チェーン上データ・スクール（7）：革新的で、ARKが共同研究に参加したBTCの魔法のような価格評価手法（II）
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チェーン上データ・スクール（7）：革新的で、ARKが共同研究に参加したBTCの魔法のような価格評価手法（II）
本稿では、Cointime Priceの頂点逃れの応用手法の一つを紹介する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：ベイ・ガー
🔸TL;DR
- Cointime Priceシリーズの記事は全3回に分かれます。これはその第2弾です。
- 本シリーズの前回記事を先に読むことを強くおすすめします！
- 本記事では、Cointime Priceの一つの天井逃れ応用手法について紹介します。
- 個人モデル共有：Cointime Price 偏離度モデル
🟡 Cointime Price 簡単なおさらい
Cointime Priceは、Cointime Economicsで提唱された概念であり、「時間加重」の設計を通じて、
BTCの公正価格を評価するものです。単純なLTHやSTHと比べて、より柔軟かつ感度が高い特徴があります。
また、この設計フレームワークにより、古代に失われたコインの影響も効果的に除外できます。
Cointime Priceに馴染みのない読者は、ぜひ前回の記事を先に読んでください！
🟡 天井逃れ応用手法：Cointime Price Deviation モデル
Cointime Price Deviationは、私がオンチェーンデータを研究する中で独自に設計したモデルの一つです。
以下では、このモデルの設計原理と、どのようにして天井逃れの判断に活用できるかを解説します。
1. 現在価格とCointime Priceの乖離度を定量化する
Cointime Priceは、BTC保有コスト、より正確には「長期保有者（Long-term Holder）」の保有コストを非常に高い程度で反映しています。
（保有期間が長いほど、Cointime Priceへの寄与度が大きくなるため）
したがって、現在価格がCointime Priceから大きく乖離している場合、理論上、長期保有者の利食い意欲が高まり、コインの放出（Distribution）が促進されると考えられます。
そこで、以下の式で乖離率（放出比率）を定義します：
乖離率 =（現在価格 - Cointime Price）/ 現在価格
図のように、放出比率の状況（紫色ライン）を得ることができます。
わかるように、放出比率が高値をつけるタイミングは、いずれも価格の天井位置に対応しています。
では、「高値」とは具体的にどの程度を指すのでしょうか？
ここでは、統計学的手法を用いて「高値」を定義します。詳細は以下の通りです。
2. Cointime Price Deviationにおける極端値の定義
もう一度上の図をご覧ください。Deviationの「高値」は一見して定義しにくいことがわかります。
各回のブルマーケットの天井時におけるDeviationのピーク値は、わずかずつ低下傾向にあります。そのため、固定された数値で一律に「高値」と定義するのは厳密ではありません。
これを解決するために、統計学の「標準偏差（Standard Deviation）」の概念を採用しました：
(1) 過去のDeviation数値の平均値と標準偏差を計算する
(2) 「平均値 + n × 標準偏差」を「高値閾値（Threshold）」と定義する
(3) Deviation数値に対して移動平均による平滑化処理を行う
(4) 平滑化されたDeviationがThresholdを超えるとき、天井シグナルを発生させる
上図のように、上記の処理を行うことで得られる結果です。
補足点が2つあります：
(1) 上記の「平均値 + n × 標準偏差」における「n」は調整可能なパラメータです。nが大きいほど、シグナル発生条件は厳しくなります。
(2) 上記の「移動平均による平滑化処理」は、主にノイズ除去（フィルタリング）を目的としています。
図2の紫色ラインがオレンジ色ラインを上回る部分を価格チャート上にマークすると、上図のようなシグナルが得られます。
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