안 방법

• 비트코인의 전체 거래 이력 자료를 바탕으로, 주소 네트워크(AN)와 사용자 네트워크(UN)를 각각 일일 및 주간 시간 척도에서 구성한다.
• 사용자 거래 활동의 이질성을 측정하기 위해 외부 차수 분포의 모멘트를 사용하여 네트워크 구조를 분석한다.
• 네트워크 지표와 가격 간의 방향성 관계를 탐지하기 위해 그랑저 인과관계 검정을 적용한다. 표준, 지연, 꼬리 이벤트 변형을 포함한다.
• 꼬리 이벤트 그랑저 인과관계는 이동 윈도우와 비모수적 추정(데이비스 방법)을 사용해 조건부 분위수(10번째 및 90번째 백분위수)를 계산하여 극단적 이벤트 간 의존성을 탐지한다.
• 스펙트럼 밀도 기반 검정 통계량에서 밴드위드 M인 다니엘 커널을 사용하여 다양한 시간 척도에서 인과관계를 평가한다.
• 다중 가설 검정을 제어하기 위해 인과관계 분석에서 5% 수준의 거짓 발견률(FDR) 보정을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비트코인 거래 네트워크의 구조적 진화가 가격 움직임에 인과적으로 영향을 미치는가?
• RQ2 외부 차수 분포 모멘트로 측정된 네트워크 이질성의 변화는 가격 하락 또는 상승과 어떻게 관련되어 있는가?
• RQ3 극단적 네트워크 사건(예: 높은 활동량 급증)과 극단적 가격 움직임 간에 감지 가능한 인과관계가 존재하는가?
• RQ4 2014년 미드그로스 파산 이후 네트워크 구조와 가격 간의 인과관계는 어떻게 변화했는가?
• RQ5 다른 네트워크 표현 방식(주소 대 사용자, 일일 대 주간)은 일관된 인과 패턴을 도출하는가?

주요 결과

• 가격 하락 기간 동안 특히 네트워크 구조에서 가격으로의 인과관계가 유의미하게 존재하며, 이는 구조적 변화가 가격 움직임 이전에 발생하고 그를 이끌 수 있음을 시사한다.
• 거래 네트워크의 외부 차수 분포 모멘트는 가격 하락 시 이질성이 증가함을 보여주며, 이는 사용자 간 군중행동을 시사한다.
• 미드그로스 이후 시스템은 명확한 제도 전환을 겪었으며, 네트워크 구조와 가격 역학 간의 강력하고 지속적인 인과관계가 강화되었다.
• 꼬리 이벤트 그랑저 인과관계는 극단적 네트워크 활동(예: 높은 외부 차수 이벤트)이 극단적 가격 움직임, 특히 하락 쪽에서 예측 가능함을 드러낸다.
• 일일 네트워크 표현 방식은 주간 표현 방식보다 더 강한 인과 신호를 보이며, 이는 높은 시간 해상도가 단기 피드백 루프를 더 잘 포착하기 때문이다.
• 사용자 네트워크 표현 방식은 주소 네트워크보다 더 강건한 인과관계를 드러내며, 이는 유추된 사용자 수준의 행동이 집단 경제적 의사결정을 더 잘 반영한다는 것을 시사한다.