क्रिप्टोकरेंसी एक नई संपत्ति श्रेणी है और शोधकर्ताओं ने अभी इसकी कीमतों के पीछे की मूलभूत ताकतों को बेहतर ढंग से समझना शुरू किया है। एक नए शोध पत्र से पता चलता है कि बिटकॉइन की कीमतों को मेटकोव के नियम द्वारा मॉडल किया जा सकता है। बिटकॉइन (और अन्य क्रिप्टोकरेंसी) की यह विशेषता फेसबुक के समान है, क्योंकि उनका मूल्य सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या और नेटवर्क के आकार पर निर्भर करता है …

सारांश:

हम उदाहरण के माध्यम से दिखाते हैं कि बिटकॉइन की दीर्घकालिक कीमत गैर-यादृच्छिक है और इसे उपयोगकर्ता संख्या n के रूप में समय के साथ बढ़ने वाले फ़ंक्शन के रूप में मॉडलिंग किया जा सकता है। फेसबुक और बिटकॉइन डेटा का उपयोग करके, हमने मूल्य, उपयोगकर्ता संख्या और समय के बीच संबंध का अनुमान लगाया है, और दिखाया है कि प्राप्त बाजार मूल्य गोम्पर्ट्ज़ सिग्मोइड वृद्धि फ़ंक्शन का पालन कर सकता है। यह फ़ंक्शन बैक्टीरिया, ट्यूमर और वायरस जैसे जीवों के विकास का वर्णन करने के लिए ऐतिहासिक रूप से उपयोग किया गया है, और संभवतः नेटवर्क अर्थव्यवस्था में कुछ अनुप्रयोग हैं। हम निष्कर्ष निकालते हैं कि उपयोगकर्ताओं की दीर्घकालिक वृद्धि दर बिटकॉइन की दीर्घकालिक कीमत पर काफी प्रभाव डालती है।

अकादमिक शोध पत्रों में उल्लेखनीय उद्धरण:

इस लेख में, हम उभरते क्रिप्टोक्यूरेंसी पारिस्थितिकी तंत्र में मूल्य निर्धारण के बारे में एक सरल व्याख्या करते हैं, जिसे अक्सर गलत समझा जाता है। बिटकॉइन के उदाहरण के रूप में, हम ठोस अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करते हैं कि मूल्य निर्धारण भावनात्मक निवेश का अर्ध-यादृच्छिक परिणाम नहीं है, बल्कि मूल्य अर्थव्यवस्था के सिद्धांतों पर आधारित है, जिसे हाल ही में मान्यता दी जा रही हैः नेटवर्क अर्थशास्त्र।

बिटकॉइन की कीमतों की जांच से कुछ दिलचस्प अवलोकन प्राप्त होते हैं, जो इस मिथक को सीधे खारिज करते हैं कि सिक्का मूल्य एक रहस्य है। सबसे पहले, जैसा कि समर्थकों ने लंबे समय से दावा किया है, एक मुद्रा का मूल्य मुख्य रूप से उस मुद्रा के उपयोग और स्वीकृति पर निर्भर करता है। यह परिकल्पना सिद्ध हो गई है, और एक कच्ची जांच से, बिटकॉइन की कीमत और बिटकॉइन भुगतान नेटवर्क से संबंधित गतिविधियों के बीच संबंध स्पष्ट है। विशेष रूप से, मूल्य परिवर्तन अक्सर बटुए की संख्या, सक्रिय पते, एकल पते और लेनदेन गतिविधि में परिवर्तन के साथ अत्यधिक जुड़े होते हैं।

Metcalfe का नियम n उपयोगकर्ताओं के बीच कनेक्शन का वर्णन करने के लिए एक गणितीय शब्दकोश पर आधारित है। इसलिए, नेटवर्क का मान V उपयोगकर्ताओं की संख्या n का एक फंक्शन है। Metcalfe के नियम का गणितीय आधार जोड़े में कनेक्शन पर आधारित है (उदाहरण के लिए, टेलीफोन) । यदि नेटवर्क में चार लोग टेलीफोन का उपयोग करते हैं, तो कुल मिलाकर 3 + 2 + 1 = 6 कनेक्शन हो सकते हैं। जैसे-जैसे अधिक लोग नेटवर्क में शामिल होते हैं, वे गैर-रैखिक रूप से नेटवर्क के मूल्य में वृद्धि करते हैं; अर्थात्, नेटवर्क का मूल्य उपयोगकर्ताओं की संख्या के वर्ग अनुपात के बराबर होता है।

फेसबुक बिटकॉइन के साथ तुलना करने के लिए बहुत उपयुक्त है। प्रत्येक डेटा श्रृंखला की लंबाई लगभग समान है (लगभग 10 साल) । दोनों काफी अभिनव हैं, हालांकि पूरी तरह से मूल नहीं हैं (डिजिकैश बिटकॉइन से पहले, माइस्पेस फेसबुक से पहले) । एक मुद्रा या अन्य संपत्ति को देखने का बहुत कम मौका है जो समय के साथ धीरे-धीरे अपनाया जाता है। यह आंशिक रूप से है क्योंकि कई कंपनियां अपने विकास के चरणों में निजी हैं। हालांकि, फॉर्मूला 1 को प्रसिद्ध फेसबुक के साथ जोड़कर, हम देख सकते हैं कि विकास बिटकॉइन के समान पैटर्न का पालन करता है (चित्र 1) । फेसबुक का आईपीओ से पहले मूल्य निर्धारण नहीं किया जा सकता है।

चित्रा 3 पर वापस देखते हुए, तीन उल्लेखनीय अपवाद हैं, बिटकॉइन की कीमतों में पारलौकिक रेखा से विचलन की प्रवृत्ति। ये रिकॉर्ड मूल्य हेरफेर और अंततः संतुलन तक पहुंचने की अवधि हैं। ये चरम सीमाएं मूल्य विचलन का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता-संबंधित कारकों द्वारा समझाया नहीं जा सकता है। उपयोगकर्ता-संबंधित कारकों को उपयोगकर्ता वृद्धि या नेटवर्क उपयोग द्वारा संचालित किया जाता है। इन कारकों में लेनदेन, सक्रिय खाते, बटुए, नोड्स और हैश दर शामिल हैं। ये कारक एक दूसरे से अत्यधिक संबंधित हैं, और इन कारकों में परिवर्तन के प्रभाव को मेटाकार्ड के मूल्य में प्रतिबिंबित किया जाता है। शेष को अन्य कारकों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, जिसे हम गैर-आर्थिक कारक कहते हैं। गैर-आर्थिक कारकों में लॉन्ड्री ट्रेडिंग, नकली लेनदेन (जिसे स्क्रिप्ट कहा जाता है) और अन्य गतिविधियां शामिल हो सकती हैं जो व्यवहार को प्रभावित कर सकती हैं।

यदि n एक स्थिर दर से बढ़ता है, तो log (n) रैखिक होता है। चूंकि हम फेसबुक और बिटकॉइन (चित्र 7) दोनों में लॉग (n) को देखते हैं, इसलिए n एक गैर-स्थिर दर से बढ़ता है, यह दर्शाता है कि गोद लेने के विभिन्न चरणों में है। इस संचयी विकास दर मॉडल ने एस-आकार के फ़ंक्शन (गोमपर्ट्ज़ फ़ंक्शन) का उत्पादन किया है, जो दशकों से वायरल संक्रमण, बैक्टीरिया की वृद्धि, ट्यूमर की वृद्धि और मोबाइल फोन की लोकप्रियता का अनुकरण करने के लिए उपयोग किया गया है। अब तक, बिटकॉइन मूल्य निर्धारण में गोमपर्ट्ज़ फ़ंक्शन का सबसे प्रमुख अनुप्रयोग पीटरसन है[2018], उन्होंने इसका उपयोग मेटकोव के सापेक्षता गुणांक को अनुकरण करने के लिए किया। दैनिक डेटा का उपयोग करके n एजेंट सक्रिय खातों के लिए, हमने इस समीकरण को चित्र 7 में सक्रिय पते के लिए अनुकूलित किया।

मूल लेख का लिंकः https://quantpedia.com/metcalfes-law-in-bitcoin/