仮想通貨の現状は？統計情報を基に説明します！

○この記事で伝えたいこと

こんにちはー、ウチダです。

以前、仮想通貨の投資効率を分析しました。（参考：仮想通貨への投資効率を最大化した話）

今回は統計情報を基に、仮想通貨の現状について説明します。

仮想通貨の現状

仮想通貨への投資は儲かると聞きますが、実際はどうなんでしょうか？

また、以下のような情報はご存知ですか？

今回は統計情報を基に、仮想通貨の現状を調査しましたので、お伝えします。

仮想通貨の時価総額

仮想通貨は”通貨”なので、価格だけでなく、発行量もあります。

この価格に発行量をかけたものが、時価総額と呼ばれます。（参考：仮想通貨の時価総額とは？）

CoinMarketCapに時価総額の情報があるので、グラフ化します。（データ：CoinMarketCap）

比較対象は、次の仮想通貨とします。

時価総額を比較したグラフがこちらです。

縦軸は１０の１１乗なので、千億ドル単位です。

時価総額はビットコインが圧倒的に大きいのが現状です。

具体的な額を確認すると、２０１５年８月時点でビットコインは４０億ドル程度です。

そして、現在は３３００億ドル程度です。

仮想通貨全体のうち、時価総額でビットコインは６０％を占めています。

仮想通貨の時価総額は、他の市場と比較して、どれぐらいの大きさなのでしょう？

仮想通貨は、”通貨”なので、為替市場の規模と比較します。（参考：為替市場の規模は？）

２０１９年時点で、世界の外国為替取引高は１日で８．３兆ドルです。

ビットコインは、為替市場に比べるとまだまだ小さいといえます。

ちなみに、時価総額の成長率はどうなっているのでしょう？

２０１５年８月７日の時価総額を基準に、ビットコイン、イーサリアム、リップルの成長率を比較しました。

成長率で比較すると、イーサリアムが最も大きく、ビットコインとリップルは同程度でした。

イーサリアムは急成長しているようです。

仮想通貨が人気の国

仮想通貨はどこの国で人気なのでしょう？

「Cryptocurrency World Map」は、Googleトレンドの検索データをもとに、国別の関心度を分析しています。（参考：仮想通貨が人気の国は？）

仮想通貨ごとの検索割合は、ビットコインが圧倒しています。

さらに、仮想通貨ごとに検索数が多い国も分析されています。

仮想通貨の種類によって全く異なることがわかります。

ここで、ビットコインが人気の理由を探るために、各国のインフレ率を調査しました。

ビットコインが人気の国はインフレ率が不安定で、大きく変動しています。

このように自国通貨の価値が不安定な場合、他国通貨へ換金して保有することが一般的です。

ビットコインはどこの国の通貨にも換金できるため、経済的に不安定な国には人気なのでしょう。

また、どの通貨からビットコインに資金流入しているかは、coinlibでわかります。（参考：どの通貨からビットコインが買われている？）

２０１９年から２０２０年にかけて、テザー（USDT）からビットコインへの資金流入が大きくなっています。

経済的に不安な国の人から資金流入が多いかと思っていましたが、そんなことはなかったです。

（そもそも貧しい国の人々は、所得が低くくて、あまりビットコインを変えないのかもしれません）

テザーは、１USDT≒１USDの価格に設定された仮想通貨です。

テザーの時価総額の推移を見ると、２０１８年から急増しています。（参考：テザーの時価総額は？）

ここで、テザーの時価総額は、価格と発行量のかけ算からなります。

価格は一定なので、発行量が急激に増えていると推定できます。（参考：テザーが急増した背景は？）

また、ビットコインの時価総額と比較したグラフを示します。

２０１８年頃はビットコインバブルの頃で、ビットコインの時価総額が上昇しています。

ビットコインは１０分に１回誕生するので、価格上昇が時価総額の変動の主要因となっています。

一方、テザーは低いままです。

２０１９年後半から段階的に増え、２０２０年には急増しています。

それに合わせるようにビットコインも暴騰しているのが、２０２０年までの動きです。

２０１８年のビットコインバブルの頃は、他の仮想通貨が暴騰する中、１USDT≒１USDに魅力を感じないでしょう。

しかし、バブルがはじける段階では、非常に魅力的です。

他の仮想通貨が暴落する中、１USDT≒１USDで換金できるわけです。

また、USDTであれば、為替市場を介さずに他国通貨へ換金できます。

スピードや手数料の観点でもメリットがあるのかもしれません。

仮想通貨の保有者

２０２０年１２月時点で、ビットコインの保有者は９１％が個人です。（参考：ビットコインの保有者は？）

ちなみに、２０１９年における仮想通貨の普及率は、南アフリカ、タイ、インドネシアが上位３カ国になっています。（参考：仮想通貨を多く保有している国は？）

日本はこれらの国の半分程度の普及率です。

日本では、一体どのような人たちが仮想通貨を保有しているのでしょうか？

実は、日本暗号資産取引業協会が統計情報を毎年レポートしています。（参考：日本の仮想通貨の取引状況は？）

それによると、２０１９年時点で仮想通貨の取引をしているのは、９９．４％が個人です。

つまり法人（会社）はほとんど取引していません。

また、取引金額も１０万円以下がほとんどです。

仮想通貨は個人がほとんど保有している状態といえます。

仮想通貨の今後

仮想通貨が広く普及するには、法人の参入が不可欠です。

そして、２０２０年はまさに参入が始まっている時代なのです。

主にアメリカ企業でビットコインの購入の動きが始まっています。

企業の資産の一部が流入すれば、大きな価格上昇が期待されます。

この動きは始まったばかりなので、２０２１年以降はビットコインの価格に注目です！

まとめ

今回は統計情報を基に仮想通貨の現状を説明しました。

２０２０年はアメリカ企業を中心に、ビットコインを買う動きが始まっています。

これからの価格動向に注目です！

ここまで読んでくださりありがとうございました。＾＾

プログラミングのコード

今回の分析に使用したプログラミングのコードを以下に示します。

使用言語はPythonです。

ぜひご参考に。

時価総額の推移

CoinMarketCapからヒストリカルデータをコピーして、csvファイルにしてからプログラムで処理しました。

スクレイピングでの自動収集は、サイトで禁止されていたのでご注意ください。

#import libraries
from pandas_datareader import data
import pandas as pd
from pylab import mpl, plt
import numpy as np
import datetime
plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
mpl.rcParams['figure.figsize'] = 10, 6
%matplotlib inline

#file path
path = '/home/uchida/ドキュメント/ブログ/記事58 20201212/'

#definitoin for reading csv files
def read_csv(crypto):
    df = pd.read_csv(path + crypto + '.csv', index_col='Date', parse_dates=True).dropna()
    df.index = pd.to_datetime(df.index)
    df = df.sort_index(ascending=True)
    return df

#read each csv file
BTC = read_csv(crypto='BTC')
ETH = read_csv(crypto='ETH')
XRP = read_csv(crypto='XRP')

#make a market_cap dataframe
market_cap = pd.DataFrame()
market_cap['BTC'] = BTC['Market_cap']
market_cap['ETH'] = ETH['Market_cap']
market_cap['XRP'] = XRP['Market_cap']
market_cap = market_cap.dropna()

#show a graph
market_cap.plot(lw=2.0, figsize=(10, 6))
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('Market Cap(USD)')
plt.savefig("Market_cap.png")

成長率の比較

最初の日を基準に、時価総額が何倍になったのか計算しました。

計算方法は、対数変化率を計算して、ネイピア自然数の乗数に入れることで、倍数を算出しています。

#calculate a Logarithmic rate of change
rets = np.log(market_cap / market_cap.shift(1)).dropna()

#show a graph
rets.cumsum().apply(np.exp).plot(lw=2.0, figsize=(10, 6))
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('Market Cap Growth')
plt.savefig("Market_cap_growth.png")

プログラミングレッスンも実施しているので、ぜひ気軽にお声掛けくださいね。

ありがとうございました。