[论文解读] Understanding What Drives Bitcoin Trading Activities

Natalia Jerdack, Akmaral Dauletbek+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2018

Financial Markets and Investment Strategies参考文献 3被引用 9

一句话总结

本研究基于2013–2017年的时间序列数据，采用计量经济建模方法，探究影响比特币交易量的驱动因素。研究发现，网络搜索热度显著提升交易量，而无关股票市场的交易量则产生负面影响，金融新闻情绪则无显著影响，为加密投资者和研究人员提供了可操作的洞察。

ABSTRACT

Cryptocurrencies have gained tremendous popularity over the past few years. The purpose of this study is to try to understand the factors that are driving cryptocurrency-related trading activities. Focusing on the well-established cryptocurrency called Bitcoin, we find that online search popularity and the volume of trade in unrelated stock markets positively and negatively, respectively, influence Bitcoin trading volume. We also find no statistical evidence that the underlying sentiment behind relevant financial news influence Bitcoin trading volume. We believe these results might be of great value to investors interested in cryptocurrencies and might instigate further research on this topic.

研究动机与目标

• 在缺乏传统市场基本面的背景下，识别并量化影响比特币交易量的因素。
• 考察通过网络搜索活动衡量的投资者关注度在驱动比特币交易行为中的作用。
• 评估与比特币相关的金融新闻文章情绪是否显著影响比特币交易量。
• 分析传统金融市场对加密货币交易活动的溢出效应。
• 为投资者和监管机构提供比特币市场动态主要驱动因素的实证证据。

提出的方法

• 本研究采用多元时间序列回归模型，分析2013年1月至2017年12月的每日数据。
• 将网络搜索量（Google Trends）作为投资者关注度的代理变量，将无关股票的市场整体交易量作为风险偏好/避险情绪的代理变量。
• 通过自然语言处理（NLP）技术对与比特币和加密货币相关的新闻文章提取情绪。
• 模型控制了波动率、市场回报及其他宏观经济因素，以隔离各预测变量的影响。
• 通过稳健标准误和假设检验进行统计推断，以评估显著性。
• 通过自相关性、异方差性和模型稳定性等诊断检验对分析结果进行验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 网络搜索活动在多大程度上能够预测比特币交易量的变化？
• RQ2 无关股票市场的交易量在多大程度上影响比特币交易量？
• RQ3 与比特币相关的金融新闻文章情绪是否显著影响交易量？
• RQ4 投资者关注度和市场情绪对比特币交易量是否存在时变或非对称效应？
• RQ5 在控制市场波动率和回报率的情况下，这些因素的预测能力如何比较？

主要发现

• 对'比特币'的网络搜索热度与比特币交易量之间存在统计上显著的正相关关系，表明公众兴趣增加会推动实际交易。
• 无关股票市场交易量越高，与比特币交易量之间的负相关关系也统计显著，表明股票市场避险行为可能减少加密资产活动。
• 未发现金融新闻情绪与比特币交易量之间存在统计显著关系，挑战了媒体影响的既有假设。
• 该模型解释了比特币交易量变化的相当大一部分，其中搜索量是最具影响力的预测变量。
• 结果表明，相较于新闻情绪，投资者关注度是短期比特币交易活动的主要驱动因素。
• 未观察到新闻情绪效应，可能反映市场效率，或加密市场情绪已趋于饱和。