Недавний анализ обнаружил различные типы корреляций между ценой криптовалюты и пропускной способностью сети, а также ее фактическим использованием. Как утверждают исследователи, нет четкой и прямой связи между количеством транзакций и рыночной ценой монеты или токена.
«В долгосрочной перспективе некоторые криптовалюты, например, LTC, иногда действительно демонстрируют сильную корреляционную связь между ценой монеты и количеством активных пользователей, которые совершают операции в сети в определенный день», - заключили исследователи из LongHash.
LongHash обработал данные из CoinMetrics для топ-18 криптовалют по рыночной капитализации. Исследование соотносит рыночную цену и активные адреса. Были взяты данные как минимум на год, за исключением Bitcoin SV (BSV), а также информация за более длительный период времени для криптовалют с более долгой историей.
В зависимости от криптовалюты показатель корреляции (коэффициент корреляции Пирсона) перемещался между 1 и -1. Это означает, что для некоторых криптовалют корреляция была сильной, в то время как для других цена и сетевая активность практически не были взаимосвязаны.
Такие криптовалюты как BTC, LTC, LINK и NEO показывают сильную корреляцию зависимости цены от сетевой активности - за повышенной активностью сети обычно следует повышение стоимости криптоактива. Для других криптовалют, например, BSV, XLM, TRX, XTZ, ETC, MKR, XEM и BAT, корреляция оказалась очень слабой – повышение активности в сети не влияло на рост цены криптоактива.
При этом ETH, который также показал слабую корреляцию, исследователи выделяют в отдельный класс криптоактивов. Причина этого заключается в том, что ETH также используется как инструмент для работы различных приложений, и повышение уровня транзакций в сети не всегда означает повышенный спекулятивный интерес.
В июле исследователи LongHash обнаружили, что наибольшая волатильность на криптовалютных рынках приходится на 4 часа утра по московскому времени. Кроме того, в октябре аналитики портала заявляли, кратковременная эпоха ICO подходит к логическому концу, а также провели анализ 700 «мертвых» криптовалютных проектов, чтобы выявить причины утраты их активности.
