暗号 KOL のツイート影響研究：短期の叫び効果が明らかで、1000ドルのフォローで1ヶ月後に平均79ドルの損失が発生。
インフルエンサーが自らを専門家と称する場合、イベント後のリターン率はさらに悪化します。著者：深潮 TechFlow
韭菜にとって、さまざまなKOLブロガーのシグナルに注目することは、富のパスワードを得るための重要な情報源です。
では、KOLのシグナルは永遠に利益を上げる常勝将軍なのか、それとも偶然の一致に過ぎないのか？
この問題に対して、異なるブロガーに注目することで全く異なる答えが得られます。一度の100倍のシグナルが正しかったり、一度のゼロになる誤った推奨があったりすることは、非常に主観的な生存者バイアスとなる可能性があります。
業界全体を見渡すと、KOLたちのシグナルの最終的な成績はどうなっているのでしょうか？
2月、ハーバード大学ビジネススクール、インディアナ大学ビジネススクール、テキサスA&M大学の数名の研究者が共同で「暗号通貨インフルエンサー」という論文を発表しました。
この記事では、2022年12月までの2年間にわたり、180人の最も著名な暗号通貨ソーシャルメディアインフルエンサー（KOL）が発信した約36,000件のツイートにおける暗号資産関連のリターンパフォーマンスを研究し、1,600種類以上のトークンをカバーしています。
重要な結果：
機械学習を使用してツイートを分類し、さまざまな統計的記述と検定を通じてツイートで言及されたトークンとその後の価格パフォーマンスを追跡した結果、以下の重要な結果が得られました：
暗号通貨インフルエンサーのツイートは最初は正のリターンと関連していました。しかし、これらのツイートの後には著しい長期的な負のリターンが現れ、彼らが生み出す長期的な投資価値は微々たるものであることを示しています。
小型コインを持ち、大量のTwitterフォロワーを持ち、自称専門家である場合、これらのツイートが生み出す影響が最も顕著です。
論文では 機械学習 手法を用いてツイートを分類し、ツイートがよりポジティブな感情を持つか「購入」推奨に関連する場合、上記の結果パターンがより強いことを発見しました。
データの例証
暗号通貨インフルエンサーのツイートは短期的なポジティブリターン効果を示します：
特定のコインを発信した場合、平均的な1日（2日）のリターン率は1.83%（1.57%）です。
時価総額上位100位以外の暗号通貨プロジェクトは、発信から1日後のリターン率が3.86%です。
利益が大幅に減少し始めるのは、ツイート発信から5日後です。2日目から5日目の平均リターン率は-1.02%であり、これは初期の上昇幅の半分以上が5営業日内に消失したことを示しています。
より長期的な観点から見ると、ツイート発信後10日および30日終了時の平均累積リターンはそれぞれ-2.24%および-6.53%です。これらの負の事後リターンは、特に低時価総額の暗号通貨に対してより負の影響を与えます（情報と流動性の問題が最も深刻です）。
粗い推定によれば、個人が1,000ドルを投資してツイート日には時価総額上位100位に入らない暗号トークンを購入し、30日間保持した場合、79ドル（7.9%）の損失が生じ、年率換算で62.8%の損失となります。
いわゆる専門家：インフルエンサーが自称専門家である場合、イベント後のリターン率はさらに負の影響を受けます；また、これらの専門家がより多くのフォロワーを持つ場合、リターン率はさらに悪化します。
全体として、研究結果は暗号通貨インフルエンサーが平均して提供する長期投資のアドバイスが利益を生まないことを示しています。ツイート発信後すぐにポジションを手放すことでのみ利益を得ることができますが、この戦略は市場の流動性不足のために常に実行可能とは限りません。さらに、この即時売却行動は暗号通貨コミュニティにおける「絶対に売らない」という文化に反しています。
考察
論文の集団的証拠は、投資家が暗号通貨KOLの投資アドバイスに慎重に従うべきであることを示しています。なぜなら、ほとんどの利益はツイート発信後すぐに消失するからです。
しかし、著者は証拠が決定的ではないことも認めています。暗号通貨KOLは単にトレンドを追いかけたり、彼らに最大の知名度とフォロワーをもたらすトークンを推進したりして、経済的利益を得ている可能性があります。
さらに、より無害な代替説明として、暗号通貨インフルエンサーが実際に暗号資産が最終的に高い成長を経験すると信じている可能性があります。影響力のある人々は、短期的な購入を推奨し、投資家がすぐに売却することを知っていると仮定しているかもしれません。
それにもかかわらず、論文の結果は依然として豊富な情報を提供しており、数ヶ月または数年にわたって保有するトークンに関する投資アドバイスが役に立たない可能性が高いことを明確に示しています。
同時に、論文は規制当局や商業メディアがこのような行動に対してより多くの監視を促す可能性があることを示唆しています。これにより、これらの活動がより関連する利益相反に関連しているかどうかを判断することができます。
附録：論文で言及されたTOP 25 Twitterアカウント（論文研究の時期に影響され、表は2年前のランキングです）
