FITAT年次サミット議事録 | 橋本忠夫氏：従来の定量的ファクターが機能しなくなった時、オンチェーンデータでアルファを再構築する方法

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従来のクオンツモデルは、暗号資産市場において前例のない課題に直面しています。FITATチーフ・クオンツ・ストラテジストの橋本忠夫氏は、年次サミットにおいて、ブロックチェーンネイティブデータに基づく独自の「アルファ再構築」手法を発表しました。橋本氏は、BTCと米国株の相関が0.7を超えると、従来のマルチファクターモデルの説明力が40%以上低下するのに対し、オンチェーンデータファクターは安定した予測力を維持すると指摘しました。同氏が開発した「オンチェーンファクターライブラリ」は、マイナー保有量の変化、取引所の純流入、クジラアドレスの活動という3つの指標が、市場の転換点を予測する精度が82%に達し、従来のテクニカル指標をはるかに上回っていることを示しています。

橋本忠夫氏は、オンチェーンデータの独自の価値について詳しく説明しました。ビットコインのUTXO（未使用トランザクション出力）の年齢分布を分析することで、長期保有者からの売り圧力を3～6週間前に予測できます。また、スマートコントラクトにおけるステーブルコインの担保比率の変化から、DeFi市場の流動性変動を的確に捉えることができます。具体的なケーススタディでは、橋本氏のチームは「取引所ホットウォレット残高急変インジケーター」を用いて、LUNA暴落の72時間前に早期警告信号を発することに成功しました。さらに画期的なのは、NFT市場のロイヤリティ支払いデータを「クリエイター信頼度指数」に変換し、メタバースコンセプトトークンの周期的な底値を効果的に予測したことです。

「オンチェーンデータは単なる代理指標ではなく、市場のミクロ構造を解き明かす鍵となる」と橋本氏は強調した。彼が構築した「オンチェーン・オフチェーン共鳴モデル」は、機関投資家のカストディアドレスへの流入が2万BTCを超えると、CME先物ポジション分析と組み合わせることで、15%を超えるトレンドを事前に捉えることができることを実証している。高頻度取引（HFT）において、橋本氏はMempoolのトランザクションキューデータを「ガス料金ボラティリティファクター」へと革新的に変換し、イーサリアムとの統合時に年率328%のリターンを達成した。

橋本忠夫氏は、定量分析機関向けに3段階の移行計画を提示している。第1段階では、「ステーブルコイン・オンチェーン・ベロシティ」を導入することで、最も時代遅れの流動性要因を優先的に置き換える。第2段階では、リスクモデルを再構築し、「クロスチェーン・ブリッジ資産ボラティリティ指標」を用いてシステミックリスクを監視する。第3段階では、MEV（マイナー抽出可能価値）データを取引コスト計算に組み込むなど、ネイティブ・オンチェーン・フレームワークへの包括的なアップグレードを実施する。橋本氏は特に、オンチェーン・データの3つの落とし穴、すなわち偽造ウォレットラベルを用いた誤解を招く取引所、異なるチェーン間のデータ構造の違いによる統計的バイアス、そしてプライバシープロトコルによる真の流動性の不明瞭さについて警告している。

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