Влияние макроэкономических факторов и фундаментальных показателей на доходность Биткоина в первой половине 2024 года На графиках представлен анализ наиболее значимых факторов, влияющих на производительность BTC, произведенный с помощью алгоритмов машинного обучения. Мало кого удивит, что оба алгоритма определили потоки американских спотовых BTC-ETF в качестве главного фактора изменения стоимости BTC за последние полгода. Но есть и отличия: • Первая модель (линейная регрессия) показала, что активные адреса и сетевые комиссии, являются вторым и третьим по значимости драйверами производительности первой криптовалюты. То есть, эти характеристики оказывают прямое линейное воздействие на курс BTC. • Вторая модель (случайных лесов) указывает, что цены на сырьевые товары являются вторым по важности фактором. Можно предположить, что цены на сырьевые товары могут быть наилучшим прокси-индикатором для оценки экономических условий, влияющих на цену цифрового золота, нежели другие макроэкономические переменные, такие как акции США. Анализ последних шести месяцев демонстрирует, что хотя макроэкономические факторы играли свою роль, основными драйверами производительности BTC были все-таки специфические метрики монеты и такие фундаментальные показатели, как активность сети и принятие пользователями — именно они остаются доминирующими силами на рынке. То есть, несмотря на высокую корреляцию между Биткоином и традиционными классами активов, наиболее заметные переменные, влияющие на доходность криптовалюты, по-прежнему склонны быть более уникальными по своей природе. Это означает, что BTC сохраняет свою неповторимость и может быть полезен для диверсификации портфеля, помогая снизить риски и повысить общую доходность инвестиций. 🔮 @bitotacle