Динамика криптовалют онлайн: Курс криптовалют онлайн, капитализация, котировки и динамика роста криптовалют 2021 — conspi.ru — Конспирология

Содержание

Курс криптовалют — онлайн график в реальном времени к рублю/доллару

Главная | Курс криптовалют в реальном времени

Bitcoin

btc

Ethereum

eth

Tether

usdt

Cardano

ada

XRP

xrp

Polkadot

dot

Binance Coin

bnb

Litecoin

ltc

Chainlink

link

Dogecoin

doge

Stellar

xlm

Bitcoin Cash

bch

USD Coin

usdc

Aave

aave

Uniswap

uni

Wrapped Bitcoin

wbtc

Bitcoin SV

bsv

EOS

eos

Cosmos

atom

Synthetix Network Token

snx

Monero

xmr

NEM

xem

TRON

trx

Tezos

xtz

Theta Network

theta

Elrond

egld

Maker

mkr

cETH

ceth

Celsius Network

cel

Compound

comp

VeChain

vet

Dai

dai

Avalanche

AVAX

Solana

sol

Huobi Token

NEO

neo

OKB

okb

Sushi

sushi

UMA

uma

Binance USD

busd

IOTA

miota

Crypto. com Coin

cro

cDAI

cdai

Terra

luna

LEO Token

leo

cUSDC

cusdc

FTX Token

ftt

Filecoin

fil

Dash

dash

The Graph

grt

Загрузить еще

Курс криптовалют, график курсов онлайн

1	Bitcoin BTC	44″>$712,780,999,758	$50.4 млрд	18.6 млн	-0.01%	-4.61%
2	Ethereum ETH	$180,946,255,345	$32.5 млрд	114.3 млн	0.02%	-7.44%
3	Tether USDT	$20,398,668,631	$121. 5 млрд	20.4 млрд	-0.28%	-0.25%
4	XRP XRP	$18,051,456,918	$5.2 млрд	42.9 млрд	1.12%	-6.22%
5	Polkadot DOT	$17,539,509,090	$1.8 млрд	897. 7 млн	0.24%	-5.12%
6	Cardano ADA	$16,178,537,836	$8.1 млрд	25.9 млрд	0.38%	1.74%
7	Binance Coin BNB	$10,662,099,320	$1.5 млрд	155.5 млн	1.44%	-3.32%
8	Litecoin LTC	901″>$10,061,348,718	$5.9 млрд	66.8 млн	0.68%	-4.95%
9	Dogecoin DOGE	$9,087,918,770	$10.4 млрд	127.9 млрд	-4.30%	33.53%
10	ChainLink LINK	$8,490,933,771	$1. 2 млрд	350 млн	-0.51%	-5.27%
11	Stellar XLM	$8,440,685,212	$4.4 млрд	22.1 млрд	0.16%	8.47%
12	Bitcoin Cash BCH	$8,263,092,151	$3.4 млрд	18. 6 млн	-0.35%	-4.71%
13	Uniswap UNI	$5,209,414,652	$1.4 млрд	285.2 млн	0.29%	-8.06%
14	Aave AAVE	$4,958,843,233	$1.3 млрд	11.2 млн	-0.65%	-9.21%
15	Wrapped Bitcoin WBTC	5551″>$4,672,745,660	$8 млрд	121.8 тыс.	0.03%	-4.55%
16	Bitcoin SV BCHSV	$3,430,591,953	$671.4 млн	18.6 млн	-0.35%	-2.69%
17	EOS EOS	$3,143,970,181	$4.7 млрд	929 млн	0. 24%	4.18%
18	Monero XMR	$2,573,188,956	$468.6 млн	17.2 млн	0.32%	-2.83%
19	NEM NEM	$2,556,054,288	$120.8 млн	9 млрд	0.55%	1.28%
20	Cosmos ATOM	2537″>$2,465,083,085	$1.2 млрд	190.7 млн	-0.30%	6.06%
21	Synthetix Network Token SNX	$2,428,077,204	$380.5 млн	126 млн	-1.03%	-8.53%
22	Maker MKR	$2,396,912,117	$262 млн	1000 тыс.	-1.36%	-10.14%
23	TRON TRX	$2,338,588,936	$1.4 млрд	66.7 млрд	-0.75%	-1.28%
24	Tezos XTZ	$2,140,454,989	$408.9 млн	660.4 млн	0.65%	0.89%
25	Compound COMP	0108″>$1,960,224,173	$170.7 млн	4.4 млн	0.89%	-8.14%
26	Elrond eGold EGLD	$1,741,896,926	$378.5 млн	13.5 млн	-1.06%	32.30%
27	Neo NEO	$1,713,653,889	$659.4 млн	70. 5 млн	0.09%	-2.87%
28	Sushi SUSHI	$1,604,948,863	$619 млн	125.1 млн	1.10%	-11.37%
29	Theta Token THETA	$1,595,472,025	$97.6 млн	706.5 млн	0.16%	-2.79%
30	VeChain VET	0539″>$1,563,877,211	$344.4 млн	55.5 млрд	0.05%	-7.86%
31	IOTA IOTA	$1,540,137,407	$109.5 млн	2.8 млрд	1.54%	-1.68%
32	UMA UMA	$1,453,812,027	$196 млн	50. 8 млн	2.05%	-6.33%
33	Dash DASH	$1,163,280,795	$926.6 млн	9.9 млн	0.07%	-3.92%
34	Filecoin FIL	$1,059,404,636	$175.6 млн	44.2 млн	-0.24%	-0.98%
35	Zcash ZEC	7806″>$1,014,667,540	$852.9 млн	10.9 млн	-0.01%	-3.75%
36	Decred DCR	$1,008,524,904	$28.7 млн	12.5 млн	-0.32%	-12.16%
37	Revain REV	$989,109,630	$5.1 млн	85. 1 млрд	-0.12%	-0.13%
38	Kusama KSM	$979,580,574	$161.9 млн	9 млн	-0.17%	-5.84%
39	Ethereum Classic ETC	$928,436,454	$1.1 млрд	113 млн	0.58%	-7.92%
40	yearn. finance YFI	$908,972,087	$23.5 млрд	29.9 тыс.	-0.78%	-5.90%
41	Zilliqa ZIL	$863,709,091	$118.6 млн	11.5 млрд	-0.42%	-4.87%
42	0x ZRX	95215″>$843,507,747	$441.2 млн	600.5 млн	4.97%	-5.33%
43	Nexo NEXO	$834,100,501	$17.7 млн	560 млн	3.04%	7.59%
44	Waves WAVES	$806,310,041	$133.5 млн	100 млн	0. 57%	-1.69%
45	OmiseGO OMG	$638,392,534	$571.5 млн	140.2 млн	0.98%	-9.14%
46	Crypto.com Chain CRO	$602,953,081	$43.3 млн	9.3 млрд	0.15%	-5.66%
47	Insight Chain INB	3674″>$555,155,606	$2.6 млн	349.9 млн	0.09%	-1.92%
48	Loopring LRC	$547,233,997	$134 млн	898.3 млн	-0.80%	-9.65%
49	Basic Attention Token BAT	$495,919,315	$361. 3 млн	1.3 млрд	0.26%	9.35%
50	SwissBorg CHSB	$495,264,695	$7 млн	575.8 млн	-1.85%	2.53%
51	Digibyte DGB	$494,782,967	$30.3 млн	14 млрд	0. 48%	-5.84%
52	Nano NANO	$474,655,864	$59.5 млн	133.2 млн	0.39%	-1.77%
53	Quant QNT	$459,636,675	$10 млн	12.1 млн	-0.24%	-4.18%
54	Republic Protocol REN	82862″>$454,346,945	$135.4 млн	588.3 млн	1.79%	-4.96%
55	Huobi Token HT	$447,540,205	$507.4 млн	50 млн	0.03%	5.87%
56	USD Coin USDC	$434,682,522	$13.8 млрд	435 млн	-0. 04%	-0.02%
57	Qtum QTUM	$401,019,363	$689 млн	96 млн	0.40%	-3.98%
58	ICON ICX	$395,832,293	$167.7 млн	490.5 млн	-0.58%	1.44%
59	Alpha Finance ALPHA	62696″>$379,119,944	$108.3 млн	174.1 млн	1.12%	-16.36%
60	Ontology ONT	$353,243,133	$404.7 млн	533.5 млн	0.61%	-0.41%
61	Siacoin SC	$340,727,988	$34.3 млн	41. 8 млрд	-1.21%	-3.68%
62	Ampleforth AMPL	$306,548,659	$10.9 млн	231.3 млн	0.40%	-15.11%
63	Enjin Coin ENJ	$293,911,634	$28.3 млн	776.3 млн	-0.23%	-5.38%
64	Kyber Network KNC	73494″>$283,288,955	$126.9 млн	167.9 млн	-1.05%	-9.85%
65	Verge XVG	$271,659,670	$34.1 млн	16.4 млрд	0.06%	0.77%
66	Decentraland MANA	$249,868,923	$279. 2 млн	1.1 млрд	-1.03%	3.29%
67	FunFair FUN	$245,759,709	$10.2 млн	6.5 млрд	0.53%	-4.21%
68	Ethos ETHOS	$236,071,807	$12.7 млн	97.6 млн	4. 69%	-1.12%
69	Horizen ZEN	$235,879,992	$25.1 млн	7.2 млн	-1.30%	-10.85%
70	Fantom FTM	$234,865,325	$64.1 млн	1.8 млрд	1.42%	-9.05%
71	Augur REP	0325″>$232,202,693	$40.8 млн	11 млн	0.31%	-3.44%
72	Status Network Token SNT	$223,498,196	$21.3 млн	3.5 млрд	0.57%	2.47%
73	IOStoken IOST	$220,759,858	$204.9 млн	12 млрд	0. 18%	-8.19%
74	Algorand ALGO	$219,543,318	$581.3 млн	259.3 млн	2.49%	0.85%
75	Bitcoin Gold BTG	$207,109,969	$20.1 млн	17.2 млн	1.27%	-5.90%
76	Paxos Standard Token PAX	94393″>$194,102,546	$121.7 млн	194.4 млн	-0.01%	-0.04%
77	TrueUSD TUSD	$193,441,035	$127.5 млн	195.5 млн	-0.01%	-1.65%
78	Ocean Protocol OCEAN	$192,298,398	$51. 1 млн	280.7 млн	1.46%	-6.98%
79	Lisk LSK	$184,946,353	$21.9 млн	119.6 млн	-0.11%	-4.34%
80	MX Token MX	$162,763,050	$59.6 млн	270 млн	0. 37%	16.56%
81	HUSD HUSD	$157,134,751	$132.7 млн	157.6 млн	0.00%	-0.50%
82	Reserve Rights RSR	$156,669,428	$38.8 млн	4.2 млрд	0.09%	-9.74%
83	Aragon ANT	18175″>$152,441,471	$57.7 млн	30 млн	0.23%	-6.57%
84	Injective Protocol INJ	$148,674,626	$12.8 млн	13.5 млн	2.02%	-5.78%
85	Bancor BNT	$148,298,722	$117.8 млн	62. 8 млн	0.07%	-5.75%
86	KuCoin Shares KCS	$146,917,814	$14 млн	88.7 млн	0.49%	-2.22%
87	ABBC Coin ABBC	$145,352,886	$31.8 млн	843.4 млн	-0.27%	-4.24%
88	PancakeSwap CAKE	3565″>$140,538,129	$26.2 млн	44.4 млн	2.68%	3.87%
89	Mainframe MFT	$140,301,792	$54.6 млн	8.6 млрд	0.85%	-9.68%
90	Serum SRM	$138,492,786	$79.7 млн	50 млн	-0. 93%	-6.52%
91	Theta Fuel TFUEL	$134,646,198	$4.2 млн	3.8 млрд	1.09%	2.43%
92	Matic Network MATIC	$133,779,999	$131.7 млн	2.2 млрд	-3.79%	15.92%
93	Bitcoin Diamond BCD	52774″>$132,766,859	$6.2 млн	186.5 млн	0.14%	-4.52%
94	UTRUST UTK	$131,449,262	$10.3 млн	450 млн	0.55%	1.18%
95	Ravencoin RVN	$129,826,347	$54.7 млн	4. 3 млрд	1.54%	4.13%
96	OKB OKB	$125,888,220	$177.4 млн	20 млн	-2.38%	-4.37%
97	Pundi X NPXS	$121,872,190	$20 млн	235.2 млрд	0.44%	10.02%
98	iExec RLC RLC	19583″>$116,160,746	$8.8 млн	80.1 млн	-0.27%	-6.01%
99	district0x DNT	$113,456,664	$77.6 млн	600 млн	0.78%	-14.19%
100	BitShares BTS	$112,958,594	$22.1 млн	2. 7 млрд	0.30%	-5.47%

Bitcoin продолжает демонстрировать рекордный рост

Криптовалюты давно не воспринимаются как нечто заоблачное и эфемерное. Для многих они уже стали реальным объектом выгодного вложения средств, которые уже спустя короткое время можно вернуть с хорошей прибылью.

Сейчас у держателей Bitcoin выдалась уникальная возможность заработать неплохие деньги, выгодно продав криптовалюту на волне невиданного роста курса на уровне 20% — и это только за последние 10 дней.

Актуальные значения курса Bitcoin

Одна из самых популярных криптовалют мира, Bitcoin, демонстрирует невиданную динамику роста, достигнув стоимости более $19 тыс. за единицу. Изучить динамику котировок ведущих криптовалют и заключить сделки купли-продажи Bitcoin по лучшему курсу можно с помощью онлайн сервиса обмена https://366.cash/. Здесь предлагаются самые выгодные условия для покупателей и продавцов электронных валют, в том числе, в моменты пикового роста.

Следует заметить, что скачок курса популярной криптовалюты недавнего времени создал уникальную возможность для инвесторов, ранее вложившихся в этот вид актива, заработать сверхприбыль на уровне 100% и более. Поскольку динамика роста электронной валюты наблюдается уже давно и характеризуется стабильностью, всегда есть желающие её приобретать с расчётом на будущие заработки за счёт естественного удорожания актива.

Если сейчас один Bitcoin можно продать за 19 тыс. долларов США, то не исключено, что уже в следующем году курс вырастет до 23-25 тыс. долларов, а, может быть, и превысит эти отметки.

Быстрый и выгодный обмен Bitcoin

Пользуясь невиданным удорожанием криптовалюты, многие инвесторы заинтересовались поиском возможностей быстро продать свои активы на фоне рекордной курсовой динамики роста. Сегодня существует много способов, как продать Bitcoin или обменять его на другие электронные валюты. Однако есть только единичные площадки, где для операций с криптовалютами созданы действительно самые хорошие условия.

Чтобы осуществить выгодную продажу Bitcoin по максимально высокому курсу в Рунете, не нужно тратить уйму времени на поиски лучших вариантов, изучая сотни сайтов и обменников. Сэкономить силы и время можно, сразу посетив специальный сервис 366.cash с возможностью обмена любых электронных денег с минимальной комиссией и по наилучшему курсу.

Следует заметить, что площадка ориентирована на удовлетворение потребностей обеих сторон сделок – как покупателей, так и продавцов. Поэтому здесь так часто совершают покупки электронных валют инвесторы, а также оперативно продают свои активы держатели Bitcoin по лучшему в Рунете курсу.

Курсы криптовалют 2020, курс в реальном времени к доллару сегодня

Динамика изменений стоимости криптовалют дает возможность составить примерный прогноз курса криптовалют на ближайшее время. Специалисты, анализируя график изменения стоимости той или иной монеты, могут также предсказывать грядущие изменения в долгосрочной перспективе.

Сбудется такой прогноз или нет, зависит от различных факторов, в том числе от изменений спроса и предложения на рынке виртуального золота. Зачастую сами пользователи влияют на рынок криптовалют, своими действиями меняя курс криптовалют то в одну, то в другую сторону.

Мы собираем актуальные данные по самым популярным криптовалютам, составляя график изменения стоимости. Специальные скрипты проводят обновление информации несколько раз в минуту, что обеспечивает подлинный курс в реальном времени к доллару на сегодня в инфографике.

Имея под рукой актуальные данные про курсы криптовалют 2020, изменения котировок и капитализации, можно проводить собственный анализ ситуации на рынке и успешно взаимодействовать с активами.

Чтобы узнать курс криптовалюты на сегодня или даже за год, достаточно воспользоваться интерактивных графиком на соответствующей странице. Здесь вы найдете ссылки на ТОП-100 популярных монет, где расположена подробная информация о каждой из них.

Портал HumanCoin собрал рейтинг лучших криптовалют. Самые стабильные и перспективные криптовалюты вы найдете в разделе с графиками курсов. Каждой монете уделялось особе внимание, а потому достаточно выбрать интересющую криптовалюту, чтобы попасть на страницу с графиком.

График позволяет визуально оценить, как меняется курс в реальном времени к доллару на сегодня. По каждой отдельной монете отображается курс криптовалют за текущие сутки. 24 часа – это именно тот временной отрезок, который может продемонстрировать актуальные данные, а не мимолетный тренд, который пропадет так же быстро, как и появился. По умолчанию стоимость показана в долларах, ведь это основной фиат, используемый большинством криптовалютных бирж, но по желанию можно выбрать курс криптовалют на сегодня в рублях или других валютах.

Чеканить виртуальную монету – Коммерсантъ Санкт-Петербург

Криптовалютный рынок еще находится в начале своего развития, несмотря на появление все новых валют и рост популярности уже существующих. В перспективе такая валюта вряд ли сможет заменить классическую, тем не менее будет удобным инструментов расчетов, имеющим ряд преимуществ, считают специалисты.

В списке криптовалют безоговорочным лидером по популярности пока является биткоин (BTC). Вторая по популярности валюта после биткоина — эфир (ETH) — знаменита своей функцией смарт-контрактов, говорит управляющий партнер фондового брокера Exante Алексей Кириенко, она широко используется в DeFi-проектах, например, в качестве залога при выдаче кредитов. Третья валюта в рейтинге капитализаций — это Tether (USDT), которая отличается от BTС и ETH тем, что имеет стабильный курс, привязанный к доллару, но является централизованным проектом, завязанным на частную компанию. «Сильно увеличили капитализацию в 2019–2020 годах такие валюты, как Tezos (XTZ) и ADA (Cardano), поддерживающие стейкинг, при котором средства пользователя со временем увеличиваются как банковский депозит (до 5% годовых и выше). Также стоит отметить анонимные валюты типа Monero (XMR), Dash (DASH), ZCash (ZEC)»,— отмечает эксперт. Ведущий аналитик брокера RoboForex Дмитрий Гурковский также включает в список популярных валют Ripple (XRP), Litecoin (LTC) и Chainlink (LINK).

Руководитель отдела анализа данных CEX.IO Broker Юрий Мазур указывает, что самой востребованной криптовалютой является ETH: по состоянию на конец сентября суммарный объем транзакционных комиссий в сети ETH составил $350 млн, притом что за аналогичный период комиссии за транзакции в сети биткоина достигли лишь $135 млн. Среди преимуществ ETH то, что на блокчейне Ethereum выпускается не только сама монета, но и другие токены (смарт-контракты), которые могут служить заменой классическим ценным бумагам, добавляет финансовый аналитик Raison Asset Management Николай Кленов: вместо того, чтобы проводить дорогостоящее и трудозатратное IPO и выпустить акции, компания может организовать ICO и выпустить токены, что сильно облегчает привлечение капитала.

Руководитель E.M.Finance Евгений Марченко отмечает, что по состоянию на 2020 год создано уже более 2 тыс. криптовалют, а к концу года анонсировано появление еще нескольких. Практически все криптоденьги, по его словам, находятся в корреляции с главной электронной валютой — BTC — и реагируют на ее падение или рост. «Важными факторами являются новостной фон и политика стран в отношении криптовалют. Так, запрет монет на китайской и южнокорейской биржах сыграл на понижении курса BTC и других валют»,— говорит эксперт.

В настоящее время на рынке обращается свыше 7 тыс. криптовалют, повышает ставки ведущий преподаватель школы бизнеса МИРБИС Владимир Григорьев, при этом существуют два ключевых фактора, влияющих на их курс: первый — стремление инвесторов продать крипту дороже, чем купили, и в этом случае она дорожает, следуя надеждам инвесторов, или падает, отражая их разочарование; второй — возможность использовать криптовалюту как альтернативный инструмент расчетов и платежей.

Кредит доверия

В части курса криптовалют очень важны авторитет и энтузиазм разработчиков валюты, маркетинг, наличие у проекта особой ниши и успешность в ней, например, ориентация на смарт-контракты, анонимность, возможность стейкинга, считает Алексей Кириенко. «Колоссальное значение имеет отношение государства к проектам. BTC и ETH в США добились статуса легального биржевого товара, тогда как анонимные монеты удалены со многих бирж, а корпоративным валютам типа Libra и Gram чиновники вовсе не дали запуститься»,— подчеркивает он.

Основная движущая сила криптовалютного рынка — это эмоции и доверие, так как у криптовалют нет обеспечения в виде реальных активов, говорит Дмитрий Гурковский, и курс цифровых активов движется в ту или иную сторону в зависимости от текущей конъюнктуры и рыночного настроения.

Рынок криптовалют все еще продолжает быть сугубо миноритарным в сравнении с рынком свободно конвертируемых валют, напоминает Юрий Мазур, и спекулятивность на нем остается на весьма высоком уровне. «Также можно с уверенностью говорить, что не менее 10% от всей эмиссии BTC находится в руках узкого круга майнеров, не говоря уже о десяти крупнейших майнинговых пулах, которые суммарно владеют более чем 75% хешрейта в сети BTC. В СМИ за последние три года нередко появлялись статьи с заголовками, что в мире есть несколько крупных участников рынка, владеющих 100 тыс. и более BTC. Такое утверждение совсем не выглядит неправдоподобным. Поэтому спекулятивное влияние на рынке криптовалют по-прежнему очень велико. Свидетельством этому можно считать распродажу 2 сентября этого года, когда майнеры продали достаточно большое количество монет BTC, чтобы предотвратить появление новых крупных игроков в майнинговой сети биткоина»,— рассказывает эксперт.

Криптовалюты — это один из наиболее рискованных активов, поэтому при панических настроениях на финансовых рынках возможна аналогичная динамика и у криптовалют, отмечает директор по развитию Trading View Виталий Кирпичев. При этом в противовес негативной динамике инвесторы могут активно покупать определенные криптовалюты при возникновении перспектив по их масштабному использованию в мире.

Даже при высокой скорости транзакций и минимальной комиссии большинство потребителей не захочет использовать инструмент, который может подорожать на 5% за день, а за неделю потерять 20% стоимости, то же самое касается и представителей бизнеса, считает аналитик компании «КСП Капитал УА» Михаил Беспалов. «С какой-либо точностью оценить фундаментальную стоимость криптовалюты с помощью классических инструментов анализа крайне сложно, если вообще возможно, а вкладывать средства в актив, не представляя, за счет чего он будет приносить доходность, на наш взгляд, является крайне рискованной стратегией»,— подчеркивает он.

Расчеты по старинке

Одними из первых легализовали криптовалюты Швейцария и Япония, и если раньше швейцарские банки славились своей надежностью, то теперь — инновационностью. «В свое время они удивили мир тем, что начали оказывать населению услуги по управлению криптоактивами, хранению криптовалют и прочим операциям с ними как с другими привычными активами. Постепенно этот опыт перенимают другие страны Европы, тогда как США более консервативны»,— напоминает управляющий партнер Exante. Так, в Европе к странам, благосклонно настроенным к криптовалюте, относятся Германия и Великобритания, добавляет эксперт CEX.IO Broker: в Германии такие финансовые активы не подлежат налогообложению, но при этом считаются частной собственностью, что делает страну криптовалютной налоговой гаванью.

Николай Кленов отмечает, что Китай уже несколько лет разрабатывает цифровой юань и собирается запустить его в оборот к Олимпиаде-2022 в Пекине, банк Швеции тестирует цифровую крону, а Евросоюз задумался о цифровом евро. Главный редактор русскоязычной версии Investing.com Анастасия Кошелева добавляет в список благоприятных для криптовалютного рынка стран Мальту, Бермудские острова и Гибралтар, которые предлагают легкую налоговую политику на BTC и другие виртуальные валюты. Евгений Марченко в числе стран, уже принявших ряд законов, которые регулируют статус электронных монет и принимают их наравне с другими валютами, называет Австралию, Гонконг, и Люксембург.

Впрочем, считают эксперты, несмотря на ряд преимуществ, криптовалюты пока все равно не могут заменить классические деньги. Рынок криптовалют в сравнении с сектором реальных денег находится на заре своего развития, поэтому явных преимуществ перед привычными валютами у него нет. Чтобы криптовалюты с течением времени заменили реальные деньги, нужны несколько факторов: за ними должно стоять что-то реальное, технологии должны прочно войти в повседневную жизнь, а цифровые деньги должны быть легко применимы в повседневной жизни, говорит ведущий аналитик RoboForex.

Скорее всего, в будущем криптовалюты займут нишу между золотом и обычными валютами: они станут инструментами для накопления средств и биржевой спекуляции, но не всегда удобными как платежное средство, считает Алексей Кириенко. Вряд ли криптовалюта заменит традиционные деньги, потому что многие криптовалюты позволяют делать анонимные финансовые переводы, что противоречит логике современных органов контроля, отмечает Юрий Мазур. Кроме того, многие сервисы, предоставляемые на основе криптовалют, уже успешно реализованы с применением фиатных денег.

Судьба криптовалют во многом будет зависеть от законодательства и судебной практики, но тренд на цифровые деньги точно не переломить, уверен Николай Кленов, и, вероятно, в будущем криптовалюта действительно заменит традиционные деньги. «Несмотря на оптимизм и надежды адептов криптовалюты в 2017–2018 годах, кажется, что даже они уже сникли и перестали верить, что когда-нибудь BTC можно будет расплачиваться за пиццу в любом городе мира, им никогда больше не придется пользоваться классическими валютами, а крупнейшие технологические компании начнут выплачивать сотрудникам зарплату в криптовалютах. Крупнейшие экономики мира опасаются такого сценария (замены классических валют криптой.— BG), он неизбежно приведет к росту теневых операций, поэтому поверить в замену классической валюты криптовалютой пока невозможно»,— подчеркивает госпожа Кошелева.

Способствовать замену классической валюты виртуальной будет развитие законодательства в области цифровых финансовых активов, в первую очередь, в странах G7 и России, считает технический директор Chronotech Михаил Савченко. «Медвежью услугу оказала эпидемия коронавируса, многие страны начали форсированный отказ от бумажных денег, что подстегнуло интерес и скорость внедрения цифровых финансовых технологий, включая криптовалюты»,— добавляет он.

Дмитрий Быков

Графики курсов криптовалют онлайн в реальном времени на сегодня

USDAUDBRLCADCZKDKKEURHKDHUFILSINRJPYMYRMXNNOKNZDPHPPLNGBPSEKCHFTWDTHBTRYCNYKRWRUBSGDCLPIDRPKRZARBTC

ru/wp-content/plugins/coin-market-cap/images/chart-loading.svg»>

#	Название	Цена	Изменения 24ч	Изменения 7D	Рын. Капитализация	Объем 24ч	В обороте	График цен (7D)

На нашем сайте можно ознакомиться с различными графиками курсов наиболее популярных сегодня криптовалют:

BitCoin (BTC)
LiteCoin (LTC)
Ethereum (ETH)
Ripple (XRP)
Ethereum Classic (ETC)
IOTA (MIOTA)
Dash (DASH) и другие

Полные графики курсов криптовалют онлайн в режиме реального времени

Отследить динамику развития той или иной криптовалюты можно в определенном отрезке времени:

Год
Квартал
Месяц
Неделя
Сутки
Минуты

Курсовые графики наглядно демонстрируют рост и снижение цен, а также позволяют строить свои собственные прогнозы.

свечи», где красные свечи указывают на снижение цены, а зелёные – на её рост. Как правило, сравнение виртуальных монет указано с долларом, но можно выбирать и другие валюты. Некоторые биржи работают с одной валютой, например, с рублем. Смотреть графики в режиме реального времени можно на нашем сайте.

Факторы ценообразования

Цена криптомонет не может быть кем-то существенно завышена или занижена. Также следует учитывать, что не существует какого-либо органа, который устанавливает стоимость виртуальной монеты. Понятие цены криптовалюты достаточно условное — на одной бирже за биткоин дадут 4 тысячи долларов, а на другой десять. Если есть котировка, значит, есть торг. Следовательно, курс может подниматься или опускаться. Известный факт: курс электронной валюты растет при росте спроса на нее.

Курс может:

плавно расти или понижаться, когда игроки могут купить монеты;
резко расти или падать, когда в игру вступают памперы (игроки с крупными активами)

Памперы – это крупные игроки на биржах, которые имеют серьезные активы и могут оказывать воздействие на курс.

Курсы криптовалют в реальном времени непрерывно колеблются. Цена одной монеты в силу массового спроса интенсивно увеличивается, но профессиональные памперы часто распространяют негативные новости о монете с целью устроить обвал ее цены.

Изменения показателей спроса и предложения обусловлены и другими факторами:

политической обстановкой в государстве
инфляцией
уровнем безработицы

Бесплатный курс криптовалюты в мире на сегодня

На нашем сайте Вы можете онлайн ознакомиться с актуальными курсами криптовалют. Если Вас интересует, что будет с курсом криптовалют на сегодняшний день, и Вы хотите составить прогноз его колебания,

то понадобится:

ежедневно в реальном времени следить за новостями,
мониторить динамику изменений
совершать детальный анализ данных
быстро принимая решения.

Бесплатный курс криптовалюты в мире на сегодня позволит Вам оперативно и эффективно инвестировать свои средства.

курс биткоина достиг исторического максимума — РТ на русском

Короткая ссылка

17 декабря 2020, 01:01

Владимир Цегоев, Ксения Чемоданова, Екатерина Свинова, Владислав Иванов

В среду, 16 декабря, курс биткоина впервые за всю историю превысил $20,8 тыс. За последние три месяца криптовалюта подорожала почти вдвое за счёт глобального ослабления доллара и ажиотажного притока инвестиций на рынок цифровых активов. Помимо этого, рекордный рост котировок аналитики связывают с ограниченным предложением электронных монет. По мнению специалистов, в ближайшее время стоимость биткоина может временно снизиться, однако в долгосрочной перспективе продолжит расти.

В среду, 16 декабря, мировой рынок криптовалют показал мощный рост. В ходе торгов курс биткоина поднимался на 6,8% — до $20,8 тыс. за монету. Значение стало самым высоким за всё время наблюдений.

Аналогичную динамику продемонстрировали и другие цифровые активы. Так, например, эфириум дорожал более чем на 5% (до $628), лайткоин — на 10% (до $87,7), а рипл — на 7% (до $0,52). При этом общая капитализация рынка электронных денег за последние сутки увеличилась почти на $33 млрд — до $603 млрд. Такие данные приводит портал Coinmarketcap.

Криптовалюты начали стремительно дорожать ещё в сентябре 2020 года. Так, за последние три месяца биткоин вырос в цене почти в два раза.

Наблюдаемую динамику опрошенные RT эксперты во многом связывают с резким ослаблением доллара на мировом рынке. По данным международной биржи ICE, с начала осени соответствующий индекс DXY упал более чем на 2%, а на торгах 16 декабря опускался до 90,13 пункта — минимального уровня с апреля 2018 года.

«Падение нацвалюты США по отношению к разным свободно конвертируемым валютам неизбежно отразилось и на соотношении биткоина и доллара. Это сыграло роль в росте курса криптовалюты», — объяснил в беседе с RT руководитель отдела анализа данных CEX.IO Broker Юрий Мазур.

Более того, рост курса биткоина и его аналогов специалисты объясняют возросшим притоком инвестиций в цифровые активы. В условиях пандемии и неопределённости в мировой экономике инвесторы стали чаще вкладывать деньги в золото и криптовалюты для более надёжного сбережения средств. Об этом в разговоре с RT рассказал президент Российской ассоциации криптоиндустрии и блокчейна (РАКИБ) Юрий Припачкин.

«Цифровые активы оказались наиболее надёжными. Учитывая сложно предсказуемую ситуацию на сырьевых и фондовых биржах, инвесторы предпочитают уйти на понятный и прозрачный рынок криптовалют. В связи с пандемией многие страны объявляют повторный локдаун. Это беспокойство трейдеров по отношению к их национальным валютам, поэтому свободные деньги игроки направляют либо в золото, либо в криптовалюты», — объяснил Припачкин.

Как отметил Юрий Мазур, помимо частных инвесторов, в 2020 году высокий интерес к рынку цифровых монет начали проявлять и крупные игроки — банки, компании и хедж-фонды. В результате приток капитала в криптоиндустрию значительно вырос, что также положительно сказалось на ценах, считает эксперт.

Ценная добыча

По словам Юрия Припачкина, в пользу удорожания биткоина играют и структурные особенности цифровой монеты. Главная криптовалюта существует на основе технологии блокчейн — единой базы данных, которая содержит информацию обо всех осуществлённых транзакциях. По задумке разработчиков, в отличие от бесконечно печатающихся бумажных денег число биткоинов ограниченно и может составлять максимум 21 млн криптомонет.
Также по теме
История одной монеты: как биткоин повлиял на мировой финансовый рынок за десять лет своего существования
31 октября исполняется десять лет с момента создания биткоина — самой популярной криптовалюты в мире. В 2008 году Сатоши Накамото…
Эмиссия биткоинов происходит за счёт майнинга — решения сложных математических задач и появления нового блока в сети блокчейн. Каждый такой блок представляет собой массив данных, куда вносится информация о транзакциях, осуществлённых после создания предыдущего блока. В качестве награды за решение задачи майнеры получают биткоины.
В настоящий момент таким образом уже «добыто» 18,5 млн биткоинов. Между тем с каждым годом поиск новых блоков в сети блокчейн становится сложнее и требует всё больших вычислительных мощностей, а награда за майнинг уменьшается. Так, в 2009 году она составляла 50 биткоинов за блок, в 2012-м снизилась до 25 биткоинов, в 2016-м — до 12,5, а в мае 2020-го вновь сократилась вдвое и достигла 6,25 биткоина.
«В итоге из-за того, что эмиссия криптовалюты в целом ограничена и на сегодняшний день большая часть криптовалюты уже «добыта», на рынке наблюдается недостаток предложения. Это тоже приводит к росту курса», — пояснил Юрий Припачкин.
Цифровое дежавю
Отметим, что в последний раз подобный ажиотаж на рынке криптовалют можно было наблюдать во второй половине 2017 года. Тогда с июля по декабрь курс биткоина вырос почти в десять раз и в моменте поднимался до $20,09 тыс. Более того, цифровая монета даже успела ненадолго войти в пятёрку крупнейших валют мира. Впрочем, уже на тот момент многие экономисты всерьёз стали говорить об угрозе очередного финансового пузыря.
В конечном итоге опасения экспертов сбылись, и в 2018 году стоимость биткоина обвалилась почти на 80% — с $20 тыс. за монету до уровня $3—4 тыс. Обрушение рынка электронных монет во многом произошло в результате усиления глобального регулирования отрасли, постоянных хакерских атак на криптобиржи, а также вывода средств крупными инвесторами в реальные деньги.
В настоящий момент опрошенные аналитики допускают частичное повторение событий 2018 года. Как рассказал RT генеральный директор криптовалютной p2p-площадки Chatex Майкл Росс-Джонсон, в ближайшее время курс биткоина может скорректироваться до $6—7 тыс. Между тем в долгосрочной перспективе цифровая валюта продолжит дорожать, и в течение нескольких лет её стоимость способна превысить $40 тыс., уверен аналитик.
По мнению Юрия Припачкина, покупка криптовалют становится всё более популярным способом сохранения денег. На этом фоне эксперт прогнозирует заметный рост интереса к цифровым активам со стороны людей, бизнеса и государств в ближайшие годы.
«Индустрия окончательно встала на ноги, и всё больше стран задумываются о введении собственной криптовалюты. Например, в России недавно был принят закон о цифровых финансовых активах (ЦФА), который даёт россиянам возможность с 2021 года проводить сделки в ЦФА. На этом же фоне Центробанк уже разрабатывает проект цифрового рубля», — отметил Припачкин.
Cryptocurrencies: анализ рынка и перспективы
Adhami, S., Giudici, G., & Martinazzi, S. (2018). Почему бизнес идет на криптовалюту? Эмпирический анализ первоначального предложения монет. Journal of Economics & Business, 100, 64–75.
Google ученый
Адхами С. и Гуган Д. (2020). Криптоактивы: роль токенов ICO в хорошо диверсифицированном портфеле. Journal of Industrial & Business Economics (готовится к печати) .
Адмати А. Р. и Пфлейдерер П. (1988). Теория внутридневных паттернов: изменение объема и цен. Обзор финансовых исследований, 1 (1), 3–40.
Google ученый
Акьылдирим, Э., Корбет, С., Кациампа, П., Келлард, Н., и Сенсой, А. (2019). Развитие фьючерсов на биткойны: изучение взаимодействия между производными криптовалюты. Письма о финансовых исследованиях .https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.07.007. (в печати) .
Артикул Google ученый
Андерсен Т. Г. (1996). Волатильность доходности и объем торгов: интерпретация стохастической волатильности информационным потоком. Финансовый журнал, 51 (1), 169–204.
Google ученый
Азар О. Х. (2007). Замедление времени отклика экономических журналов: может ли это быть полезным? Economic Inquiry, 45 (1), 179–187.
Google ученый
Бэк, К., и Элбек, М. (2015). Биткойны как инвестиционный или спекулятивный инструмент? Первый взгляд. Applied Economics Letters, 22 (1), 30–34.
Google ученый
Балига, А. (2017). Понимание моделей консенсуса блокчейн. Стойкая белая бумага. https://pdfs.semanticscholar.org/da8a/37b10bc1521a4d3de925d7ebc44bb606d740.pdf. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
Банк Англии, Управление финансового надзора и Казначейство Ее Величества. (2018). Рабочая группа по криптоактивам: окончательный отчет. Лондон.
Баур, Д. Г., Хонг, К., и Ли, А. Д. (2018). Биткойн: средство обмена или спекулятивные активы? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177–189.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Бессембиндер, Х., & Сегин П. Дж. (1993). Волатильность цен, объем торгов и глубина рынка: данные с фьючерсных рынков. Журнал финансового и количественного анализа, 28 (1), 21–39.
Google ученый
Blandin, A., Cloots, A. S., Hussain, H., Rauchs, M., Saleuddin, R., Allen, J. G., et al. (2019). Глобальное исследование нормативно-правовой базы криптоактивов . Кембридж: Кембриджский центр альтернативных финансов.
Google ученый
Беме, Р., Кристин, Н., Эдельман, Б., и Мур, Т. (2015). Биткойн: экономика, технологии и управление. Journal of Economic Perspectives, 29 (2), 213–238.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Болт, В., и Ван Оордт, М. Р. (2019). О стоимости виртуальных валют. Журнал денег, кредита и банковского дела .https://doi.org/10.1111/jmcb.12619.
Артикул Google ученый
Бури, Э., Мольнар, П., Аззи, Г., Рубо, Д., и Хагфорс, Л. (2017). О хеджируемых и безопасных свойствах Биткойна: действительно ли это больше, чем диверсификатор? Finance Research Letters, 20, 192–198.
Google ученый
Кабальеро, Р. Дж., И Кришнамурти, А.(2008). Коллективное управление рисками на пути к качественному эпизоду. The Journal of Finance, 63 (5), 2195–2230.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Cheah, E.-T., & Fry, J. (2015). Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности биткойна. Economics Letters, 130, 32–36.
Google ученый
Корбет, С., Люси, Б., Уркхарт, А., и Яровая, Л. (2019). Криптовалюты как финансовый актив: систематический анализ. International Review of Financial Analysis, 62, 182–199.
Google ученый
Корбет, С., Миган, А., Ларкин, К., Люси, Б., и Яровая, Л. (2018). Изучение динамических отношений между криптовалютами и другими финансовыми активами. Economics Letters, 156, 28–34.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Коте, А. (1994). Волатильность обменного курса и торговля. Банк Канады .
Цукерман А. (2019) Аспекты благосостояния и политической экономии цифровой валюты центрального банка. Центр исследований экономической политики, дискуссионный документ DP13728, май 2019 г.
Девенов А. и Уэлч И. (1996). Рациональное стадо в финансовой экономике. European Economic Review, 40 (3–5), 603–615.
Google ученый
Доу Дж. И да Коста Верланг С. Р. (1992). Неприятие неопределенности, неприятие риска и оптимальный выбор портфеля. Econometrica: Journal of the Econometric Society , 60 (1), 197–204.
Google ученый
Дуайер, Г. П. (2015). Экономика биткойна и аналогичных частных цифровых валют. Журнал финансовой стабильности, 17, 81–91.
Google ученый
EBA. (2019). Отчет с Советом для Европейской комиссии по криптоактивам. https://eba.europa.eu/documents/10180/2545547/EBA+Report+on+crypto+assets.pdf. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
ESMA. (2019). «Совет: первоначальные предложения монет и криптоактивов. https://www.esma.europa.eu/sites/default/files/library/esma50-157-1391_crypto_advice.pdf. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
org/ScholarlyArticle»>
Fantazzini, D., & Зимин, С. (2020). Многомерный подход к совместному моделированию рыночного риска и кредитного риска для криптовалют. Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
FCA. (2019). Руководство по обратной связи по криптоактивам и окончательное руководство к CP 19/3. Заявление о политике PS19 / 22. Управление финансового надзора, июль 2019 г.
Фернандес-Вильяверде, Дж. И Санчес, Д. (2019). Может ли работать валютная конкуренция? Journal of Monetary Economics, в печати, .https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2019.07.003.
Артикул Google ученый
Фига-Таламанка Г. и Патакка М. (2020). Разоблачение взаимосвязи между биткойнами и мерами рыночного внимания. Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
Фоли, С., Карлсен, Дж., И Путнинс, Т. (2019). Секс, наркотики и биткойны: сколько нелегальной деятельности финансируется за счет криптовалют? Обзор финансовых исследований, 32 (5), 1798–1853.
Google ученый
Фостер, Ф. Д. и Вишванатан, С. (1993). Различия в объеме торгов, волатильности доходности и торговых издержках: данные о последних моделях ценообразования. The Journal of Finance, 48 (1), 187–211.
Google ученый
org/Book»>
ФСБ. (2018). Рынки криптоактивов Потенциальные каналы воздействия на финансовую стабильность в будущем (стр.10). Базель: Совет по финансовой стабильности.
Google ученый
Гандал, Н., Хамрик, Дж. Т., Мур, Т., и Оберман, Т. (2018). Манипулирование ценами в экосистеме Биткойн. Journal of Monetary Economics, 95, 86–96.
Google ученый
Джудичи, Г., и Адхами, С. (2019). Управление проектами ICO: оценка влияния на успех сбора средств. Journal of Industrial and Business Economics, 46 (2), 283–312.
Google ученый
Джудичи, Г. , и Палеари, С. (2000). Финансирование инноваций: опрос, проведенный среди итальянских малых предприятий, работающих в сфере высоких технологий. Экономика малого бизнеса, 14 (1), 37–53. https://doi.org/10.1023/A:1008187416389.
Артикул Google ученый
Глейзер, Ф., Циммерманн, К., Хаферкорн, М., Вебер, М.С., и Сиринг, М. (2014). Биткойн-актив или валюта? выявление скрытых намерений пользователей. Раскрытие скрытых намерений пользователей (15 апреля 2014 г.). ECIS.
Гольдштейн, И., Вэй Цзян, В., и Кароли, Г. А. (2019). FinTech и не только. Обзор финансовых исследований, 32 (5), 1647–1661. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz025.
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Хакер П., & Томале, С. (2017). Регулирование крипто-ценных бумаг: ICO, продажа токенов и криптовалюты в соответствии с финансовым законодательством ЕС. European Company and Financial Law Review, 15 (4), 645–696.
Google ученый
Хейс, А. С. (2017). Формирование стоимости криптовалюты: эмпирическое исследование, ведущее к модели стоимости производства для оценки биткойнов. Телематика и информатика , 34 (7), 1308–1321.
Google ученый
Харьянто С., Суброто А. и Улпа М. (2020). Эффект диспозиции и стадное поведение на рынке криптовалют. Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
org/ScholarlyArticle»>
Hileman, G., & Rauchs, M. (2017). Глобальное сравнительное исследование криптовалют. Кембриджский центр альтернативных финансов . https://cdn.crowdfundinsider.com/wp-content/uploads/2017/04/Global-Cryptocurrency-Benchmarking-Study.pdf. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
Howell, S. T., Niessner, M., & Yermack, D. (2018). Первоначальные предложения монет: финансирование роста за счет продажи токенов криптовалюты (№ w24774). Национальное бюро экономических исследований.
Хейсман Дж. И Смитс Дж. (2017). Продолжительность и качество процесса рецензирования: точка зрения автора. Scientometrics, 113 (1), 633–650.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Канеман, Д., & Тверски, А. (1979). Теория перспектив: анализ решения в условиях риска. Econometrica, 47 (2), 263–292.
Google ученый
Карлстрём, Х. (2014). Мечтают ли либертарианцы об электрических монетах? Материальная вложенность биткойна. Scandinavian Journal of Social Theory, 15 (1), 25–36.
Google ученый
Лю, Ю., & Цывински, А. (2018). Риски и доходность криптовалюты (№ w24877). Национальное бюро экономических исследований.
Милн, А. (2015). Центральные депозитарии ценных бумаг и клиринг и расчеты по ценным бумагам: деловая практика и вопросы государственной политики. В М. Диль, Б. Александрова-Кабаджова, Р. Хеувер и С. Мартинес-Харамильо (ред.), Анализ экономики инфраструктур финансового рынка . Херши: IGI Global.
Google ученый
Милн, А.К. Л. (2018) Аргумент по ложной аналогии: ошибочная классификация биткойнов как токенов (25 ноября 2018 г.). https://ssrn.com/abstract=32
.
Мооса, И. (2020). Биткойн: искрящийся пузырь или открытие цен? Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
Накамото, С. (2008). Биткойн: одноранговая система электронных денег. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
org/Book»>
Narayanan, A., Бонно, Б., Фельтен, Э., Миллер, А., и Голдфедер, С. (2016). Биткойн и криптовалютные технологии: всестороннее введение . Принстон: Издательство Принстонского университета.
Google ученый
OECD. (2019). Первичные предложения монет (ICO) для финансирования МСП, http://www.oecd.org/finance/initial-coin-offerings-for-sme-financing.htm.
Питерс, Г. (2020). Центральные банки и цифровые валюты.В: Р. Рау, Р. Уордроп и Л. Зингалес (ред.), Справочник Palgrave по альтернативным финансам . Бейзингсток: Пэлгрейв Макмиллан.
Google ученый
Пилкингтон, М. (2016). Технология блокчейн: принципы и применение. В F. Xavier Olleros & M. Zhegu (Eds.), Справочники по исследованиям цифровых преобразований (стр. 225–253). Челтенхэм: Эдвард Элгар.
Google ученый
Райборн, К., & Сивитанидес, М. (2015). Вопросы бухгалтерского учета, связанные с биткойнами. Журнал корпоративного учета и финансов, 26 (2), 25–34.
Google ученый
Риччи, П. (2020). Как экономическая свобода отражается на сети транзакций Биткойн. Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
Рихтер, К., Краус, С., и Боункен, Р. К. (2015).Виртуальные валюты, такие как биткойн, как парадигма сдвига в области транзакций . Международный журнал исследований бизнеса и экономики, 14 (4), 575–586.
Google ученый
Рубини, Н. (2018). Изучение криптовалюты и экосистемы блокчейнов . Вашингтон, округ Колумбия: Свидетельские показания на слушаниях комитета Сената США по банковскому делу, жилищному строительству и делам общества.
Google ученый
Шиллинг, Л., & Улиг, Х. (2019). Немного простой экономики биткойнов. Journal of Monetary Economics (готовится к печати).
Шефрин, Х., и Статман, М. (1985). Склонность продавать победителей слишком рано и слишком долго ехать на проигравших: теория и доказательства. The Journal of Finance, 40 (3), 777–790.
Google ученый
Шеперд, Г. Б. (1995). Отклонено: ведущие экономисты размышляют над процессом публикации .Сан Лейкс: Т. Хортон и дочери.
Google ученый
Шиллер Р. Дж. (2003). От теории эффективных рынков до поведенческих финансов. Journal of Economic Perspectives, 17 (1), 83–104.
Google ученый
Сигел, Дж. Дж. (2003). Что такое пузырь цен на активы? Оперативное определение. European Financial Management, 9 (1), 11–24.
Google ученый
org/ScholarlyArticle»>
Труман Б. (1994). Прогнозы аналитиков и стадное поведение. Обзор финансовых исследований, 7 (1), 97–124.
Google ученый
Tschorsch, F., & Scheuermann, B. (2016). Биткойн и не только: технический обзор децентрализованных цифровых валют. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 18 (3), 2084–2123.
Google ученый
Уркхарт, А. (2016). Неэффективность биткойна. Economics Letters, 148 (1), 80–82.
Google ученый
Ваз, Дж. И Браун, К. (2020). Устойчивое развитие и криптовалюты как частные деньги. Journal of Industrial & Business Economics (этот выпуск) .
Виноградов, Д.(2012). Разрушительные эффекты конструктивной двусмысленности в рискованные времена. Journal of International Money and Finance, 31 (6), 1459–1481.
Google ученый
WEF. (2018). Торговые технологии — новый век для финансирования торговли и цепочек поставок, Всемирный экономический форум в сотрудничестве с Bain & Company. Всемирный экономический форум, январь 2018 г. http://www3.weforum.org/docs/White_Paper_Trade_Tech_report_2018.pdf. Проверено 14 сентября 2019 г.
Чжу, Ю., & Хендри, С. (2018). Основа для анализа денежно-кредитной политики в экономике с деньгами – (31 декабря 2018 г. ). https://ssrn.com/abstract=3318915 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3318915. По состоянию на 14 сентября 2019 г.
Какие криптовалюты наиболее торгуются?
Криптовалютный ландшафт чрезвычайно разнообразен. С небольшими препятствиями, которые необходимо преодолеть, практически любой, кто разбирается в технологии блокчейнов, может запустить свою собственную криптовалюту, если они того пожелают.В настоящее время на крупных, средних и специализированных биржах зарегистрировано более 1600 криптовалют.
Что касается этих криптовалют и цифровых токенов, справедливо будет сказать, что число, имеющее реальное значение, может быть уменьшено до двузначных чисел. Эту меньшую группу можно снова свести к криптовалютам, которые торгуются достаточно, чтобы иметь реальную ликвидность, или регулярно используются для оплаты использования платформы блокчейна с помощью служебных токенов. В эту категорию мы, вероятно, можем включить от 20 до 30 различных цифровых валют.
С самого начала феномена криптовалюты двумя самыми популярными криптовалютами были биткойн и Ethereum (эфир). За последние несколько лет Ripple XRP укрепил свои позиции в тройке лидеров. В сентябре 2018 года Ripple XRP даже ненадолго превысил рыночную капитализацию Ethereum и стал второй по популярности криптовалютой.
Помимо Биткойн, Ethereum и Ripple XRP, существует еще несколько популярных криптовалют, но их ценность и популярность имеют тенденцию к снижению и отливу.Уникально созданный индекс Crypto 10, который состоит из самых популярных криптовалют в любой конкретный момент времени, также можно торговать.
Какие криптовалюты самые популярные среди трейдеров?
Один из способов определить, какие криптовалюты являются наиболее продаваемыми, — это посмотреть на те, которые предлагаются в качестве CFD на основных торговых платформах, таких как Plus500. Ниже приведены криптовалюты, которые наиболее интересны трейдерам Plus500.
Примерные цены.
Быстрый поиск в Интернете позволяет предположить, что наиболее популярными криптовалютами на рынке сегодня являются:
Все они разные, поэтому давайте кратко рассмотрим их ключевые качества.
Биткойн
Биткойн считается оригинальной криптовалютой, и его запуск в 2009 году положил начало всему движению криптовалюты. Биткойн — и технология блокчейна, на которой он работает, — были изобретены отдельным лицом или группой лиц, действующих под псевдонимом Сатоши Накамото.Биткойн был выдвинут в качестве альтернативы фиатной денежной системе. Истинная личность Сатоши Накамото так и не была раскрыта.
В официальном документе Биткойн Накамото утверждал, что бумажная денежная система, контролируемая центральными банками и небольшим количеством финансовых учреждений, привела к централизованному богатству и власти и затруднила социальную и финансовую мобильность. Сбережения простых людей были подорваны инфляцией, в основном в результате печатания денег центральными банками.
Биткойн решил эту проблему, зафиксировав количество когда-либо выпущенных единиц, тем самым предотвратив инфляцию, вызванную печатанием денег.Технология однорангового блокчейна Биткойна означает, что ему не нужны финансовые учреждения для облегчения транзакций и проверки права собственности.
Биткойн по-прежнему остается самой популярной криптовалютой, и движение его цены оказывает сильное влияние на остальную часть криптовалютного рынка.
Ethereum (эфир)
Ethereum исторически является второй по популярности криптовалютой, но сильно отличается от биткойна. Ethereum — это фактически название платформы блокчейна, а Ether — название криптовалюты.Ethereum — это блокчейн-платформа для «умных контрактов».
Их также можно рассматривать как определенные «правила», на основе которых может быть создано множество различных приложений или децентрализованных приложений. Dapps Ethereum варьируются от игр до первичных предложений монет (ICO), которые в мире криптовалюты эквивалентны краудфандингу или IPO.
Хотя со времен Ethereum были запущены и другие платформы смарт-контрактов, каждая из которых утверждает, что предлагает более сложную технологию блокчейна, исходный блокчейн сохранил свои позиции как наиболее часто используемый.
Хотя биткойн задуман как альтернатива традиционным фиатным валютам, цель эфира (помимо того, что он торгуется как актив) — платить за использование платформы Ethereum. Она известна как «служебная» криптовалюта.
Пульсация XRP
Ripple XRP — еще одна «полезная» монета. Его блокчейн-платформа создана для более эффективного облегчения трансграничных переводов фиатной валюты. Ripple XRP, тесно связанный с рядом банков и поддерживаемый ими с самого начала, часто рассматривается как «основополагающая» криптовалюта.
Количество услуг по переводу с использованием платформы Ripple с годами постепенно росло, и есть реальная вероятность того, что она станет частью традиционной финансовой системы.
Litecoin
Litecoin — еще одна потенциальная альтернатива фиатным валютам и заметный конкурент Биткойн. Его создатели надеются, что Litecoin в конечном итоге будет использоваться для оплаты повседневных товаров и услуг. Litecoin позиционирует себя как более практичную и технологически лучшую альтернативу Биткойну.Транзакции Litecoin могут быть подтверждены сетью P2P значительно быстрее, чем транзакции Bitcoin.
Теоретически это могло бы сделать Litecoin более привлекательным для продавцов, но, поскольку «реальные» криптовалютные транзакции все еще сильно ограничены, более устоявшийся «бренд» Биткойн удерживает его на передовых позициях как альтернативную фиатную криптовалюту.
NEO
Как и Ethereum, NEO — это смарт-контракт и платформа Dapps. Выпущенный в 2014 году, NEO стремился улучшить Ethereum, предложив примерно такую же полезность через технологически более сложный пример технологии блокчейн.
Многие утверждают, что NEO технически превосходит Ethereum, но, как и в случае с Litecoin и Bitcoin, более устоявшееся положение последнего помогло ему сохранить большую долю рынка.
IOTA
IOTA — это уникальная криптовалюта, основанная на структуре направленного ациклического графа (DAG), созданная для работы с устройствами Интернета вещей (IoT). Интернет вещей упрощает микротранзакции без комиссии с подключенными устройствами, а также помогает поддерживать целостность их данных.Совсем недавно IOTA заняла первое место в списке самых торгуемых криптовалют и, похоже, имеет большое будущее, когда технология IoT становится стандартом.
Торговля CFD на криптовалюты онлайн с Plus500
Любой, кто заинтересован в участии в динамичном рынке криптовалют путем торговли CFD на самые популярные криптовалюты на рынке, может сделать это с помощью торговой платформы CFD Plus500. На платформе доступны все ведущие пары криптовалюта / доллар, а также кросс-пары криптовалют и популярный индекс Crypto 10.
Модели кластеризации в эффективности и становление криптовалютного рынка
org/ScholarlyArticle»> 1.
Малкил, Б. Г. и Фама, Э. Ф. Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований. J. Finance 25 , 383–417, https://doi.org/10.2307/2325486 (1970).
Артикул Google ученый
2.
Прейс Т. и Стэнли Х. Э. Проблемы с пузырями. Phys. Мир 24 , 29, https: // doi.org / 10.1088 / 2058-7058 / 24/05/34 (2011).
ADS Статья Google ученый
3.
Сорнетт, Д. Почему крах фондовых рынков: критические события в сложных финансовых системах (Princeton University Press, Princeton, 2017).
4.
Фокс, Дж. И Скляр, А. Миф о рациональном рынке: история риска , награда , , и заблуждение на Уолл-стрит (Harper Business, New York, 2009).
5.
Уркхарт А. Неэффективность биткойна. Экон. Lett. 148 , 80–82, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.09.019 (2016).
Артикул Google ученый
6.
Баривьера А. Ф., Басгалл М. Дж., Хасперуэ В. и Найуф М. Некоторые стилизованные факты о рынке биткойнов. Phys. A 484 , 82–90, https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.04.159 (2017).
Артикул Google ученый
7.
Zhang, W., Wang, P., Li, X. & Shen, D. Неэффективность криптовалюты и ее взаимная корреляция со средним промышленным индексом Dow Jones. Phys. A 510 , 658–670, https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.07.032 (2018).
Артикул Google ученый
8.
Баривьера, А. Ф. Неэффективность биткойна еще раз: динамический подход. Экон. Lett. 161 , 1–4, https://doi.org/10.1016 / j.econlet.2017.09.013 (2017).
MathSciNet Статья Google ученый
9.
Надараджа С. и Чу Дж. О неэффективности биткойна. Экон. Lett. 150 , 6–9, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.10.033 (2017).
Артикул Google ученый
10.
Тивари, А. К., Яна, Р., Дас, Д. и Рубо, Д. Информационная эффективность биткойна — расширение. Экон. Lett. 163 , 106–109, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.12.006 (2018).
Артикул Google ученый
11.
Баривьера, А. Ф., Зунино, Л. и Россо, О. А. Анализ динамики цен высокочастотных криптовалют с использованием кванторов теории перестановочной информации. Хаос 28 , 075511, https://doi.org/10.1063/1.5027153 (2018).
ADS MathSciNet Статья PubMed Google ученый
12.
Альварес-Рамирес, Дж., Родригес, Э. и Ибарра-Вальдес, К. Долгосрочные корреляции и асимметрия на рынке биткойнов. Phys. A 492 , 948–955, https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.025 (2018).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 13.
Эль-Бахрави, А., Алессандретти, Л., Кандлер, А., Пастор-Саторрас, Р., Барончелли, А. Эволюционная динамика рынка криптовалют. Royal Soc. Open Sci. 4 , 170623, https://doi.org/10.1098/rsos.170623 (2017).
MathSciNet Статья Google ученый
14.
Джавароне, М. А. и Райт, С. С. От биткойна к наличным биткойнам: сетевой анализ. В материалах Proceedings of the 1st Workshop on Cryptocurrencies and Blockchains for Distributed Systems , CryBlock’18, 77–81, https://doi.org/10.1145/3211933.3211947 (ACM, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 2018).
15.
Эрманн, Л., Фрам, К. М. и Шепелянский, Д. Л. Матрица Google сети биткойнов. Eur. Phys. J. B 91 , 127, https://doi.org/10.1140/epjb/e2018-80674-y (2018).
ADS CAS Статья Google ученый
16.
Ли, Т. Р., Чамраджнагар, А. С., Фонг, X. Р., Ризик, Н. Р. и Фу, Ф. Прогнозирование альтернативных колебаний цен на криптовалюты на основе настроений с использованием модели дерева градиентного повышения. arXiv: 1805 . 00558 (2018).
17.
Алессандретти, Л., ЭльБахрави, А., Айелло, Л. М. и Барончелли, А. Прогнозирование цен на криптовалюту с помощью машинного обучения. Сложность 2018 , 8983590 https://doi.org/10.1155/2018/8983590 (2018).
18.
Бандт, К. и Помпе, Б. Энтропия перестановок: естественная мера сложности для временных рядов. Phys. Rev. Lett. 88 , 174102, https: // doi.org / 10.1103 / PhysRevLett.88.174102 (2002).
ADS CAS Статья PubMed Google ученый
19.
Лопес-Руис, Р., Манчини, Х. Л. и Кальбет, X. Статистическая мера сложности. Phys. Lett. А 209 , 321, https://doi.org/10.1016/0375-9601(95)00867-5 (1995).
ADS CAS Статья Google ученый
20.
Россо, О.А., Ларрондо, Х. А., Мартин, М. Т., Пластино, А. и Фуэнтес, М. А. Отличие шума от хаоса. Phys. Rev. Lett. 99 , 154102 (2007).
ADS CAS Статья Google ученый
21.
Мантенья Р. Н. и Стэнли Х. Э. Введение в эконофизику: корреляции и сложность в финансах (Издательство Кембриджского университета, Кембридж, 1999).
22.
Зунино, Л., Табак, Б. М., Перес, Д. Г., Гаравалья, М., Россо, О. А. Неэффективность индексов латиноамериканского рынка. Eur. Phys. J. B 60 , 111–121, https://doi.org/10.1140/epjb/e2007-00316-y (2007).
ADS CAS Статья МАТЕМАТИКА Google ученый
23.
Зунино, Л. и др. . Мультифрактальный подход к оценке неэффективности фондового рынка. Phys. A 387 , 6558–6566, https: // doi.org / 10.1016 / j.physa.2008.08.028 (2008).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 24.
Зунино, Л., Занин, М., Табак, Б. М., Перес, Д. Г. и Россо, О. А. Запрещенные закономерности, энтропия перестановок и неэффективность фондового рынка. Phys. A 388 , 2854–2864, https://doi.org/10.1016/j.physa.2009.03.042 (2009).
Артикул Google ученый
25.
Зунино, Л., Занин, М., Табак, Б. М., Перес, Д. Г. и Россо, О. А. Сложность-энтропийная причинно-следственная связь: полезный подход для количественной оценки неэффективности фондового рынка. Phys. A 389 , 1891–1901, https://doi.org/10.1016/j.physa.2010.01.007 (2010).
Артикул Google ученый
26.
Зунино, Л., Баривьера, А. Ф., Гуэрчио, М. Б., Мартинес, Л. Б. и Россо, О. А. Об эффективности рынков суверенных облигаций. Phys.A 391 , 4342–4349, https://doi.org/10.1016/j.physa.2012.04.009 (2012).
Артикул Google ученый
27.
Сакоэ, Х. и Чиба, С. Оптимизация алгоритмов динамического программирования для распознавания устных слов. IEEE Transactions по акустике, речи и обработке сигналов 26 , 43–49, https://doi.org/10.1109/TASSP.1978.1163055 (1978).
Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый
28.
Шеннон, К. Э. Математическая теория коммуникации. Bell Syst. Tech. J. 27 , 379, https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x (1948).
MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 29.
Рибейро, Х. В., Зунино, Л., Мендес, Р. С. и Лензи, Э. К. Сложность – энтропийная причинность: полезный подход для различения песен. Phys. A 391 , 2421–2428, https: // doi.org / 10.1016 / j.physa.2011.12.009 (2012).
Артикул Google ученый
30.
Занин, М., Зунино, Л., Россо, О. А. и Папо, Д. Перестановочная энтропия и ее основные биомедицинские и эконофизические приложения: обзор. Энтропия 14 , 1553–1577, https://doi.org/10.3390/e14081553 (2012).
ADS Статья МАТЕМАТИКА Google ученый
31.
Ли, К. и Зунтао, Ф. Энтропия перестановок и статистическая сложность квантора эффекта нестационарности в записях вертикальной скорости. Phys. Ред. E 89 , 012905, https://doi.org/10.1103/PhysRevE.89.012905 (2014).
ADS CAS Статья Google ученый
32.
Йованович, Т., Гарца, С., Галл, Х. и Мейджа, А. Сложность как показатель расхода гидрологических изменений. Сточ . Окружающая среда . Res . и оценка рисков . 1–13, https://doi.org/10.1007/s00477-016-1315-6 (2016).
33.
Stosic, T., Telesca, L., de Souza Ferreira, D. V. & Stosic, B. Изучение антропно-индуцированных эффектов в динамике речного стока с помощью перестановочной энтропии и анализа статистической сложности: тематическое исследование. J. Hydrol. 540 , 1136–1145, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.07.034 (2016).
ADS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 34.
Рибейро, Х. В., Хорегуи, М., Зунино, Л. и Лензи, Э. К. Характеристика временных рядов с помощью кривых сложности-энтропии. Phys. Ред. E 95 , 062106, https://doi.org/10.1103/PhysRevE.95.062106 (2017).
ADS MathSciNet Статья PubMed Google ученый
35.
Schlemmer, A., Berg, S., Shajahan, T., Luther, S. & Parlitz, U. Количественная оценка пространственно-временной сложности сердечной динамики с использованием порядковых моделей.В Общество инженерии в медицине и биологии (EMBC) , 2015 37-я ежегодная международная конференция IEEE , 4049–4052, https://doi.org/10.1109/EMBC.2015.7319283 (IEEE, 2015).
36.
Антонелли А. П., Мещино Г. Дж. И Балларин В. Л. Энтропия перестановок: характеристика текстуры в изображениях. В Information Processing and Control (RPIC) , 2017 XVII Workshop on , 1–7, https://doi.org/10.23919/RPIC.2017.8211650 (IEEE, 2017).
37.
Сигаки, Х. Ю. Д., Перк, М. и Рибейро, Х. В. История художественной живописи через призму энтропии и сложности. Proc. Natl. Акад. Sci. США 115 , E8585 – E8594, https://doi.org/10.1073/pnas.1800083115 (2018).
ADS CAS Статья PubMed Google ученый
38.
Антонелли А., Мещино Г. и Балларин В. Оценка маммографической плотности с помощью энтропии перестановок.В Всемирный конгресс по медицинской физике и биомедицинской инженерии 2018 г. , 135–141, https://doi.org/10.1007/978-981-10-9035-6_24 (Springer, 2018).
org/ScholarlyArticle»> 39.
Сакоэ, Х. и Чиба, С. Подход динамического программирования к распознаванию слитной речи. В 1971 Proc . Международный конгресс акустиков , Будапешт (1971).
40.
Агабозорги, С., Ширхоршиди, А.С., Вах, Т. Ю. Кластеризация временных рядов — обзор десятилетия. Инф. Syst. 53 , 16–38, https://doi.org/10.1016/j.is.2015.04.007 (2015).
Артикул Google ученый
41.
Хасти Т., Тибширани Р. и Фридман Дж. Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных , вывод , вывод , и прогноз . Серия Спрингера в статистике (Springer, Нью-Йорк, 2013).
42.
Rousseeuw, P. J. Силуэты: графическое пособие для интерпретации и проверки кластерного анализа. J. Comput. Appl. Математика. 20 , 53–65, https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)
-7 (1987).
Артикул МАТЕМАТИКА Google ученый
43.
Меерт, В. и Кренендонк, Т. В. Расстояния временных рядов: динамическое искажение времени (DTW), https://doi.org/10.5281/zenodo.1314205 (2018).
44.
Jones, E. et al. . SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python (2001).
Прогнозирование цен на криптовалюту с помощью машинного обучения
Машинное обучение и торговля с помощью ИИ вызывают растущий интерес в последние несколько лет.Здесь мы используем этот подход, чтобы проверить гипотезу о том, что неэффективность рынка криптовалют может быть использована для получения сверхприбылей. Мы анализируем ежедневные данные по криптовалютам за период с ноября 2015 года по апрель 2018 года. Мы показываем, что простые торговые стратегии с использованием новейших алгоритмов машинного обучения превосходят стандартные тесты. Наши результаты показывают, что нетривиальные, но в конечном итоге простые алгоритмические механизмы могут помочь предвидеть краткосрочную эволюцию рынка криптовалют.
1. Введение
Популярность криптовалют резко возросла в 2017 году из-за нескольких месяцев подряд сверхэкспоненциального роста их рыночной капитализации [1], которая достигла пика более чем 800 миллиардов долларов в январе 2018 года. Сегодня это более чем активно. торгуемые криптовалюты. Согласно недавнему исследованию [2], миллионы частных и институциональных инвесторов участвуют в различных транзакционных сетях, и со временем доступ к рынку стал проще.Основные криптовалюты можно купить за фиатную валюту на нескольких онлайн-биржах (например, Binance [3], Upbit [4], Kraken [5] и т. д.), а затем использовать их, в свою очередь, для покупки менее популярных криптовалют. Объем ежедневных обменов в настоящее время превышает 15 миллиардов долларов. С 2017 года появилось более 170 хедж-фондов, специализирующихся на криптовалютах, и были запущены фьючерсы на биткойны для удовлетворения институционального спроса на торговлю и хеджирование биткойнов [6].
Рынок разнообразен и предлагает инвесторам множество различных продуктов.Чтобы упомянуть несколько, Биткойн был специально разработан как средство обмена [7, 8]; Dash предлагает улучшенные услуги поверх набора функций Биткойна, включая мгновенные и частные транзакции [9]; Ethereum — это общедоступная распределенная вычислительная платформа на основе блокчейнов с функциональностью смарт-контрактов (сценариев), а Ether — это криптовалюта, блокчейн которой генерируется платформой Ethereum [10]; Ripple — это система валовых расчетов в реальном времени (RTGS), обмен валюты и сеть денежных переводов Ripple [11], а IOTA ориентирована на обеспечение безопасной связи и платежей между агентами в Интернете вещей [12].
Появление самоорганизованного рынка виртуальных валют и / или активов, стоимость которых определяется в первую очередь социальным консенсусом [13], естественно, вызвало интерес научного сообщества [8, 14–30]. Недавние результаты показали, что долгосрочные свойства отмеченной криптовалюты оставались стабильными в период с 2013 по 2017 год и совместимы со сценарием, в котором инвесторы просто выбирают рынок и распределяют свои деньги в соответствии с рыночными долями криптовалюты [1].Хотя в среднем это верно, различные исследования были сосредоточены на анализе и прогнозировании колебаний цен с использованием в основном традиционных подходов к анализу и прогнозированию финансовых рынков [31–35].
Успех методов машинного обучения для прогнозирования фондовых рынков [36–42] предполагает, что эти методы могут быть эффективны также при прогнозировании цен на криптовалюты. Однако применение алгоритмов машинного обучения на рынке криптовалют до сих пор ограничивалось анализом цен на биткойны с использованием случайных лесов [43], байесовской нейронной сети [44], нейронной сети с долговременной краткосрочной памятью [45] и другие алгоритмы [32, 46]. Эти исследования позволили в разной степени предвидеть колебания цен на биткойны и показали, что наилучшие результаты были достигнуты с помощью алгоритмов на основе нейронных сетей. Было показано, что глубокое обучение с подкреплением превосходит стандартную стратегию покупки и удержания [47] при прогнозировании цен 12 криптовалют в течение одного года [48].
Другие попытки использовать машинное обучение для прогнозирования цен на криптовалюты, отличные от Биткойна, исходят из неакадемических источников [49–54]. Большинство этих анализов было сосредоточено на ограниченном количестве валют и не давало сравнительных сравнений для их результатов.
Здесь мы тестируем производительность трех моделей при прогнозировании ежедневной цены криптовалюты для 1681 валюты. Две из моделей основаны на деревьях решений с повышением градиента [55], а одна — на рекуррентных нейронных сетях с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) [56]. Во всех случаях мы формируем инвестиционные портфели на основе прогнозов и сравниваем их эффективность с точки зрения рентабельности инвестиций. Мы обнаружили, что все три модели работают лучше, чем базовая модель «простого скользящего среднего» [57–60], где цена валюты прогнозируется как средняя цена за предыдущие дни, и что метод, основанный на повторяющейся долгосрочной краткосрочной памяти нейронные сети систематически обеспечивают максимальную отдачу от инвестиций.
Статья структурирована следующим образом: в разделе «Материалы и методы» мы описываем данные (см. Описание данных и предварительная обработка), показатели, характеризующие криптовалюты, которые используются в документе (см. «Метрики»), алгоритмы прогнозирования (см. Алгоритмы прогнозирования) и метрики оценки (см. Оценка). В разделе «Результаты» мы представляем и сравниваем результаты, полученные с помощью трех алгоритмов прогнозирования и базового метода. В заключение подведем итоги и обсудим результаты.
2.Материалы и методы
2.1. Описание и предварительная обработка данных
Данные о криптовалюте были извлечены с веб-сайта Coin Market Cap [61], ежедневно собирая данные с 300 биржевых платформ, начиная с периода с 11 ноября 2015 года по 24 апреля 2018 года. Набор данных содержит дневную цену в долларах США — рыночная капитализация и объем торгов криптовалютами, где рыночная капитализация — это произведение между ценой и оборотным предложением, а объем — это количество монет, обмениваемых за день.Ежедневная цена рассчитывается как средневзвешенное значение всех цен, представленных на каждом рынке. На рисунке 1 показано количество валют, объем торгов которых больше, чем с течением времени, для различных значений. В следующих разделах мы считаем, что в любой день можно торговать только теми валютами, дневной объем торгов которых превышает доллар США (доллар США).

На веб-сайте перечислены криптовалюты, которыми торгуют на общедоступных биржевых рынках, которые существуют более 30 дней и для которых доступны API и общедоступный URL-адрес, показывающий общее количество добытых ресурсов.Информация о рыночной капитализации криптовалют, которые не торгуются в течение 6 часов, предшествующих еженедельной публикации данных, не размещается на сайте. Криптовалюты, неактивные в течение 7 дней, не попадают в выпущенный список. Эти меры предполагают, что некоторые криптовалюты могут исчезнуть из списка и появиться позже. В этом случае мы считаем цену такой же, как и до исчезновения. Однако этот выбор не влияет на результаты, поскольку только в 28 случаях валюта имеет объем выше, чем доллар США, прямо перед исчезновением (обратите внимание, что в наборе данных есть 124 328 записей с объемом, превышающим доллар США).
2.2. Метрики
Криптовалюты характеризуются с течением времени несколькими показателями, а именно: (i) Цена, обменный курс, определяемый динамикой спроса и предложения. (Ii) Рыночная капитализация, произведение циркулирующего предложения и цены. (Iii) Рынок доля, рыночная капитализация валюты, нормированная на общую рыночную капитализацию. (iv) Ранг, , ранг валюты на основе ее рыночной капитализации. (v) Объем, монеты, проданные за последние 24 часа. (vi) Возраст, время жизни валюты в днях.
Рентабельность валюты с течением времени может быть определена количественно с помощью рентабельности инвестиций (ROI), измеряющей доходность инвестиций, сделанных в день, относительно стоимости [62]. Индекс скользит по дням, и он включается между 0 и 895, с 11 ноября 2015 г. по 24 апреля 2018 г. Поскольку нас интересуют краткосрочные результаты, мы рассматриваем возврат инвестиций через 1 день, определяемый как
. На рисунке 2 мы показываем динамику биткойна (оранжевая линия) и в среднем для валют, объем которых превышает доллар США (синяя линия), с течением времени.В обоих случаях средняя доходность инвестиций за рассматриваемый период больше 0, что отражает общий рост рынка.

2.3. Алгоритмы прогнозирования
Мы тестируем и сравниваем три контролируемых метода краткосрочного прогнозирования цен. Первые два метода основаны на XGBoost [63], масштабируемой системе машинного обучения с открытым исходным кодом для повышения качества дерева, используемой в ряде успешных решений Kaggle (17/29 в 2015 году) [64]. Третий метод основан на алгоритме долговременной краткосрочной памяти (LSTM) для рекуррентных нейронных сетей [56], которые продемонстрировали возможность достижения самых современных результатов в прогнозировании временных рядов [65].
Метод 1 . Первый метод рассматривает одну единственную регрессионную модель для описания изменения цен всех валют (см. Рисунок 3). Модель представляет собой ансамбль деревьев регрессии, построенных с помощью алгоритма XGBoost. Характеристики модели — это характеристики валюты между временем и целью, а целью является рентабельность инвестиций валюты в данный момент, где — параметр, который необходимо определить. Характеристики, рассматриваемые для каждой валюты, — это цена, рыночная капитализация, доля рынка, ранг, объем и рентабельность инвестиций (см. (1)).Функции для регрессии построены через окно между включенными и включенными (см. Рисунок 3). В частности, мы рассматриваем среднее значение, стандартное отклонение, медианное значение, последнее значение и тенденцию (например, разницу между последним и первым значением) перечисленных выше свойств. На этапе обучения мы включаем все валюты, объем которых превышает доллар США и находится между и. В целом, большие окна обучения не обязательно приводят к лучшим результатам (см. Раздел результатов), потому что рынок со временем развивается.На этапе прогнозирования мы тестируем набор существующих валют за день. Эта процедура повторяется для значений, включенных в период с 1 января 2016 г. по 24 апреля 2018 г.

Метод 2 . Второй метод также основан на XGBoost, но теперь этот алгоритм используется для построения различных регрессионных моделей для каждой валюты (см. Рисунок 4). Особенности модели для валюты — это характеристики всех валют в наборе данных между включенными и включенными, а целью является рентабельность инвестиций в день (т.е.е., теперь алгоритм учится предсказывать цену валюты на основе характеристик всех валют в системе между и). Характеристики модели те же, что и в методе 1 (например, среднее значение, стандарт, отклонение, медиана, последнее значение и разница между последним и первым значением следующих величин: цена, рыночная капитализация, доля рынка, ранг, объем , и ROI) через окно длины. Модель валюты обучается с целевыми функциями пар между временем и. Набор прогнозов включает только одну пару: характеристики (вычисленные между и) и целевое значение (вычисленное в) валюты.

Метод 3 . Третий метод основан на сетях долговременной краткосрочной памяти, особом виде рекуррентных нейронных сетей, способных изучать долговременные зависимости. Что касается метода 2, мы строим разные модели для каждой валюты. Каждая модель прогнозирует ROI данной валюты в день на основе значений ROI той же валюты между днями и включенными.
Базовый метод . В качестве базового метода мы принимаем стратегию простой скользящей средней (SMA), широко апробированную и используемую в качестве нулевой модели при прогнозировании фондового рынка [57–60]. Он оценивает дневную цену валюты как среднюю цену той же валюты от и до.
2.4. Evaluation
Мы сравниваем эффективность различных инвестиционных портфелей, построенных на основе алгоритмов прогнозов. Инвестиционный портфель формируется вовремя путем равного распределения начального капитала между основными валютами, прогнозируемыми с положительной доходностью. Следовательно, общая доходность во времени равна. Эффективность портфелей оценивается путем вычисления коэффициента Шарпа и средней геометрической доходности. Коэффициент Шарпа определяется следующим образом: где — средний доход от инвестиций, полученный в промежутке между 0 и и — соответствующее стандартное отклонение.
Средняя геометрическая доходность определяется как где соответствует общему количеству рассматриваемых дней. Совокупный доход, полученный после инвестирования и продажи на следующий день за весь период, определяется как.
Количество валют для включения в портфель выбирается путем оптимизации среднего геометрического (оптимизация среднего геометрического) или коэффициента Шарпа (оптимизация коэффициента Шарпа) по возможному выбору. Тот же подход используется для выбора параметров метода 1 (и), метода 2 (и) и базового метода ().
3. Результаты
Мы прогнозируем дневную цену валют для всех, включенных в период с 1 января 2016 года по 24 апреля 2018 года. Анализ учитывает все валюты, возраст которых превышает 50 дней с момента их первого появления и чьи объем больше 100000 долларов США.Чтобы дисконтировать эффект от общего движения рынка (то есть роста рынка в течение большей части рассматриваемого периода), мы рассматриваем цены на криптовалюты, выраженные в BTC (биткойнах). Это означает, что Биткойн исключен из нашего анализа.
3.1. Настройка параметров
Сначала мы выбираем параметры для каждого метода. Параметры включают количество валют для включения портфеля, а также параметры, специфичные для каждого метода. В большинстве случаев каждый день мы выбираем параметры, которые максимизируют либо среднее геометрическое (оптимизация среднего геометрического), либо коэффициент Шарпа (оптимизация коэффициента Шарпа), вычисленный между временами от 0 до.
Базовая стратегия . Мы тестируем производительность базовой стратегии для выбора окна (минимальное требование, чтобы значение отличалось от 0) и. Мы обнаружили, что значение мазимизации средней геометрической доходности (см. Приложение, раздел A) и коэффициента Шарпа (см. Приложение, раздел A) колеблется, особенно до ноября 2016 года, и имеет медианное значение 4 в обоих случаях. Количество валют, включенных в портфель, колеблется от 1 до 11 со средним значением 3, как для коэффициента Шарпа (см. Раздел A приложения), так и для оптимизации средней геометрической доходности (см. Раздел A приложения).
Метод 1 . Мы исследуем значения окна в днях и период обучения в днях (см. Приложение, раздел A). Мы обнаружили, что медианное значение выбранного окна по времени равно 7 как для коэффициента Шарпа, так и для оптимизации среднего геометрического. Среднее значение составляет 5 при оптимизации среднего геометрического и 10 при оптимизации коэффициента Шарпа. Количество валют, включенных в портфель, колеблется от 1 до 43 со средним значением 15 для коэффициента Шарпа (см. Раздел A приложения) и 9 для оптимизации средней геометрической доходности (см. Раздел A приложения).
Метод 2 . Мы исследуем значения окна в днях и период обучения в днях (см. Приложение, Рисунок 10). Среднее значение выбранного окна по времени равно 3 как для коэффициента Шарпа, так и для оптимизации среднего геометрического. Среднее значение равно 10 при оптимизации среднего геометрического и коэффициента Шарпа. Среднее количество включенных валют составляет 17 для коэффициента Шарпа и 7 для оптимизации среднего геометрического (см. Приложение, раздел A).
Метод 3 .LSTM имеет три параметра: количество эпох или полных проходов через набор данных во время фазы обучения; количество нейронов в нейронной сети и длина окна. Эти параметры выбираются путем оптимизации прогноза цен трех валют (Биткойн, Риппл и Эфириум), которые в среднем занимают самую большую долю рынка с течением времени (за исключением Bitcoin Cash, который является форком Биткойна). Результаты (см. Приложение A) показывают, что в диапазоне исследованных параметров наилучшие результаты достигаются для.На результаты особо не влияет ни выбор количества нейронов, ни количества эпох. Мы выбираем 1 нейрон и 1000 эпох, поскольку чем больше эти два параметра, тем больше время вычислений. Количество валют, включаемых в портфель, оптимизируется с течением времени путем мизимизации средней геометрической доходности (см. Приложение, раздел A) и коэффициента Шарпа (см. Приложение, раздел A). В обоих случаях среднее количество включенных валют составляет 1.
3.2. Совокупный доход
На рисунке 5 мы показываем совокупный доход, полученный с использованием 4 методов.Кумулятивная доходность, достигнутая 24 апреля при оптимизации коэффициента Шарпа, составляет BTC (базовый уровень), BTC (метод 1), BTC (метод 2), BTC (метод 3). При оптимизации среднего геометрического мы получаем BTC (базовый уровень), BTC (метод 1), BTC (метод 2), BTC (метод 3). Совокупный доход, полученный в долларах США, выше (см. Приложение D). Это ожидается, поскольку цена биткойнов за рассматриваемый период выросла. Хотя некоторые из этих цифр кажутся преувеличенными, стоит отметить, что (i) мы проводим теоретическое упражнение, предполагая, что доступность биткойнов не ограничена, и (ii) исходя из этого предположения, верхняя граница нашей стратегии, соответствующая ежедневному инвестированию в наиболее эффективная валюта приводит к общему накопленному доходу BTC (см. Приложение, раздел B).Мы также рассматриваем более реалистичный сценарий, когда инвесторы платят комиссию за транзакцию при продаже и покупке валюты (см. Приложение, раздел C). На большинстве биржевых рынков комиссия обычно включается в сумму торгов [66]. Для комиссионных до, все представленные выше методы инвестирования в среднем приводят к положительной доходности за весь период (см. Раздел C приложения). Самый эффективный метод, Метод 3, дает положительную прибыль также при учете комиссий до (см. Приложение C).
Совокупный доход на Рисунке 5 получен в результате инвестирования в период с 1 января 2016 года по 24 апреля 2018 года. Мы исследуем общую эффективность различных методов, глядя на среднюю геометрическую доходность, полученную в разные периоды (см. Рисунок 6). Результаты, представленные на рисунке 6, получены при оптимизации коэффициента Шарпа для базовой линии (рисунок 6 (a)), метода 1 (рисунок 6 (b)), метода 2 (рисунок 6 (c)) и метода 3 (рисунок 6 (d)). )). Обратите внимание: хотя в этом случае инвестиции могут начаться после 1 января 2016 г. , мы оптимизировали параметры, используя данные с этой даты во всех случаях.Результаты значительно лучше, чем результаты, достигнутые при оптимизации среднего геометрического дохода (см. Приложение, раздел E). Наконец, мы видим, что лучшая производительность достигается, когда алгоритмы учитывают цены в биткойнах, а не в долларах США (см. Раздел D приложения).

3.3. Важность функции
На рисунке 7 мы проиллюстрировали относительную важность различных функций в методе 1 и методе 2. Для метода 1 мы показываем среднюю важность функции. Для метода 2 мы показываем среднюю важность функции для двух типовых валют: Ethereum и Ripple.

3.4. Состав портфеля
Десять наиболее популярных валют при оптимизации коэффициента Шарпа следующие:
Базовый уровень . Factom (91 день), E-Dinar Coin (89 дней), Ripple (76 дней), Ethereum (71 день), Steem (70 дней), Lisk (70 дней), MaidSafeCoin (69 дней), Monero (58 дней) , BitShares (55 дней), EDRCoin (52 дня).
Метод 1 . Ethereum (154 дня), Dash (128 дней), Monero (111 дней), Factom (104 дня), Ripple (94 дня), Litecoin (93 дня), Dogecoin (92 дня), Maid Safe Coin (86 дней), BitShares (73 дня), Tether (59 дней)
Method 2 .Ethereum (63 дня), Monero (61 день), Factom (51 день), Ripple (42 дня), Dash (40 дней), Maid Safe Coin (40 дней), Siacoin (30 дней), NEM (26 дней), NXT (26 дней), Steem (23 дня).
Метод 3 . Factom (48 дней), Monero (46 дней), Ethereum (39 дней), Lisk (36 дней), Maid Safe Coin (32 дня), E-Dinar Coin (32 дня), BitShares (26 дней), B3 Coin ( 26 дней), Dash (25 дней), Cryptonite (22 дня).
4. Заключение
Мы протестировали эффективность трех моделей прогнозирования на ежедневных курсах криптовалют для валют.Два из них (метод 1 и метод 2) были основаны на деревьях решений градиентного повышения, а один основан на рекуррентных нейронных сетях с долговременной краткосрочной памятью (метод 3). В методе 1 та же модель использовалась для прогнозирования рентабельности инвестиций во всех валютах; в методе 2 мы построили отдельную модель для каждой валюты, которая использует информацию о поведении всего рынка, чтобы сделать прогноз для этой единственной валюты; в методе 3 мы использовали разные модели для каждой валюты, где прогноз основан на предыдущих ценах валюты.
Мы построили инвестиционные портфели на основе прогнозов различных методов и сравнили их эффективность с показателями базовой линии, представленной хорошо известной стратегией простого скользящего среднего. Параметры каждой модели оптимизировались для всех, кроме метода 3, ежедневно, на основе результатов выбора каждого параметра в предыдущие разы. Мы использовали две оценочные метрики, используемые для оптимизации параметров: среднее геометрическое значение доходности и коэффициент Шарпа. Чтобы не учитывать эффект от общего роста рынка, цены на криптовалюты были выражены в биткойнах.Все стратегии принесли прибыль (выраженную в биткойнах) за весь рассматриваемый период и за большой набор более коротких торговых периодов (различные комбинации дат начала и окончания торговой активности), в том числе с учетом комиссии за транзакции до.
Эти три метода показали лучшие результаты, чем базовая стратегия, когда инвестиционная стратегия применялась в течение всего рассматриваемого периода. Оптимизация параметров на основе коэффициента Шарпа позволила получить большую отдачу. Методы, основанные на деревьях решений с повышением градиента (методы 1 и 2), работали лучше всего, когда прогнозы основывались на краткосрочных окнах 5/10 дней, предполагая, что они хорошо используют в основном краткосрочные зависимости.Вместо этого рекуррентные нейронные сети LSTM работали лучше всего, когда прогнозы основывались на данных за несколько дней, поскольку они способны фиксировать также долгосрочные зависимости и очень устойчивы к волатильности цен. Они позволяли получать прибыль даже при учете комиссии за транзакцию до. Методы, основанные на деревьях решений повышения градиента, позволяют лучше интерпретировать результаты. Мы обнаружили, что цены и доходность валюты в последние несколько дней, предшествовавших прогнозу, были ведущими факторами для прогнозирования ее поведения.Среди двух методов, основанных на случайных лесах, лучший результат показал тот, который учитывал разные модели для каждой валюты (метод 2). Наконец, стоит отметить, что три предложенных метода работают лучше, когда прогнозы основаны на ценах в биткойнах, а не на ценах в долларах США. Это говорит о том, что прогнозировать одновременно общую тенденцию рынка криптовалют и развитие отдельных валют сложнее, чем прогнозировать только последнюю.
Важно подчеркнуть, что у нашего исследования есть ограничения.Во-первых, мы не пытались использовать существование разных цен на разных биржах, рассмотрение которых могло бы открыть путь к значительно более высокой отдаче от инвестиций. Во-вторых, мы игнорировали внутридневные колебания цен и рассматривали среднюю дневную цену. Наконец, что очень важно, мы проводим теоретический тест, в котором доступное количество биткойнов неограничено, и ни одна из наших сделок не влияет на рынок. Несмотря на эти упрощающие предположения, представленные нами методы систематически и последовательно позволяли выявлять валюты с лучшими показателями.Расширение текущего анализа с учетом этих и других элементов рынка — это направление для будущей работы.
Другой, но многообещающий подход к изучению криптовалют состоит в количественной оценке влияния общественного мнения, измеряемого через социальные сети, на поведение рынка в том же духе, в котором это было сделано для фондового рынка [67]. Хотя было показано, что следы в социальных сетях также могут быть эффективными предикторами колебаний цен на биткойны [68–74] и другие валюты [75], наши знания об их влиянии на весь рынок криптовалют остаются ограниченными и представляют собой интересное направление для будущей работы.
Приложение
A. Оптимизация параметров
На рисунке 8 мы показываем оптимизацию параметров (a, c) и (b, d) для базовой стратегии. На рисунке 9 мы показываем оптимизацию параметров (a, d), (b, e) и (c, f) для метода 1. На рисунке 10 мы показываем оптимизацию параметров (a, d), (b, e) и (c, f) для метода 2. На рисунке 11 мы показываем средний квадрат ошибки, полученный при различных вариантах обучающего окна (a), количестве эпох (b) и количестве нейронов (c), для Ethereum, Bitcoin и Ripple.На рисунке 12 мы показываем оптимизацию параметра (c, f) для метода 3.
B. Доходность при полном знании эволюции рынка
На рисунке 13 мы показываем совокупную прибыль, полученную при ежедневном инвестировании в верхняя валюта, предположим, что кто-то знает цены валют на следующий день.

C. Полученный возврат при оплате комиссии за транзакцию
В этом разделе мы представляем полученные результаты, включая комиссию за транзакцию между и [66].В общем, нельзя торговать данной валютой ни с какой другой. Следовательно, мы считаем, что каждый день мы торгуем дважды: мы продаем альткойны, чтобы купить биткойны, и мы покупаем новые альткойны, используя биткойны. Средняя доходность, полученная в период с января 2016 г. по апрель 2018 г., больше 1 для всех методов, для комиссий до (см. Таблицу 1). В этот период метод 3 дает положительную прибыль для комиссионных до. Доходность, полученная с комиссией (см. Рис. 14) и (см. Рис. 15) в произвольные периоды, подтверждает, что в целом можно получить положительную прибыль с нашими методами, если сборы достаточно малы.
24225 1,02
без комиссии
1,003 1,001 0,999 0,995 0,985
Метод 1 1,008 1,006 1.004 1,002 0,998 0,988
Метод 2 1,005 1,003 1,001 0,999 0,995 0,995 0,985 1.019 1.015 1.005

D. Результаты в долларах США
В этом разделе мы показываем результаты, полученные с учетом цен в долларах США.Цена биткойнов в долларах США за рассматриваемый период значительно выросла. Следовательно, прибыль в долларах США (рисунок 16) выше, чем в биткойнах (рисунок 5). Обратите внимание, что на рисунке 16 мы сделали прогнозы и рассчитали портфели с учетом цен в биткойнах. Затем прибыль была конвертирована в доллары США (без комиссии за транзакцию). В Таблице 2 вместо этого мы показываем прибыль, полученную при прогнозировании с учетом всех цен в долларах США. Мы обнаружили, что в большинстве случаев лучшие результаты получаются от цен в BTC.
Среднее геометрическое в долларах США (по ценам BTC) Среднее геометрическое в долларах США (по ценам в долларах США)
1.0086 1.0141
Method1 1.0121 1.0085
Method2 1.0091 1.0086
Method3 112560289 1.0134
E. Оптимизация среднего геометрического
На рисунке 17 мы показываем среднюю геометрическую доходность, полученную между двумя произвольными точками времени при оптимизации геометрической средней доходности для базовой линии ( Рисунок 17 (a)), Метод 1 (Рисунок 17 (b)), Метод 2 (Рисунок 17 (c)) и Метод 3 (Рисунок 17 (d)).

Доступность данных
Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.
Рынок криптовалют по предложениям, приложениям | Анализ воздействия COVID-19
Содержание
1 Введение (Страница № — 16)
1.1 Цели исследования
1.2 Определение
1.3 Объем исследования
1.3.1 Охватываемые рынки
1.3.2 Рассматриваемые годы
1.4 Валюта
1.5 Ограничения
1.6 Заинтересованные стороны
2 Методология исследования (Страница № — 19)
2.1 Данные исследования
2.1.1 Вторичные и первичные исследования
2.1.1.1 Ключевые отраслевые выводы
2.1.2 Вторичные данные
2.1.2.1 Список основных вторичных источников
2.1. 2.2 Вторичные источники
2.1.3 Первичные данные
2.1.3.1 Разбивка первичных источников
2.1.3.2 Первичные источники
2.2 Оценка размера рынка
2.2.1 Подход снизу вверх
2.2.2 Подход сверху вниз
2.3 Структура рынка и триангуляция данных
2.4 Допущения исследования
3 Краткое содержание (Страница № — 29)
4 Premium Insights (Страница № — 34)
4.1 Привлекательные возможности на рынке
4.2 Платежный рынок, по типу
4.3 Рынок для майнинга, по типу
4.4 Рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по применению и стране
4.5 Рынок, по географическому расположению
5 Обзор рынка (Номер страницы — 37)
5.1 Введение
5.2 Динамика рынка
5.2.1 Драйверы
5.2.1.1 Прозрачность технологии распределенной книги
5.2.1.2 Высокие денежные переводы в развивающихся странах
5.2.1.3 Высокая стоимость Трансграничные переводы
5.2.1.4 Колебания валютных правил
5.2.1.5 Рост венчурных инвестиций
5.2.2 Ограничения
5.2.2.1 Неопределенный нормативный статус
5.2.2.2 Отсутствие осведомленности и технического понимания относительно криптовалюты
5.2.3 Возможности
5.2.3.1 Значительные возможности для роста на развивающихся и развитых рынках
5.2.3.2 Принятие криптовалюты в различных отраслях
5.2.4 Проблемы
5.2.4.1 Проблемы безопасности, конфиденциальности и контроля
5.2.4.2 Технические проблемы, связанные с масштабируемостью
5.3 Анализ цепочки создания стоимости рынка
5.4 Ключевые тенденции рынка
5.4.1 Пример использования программ-вымогателей
5.4.1.1 Технологии, лежащие в основе программ-вымогателей
5.4. 1.2 Шифрование
5.4.1.3 Появление криптовалют
5.4.1.4 Влияние атаки программ-вымогателей
5.4.1.5 Снижение количества программ-вымогателей
5.4.2 Рост количества вредоносных программ для майнинга криптовалют
5.4.3 Первоначальное предложение монет (Ico)
5.4.4 Криптография в криптовалюте
5.4.5 Цены на криптовалюты (в долларах США)
5.4.6 Хардфорк в криптовалютах
5.4.7 Предложение токена безопасности
5.5 Регулирование криптовалюты
6 Рынок криптовалют, путем предложения (стр. № 51)
6.1 Введение
6.2 Аппаратное обеспечение
6.2.1 Asic
6.2.1.1 Asics для доминирования на рынке криптовалютного оборудования в течение прогнозного периода
6.2.2 Gpu
6.2.2.1 Ожидается снижение спроса на Gpus для майнинга криптовалюты в течение прогнозного периода
6.2.3 FPGA
6.2.3.1 Ожидается стабильный рост FPGA на рынке криптовалютного оборудования
6.2.4 Кошелек
6.2.4.1 Повышение безопасности, как ожидается, будет стимулировать рынок аппаратных кошельков криптовалюты в течение прогнозного периода
6.3 Программное обеспечение
6.3.1 Платформа для майнинга
6.3.1.1 Ожидается, что рост внедрения криптовалюты будет стимулировать рынок платформы для майнинга
6.3.2 Кошелек для монет
6.3. 2.1 Ожидается, что мобильный кошелек будет стимулировать рынок программного обеспечения для криптовалюты
6.3.3 Обмен
6.3.3.1 Обмен на крупнейшую долю рынка программного обеспечения для криптовалюты в течение прогнозного периода
7 Рынок криптовалют, по процессам (стр.- 63)
7.1 Введение
7.2 Майнинг
7.2.1 Индивидуальный майнинг
7.2.1.1 Рост спроса на высокую вычислительную мощность привел к снижению индивидуального майнинга
7.2.2 Пул-майнинг
7.2.2.1 Пул-майнинг, как ожидается, будет учитывать Самая большая доля рынка майнинга криптовалют в течение прогнозного периода
7.2.3 Облачный майнинг
7.2.3.1 Ожидаемая более высокая прибыль стимулирует рынок облачного майнинга в течение прогнозного периода
7.3 Транзакция
7.3.1 Обмен
7.3.1.1 Обмен для доминирования на рынке криптовалютных транзакций в течение прогнозного периода
7.3.2 Кошелек
7.3.2.1 Ожидается, что рост использования криптовалюты будет способствовать развитию рынка криптовалютных кошельков
8 Рынок криптовалют, по типу (стр. № 75)
8.1 Введение
8.2 Биткойн
8.2.1 Биткойн составлял крупнейший размер рынка в 2018 году
8.3 Etgereum (ETH)
8.3.1 Ожидается, что поддержка смарт-контрактов будет стимулировать рынок Ethereum
8.4 Bitcoin Cash
8.4.1 Ожидается, что больший размер блока будет стимулировать рынок Bitcoin Cash
8.5 Ripple (XRP)
8.5.1 Масштабируемость , Ожидается, что эффективность и низкая стоимость будут стимулировать рынок Ripple
8.6 Dashcoin
8.6.1 Такие функции, как транзакции Privtae, мгновенные транзакции и децентрализованное управление для стимулирования рынка Dash
8.7 Litecoin (LTC)
8.7.1 Более быстрая транзакция по сравнению с другими основными криптовалютами, как ожидается, будет стимулировать рынок Litecoin
8.8 Другие
9 Рынок криптовалют, по приложениям (стр. № — 81)
9.1 Введение
9.2 Торговля
9.2.1 Торговля на ведущем рынке криптовалют в период с 2018 по 2024 год
9.3 Денежные переводы
9.3.1 Ожидаемые низкие комиссии и низкие комиссии Будьте основными драйверами роста денежных переводов на рынке
9.4 Платеж
9.4.1 Одноранговый платеж
9.4.1.1 Одноранговые платежи, как ожидается, вырастут с максимальным среднегодовым темпом роста в течение прогнозного периода
9.4.2 Электронная торговля и розничная торговля
9.4.2.1 Рост числа принимающих компаний электронной коммерции Криптовалюты как способ оплаты для стимулирования рынка
9.4.3 Средства массовой информации и развлечения
9.4.3.1 Ожидается, что казино будут стимулировать рынок криптовалют для средств массовой информации и развлечений
9.4.4 Путешествия и туризм
9.4.4.1 Идея путешествовать с единой мировой валютой, как ожидается, будет стимулировать рынок путешествий и туризма
9.4.5 Другие
10 Географический анализ (Номер страницы — 88)
10.1 Введение
10.2 Северная Америка
10.2.1 США
10.2.1.1 Наибольшая доля рынка в Северной Америке приходится на США
10.2.2 Канада
10.2.2.1 Решение правительства разрешить использование криптовалюты, которое, как ожидается, будет стимулировать рынок в Канаде
10.2.3 Мексика
10.2.3.1 Ожидается, что криптовалюта, считающаяся законной для электронных транзакций, будет стимулировать рынок в Мексике
10.3 Европа
10.3.1 Германия
10.3.1.1 Ожидается, что благоприятные правительственные постановления в отношении криптовалюты будут стимулировать рынок в Германии
10.3.2 Франция
10.3.2.1 Ожидается, что снижение налогов на криптовалюту будет стимулировать рынок во Франции
10.3.3 UK
10.3.3.1 Ожидается, что легальный обмен криптовалюты будет стимулировать рынок в Великобритании
10.3.4 Восточная Европа
10.3.4.1 Компании, движущиеся на Восток Европа для добычи полезных ископаемых и биржи — основные факторы, определяющие рынок в Восточной Европе.
10.3.5 Остальная Европа
10.3.5.1 Ожидается, что остальная часть Европы будет лидером рынка в Европе в течение периода прогноза
10.4 APAC
10.4.1 Китай
10.4.1.1 Крупнейший рынок майнинга криптовалюты в Азиатско-Тихоокеанском регионе занимает Китай
10.4.2 Япония
10.4.2.1 Ожидается, что признание правительствами бирж законными будет способствовать развитию рынка в Японии
10.4.3 Южная Корея
10.4.3.1 Ожидается, что благоприятные правительственные постановления в отношении криптовалюты будут стимулировать рынок Южной Кореи
10.4.4 Остальная часть APAC
10.5 Полоса земли
10.5.1 Южная Америка
10.5.2 Ближний Восток и Африка
11 Конкурентная среда (Номер страницы — 115)
11.1 Обзор
11.2 Ранжированный анализ ключевых игроков на рынке
11.3 Конкурентные ситуации и тенденции
11.3.1 Выпуск продукции
11.3.2 Соглашения, партнерства, сотрудничество и контракты
11.3.3 Приобретения
11.3.4 Расширение
12 Профили компаний (номер страницы — 121)
(Обзор бизнеса, предлагаемые продукты / решения / услуги и технологии, последние разработки, SWOT-анализ и MnM-представление) *
12.1 Ключевые участники
12.1.1 Bitmain Technologies Ltd.
12.1.2 NVIDIA
12.1.3 Advanced Micro Devices, Inc.
12.1.4 Xilinx
12.1.5 Bitfury Group Limited
12.1.6 Intel
12.1.7 Ripple
12.1.8 Ethereum Foundation
12.1.9 Coinbase
12.1.10 BitGo
12.1.11 Binance
12.2 Другие компании
12.2.1 Canaan Creative Co., Ltd
12.2.2 Zhejiang Ebang Communication Co., Ltd
12,2 .3 Bitstamp Ltd
12.2.4 Ifinex Inc.
12.2.5 Ledger Sas
12.2.6 Xapo
12.2.7 Advanced Mining Technologies Inc.
12.2.8 Alcheminer, Ltd.
12.2.9 Upbit
12.2.10 Shark Mining
12.2.11 Ethereumminer.EU
12.2.12 Pandaminer
* Подробная информация об обзоре бизнеса, предлагаемых продуктах / решениях / услугах и технологиях, последних разработках, SWOT-анализе и MnM-обзоре не может быть получена в случае компаний, не котирующихся на бирже.
13 Приложение (Номер страницы — 156)
13.1 Информация от отраслевых экспертов
13.2 Руководство для обсуждения
13.3 Хранилище знаний: портал подписки Marketsandmarkets
13.4 Доступные настройки
13.5 Связанные отчеты
13.6 Сведения об авторе

Список таблиц (69 таблиц)
Таблица 1 Финансирование на рынке криптовалют, 2014–2018 гг. (Млн долларов США)
Таблица 2 Цена криптовалюты, 2013–2018 гг. (Долл. США)
Таблица 3 Форк криптовалюты, 2017–2018 гг.
Таблица 4 Статус криптовалюты по странам, 2018 г. В миллионах)
Таблица 6 Рынок оборудования по процессам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 7 Рынок оборудования по регионам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 8 Рынок оборудования, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 9 Криптовалюта Asic Аппаратное обеспечение
Таблица 10 Рынок программного обеспечения по процессам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 11 Рынок программного обеспечения по регионам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 12 Рынок программного обеспечения, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 13 Рынок, по Процесс, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 14 Рынок добычи полезных ископаемых, по предложениям, 20152024 год (млн долларов США)
Таблица 15 Рынок добычи полезных ископаемых, по регионам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 16 Рынок добычи полезных ископаемых в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по странам, 2015-2024 гг. (Миллион долларов США)
Табл e 17 Рынок горнодобывающей промышленности в Северной Америке, по странам, 2015-2024 гг. (млн долларов США)
Таблица 18 Рынок горнодобывающей промышленности в Европе, по странам, 2015-2024 гг. (млн долларов США)
Таблица 19 Рынок горнодобывающей промышленности в РЗ, по регионам, 2015-2024 гг. (млн долларов США) )
Таблица 20 Рынок операций по добыче полезных ископаемых, по типам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 21 Рынок операций по размещению, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 22 Рынок операций по операциям, по регионам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 23 Рынок для транзакций в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по странам, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 24 Рынок транзакций в Северной Америке, по странам, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 25 Рынок транзакций в Европе, по странам, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 26 Рынок транзакций в RoW, по регионам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 27 Рынок транзакций, по типам, 20152024 (миллион долларов США)
Таблица 28 Рыночная капитализация различных криптовалют с 2014 по 2018 год (млрд долларов США)
Таблица 29 Криптовалюта Рынок, по типу, 201 52024 (в миллионах долларов США)
Таблица 30 Рынок по приложениям, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 31 Торговый рынок по регионам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 32 Рынок денежных переводов по регионам, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 33 Рынок платежей по регионам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 34 Рынки платежей по типам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 35 Рынок платежей по регионам, 2015-2024 гг. (Млн долларов США)
Таблица 36 Рынок Северной Америки, по Страна, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 37 Рынок в Северной Америке, по предложениям, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 38 Рынок в Северной Америке, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 39 Рынок в Северной Америке, по приложениям, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 40 Рынок в США, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 41 Рынок в Канаде, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 42 Рынок в Мексике, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 43 Рынки в Европе по странам, 2015 г. 2024 г. (в миллионах долларов США)
Таблица 44 Рынок в Европе, по предложению, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 45 Рынок в Европе, по процессам, 2015-2024 (миллион долларов США)
Таблица 46 Рынок в Европе, по приложениям, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 47 Рынок в Германии, По процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 48 Рынок во Франции, По процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов)
Таблица 49 Рынок в Великобритании, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 50 Рынок в Восточной Европе, по процессам, 2015-2024 (В миллионах долларов США)
Таблица 51 Рынок в остальных странах Европы, по процессам, 2015-2024 гг. (В миллионах долларов США)
Таблица 52 Рынки в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по странам, 2015-2024 гг. (В миллионах долларов США)
Таблица 53 Рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по предложениям, 2015-2024 гг. (В миллионах долларов США) )
Таблица 54 Рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 55 Рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе, по приложениям, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 56 Рынок в Китае, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 57 Рынок в Японии, по процессам, 2015-2024 гг. (млн долларов США)
Таблица 58 Рынок Южной Кореи, по процессам, 20152024 (в миллионах долларов США)
Таблица 59 Рынок в остальной части Азиатско-Тихоокеанского региона, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 60 Рынок в РЗ, по регионам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 61 Рынок в РЗ, по предложениям, 2015-2024 (долл. Миллион)
Таблица 62 Рынок в полосе отвода, по процессам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 63 Рынок в полосе отвода, по приложениям, 20152024 (млн долларов США)
Таблица 64 Рынок в Южной Америке, по процессам, 2015-2024 (млн долларов США)
Таблица 65 Рынок в США, по процессам, 2015-2024 (в миллионах долларов США)
Таблица 66 Запуск продуктов, 2015-2018
Таблица 67 Соглашения, партнерства, сотрудничество, контракты и совместные предприятия, 2016-2018
Таблица 68 Приобретения 2015-2018
Таблица 69 Расширение 2016-2018

Список рисунков (46 рисунков)

Рисунок 1 Дизайн исследования
Рисунок 2 Процесс оценки размера рынка
Рисунок 3 Подход снизу вверх
Рисунок 4 Подход сверху вниз
Рисунок 5 Триангуляция данных
Рисунок 6 Рынок для So ftware будет расти с более высоким среднегодовым темпом роста в течение 2019-2024 гг.
Рисунок 7 Рынок транзакций будет расти с более высокими среднегодовыми темпами роста в течение 2019-2024 гг.
Рисунок 8 Рынок биткойнов будет удерживать наибольшую долю в течение 2019-2024 гг.
Рисунок 9 Рынок платежей для роста с максимальным среднегодовым темпом роста в течение периода прогноза
Рисунок 10 Рынок в RoW будет расти с максимальным среднегодовым темпом роста в 2019-2024 гг.
Рисунок 11 Азиатско-Тихоокеанский регион сохранит наибольший размер рынка в течение 2019-2024
Рисунок 12 Одноранговые платежи для доминирования на рынке криптовалюты в течение периода прогноза
Рисунок 13 Рынок пул-майнинга будет расти с максимальным CAGR с С 2019 по 2024 год
Рисунок 14 Наибольшая доля рынка криптовалют в Азиатско-Тихоокеанском регионе к 2018 году будет принадлежать торговле
Рисунок 15 Рынок Южной Америки будет расти с максимальным среднегодовым темпом роста с 2019 по 2024 год
Рисунок 16 Рынок: движущие факторы, ограничения, возможности и проблемы
Рисунок 17 Глобальные потоки денежных переводов, 2014-2019 гг.
Рисунок 18 Основные получатели денежных переводов, 2017 г.
Рисунок 19 Стоимость денежных переводов, 2017 г. по сравнению с 2018 г.
Рисунок 20 Всего al Финансирование, 2013-2018 (в миллионах долларов США)
Рисунок 21 Анализ цепочки создания стоимости криптовалюты, 2018
Рисунок 22 Программное обеспечение, которое будет расти с более высокими среднегодовыми темпами роста в течение периода прогноза
Рисунок 23 Asic, чтобы доминировать на рынке оборудования для криптовалют в течение периода прогноза
Рисунок 24 Обмен для доминирования на рынке криптовалют для программного обеспечения в течение периода прогноза
Рисунок 25 Транзакция будет расти с более высоким CAGR в течение периода прогноза
Рисунок 26 Майнинг пула для регистрации наивысшего CAGR в течение периода прогноза
Рисунок 27 Обмен для доминирования на рынке криптовалюты для транзакционного процесса в APAC в течение периода прогноза
Рисунок 28 Рыночная капитализация различных криптовалют с 2014 по 2018 год
Рисунок 29 Биткойн будет доминировать на рынке криптовалют в течение периода прогноза
Рисунок 30 Платежное приложение будет расти с максимальным среднегодовым темпом роста в течение периода прогноза
Рисунок 31 Рынок в RoW будет расти с максимальным среднегодовым темпом роста с 2019 по 2024 год
Рисунок 32 APAC удерживать наибольшую долю рынка во время Forec Ast Period
Рисунок 33 Северная Америка: Обзор рынка
Рисунок 34 Майнинг для удержания большего размера рынка в США в течение периода прогноза
Рисунок 35 Европа: Обзор рынка
Рисунок 36 RoE будет доминировать на рынке криптовалют в Европе к 2024 году
Рисунок 37 Майнинг для роста при увеличении размера рынка в Великобритании в течение периода прогноза
Рисунок 38 Азиатско-Тихоокеанский регион: Обзор рынка
Рисунок 39 Майнинг, чтобы вести рынок криптовалюты для процесса в Китае в течение периода прогноза
Рисунок 40 Южная Америка будет лидером рынка в РЗ в течение периода прогноза
Рисунок 41 компания приняла запуск продуктов в качестве ключевой стратегии роста с 2015 по 2017 г.
Рисунок 42 Рынок: анализ рейтинга ключевых компаний
Рисунок 43 NVIDIA: Обзор компании
Рисунок 44 AMD: Обзор компании
Рисунок 45 Xilinx: Обзор компании
Рисунок 46 Intel: Компания Снимок
Количественный анализ графа транзакций криптовалюты | Applied Network Science
В этом разделе мы представляем результаты нашего всестороннего исследования графа транзакций криптовалют.Из-за большого объема извлеченных графиков нам нужны большие вычислительные мощности и память для их хранения и выполнения вычислений. Мы выполнили наш анализ и расчеты на сервере с восемью ядрами процессора Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2630 v4 @ 2,20 ГГц, а также 3 ТБ дискового хранилища и 80 ГБ ОЗУ.
Первое исследование касается временных рядов размеров графиков MTG и CMTG. Поскольку дата начала каждой монеты разная, временной ряд каждой монеты строится с даты ее создания (дата создания блока генезиса).На рисунках 2a и b показано количество ребер и количество узлов в графе MTG соответственно. Наряду с этими кривыми для сравнения также включена цена биткойнов. Поскольку цена остальных четырех криптовалют сильно коррелирует с ценой Биткойна, мы включаем только эту монету в график. Как можно видеть, размер графика тесно связан с ценой с точки зрения количества ребер и вершин, и особенно, когда цена Биткойна достигла 20000 долларов в конце 2017 года и на его ценовом графике появился пик, мы можем наблюдать пик размера MTG для всех пяти монет.Это связано с тем, что по мере роста цены монеты люди более склонны покупать / продавать ее, что приводит к увеличению количества сгенерированных адресов (то есть вершин) и транзакций (то есть ребер).
Рис. 2
Размер графика MTG во времени. a Количество кромок. b Количество узлов
Для более детального изучения мы получили цены всех рассматриваемых монет от CoinMarketCap (CoinMarketCap 2018), и для каждой монеты мы измерили корреляцию между ее ценой и размером ее графика MTG.Таблица 1 показывает, что для всех валют существует положительная корреляция между размером графика MTG и ценой валюты. В частности, эта связь очень сильна в биткойнах, лайткойнах и эфириуме.
Таблица 1 Корреляция цены и размера графа MTG
График зависимости количества ребер и количества узлов на графике CMTG от времени показан на рис. 3а и б. Как и ожидалось, эти графики монотонно увеличиваются из-за кумулятивного характера графика CMTG и показывают скорость роста графика CMTG каждой криптовалюты с течением времени.На этих диаграммах можно увидеть, что в некоторых точках диаграммы пересекаются, указывая на то, что количество адресов и транзакций двух валют в определенные моменты времени одинаково. Например, в конце 2017 года и в начале 2018 года из-за резкого роста количества адресов Ethereum количество адресов Ethereum превысило Litecoin и Dash. Причина в том, что Ethereum привлек множество пользователей, представив новые и уникальные функции, такие как смарт-контракты, за короткий период.График также показывает, что в начале 2019 года Ethereum имеет второе по величине количество адресов после Биткойна.
Рис. 3
Размер графика CMTG во времени. a Количество кромок. b Количество узлов
Чтобы быть более конкретным, мы рассчитали относительную скорость роста (RGR) для количества ребер и узлов графа CMTG от начала каждой криптовалюты до конца нашего исследования, результаты которого представлены в таблице 2.Как видно, Ethereum имеет самый высокий темп роста как количества ребер, так и количества узлов среди пяти криптовалют.
Таблица 2 Относительная скорость роста количества ребер и узлов в графе CMTG
Другой показатель, который мы исследовали для графов транзакций криптовалют, — это плотность этих графов. На рис. 4a и b показаны графики плотности графиков MTG и CMTG во времени. Как видно на рис. 4а, плотность графика MTG снижается в первые годы, но возрастает в конце 2017 года и начале 2018 года.Эта впадина, созданная в плотности графиков MTG, совпадает с пиком цены биткойна. Если быть более точным, для каждой монеты мы измерили корреляцию цены с плотностью ее графика MTG. Таблица 3 показывает, что для всех валют существует отрицательная корреляция между плотностью графика MTG и ценой этой валюты. Эта отрицательная корреляция особенно сильна в Bitcoin, Litecoin и Dash.
Рис. 4
Плотность графиков транзакций во времени. a Плотность графика MTG. b Плотность графика CMTG
Таблица 3 Корреляция цены с плотностью графика MTG
Причина этого может быть оправдана тем, что для сохранения анонимности каждый пользователь обычно генерирует новый адрес для новой транзакции и получает деньги с одного из существующих адресов. , в графе транзакций создается новое ребро, таким образом, для каждой транзакции одно ребро и один узел добавляются к графу транзакций, что приводит к линейному увеличению количества ребер относительно количества узлов, тем самым уменьшая плотность графа .В первые месяцы из-за неуклонного роста цен на монеты мы наблюдаем рост числа пользователей, желающих инвестировать в рынок криптовалют, и, как следствие, количество новых адресов в этих монетах, что, в свою очередь, снижает плотность графа транзакций. Но когда цена Биткойна достигла своего пика, тенденция к снижению плотности CMTG замедлилась или полностью прекратилась. На рис. 4b, который иллюстрирует плотность графика CMTG во времени, мы видим, что плотность большую часть времени уменьшается.Причина может заключаться в том, что генерация новых адресов, которая снижает плотность графика, повлияет на ближайшие месяцы из-за кумулятивного характера графика. Но его нисходящая тенденция замедлилась после пересечения пика цены биткойна. График также показывает, что плотность CMTG Эфириума снижается намного быстрее, чем у других валют. Это неявно указывает на то, что количество новых учетных записей Ethereum резко увеличивается, что приводит к снижению плотности.
После наблюдения тенденции роста ребер и узлов CMTG, следующий эксперимент состоял в том, чтобы определить, растет ли количество ребер этого графа линейно по отношению к количеству его узлов.б $$
(8)
Мы оценили параметры a и b для каждой из изученных монет. Для этой цели мы применили тесты согласия на количество ребер и количество узлов в графике CMTG в разные месяцы, мы вычислили лучшую доступную кривую, найдя наиболее подходящие a и b для каждого монета.
Как показано на рис. 5, мы подобрали наилучшую возможную кривую для данных в каждой из монет, используя модель мощности.Параметры, полученные путем подбора кривой к графикам, показаны в таблице 4, где во всех случаях коэффициент детерминации (скорректированный R ²) был более 99%. Эта мера показывает, насколько хорошо точки соответствуют кривой. Мы видим, что в Биткойне, Лайткойне и Эфириуме параметр b очень близок к 1. Только в Dash значение меньше 1, а в Z-Cash значение больше 1, что делает Кривая для этих двух монет немного удалена от линейной кривой.
Рис. 5
Подгоните кривую к диаграмме количества ребер с точки зрения количества узлов в графе CMTG для каждой монеты. a Биткойн. b Litecoin. c Ethereum. d Чертеж. e Z-Cash
Таблица 4 Расчетные параметры наиболее подходящей кривой на диаграмме количества ребер по количеству узлов в графе CMTG
Поскольку линейное увеличение количества ребер относительно количества узлов снижает плотность графа, другое Метрика, исследуемая на графах MTG и CMTG, представляет собой отношение количества ребер к количеству узлов.Как показано, в большинстве криптовалют отношение количества ребер к количеству узлов является линейным или близким к линейному. Отношение количества ребер к количеству узлов указывает наклон этого линейного отношения. На рис. 6а показан временной ряд отношения края к узлу графика MTG. Как видите, за исключением некоторых конкретных случаев на графике, для большинства монет это соотношение колеблется от 1 до 15, но общая тенденция остается устойчивой. В Dash во временном интервале это значение составляет от 25 до 30, но затем в следующем интервале его тренд фиксируется ниже 10.Но в Litecoin на втором месяце его создания произошло заметное явление, и это соотношение увеличилось до 40, а в последующие месяцы возвращается в норму, и его тенденция почти постоянна. Дальнейшее исследование блокчейна Litecoin показало, что в середине ноября 2011 года произошла последовательность транзакций с определенными шаблонами, что привело к появлению большого количества ребер в графе транзакций.
Рис. 6
Отношение ребер к вершинам графов транзакций. a Временные ряды отношения края к вершине для MTG. b Временные ряды отношения ребер к вершинам для CMTG
Как показано в таблице 5, количество узлов во втором месяце графа MTG примерно в 2-3 раза больше, чем в предыдущем и последующих месяцах, но количество его ребер равно примерно в 50–70 раз больше, чем в предыдущий и последующие месяцы.
Таблица 5 Количество ребер и узлов графика Litecoin MTG за первые 3 месяца
На рисунке 7 показан обзор первых трех месяцев графиков Litecoin MTG.Из-за большого размера графов их форма строится путем случайного отбора приблизительно 5000 ребер из каждого графа. Как видно на фиг. 7а и в, в первый и третий месяц мы видим нормальную структуру графа транзакций, которая ведет себя аналогично социальным сетям. Другими словами, сеть имеет очень ограниченное количество концентраторов высокого уровня и множество узлов низкого уровня, которые подключены к этим концентраторам. Но во второй месяц, когда количество ребер и вершин резко увеличивается, мы наблюдаем множество узлов одинакового размера, которые связаны между собой, и эта закономерность связана с определенными транзакциями, которые произошли во втором месяце.
Рис. 7
Визуализация графика MTG Litecoin за первые 3 месяца. a MTG0 график (первый месяц). b График MTG1 (второй месяц). c График MTG2 (Третий месяц)
Еще одним вычислением, выполненным на графике CMTG, был коэффициент кластеризации. Коэффициент кластеризации используется как мера степени готовности узла графа создать кластер. Учитывая, что эти вычисления очень сложно выполнить на больших графах, мы выполнили вычисления только в те месяцы, когда граф CMTG был менее одного миллиона узлов, и построили диаграммы с точки зрения количества узлов и использовали оценочный метод для рассчитать коэффициент кластеризации.На рисунке 8 показан коэффициент кластеризации CMTG. Мы также рассчитали коэффициент корреляции между коэффициентом кластеризации и количеством узлов CMTG (см. Таблицу 6). Как показано в таблице 6, существует положительная корреляция между количеством узлов графа CMTG и его коэффициентом кластеризации для всех монет. Согласно Таблице 6, мы находим, что коэффициент кластеризации увеличивается с размером графа с течением времени. Из рисунка 8 также видно, что этот восходящий тренд через некоторое время прекращается, а коэффициент попадает в указанный диапазон и сходится.Этот диапазон составляет от 0,15 до 0,2 для Ethereum и от 0,05 до 0,15 для биткойнов, Litecoin, Dash и Z-Cash. Более высокое значение коэффициента кластеризации для Ethereum связано с более частым повторным использованием адресов из-за его системы на основе учетных записей, что более вероятно, что человек использует один адрес, что делает его граф более плотным и более вероятным для кластеризации. Согласно данным (Manikonda et al., 2014), коэффициент кластеризации сети подписчиков Instagram составляет 0,42. По сравнению с графом транзакций криптовалюты, количество узлов, склонных к созданию кластеров на графе отслеживания Instagram, намного больше, чем на графике транзакций криптовалют.Это связано с анонимностью узлов и генерацией новых адресов для каждой транзакции, что приведет к меньшей тенденции к созданию кластера.
Рис.8
Зависимость коэффициента кластеризации CMTG от количества его узлов
Таблица 6 Корреляция максимального размера клики и коэффициента кластеризации с количеством узлов в CMTG
Мы также вычислили максимальный размер клики для CMTG. В графе транзакций максимальная клика представляет наибольшее количество учетных записей, в которых произошла транзакция между каждой парой из них.Наличие крупных клик обычно указывает на очень сильную связь между аккаунтами в клике. Нахождение максимального размера клики является NP-трудной задачей, а выполнение этого на больших графах требует больших вычислительных затрат, поэтому мы нашли максимальную клику только в те месяцы, когда у CMTG было менее одного миллиона узлов. На рисунке 9 показан максимальный размер клики в зависимости от количества узлов в CMTG для пяти криптовалют. Поскольку в кумулятивном графе транзакций мы со временем только добавляем новые узлы и ребра, максимальный размер клики всегда увеличивается.На рис. 9 мы видим, что максимальная клика CMTG Litecoin после первого месяца намного больше по сравнению с другими криптовалютами. Это связано с тем, что во второй месяц Litecoin наблюдается максимальная клика размером 104, а в последующие месяцы не обнаруживается более крупная максимальная клика. Чтобы более точно изучить взаимосвязь между максимальным размером клики и количеством узлов CMTG, мы вычислили корреляцию между этими двумя переменными для пяти монет, результаты которых представлены в таблице 6.Согласно этим результатам, существует относительно сильная связь между максимальным размером клики и количеством узлов в CMTG всех монет.
Рис. 9
Максимальный размер клики CMTG в зависимости от количества его узлов
Пользователи криптовалют постоянно меняются и расширяются. Цена на эти валюты также очень волатильна. По мере роста цен на эти валюты растет желание новых клиентов покупать криптовалюту. Кроме того, при тенденции к понижению цены на эти монеты некоторые люди предпочитают продавать свои монеты и конвертировать их в более стабильные активы, такие как драгоценные металлы и фиатные валюты, для поддержания их стоимости.Одним из исследований, которые мы провели на графах транзакций, был анализ коэффициента повторения узлов и ребер в каждом месяце по сравнению с предыдущим месяцем. Другими словами, мы исследовали, какой процент аккаунтов, совершивших транзакцию за месяц, также совершил транзакции в предыдущем месяце, и какой процент транзакций, которые имели место в этом месяце, также произошли между теми же адресами в предыдущем. месяц. Чем ближе эти показатели к 1, тем меньше количество новых учетных записей и новых финансовых транзакций в сети.Учитывая, что в графе CMTG, из-за его совокупности, большинство узлов и ребер между ними дублируются по сравнению с предыдущим месяцем, этот показатель стремится к значению 1. Таким образом, вычисление этой метрики на графе CMTG не имеет смысла. Поэтому мы провели расчеты только на графике MTG. На рис. 10a и b, временные ряды коэффициента повторения края и узла нанесены на график для MTG. Эти кривые имеют много колебаний, но заметно, что Dash и Bitcoin имеют самый низкий коэффициент повторения, а самые высокие значения этой метрики принадлежат Z-Cash и Ethereum, а Litecoin находится посередине.Коэффициент повторения узлов для Z-Cash в некоторые моменты достигал более 0,5, что является довольно большим значением для этой метрики. Распространенной причиной создания нового адреса для каждой транзакции с криптовалютами является предотвращение обнаружения соединения между разными адресами одного и того же пользователя. Но в Z-Cash из-за использования доказательств с нулевым разглашением можно скрыть отправителя, получателя и сумму денег в транзакции, и в результате пользователям не нужно создавать новый адрес для оставаться анонимным.Также в Ethereum, из-за его блокчейна на основе учетной записи и уникальности отправителя и получателя каждой транзакции, мы наблюдаем высокий коэффициент повторения как для узлов, так и для ребер.
Рис. 10
Коэффициент повторения узлов и ребер MTG во времени. a Частота повторения кромок. b Коэффициент повторения узлов
Одной из важных метрик, обычно рассчитываемых в социальных сетях, является ассортативность. Это свойство показывает, склонны ли узлы связываться с другими узлами, которые на них похожи, или нет.Также может быть ситуация, когда узлы нейтральны при взаимодействии с другими узлами. В этом исследовании мы рассчитали степень ассортативности для графа транзакций. Другими словами, мы хотим узнать, были ли учетные записи более вероятными для транзакции со своими контрагентами или наоборот. Степень в графе транзакций для узла — это количество различных учетных записей, с которыми он провел транзакцию. На рисунке 11 показана степень ассортативности CMTG во времени. Как видно, для всех монет в начале своей активности ассортативность отрицательная.Причина этого в том, что мы рассмотрели суперноду для Coinbase, которая дает майнерам вознаграждение за генерацию блоков. В результате для каждой монеты мы вначале создали концентратор, и большинство первых пользователей подключены к этой суперузле высокой степени. С расширением сети криптовалюты и ростом числа ее пользователей этот показатель стремится к нулю для всех монет, поскольку большая часть транзакций выполняется между обычными пользователями. В результате мы можем сказать, что граф транзакций не является ассортативным графом, т.е.е. на счетах сохраняется баланс между операциями с аналогичными счетами и счетами большего или меньшего размера. Еще один заметный случай на графике ассортативности степеней — резкое уменьшение этого показателя во втором месяце жизни Litecoin. Как обсуждалось выше, во второй месяц Litecoin было создано большое количество хабов одинакового размера, каждый из которых подключен к нескольким небольшим узлам, в основном степени 1 (см. Рис. 7b). Поскольку большинство графов транзакций включают эти центры с их соседями с низкой степенью, мы видим резкое уменьшение степени ассортативности CMTG Litecoin, что делает его чрезвычайно дезассортативным графом.
Рис. 11
Степень ассортативности в графике CMTG
Понимание общей структуры графа транзакций криптовалюты дает нам полное представление о природе этой валюты. Один из способов выяснить, как деньги распределяются между счетами, — это найти последовательность степеней узлов на графике. Показано, что в большинстве социальных сетей последовательность степеней подчиняется степенному распределению (Barabási 2009). В социальных сетях отношения дружбы и подписки устанавливаются между узлами сети, но в графах транзакций финансовые отношения устанавливаются между узлами сети.Эти отношения не однотипны, но поскольку эти отношения создаются людьми и очень близки к их реальным социальным отношениям, ожидается, что эта логика будет доминирующей в графе транзакций. Чтобы исследовать это, мы исследовали правомерность степенного распределения в последовательности степеней графа транзакций. Для этого в CMTG мы вычислили последовательность степеней вершин для каждого месяца, и, подгоняя степенное распределение к этой последовательности, мы вычислили основной параметр этого распределения ( α ).{- \ alpha} & \ text {for} \ x \ geq x_ {min}, \ end {align} $$
(9)
, где C = ( α −1) ( x _мин) ^{α −1} — постоянная. Чтобы вычислить последовательность градусов, мы рассмотрели как направленную, так и ненаправленную CMTG и рассчитали последовательность градусов для каждого отдельно. Для ориентированного графа мы вычислили три последовательности: входящей, исходящей и полной степени.Обратите внимание, что общая степень узла в ориентированном графе может отличаться от степени этого узла в неориентированном графе, потому что если есть транзакция от v ₁ до v ₂ и другая транзакция от v ₂ до v ₁, в ориентированной версии мы рассматриваем их как два разных ребра, но в неориентированном графе есть только одно ребро между v ₁ и v ₂.Затем мы установили отдельное степенное распределение для каждой из этих четырех последовательностей степеней, рассчитали ее параметр α для наиболее подходящего распределения и построили график изменения этого параметра во времени для каждой монеты на рис. 12. Многие свойства шкалы — свободная сеть зависит от значения степени α , и мы можем отличить безмасштабную сеть от случайной сети по значению α . Итак, давайте просто возьмем параметр альфа и рассмотрим его изменения с течением времени (Barabási and Pósfai 2016).Итак, мы просто взяли альфа-параметр и изучили его изменения с течением времени.
Рис. 12
Альфа-параметр степенного распределения по последовательности степеней CMTG. a Степень неориентированного графа. b In-степень ориентированного графа. c Исходящая степень ориентированного графа. d Общая степень направленного графа
Мы можем видеть, что во всех случаях параметр α после некоторых колебаний сходится к устойчивому состоянию, обычно между 2 и 3, что показывает, что мы имеем дело с масштабом: бесплатная сеть (Barabási et al.2001). Мы знаем, что степенной закон — это верхнее тяжелое (чрезвычайно правое перекошенное) распределение, и при α → 2 эта асимметрия становится все более экстремальной, с все меньшей и меньшей долей узлов, занимающей все большую и большую долю ребер в сеть.
Также во второй месяц жизни Litecoin, который мы обсуждали ранее, мы видим скачок на рис. 12а и в, но этот скачок не виден на рис. 12b и d. Это связано с аномалией во втором месяце Litecoin, когда было создано большое количество хабов, что привело к небольшому хвосту в распределении по степенному закону.Мы видим этот скачок только на рисунках, относящихся к ненаправленной степени и распределению исходящей степени, и мы можем сделать вывод, что ребра, подключенные к этим концентраторам, в основном являются входящими ребрами, потому что большие значения α для распределения исходящих степеней происходят, степени выхода концентраторов аналогичны обычным узлам сети, то есть входящие степени концентраторов велики.
Биткойн и криптовалюты | edX
Биткойн-протокол и консенсус: общий обзор
Мы начнем с некоторых фундаментальных концепций, таких как основные свойства и предназначение централизованной / децентрализованной валюты.Затем мы строим глубокое понимание Биткойна с нуля, разделенное на четыре этапа: идентификация, транзакции, ведение записей и консенсус.
История блокчейнов: от движения Cypherpunk до JP Morgan Chase
Этот модуль исследует происхождение и историческое значение Биткойна. Мы исследуем корни Биткойна в движении Cypherpunk и либертарианских идеалах, а также исследуем революционное значение Биткойна по сравнению с некоторыми из его ранних предшественников.Затем мы переходим к изучению истории криптопространства в целом.
Механика и оптимизация Биткойна: технический обзор
Мы подробно исследуем механизмы, лежащие в основе Биткойна, такие как сеть Биткойн, криптография и криптографические хеш-функции, Биткойн-скрипт, конфиденциальность и схемы хеширования.
Биткойн в реальной жизни: кошельки, майнинг и многое другое
Мы исследуем наиболее часто используемые аспекты биткойна в реальном мире, такие как кошельки, механика кошелька, майнинг, транзакции и управление биткойнами.Мы объясняем различные способы взаимодействия с сетью Биткойн в зависимости от конкретного программного обеспечения, которое они запускают.
Теория игр и сетевые атаки: как уничтожить биткойн
Мы изучаем, как уничтожить биткойн, включая различные сетевые атаки. В частности, мы изучаем уязвимости, такие как каннибализация пула, атаки с двойным расходом и разветвлением, сетевые атаки, атака Голдфингера, злонамеренные стратегии получения прибыли от майнинга и атаки 51%.
Ethereum и смарт-контракты: обеспечение децентрализованного будущего
В этом модуле основное внимание уделяется свойствам второй по величине платформы блокчейнов — Ethereum.Мы представляем виртуальную машину Ethereum и идею полноты по Тьюрингу, а также исследуем некоторые ключевые различия протоколов между биткойнами и Ethereum, такие как модель и функциональность UTXO и учетных записей. Затем мы рассмотрим некоторые варианты использования Ethereum и завершим обзором смарт-контрактов и создания децентрализованных приложений. Изучив последние модули в основном на криптовалютах, этот модуль побуждает студентов задуматься о вариантах использования блокчейна за пределами криптовалюты.