ビットコインの価格とハッシュレート、アクティブアドレス、トランザクション時間などの関係を分析

どうも、月見（@Suzuka14144156）です。

今回は、ビットコインの価格とハッシュレート、アクティブアドレス、トランザクション時間などの関係を分析します。

ビットコインと影響のありそうな指数（仮説）

この記事では、以下7つの指標がビットコインの価格と関係があるかを分析することとします。

なぜなら、そもそもビットコインの価格で算出される値だからです。

ハッシュレートとビットコインの価格の関係

一般的には、ビットコインの価格とハッシュレートは比例関係があると言われることもあります。

例えば、以下の記事です。

ハッシュレートとは？ビットコイン価格との関係性も解説｜資産形成ゴールドオンライン

ハッシュレートの仕組みやビットコインとの関係性について解説します。見方や調べ方、最近の動きや過去の事例と合わせて、初心者にもわかりやすく説明します。

gentosha-go.com

と疑うことが大切です。

そこで本当に比例関係があるか調べてみましょう。

分析結果と結論

先に分析結果と結論を述べます。

分析結果

以下二つは、仮説通り、強い正の相関（0.7以上）があることが分かった。

以下の4つは、弱い正の相関（0.5以上0.7未満）があることが分かった。

以下は、相関なし（0.5未満）であることが分かった。

結論

以下4つは、ビットコインの価格を分析する上で注視する必要がパラメートであると判断します。

以下二つは、ビットコインの価格との因果関係が明確であり、ビットコインの価格が上がると上昇するパラメータであると言える。

つまり、トランザクションあたりのビットコインのコストが高くなるからビットコインの価格が高くなるわけではない。

なので、そこまで注視する必要がないパラメータと言えるだろう。

ビットコインの価格とCPTRA（トランザクションあたりのビットコインのコスト）の関係

ビットコインの価格とMIREV（マイナーの収益）の関係

ビットコインの価格とVolume（取引量）の関係

ビットコインの価格とDIFF（ブロック探索難易度）の関係

ビットコインの価格とHRATE（ハッシュレート）の関係

ビットコインの価格とNADDU（使用済のユニークビットコイン アドレスの数）の関係

ビットコインの価格とATRCT（トランザクション確認時間）の関係

相関係数

相関係数の結果は、以下です。

今回の目的変数であるAdj Closeとの相関は、以下赤枠を見ます。

一応ピアソンの相関係数も見ておきます。

各特性値とピアソンの相関係数は、まとめると以下です。

• 赤字：強い相関
• 緑字：弱い相関
• 青字：相関なし

では、以下にこれらの結果を得るための分析方法の詳細を解説します。

ビットコインの価格とハッシュレート、アクティブアドレス、トランザクション時間などの分析方法

プログラミング言語Pythonで分析します。

分析環境

Anacondaをインストールし、必要なライブラリをインストールします。

Anacondaのインストール方法

Anacondaのインストール方法は、以下の記事を参考にしてみてください。

JupyterLabの起動

コマンドプロンプトから、以下のコードを入力ください。

jupyter lab

以下赤枠のアイコンをクリック。

これで起動します。

ライブラリのインストール

pandas-profilingのインストール

コマンドプロンプトから、以下のコードを入力ください。

pip install pandas-profiling

pandas_dataのインストール

コマンドプロンプトから、以下のコードを入力ください。

pip install pandas_datareader

yfinanceのインストール

コマンドプロンプトから、以下のコードを入力ください。

pip install yfinance

データ

以下のサイトからダウンロード。

Retail Trading Activity Tracker: Keep track of retail sentiment

Keep your finger not he pulse of retail investor sentiment, and tracking over B USD/day of individual investors trades.

data.nasdaq.com

約5年分のデータを用います。

ビットコインのチャート形状は、以下です。

githubからのクローン

必要なデータなどは、githubから取得ください。

私の方でアップしておきました。

git clone https://github.com/tsukimitech-blog/btc_anarysis_notebook

ディレクトリ構造

コード

csvデータの読み込み

データの読み込み

import pandas as pd
import glob 

#データフレームの作成
btc_data = pd.DataFrame()

#CSVの読み込み
for i in glob.glob('*.csv'):
    tmp = pd.read_csv(i, index_col=0)
    #カラム名をファイル名にして余計な文字は消去
    tmp.columns = [i.replace('.csv', '').replace('BCHAIN-', '')] 
    #連結
    btc_data = pd.concat([btc_data, tmp],axis = 1)

btc_data

実行結果は、以下です。

後ほどデータの欠損処理をするタイミングで消去するのでいったん保留。

ビットコインの価格を取得

import pandas as pd  
from pandas_datareader import data as pdr 
import datetime
import yfinance as yf

#BTCのチャートを取得
tickers = ['BTC-USD']

#取得開始日を入力
start = "2018-01-01"

#取得終了日を入力
end = datetime.date.today()

#Yahoofinanceから取得するように設定
yf.pdr_override()

#データの取得を実行
crypto_data = pdr.get_data_yahoo(tickers, start, end)
crypto_data

実行結果は以下です。

連結し、欠損値を処理する

btc_data.index = pd.to_datetime(btc_data.index)
crypto_data_con = pd.concat([crypto_data,btc_data],axis=1)
crypto_data_con = crypto_data_con.dropna()
crypto_data_con

Open、High、Low、Closeを消す

以下のデータは不要なので、消去します。

crypto_data_con = crypto_data_con.drop(columns=['Open','High', 'Low', 'Close'])
crypto_data_con

EDA（探索的データ分析）

EDAの詳細は、以下の記事を参考にしてみてください。

EDAの時短テクニックとして、pandas_profilingというライブラリがあります。

これを使うことで、だれでも簡単に必要なEDAをわずか1行のコードで実行可能です。

pandas_profilingの詳細は、以下を参考にしてみてください。

import pandas_profiling as pdp
report = pdp.ProfileReport(crypto_data_con)
report

するとこういったレポートが出力されます。

今後の展開

対数収益率を用いた分析

今後は、ビットコインの価格を目的変数に取るのではなく、対数収益率など前日からの差を目的変数として分析する必要があるかも。

ハッシュレートなどの値も前日との差を説明変数にすることで、より明確に説明できる可能性があるかもなので、調査する必要があると言えるでしょう。

より長期間データを用いる

今回は、データが揃っている2018年～のデータを用いました。

2018年より前のデータを用いることができるデータがあれば、それを用いて分析する必要があると思います。

例えば、以下は、Adj Close（ビットコインの価格）とハッシュレートとボリューム（外れ値を除去）したもののペアプロットです。

このペアプロットの表示方法は以下の記事を参考にしてみてください。

相関係数は、以下です。

より強い相関があることが分かります。

なので、短期的（2018～2022）でビットコインの価格とHRATE（ハッシュレート）やVolumeは、相関関係が崩れだしたということが分かります。

Pythonでファイナンスのデータ分析の勉強方法

本

私は、以下の本で勉強しました。

かなり詳しく書かれており、とてもオススメの本です。

Udemy

Udemyはオンライン口座です。

一度購入すれば、ずっと閲覧できるのでオススメです。

【世界で8万人が受講：Python for Finance】Pythonを使って学ぶ現代ファイナンス理論と実践

ポートフォリオ理論、コーポレートファイナンス、資本資産評価モデル（CAPM）、デリバティブの値決め、モンテカルロシミュレーションといった内容を中心に、Pwcなどで活躍した講師が理論と実践に基づき解説します。

www.udemy.com

私の記事

私のブログでも解説していますので参考にしてみてください。

まとめ

今回は、ビットコインの価格とハッシュレート、アクティブアドレス、トランザクション時間などの関係を分析しました。

以下二つは、仮説通り、強い正の相関があることが分かった。

以下の4つは、弱い正の相関があることが分かった。

以下は、相関なしであることが分かった。

私のブログではほかにも、仮想通貨の自動トレードの方法などを解説しているのでぜひ参考にしてみてください。

無料で閲覧可能で、コードをコピペして動かすことができます。