Cryptocurrency Valuation: An Explainable AI Approach

要約

現在、暗号通貨資産の基礎について説得力のある代弁者は存在しません。
私たちは、独自のブロックチェーン会計手法を利用して、新しい市場対ファンダメンタルズ比率である価格対ユーティリティ（PU）比率を提案します。
次に、既存のさまざまなファンダメンタルズ対市場比率をビットコインの過去のデータで代用したところ、それらのデータには短期的なビットコインのリターンを予測する力がほとんどないことがわかりました。
ただし、PU 比率は、他の方法よりも長期的なビットコインの収益を効果的に予測します。
さらに、機械学習を用いてPU比率の説明可能性を検証します。
最後に、従来のバイアンドホールド戦略やマーケットタイミング戦略を上回る、PU 比率によってアドバイスされる自動取引戦略を紹介します。
私たちの研究は、金融における説明可能な AI に 3 つの側面から貢献しています。まず、市場ファンダメンタルズ比率は、アドホックではなく、古典的な金融理論とビットコイン会計の独自の UTXO モデルに基づいています。
第二に、経験的証拠は、この比率の安値買いと高売りの影響を証明しています。
最後に、将来の研究のために、取引アルゴリズムを Python Package Index 経由でオープンソース ソフトウェアとして配布します。これは金融研究では異例です。

要約(オリジナル)

Currently, there are no convincing proxies for the fundamentals of cryptocurrency assets. We propose a new market-to-fundamental ratio, the price-to-utility (PU) ratio, utilizing unique blockchain accounting methods. We then proxy various existing fundamental-to-market ratios by Bitcoin historical data and find they have little predictive power for short-term bitcoin returns. However, PU ratio effectively predicts long-term bitcoin returns than alternative methods. Furthermore, we verify the explainability of PU ratio using machine learning. Finally, we present an automated trading strategy advised by the PU ratio that outperforms the conventional buy-and-hold and market-timing strategies. Our research contributes to explainable AI in finance from three facets: First, our market-to-fundamental ratio is based on classic monetary theory and the unique UTXO model of Bitcoin accounting rather than ad hoc; Second, the empirical evidence testifies the buy-low and sell-high implications of the ratio; Finally, we distribute the trading algorithms as open-source software via Python Package Index for future research, which is exceptional in finance research.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google