比特币价格形成：超越基本来源

2022-6-1 02:28:16

比特币价格形成：超越基本来源Amal Boouiyour+和Refk Selmi摘要：为了研究比特币价格与其基本来源之间联系的各个方面，已经进行了许多重要的研究。这项研究超越了对基本面、宏观经济、金融、投机和技术决定因素以及2016年事件的影响，这些因素在经济和地缘政治混乱时期推动了比特币的价值。我们使用贝叶斯分位数回归来检验比特币价格的依赖结构及其决定因素在整个比特币价格变动的条件分布中是如何变化的。在此过程中，得出了三组行列式。当市场好转时，比特币在贸易中的使用以及围绕中国不断加深的经济放缓、英国脱欧和印度货币化的不确定性被发现是比特币价格的最潜在贡献者。当市场围绕正常模式运行时，对唐纳德·特朗普成为美国居民的强烈焦虑被证明是推高比特币价格的积极决定因素。研究发现，比特币的流通速度、黄金价格、委内瑞拉货币的非流通化和散列率是影响比特币价格的基本因素，而当市场走向衰落时。关键词：比特币价格；决定因素；相关性贝叶斯分位数回归。凝胶分类：E31；E42；G12.+加索尔大学CATT，法国加索尔塞德斯64016，波普劳夫斯基大道。电子邮件：jamal。bouoiyour@univ-加索尔。fr突尼斯大学校园，突尼斯首都突尼斯诺文布雷大道7号，2092；法国保罗大学。电子邮件：s。refk@yahoo.fr1.

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2022-6-1 02:28:19

简介2016年是多事之秋。盎格鲁-撒克逊资本主义民主的两个堡垒——英国和美国——见证了以英国脱欧和特朗普在美国总统选举中获胜为形式的政治地震。除此之外，中国经济放缓对全球经济前景造成了更大的冲击。2017年的不确定性仍将更大。特别是，政治问题将无处不在：2017年欧洲将举行重要的选举活动，包括法国、德国和荷兰，这可能会对未来几年的欧洲政治和经济路线产生重大影响，同时也不会忽视脱欧的后果。一旦第50条生效，随着英国退出欧盟的进程，新的欧洲政府将制定自己的谈判策略，以应对英国的要求。由于投资需要更少的未知、更少的不确定性、可见性和信任，有大量证据表明，对总统选举结果的担忧加剧，以及对未来政策方向的怀疑，将使金融市场非常动荡。这导致了一种趋势，即质疑管理传统货币和金融体系的标准经济和金融结构的有效性。在这里，数字货币（尤其是比特币）在经济和地缘政治动荡时期提供了一种完全分散的、安全的法定货币替代品，引领潮流。

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mingdashike22

2022-6-1 02:28:23

比特币生活在单一国家政治的范围之外，目前得益于银行体系稳定性和未来经济安全的不确定性增加和信心丧失。虽然比特币经常在各种金融博客甚至主流金融媒体上进行讨论，但研究界仍然关注比特币的安全和法律问题以及宏观经济和金融方面。然而，关于比特币对全球不确定性的反应的讨论仍然相对较少。在整个研究过程中，我们从一个大的角度来处理比特币的价格问题；我们关注动荡时期价格波动的决定因素，从基本面、投机和技术来源到2016年的事件。虽然比特币价格的决定因素在过去几年中引发了广泛的争论（Buchholz et al.2012；Kristoufek 2013；Boouiyour and Selmi 2015；Ciian et al.2016，Bouri et al.2017等），但大多数分析忽视了自变量的影响可能会在整个比特币价格分布中波动这一事实。虽然通常应用的回归侧重于平均值，但回归线的偏差可能会对普通最小二乘法（OLS）的拟合产生很大影响。中位数估计量和更一般的分位数估计量通常较少受到以协变量为条件的响应变量中的外围观测值的影响（Koenker和Bassett，1978年；Konker，2005年）。

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2022-6-1 02:28:26

此外，重要的是要认识到，协变量可以影响响应变量的离散度及其位置（即异方差）。发生这种情况时，分位数回归与OLS或平均回归不同，它提供了更灵活的协变量效应。虽然传统的频率论者的分位数回归方法在渐近理论中得到了广泛的应用，但在贝叶斯框架下的研究并不多（Kottas和Gelfand 2001）。本文试图通过使用贝叶斯分位数回归（BQR）来解决这个问题。贝叶斯量化回归的使用至少基于四个新颖之处。首先，这种回归为比特币价格波动的决定因素提供了详细而完整的解释，因为Binder和Coad（2011）指出，对均值效应的关注可能会扭曲相关系数估计，甚至可能无法确定显著的相关性。其次，根据Koenker和Hallock（2001），估计量对因变量上的异常值具有稳健性，使得在非正态误差项的情况下，量子化回归比OLS（普通最小二乘）回归更有效。第三，它对偏度、异方差和错误指定具有鲁棒性，因为它检测到所检查的时间序列之间的潜在依赖结构，这可能证明是重要的，因为人们承认比特币价格呈现连续的上升和下降，从而呈现非线性动态（Booiyour和Selmi 2016）。

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2022-6-1 02:28:29

第四，bqrac考虑了连接函数的非线性、损失函数的不连续性以及参数识别所需的位置和规模限制。此外，在控制内生性偏差的同时使用分位数回归构成了本研究的另一个贡献。所采用的方法使我们能够确定解释比特币价格演变的最小到最大的影响因素。特别是，我们区分了三组主要的决定因素。比特币价格的上涨很大程度上归因于比特币作为交易工具的效用增加、人民币失去信任以及英国脱欧和印度牛市货币化的巨大不确定性（上分位数）。人们发现，围绕着特伦普在美国大选中获胜的不确定性，是导致价格比特币在正常模式（位于中央的分位数）下价值飙升的决定性因素。最终，有限的供应、黄金价格、委内瑞拉宣布停止流通以及散列率被证明是比特币在熊市的驱动力（底部分位数）。这些研究结果突出了超越平均相关性的重要性，以及BQR方法捕捉比特币价格与其基本面之间相关性动态中明显特征的能力。本文的其余部分组织如下：第2节简要讨论了比特币的决定因素。第3节描述了数据和所采用的方法，而第4节讨论了结果。第5节控制内生性偏差。最后，第6节得出结论。2.

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2022-6-1 02:28:32

比特币价格的决定因素过去几年，人们对比特币价格动态进行了大量的研究，关于这种数字货币的属性也有很多研究。与法定货币（美元、欧元和人民币）不同，比特币是分散的数字货币，不由任何ZF或法律实体发行，不能兑换黄金或任何其他商品。比特币依靠加密协议和分布式用户网络来造币、存储和传输。相反，投资者在没有任何中介的情况下自己进行商业交易。根据现有文献（Grinberg 2011；Buchholz et al.2012；Kristoufek 2013；Booiyour and Selmi 2015，Balcilar et al.2017等），比特币价格由不同因素决定（i）基本面、宏观经济和金融来源，（ii）投机，以及（iii）技术贡献者。这项研究分析了这些决定因素对2016年事件的潜在影响。根据Buchholz et al.（2012）和Ciaian et al.（2016），比特币价格的关键驱动因素之一是比特币市场供需之间的相互作用。虽然需求主要由其作为交换媒介的价值驱动，但供应取决于比特币的流通速度，这在长期内是众所周知和预先确定的。Kristoufek（2013）、Boouiyour和Selmi（2015）指出了全球宏观经济和金融发展在决定比特币价格演变中的潜在作用，这些作用由汇率、交易比率和黄金价格等变量捕捉。必须强调的是，宏观经济和金融指标对比特币价格的影响可能通过几个渠道发挥作用。

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2022-6-1 02:28:35

在这些渠道中，有人指出，有利的宏观经济和金融条件可能会提高比特币在贸易和交换中的使用，从而刺激比特币的需求，从而对比特币的价值产生积极影响。此外，理论上通常被视为对冲和避风港的黄金价格下跌，可能会让比特币价格持续攀升，以抵御各种风险并应对持续的波动。如果交易员和投资者对黄色金属作为价值储存手段失去信任，他们可能会求助于比特币。最近，各种研究论证了比特币作为对冲或避风港的重要作用（Eisl et al.2015；Baur et al.2015；Dyhrberg 2015；Popper2015；Bouri et al.2016）。比特币已被证明与股票价格呈负相关，表明其具有对冲能力。例如，Dyhberg（2015）测试了比特币的对冲能力。该研究证明，比特币与黄金一样具有对冲特性，可以纳入投资组合，以减轻突然冲击的有害影响。比特币价格的另一个可能驱动因素是其投机行为。事实上，人们对这种数字货币的关注度的提高，以及对其进行实际投资的方式，会导致比特币需求的增加，进而导致比特币价格的飙升。因此，Lee（2014）指出，正面和负面新闻的改变导致了比特币价格的高周期。这意味着，社交网络对比特币的吸引力可以对比特币价格动态产生积极或消极的重大影响，具体取决于特定时间媒体上占主导地位的新闻类型。

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2022-6-1 02:28:38

因此，2016年12月11日，印度宣布停止使用比特币，委内瑞拉玻利瓦尔作为对停止使用比特币政府决定的回应，之后，印度和委内瑞拉对比特币的关注显著增加，寻找替代资产（尤其是比特币）。此外，比特币的出现提供了新的支付方式，如“哈希率”。它是比特币网络处理能力的指标。为了实现安全目标，后者必须进行密集的数学运算，这将导致哈希率本身的增加，并增加对硬件的成本需求。这将影响比特币购买者，进而增加比特币的需求，进而提高比特币的价格（Boouiyour和Selmi，2015）。此外，有人称2016年发生的事件对比特币价格有重大影响。比特币价格的一些极端涨价确实与中国经济下滑和人民币贬值、2016年6月23日英国脱欧投票以及2016年11月8日特朗普在美国总统选举中获胜等重大事件相吻合（见图1）。由于世界上大多数比特币都是在中国开采和交易的，预计当前的经济低迷将对比特币的价值产生积极影响。分析人士称，2017年初比特币的最新暴涨是由于中国股市波动较大，股价较低。2016年，人民币兑美元汇率持续下跌，提振了比特币价格。图1：。比特币价格波动来源：CoinDesk。3.

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2022-6-1 02:28:41

方法和数据我们首先进行初步分析，旨在根据比特币价格的决定因素绘制比特币价格图（图a，附录）。我们注意到，需求-供给基本面（比特币流通速度作为代理）、比特币作为交易工具的重要性增加（汇率-交易比率作为指标）以及对法定货币的信心丧失（尤其是人民币贬值），在解释比特币价格近期上涨方面起到了主导作用。事实上，对比特币有限供应的日益增长的需求提高了单位成本。随着人民币进入贬值轨道，投资者将考虑投资能够保值和对冲风险的本币。然而，最近比特币价格的上涨似乎与金价波动和电力网络处理的困难没有高度互动。值得一提的是，投机的贡献似乎也很明显。2016年12月最后两周，谷歌在印度和委内瑞拉的关键词“比特币”搜索量分别增长了约115%、250%和400%。例如，委内瑞拉人已经开始分配其价值快速贬值的资本，主要是因为委内瑞拉玻利瓦尔在比特币开采方面的恶化，以获得比特币的合法货币，在国际上购买商品。此外，2016年的全球动荡将资金投向了比特币市场，但程度有所降低。具体而言，围绕脱欧成本的不确定性和唐纳德·特朗普的胜利突显了比特币的闪光点，因为投资者正在寻找边缘或避风港。作为旁注，我们应该注意到，一些变量的分布是破的，而其他变量的分布则更少。

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2022-6-1 02:28:44

这意味着平均值可能会因使用的样本而异。标准线性回归技术显示了一组回归器和依赖项之间的平均依赖关系。这只提供了焦点联系的部分视图，因为我们可能有兴趣描述Dependant变量条件分布中不同点的关系。在这种情况下，平均值的估计是折衷的。因此，很难对其进行建模。分位数回归（QR）提供了这种能力（D\'Haultfouille和Givord2014）。自科恩克和巴塞特（1978）的开创性工作以来，分位数回归的研究数量显著增加。量化回归的应用出现在许多研究领域，从生态学到遗传学，再到经济学和金融学。QR仍然是一个有趣的工具，因为它解释了因变量条件分布的不同分位数之间存在差异的一组回归曲线，然后克服了OLS面临的各种问题。一般来说，误差项在整个分布中不是常数，因此违反了同构公理。事实上，假设误差具有精确相同的分布，无论从属变量向量的分量取什么值。后者只影响因变量条件分布的位置，而不影响其规模。分位数回归已成为普通均值回归的良好补充。由于均值给出了单个分布的不完整图，回归也给出了一组分布的不完整图。它似乎很有价值，也很有用，因为它提供了一个比只关注平均值更准确的变化描述。

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2022-6-1 02:28:47

响应变量的上分位数或下分位数可能取决于与中心非常不同的协变量。有关四分位回归的更全面分析，请参考Koenker（2005）。此外，通过将平均值作为位置的度量，有关分布尾部的信息就会丢失。虽然如果误差严重非正态，OLS可能效率低下，但QR对非正态误差和异常值更为稳健（Koenker和Bassett 1978；Koenker和Xiao 2002）。QR还提供了更丰富的数据特征，使我们能够考虑协变量对因变量整体再分配的影响，而不仅仅是其条件平均值。此外，OLS对极端异常值非常敏感，这可能会扭曲研究结果。简而言之，QR适用于确定概率分布所有部分的时间序列如何演变（即从最小响应到最大响应的斜率）。然而，某些特定特征，如偏度、厚尾、异常值、中断、截尾数据和异方差，有时会掩盖研究变量和协变量之间依赖性的本质，因此条件平均值不是有效理解所研究相互依赖性本质的最合适统计。分位数回归分析中最具挑战性的问题之一是，该模型涉及可能导致非正态误差的最小假设（即误差分布）。令人满意的推理过程很难解决，因为分位数估计的渐近协方差矩阵通常使我们不知道误差密度函数，而误差密度函数无法可靠估计。

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2022-6-1 02:28:50

在贝叶斯分位数回归框架中，我们可以有效地处理这个问题。在frequentist和Bayesianframework中都有一些关于分位数回归的研究，涉及参数和非参数方法。有关详细的回顾，可以参考Lum和Gelfand（2012）。在本文中，我们将对分位数回归进行贝叶斯方法。与通常的分位数回归估计相比，该技术具有相当大的优势。首先，即使在“复杂”的情况下，马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法也可以很容易地获得后验分布。第二，当条件分布不对称时，贝叶斯分位数回归可以适当地执行。尽管分位数回归问题可以通过最小化目标函数来解决，但分位数回归的贝叶斯方法必须精确地指定可能性。非对称拉普拉斯（ASL）分布提示后验模式和简单回归估计之间的等价性，已用于构建贝叶斯量化回归模型（Yu和Moyeed，2001）。

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2022-6-1 02:28:53

有鉴于此，定义了误差项的具体分布假设（Yue和Rue 2011）：nixyiii，。。。，1，\'（1）对于τthconditional分位数函数，0<τ<1，the）（^被称为τthregression分位数，并定义为以下问题的解决方案：）（）（^1minarIniiixy公司（2）式中，ρτ是由）0（（）（））计算的权重 yIyy公司, I（.）是指示函数，0<τ<1。在ASL分布之后，误差是独立的且分布相同，即（2i） i.i.d ASL公司(,,02），密度如下： 222）0，（exp）1（iiip（3）然后，误差分布产生），（x’ASL ~，i2Iy，响应密度表示为： 222’，（exp）1（，iixyxyyp（4）虽然ASL分布能够在贝叶斯框架内正确表达分位数回归，但它可能会导致基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟的更复杂推理。为了避免这种复杂性，ASL可以表示为正态分布的比例混合，如下：）/，（x’N~），（2i2iiiiizy（5）在哪里12,1，）1（2122）通过将尺度变量zias作为补充未知量进行插补，可以有效地应用贝叶斯推理（Fahrmeir et al.2013）。然后，可以通过设置τ=0.5（中值回归）来观察估计量的演变。

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2022-6-1 02:28:56

第一个和最后一个分位数分别通过设置τ=0.1和τ=0.9获得。如上所述，本研究试图确定基本面、宏观经济和金融决定因素（比特币流通速度：VC；交换-交易比率：ETR；黄金价格：GP）、投机因素（委内瑞拉和印度比特币利率的增加）中影响最小的比特币基本面，技术驱动因素（散列率）和2016年发生的事件（中国货币贬值：人民币、英国和美国VIX分别为BV和USV）。这里，我们提供了所有分析变量及其源链接的详细描述。待估算的模型如下所示：TTTTTTTTHRabvabigpetrvcipb）（^）（^）（^）（^）（^）（^）（^654321TTTUSVVYUAN）（^）（^）（^987）（6）在哪里tIPB^是估计值比特币价格的条件分位数和估计参数）（^k对于k=1，…，9是.比特币价格指数（BPI）是美元（USD）和比特币（BTC）之间的汇率指数。Cointdesk比特币价格指数代表领先比特币交易所比特币价格的平均值。流通中的比特币总数由已知算法给出，直至达到2100万比特币。根据定义，比特币流通速度（VC）是指在给定时期内，每种货币的一个单位用于购买可交易或非可交易产品的频率。作为交易使用的衡量标准，我们使用贸易与外汇交易量之间的比率，或货币兑换市场上交易量与贸易中交易量之间的比率，这会降低贸易与外汇比率（ETR）。

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2022-6-1 02:28:59

虽然很难区分互联网用户搜索关键字“比特币”信息的几种动机，但谷歌搜索可以成为预测比特币市场的一个有价值的工具（Kristoufek 2013）；每天有数百万用户与搜索引擎交互，创造了世界各个方面的宝贵数据源。虽然特定关键字的搜索频率无法与情绪指数相比，但它可以提供部分信息，用于理解复杂现象。此外，新比特币的创建主要取决于反映比特币矿工计算能力的难度（哈希率：HR）。作为围绕英国脱欧和特朗普获胜的不确定性的代表，我们使用英国和美国隐含或实现的波动率指数（分别为BV和USV），这些指数具有直接可观察的优势，因此似乎更客观地作为此类事件的不确定性度量。在此阶段必须强调的是，波动率指数是一种情绪指标，可以确定市场何时存在过多的乐观或悲观情绪。此外，我们应该指出，BV和USV对所有可能导致不确定性的事件（同时反映经济和地缘政治问题）反应灵敏，而中国的数据（印度和委内瑞拉的VIX数据）在同一研究期间不可用，我们选择使用另一种不确定性代理，这也是行为金融学文献中大量使用的，即谷歌趋势。经济放缓、英国脱欧、美国总统选举结果、印度和委内瑞拉宣布取消货币流通以及金价暴跌也不例外。

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2022-6-1 02:29:02

由于数据可用，我们分析了从2015年1月1日到2016年12月30日的关系，这反过来又给了我们729个观察值。表1报告了使用的所有数据及其来源。表1：。数据源4。结果讨论初始步骤包括使用OLS回归获得比特币价格演变决定因素的初始信息。这里的想法是有一个基准案例来比较OLS和BQR方法。表2中报告的OLS结果表明，自变量的大多数系数都是无关紧要的。只有VC、ABI和BV的系数才显得显著。条件中值（即LAD）和平均值（即OLS）估计值之间也存在显著差异。当τ=0.5（LAD）时，ABV和USV对比特币价格产生积极而显著的影响，而当考虑OLS结果时，发现影响不显著。同样，尽管当τ=0.5时，VC的系数似乎无关紧要，但当考虑OLS估计时，它似乎是积极和显著的。这可以归因于以下事实：自变量对因变量的平均影响可能低于或高于估计变量定义源因变量BIBITCOIN price indexCoinDesk（www.coinsdesk.com/price）基本、三月经济和金融决定因素比特币区块链的速度(http://www.blockchain.info)ETRExchange交易比率锁链(http://www.blockchain.info)GPGold pricequandl网站投机关注印度比特币趋势(http://trends.google.com)委内瑞拉对比特币的关注谷歌趋势(http://trends.google.com)技术驱动因素哈希速率区块链(http://www.blockchain.in2016Thomson ReutersBVBritish VIXDataStreamUSVU的中文数据流。S

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2022-6-1 02:29:05

VixDatastreamimpact，甚至无法正确确定全部可能的影响（Cade和Noon2003）；因此，需要执行更精细的方法，尤其是Bayesian分位数回归，该回归能够提供变量与上下尾之间平均依赖关系的准确信息。表2显示了比特币价格与其基本面之间关系的BQRestimates。我们从可能影响比特币价格的各个方面来看比特币，从基础、宏观经济、金融、投机和技术贡献者，到围绕2016年事件的全球不确定性的影响。4.1. 基本面、宏观经济和金融决定因素表2中报告的结果显示，货币供应量（以比特币流通速度（VC）为代表）对处于平衡状态的比特币价格产生负面影响。具体而言，VC系数在-0.14（τ=0.2）和-0.15（τ=0.4）之间波动。这一结果与数量理论一致，该理论证明比特币的价格随着比特币的存量而下降。货币供应量作为标准供应量发挥作用，因此货币供应量的增加会导致价格下降。在现阶段，我们应该提到比特币面临着巨大的挑战，因为它在2140年的限量记录为2100万单位，这意味着货币供应量在这一日期之后不会增加。此外，我们注意到，当市场看涨时，交换交易比率与比特币价格正相关且强相关（上分位数）。特别是，ETR系数在0.30（τ=0.6）和0.39（τ=0.9）之间变化。

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2022-6-1 02:29:08

比特币在实际交易（购买、服务等）中的使用与其价值的基本方面有着显著的联系。理论上，货币的价格应该与其在交易中的用途呈正相关，因为它提高了持有货币的效用，从而导致初始价格的上涨。此外，在熊市状态下，发现黄金价格和比特币价格之间存在中度负相关（底部分位数；当τ=0.1时，GP系数介于-0.004和当τ=0.2时，GP系数介于-0.001之间）。比特币和黄金的走势并不一致。由于这两种资产在动荡时期被视为对冲和避险资产，我们可以提到，一种导致另一种；但推动比特币价格和黄金价格的因素可能不同。4.2. 推测通过谷歌对两个国家（印度和委内瑞拉）的搜索查询，我们发现，当市场围绕正常和牛市运行时，人们对比特币的日益关注导致价格上涨。印度和委内瑞拉对比特币兴趣的增加对比特币价格有着积极而显著的贡献。准确地说，当τ=0.4时，印度对比特币的关注度增加了10%，比特币价格提高了0.2%，当τ=0.8时，比特币价格提高了约1.4%。通过深入研究委内瑞拉的情况，我们注意到，当τ=0.3时，比特币利率上升10%，BPI增加约1.3%，当τ=0.5时，BPI增加约1.5%。2016年11月8日，印度ZF宣布停止500卢比和1000卢比纸币的流通，此举震惊了印度公民。

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nandehutu2022

2022-6-1 02:29:11

由于印度90%以上的交易使用实物货币，因此，货币贬值的影响无疑会改变整个印度人口的生活。自从宣布停止使用比特币以来，印度人希望将他们的黑钱（旧纸币）存入比特币。此外，委内瑞拉ZF决定将该国最大面值的钞票取消货币化，导致玻利瓦尔汇率恶化，导致金融崩溃，委内瑞拉经济因此受到重创。这促使委内瑞拉人购买比特币，希望获得一种替代货币，推高比特币价格。4.3. 技术驱动因素我们的结果表明，哈希率对比特币在熊市（底部分位数；τ=0.1、τ=0.2和τ=0.3）和正常状态（τ=0.4和τ=0.5）的价格有负面影响；从熊市过渡到正常状态后，这种影响会减弱。特别是，当τ=0.1时，哈希率增加10%会使比特币价格上涨约1%，而当τ=0.5时，比特币价格会飙升约0.6%。加入比特币网络的矿工越多，网络哈希率越高。采矿可以被视为是对比特币的投资（Ciian等人，2016）。随着硬件和电力成本需求的不断增长，一个强大的散列率将矿工推到了采矿池。如果这些矿商将比特币用作直接投资的替代品，他们可以转向比特币买家，从而扩大对比特币的需求，从而提高比特币的价格（Kristoufek 2013）。4.4. 2016年事件的调查结果表明，2016年事件在解释比特币价格变化方面发挥了潜在作用。

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2022-6-1 02:29:14

特别是，我们注意到，人民币兑美元的贬值与看涨状态下的比特币价格呈负相关且强相关（上分位数；τ=0.7、τ=0.8和τ=0.9）。2016年，中国外汇储备暴跌约8%。随着人民币兑美元汇率下跌约6%，外汇储备急剧减少。在市场动荡时期，人们承认存在“逃到安全地带”的趋势。人民币与BPI之间的负相关意味着比特币起到了对冲人民币贬值的作用。总的来说，比特币可以对冲两种情况：收紧资本管制和市场焦虑。目前，中国的投资者看到了这两种情况：中国人民银行（PBOC）采取了更严格的资本管制，2016年12个月期间，人民币兑美元的价格大幅下跌。此外，比特币价格对英国脱欧初期和美国宣布特朗普在总统选举中获胜后出现的波动做出了积极而显著的反应。这适用于上分位数（看涨状态）。当τ=0.6时，BV增加10%导致增加0.9%，当τ=0.8时，增加约1.2%。可以预料的是，相当一部分英国和美国居民对投票结果和选举结果都不满意，这导致市场上产生了强烈的紧张情绪，进而削弱了交易员和投资者的信心。英国脱欧结果公布后不久，市场参与者开始使用美元进行交易，他们认为美元在脱欧初期不会像欧元或英镑那样受损。

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何人来此

2022-6-1 02:29:17

但比特币——生活在一个国家政治之外——也在脱欧新闻中获得了明显的有效性。关于2016年美国大选，当τ=0.3时，USV上涨约10%，比特币价格上涨约1%，当τ=0.5时上涨1.2%，当τ=0.8时上涨约0.8%。金融市场普遍认为克林顿获胜是一个更好的短期结果，因为她代表的是少数人，因此不确定性较小。唐纳德·特朗普的胜利给美国市场带来了动荡。当投资者发现当选总统关于贸易、财政政策和监管的声明有多重时，市场正在作出反应。特朗普议程的不确定性可能会促使人们囤积比特币等另类资产。虽然尚不清楚会发生什么，但比特币界似乎普遍认为，无论特朗普的政策结果如何，比特币都将受益。强（弱）避险被定义为在另一资产处于困境期间具有显著正（负）回报的资产，而对冲必须负相关（不相关）。比特币支持者彼得·蒂尔、巴拉吉·斯里尼瓦桑和米克·穆尔瓦尼加入了特朗普的团队，这让比特币人对特朗普的胜利充满了希望。彼得·蒂尔是一位技术企业家和投资者；他是比特币爱好者贝宝（PayPal）的联合创始人，并投资了多家比特币公司。Balaji Srinivasan是迄今为止投资最好的比特币初创公司之一。他是21世纪的联合创始人和首席执行官；后者开发了一整套实用比特币小额支付技术。

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