今、暗号通貨の投資をする際、K線チャートを見るだけでは時代遅れです。専門機関やオンチェーンの大口投資家たちは、さまざまな数学モデルを用いてBTCの価格動向を予測しています。今日はこれらのモデルの背後にある論理について掘り下げてみましょう。
べき乗則モデル
これはBTCを予測する最も正確なモデルの一つで、精度R²>0.95、つまり過去のデータのフィッティング度が特に高いことを意味します。核心となる論理は、BTCの上昇幅は無作為に生成されるのではなく、ある予測可能な曲線に従って成長し、通貨市場の人数増加と市場サイクルの二重の影響を受けるということです。簡単に言うと:ますます多くの人が通貨を購入 → 需要が増加 → 価格が上昇する。
分位点回帰分析
この方法は比較的秀でており、単に平均曲線を見つけるのではなく、歴史的価格データを複数の分位数セグメントに分割し、異なる市場状況下でBTCがどの価格範囲で変動する可能性があるかを明確に示します。特にリスク管理に適しており、"極端な市場"がどこまで上昇するか、どこまで下落するかを教えてくれます。
CAGR(年平均成長率)
BTCの歴史的CAGRは42.5%で、この数字は金やナスダック指数を圧倒しています。しかし業界では2030年までにこの成長率は約30%に減少すると予測されています。市場規模が拡大するにつれて、成長は自然と鈍化します。これは、スタートアップ企業が一定の規模に成長した後、再び倍増するのがそれほど簡単ではなくなるのと同じです。
最近数年、BTCの急騰の背後には機関の参入が大きく影響しています:
暗号通貨は単なる投機商品ではなく、一部の国では実際の問題を解決しています:
現在最先端の手法は、LSTMニューラルネットワークを用いてTwitterやDiscordなどのソーシャルメディアデータを分析し、市場の感情を評価し、さらにオンチェーンデータと組み合わせて次の動向を予測することです。この方法は従来のテクニカル分析に比べて、人の人気やFOMO感情という次元が追加されています。
千万別迷信これらのモデル、それらには多くの問題があります:
これらのモデルは役に立ちますが、万能ではありません。ビットコインの未来は、採用率、規制の態度、技術革新といった要因に依存しており、どの単一モデルも全体像を捉えることはできません。最も賢明なアプローチは、複数のモデルを組み合わせること + 自分の判断 + リスク管理であり、いかなる予測にも全てを賭けないことです。
免責事項:上記の内容は参考のためのものであり、投資の助言を構成するものではありません。暗号資産への投資はリスクが高く、変動が大きいため、慎重に参入してください。
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ビットコインはどのように価格設定されますか?オンチェーンのプロたちはこれらのモデルを使用しています。
ビットコインの価格は一体どうやって算出されるのか?
今、暗号通貨の投資をする際、K線チャートを見るだけでは時代遅れです。専門機関やオンチェーンの大口投資家たちは、さまざまな数学モデルを用いてBTCの価格動向を予測しています。今日はこれらのモデルの背後にある論理について掘り下げてみましょう。
最も人気のある三大予測モデル
べき乗則モデル
これはBTCを予測する最も正確なモデルの一つで、精度R²>0.95、つまり過去のデータのフィッティング度が特に高いことを意味します。核心となる論理は、BTCの上昇幅は無作為に生成されるのではなく、ある予測可能な曲線に従って成長し、通貨市場の人数増加と市場サイクルの二重の影響を受けるということです。簡単に言うと:ますます多くの人が通貨を購入 → 需要が増加 → 価格が上昇する。
分位点回帰分析
この方法は比較的秀でており、単に平均曲線を見つけるのではなく、歴史的価格データを複数の分位数セグメントに分割し、異なる市場状況下でBTCがどの価格範囲で変動する可能性があるかを明確に示します。特にリスク管理に適しており、"極端な市場"がどこまで上昇するか、どこまで下落するかを教えてくれます。
CAGR(年平均成長率)
BTCの歴史的CAGRは42.5%で、この数字は金やナスダック指数を圧倒しています。しかし業界では2030年までにこの成長率は約30%に減少すると予測されています。市場規模が拡大するにつれて、成長は自然と鈍化します。これは、スタートアップ企業が一定の規模に成長した後、再び倍増するのがそれほど簡単ではなくなるのと同じです。
機関はどのくらいの価格で買い増しをしたのか?
最近数年、BTCの急騰の背後には機関の参入が大きく影響しています:
新興市場の機会はどこにあるのか?
暗号通貨は単なる投機商品ではなく、一部の国では実際の問題を解決しています:
AI+機械学習はどのように通貨の価格を予測するか?
現在最先端の手法は、LSTMニューラルネットワークを用いてTwitterやDiscordなどのソーシャルメディアデータを分析し、市場の感情を評価し、さらにオンチェーンデータと組み合わせて次の動向を予測することです。この方法は従来のテクニカル分析に比べて、人の人気やFOMO感情という次元が追加されています。
しかし、これらのモデルにも落とし穴があります
千万別迷信これらのモデル、それらには多くの問題があります:
まとめ
これらのモデルは役に立ちますが、万能ではありません。ビットコインの未来は、採用率、規制の態度、技術革新といった要因に依存しており、どの単一モデルも全体像を捉えることはできません。最も賢明なアプローチは、複数のモデルを組み合わせること + 自分の判断 + リスク管理であり、いかなる予測にも全てを賭けないことです。
免責事項:上記の内容は参考のためのものであり、投資の助言を構成するものではありません。暗号資産への投資はリスクが高く、変動が大きいため、慎重に参入してください。