암호화폐는 미디어와 일반 대중의 관심을 받고 있습니다. 수요가 공급을 창출함에 따라 많은 회사가 암호화폐에 관한 모든 것을 다루기 위해 광범위한 자료를 제공합니다. 가격 예측, 안내, 팟 캐스트, 인터뷰 등. 충분히 어려워지면 원하는 것을 찾을 수 있습니다. 그러나 암호화폐 시장의 세부 사항, 특히 암호화폐 가격에 대해서는 많은 내용이 있지만 많은 연구가 그러한 출판물의 방법론을 검토하고 있지는 않습니다.
우리는 그러한 예측 방법, 데이터 시장 연구원이 사용하는 방법 및 사용되는 방법에 대한 포괄적 인 기사를 게시하기로 결정했습니다. 이제 경제 자문 및 예측의 장막을 살펴 보겠습니다.
암호화폐 연구는 젊은 분야이지만, 암호화폐 자체가 상대적으로 새로운 경제 추세이기 때문에 이전에 사용되어진 모든 경제 연구를 이용할 수 있다는 이점이 있습니다. 이를 통해 기존의 방법을 쉽게 적용하고 암호화폐 시장의 현실에 맞는 새로운 방법을 개발할 수 있습니다. 암호화폐 가격 예측을 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법을 볼 수 있습니다.
피셔의 교환 방정식은 가격 수준과 통화 공급 간의 관계를 탐색하는 데 사용되는 주요 경제법 중 하나입니다. 인기가 있기 때문에 이 법이 암호화폐 프레임 워크에 채택되어 암호화폐 자산, 토큰 및 동전의 가치를 더 잘 이해한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
이 방법에 따르면, 암호화폐 가격은 화폐가 물건을 사고 파는 데 사용되는 속도에 따라 다릅니다. 속도가 높을수록 가격이 낮아집니다. 비트 코인은 또한 BTC가 절약 될 것이라는 믿음으로 가격에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이 이론은 최근 BTC 속도가 감소하고 가격은 상승했음을 보여주는 데이터에 의해 뒷받침되며, 이는 2015년 Ciaian, Rajcaniova 및 Kancs의 실험적 테스트에 의해 더욱 강화되었습니다.
거래소 방정식은 에반스와로 클린이 각각 2018년과 2019년에 기사를 발표하면서 비판의 비중을 높였습니다. 에반스는 속도가 모형 외부의 요인으로 취급된다는 사실을 비판하며, 대신 속도를 모형 내부의 하나로 취급하도록 제안한다. 락클린 은 교환 가격 평가 모델의 전체 방정식이 거짓이라는 그의 비판에 대해 더 나아가고 있습니다.
교환 방정식은 여전히 토큰 및 암호화폐 가격 평가에 사용되는 가장 인기있는 이론적 프레임 워크 중 하나입니다. 경제학자들이 더 나은 결과를 얻기 위해 계속해서 더 많은 데이터를 축적함에 따라이 방법의 유효성 또한 높아져 예측이 더 정확 해집니다.
메트칼프의 법칙은 통신 네트워크의 가치를 규제하며 일반적으로 통화와 같은 금융 기관에는 적용되지 않습니다. 그러나 암호화폐의 특성으로 이 방법을 사용하여 가격을 평가할 수 있습니다. 매트칼프의 법칙에 따르면 네트워크의 가치는 사용자 수에 비례하며 더 많은 사용자가 더 높은 가치를 제공합니다.
암호화폐에 적용되는 이 법칙은 암호화폐 가격을 제로 밸런스 주소의 제곱으로 평가하여 거의 유사하게 작동합니다. 이 방법을 사용하면 2017년 알라비가 비트코인, 이더리움 및 대쉬에서 테스트를 수행 한 결과로 암호화폐의 가격을 예측할 수 있습니다.
매트칼프의 법칙의 적용과 후속 테스트는 암호화폐 가격 평가에서 떠오르는 트렌드의 일부입니다 : 사용자 수의 적극적인 사용. 사용자 번호는 자산 버블 식별 및 시장 조작과 같은 암호화 자산의 다른 측면을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
매트칼프의 법칙에 따르면 암호화폐 시장, 상태 및 전망에 대한 광범위한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 현재 주요 문제는 암호화폐에 대한 모든 방법과 이론을 괴롭히는 것과 동일합니다. 즉, 장기 예측이 가능한 데이터의 부족입니다. 그러나 이것은 제 시간에 스스로 해결 될 하나의 문제입니다.
가격 회귀 모델은 암호화폐 자산을 다른 변수에서 회귀하여 가치를 확인하는 방법입니다. 보통은 시간이 사용됩니다. 이 방법의 주요 장점은 이전 방법으로 수행 한 예측보다 미래를 더 많이 예측할 수 있다는 것입니다. 복잡한 계산을 할 필요가 없으므로 사용하기도 쉬운 방법입니다.
그러나 이러한 단순성 때문에 많은 연구원들이 이 방법을 사용하지 않습니다.
유용한 접근 방식으로 항상 복잡한 상황을 분석 할 수있는 것은 아닙니다. 제공 할 것이 많은 작업 모델이므로 필요할 때 항상 염두에 두는 것이 좋습니다. 이 방법을 통해 얻은 예측과 채택은 매우 성공적입니다.
생산 원가는 암호화폐 자산의 가격을 예측 하기 위해 채굴 비용을 평가하는 것을 목표로 하는 연구의 일부입니다. 그것은 애덤 스미스의 자연적인 가격 이론에 근거한 다소 간단한 접근법입니다. 생산 가격과 동일한 자연 가격과 자산이 판매되는 가격 인 시장 가격의 두 가지 가격이 있습니다. 나카모토 사토시는 이를 위해 비트코인의 환율이 채굴에 소요되는 전력량에 대한 모델을 사용하여 더욱 확대하였습니다.
그 이후로, 이 모델은 기존 BTC 마이닝 상태를 반영하여 더욱 개선되었습니다. 2017년에 발행 된 케임브리지 비트코인 전기 소비 지수는 사용자가 전기 마이닝 소비량을 기반으로 암호화폐BTC 가격의 상한, 하한 및 최상의 추측 추정치를 볼 수 있도록 합니다.
2019 년에 에드워즈는 암호화폐 가격을 예측하는 데 사용할 수 있는 훨씬 더 정확한 모델을 제안했습니다. 이러한 모델을 사용하여 이제는 채굴의 경제성을 이해하고 이를 통해 암호화폐의 거품도 감지 할 수 있습니다.
금융 거품의 생성은 투기꾼의 심리학에 뿌리를 두고 있습니다. 암호화폐를 사용하면 기존의 평가 방법에 고정되어 있지 않으므로 새로운 버블을 만드는 것이 훨씬 쉬워집니다. 비트코인의 역사는 비교적 짧으나 몇번의 주기로 버블 및 충돌이 일어났습니다.
따라서, 그러한 버블의 식별은 암호화폐가격 예측 및 분석의 주요 우선 순위 중 하나가 됩니다. 그래서 암호화폐 버블의 생성 및 진행을 감지, 추적 분석하는 방법이 만들어 졌습니다.
이러한 모델의 대부분은 매트칼프의 법칙의 일반화에 관한 것으로, 기포의 존재를 탐지하기 위해 그것의 편차를 사용하여 지금까지 이 방법의 효율성을 입증하는 4 가지가 발견되고 테스트 되었습니다. 다른 방법이 개발되고 개선되어 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 효율성도 향상되어 암호화폐 버블을 조기에 감지하고 피할 수 있습니다.
암호화폐 경제 연구는 이상한 위치에 있습니다. 초기 경제 모델에서 얻을 수 있는 많은 데이터가 있지만 이전에는 없었던 새로운 도전과 기회를 제공합니다. 암호화폐 시장의 디지털 특성과 함께 새로운 방법을 개발해야 합니다.
고맙게도, 경제학자와 암호화폐 애호가들은 암호화폐 시장에서 이전에는 볼 수 없었던 현상을 다루는 새로운 경제 시스템에 도전하고 만들고 있습니다. 암호화폐 가격 구성의 변화는 향후 가격이 어떻게 변할 것인지 예측하는 것과 함께 현재도 계속되고 있습니다.
이 기사에서 나온 암호화폐 분석 방법은 지속적으로 새로운 방법을 개발하고 있기 때문에 고정되어진 목록이 아닙니다. 암호화폐 생태계는 기본 원칙조차도 새로운 분야이기 때문에 여전히 밝혀지지 않은 것이 많습니다. 따라서, 우리는 귀하의 암호화폐 투자 전략에 도움이 되는 새로운 개발에 주목할 것입니다.
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