随着互联网技术的发展和社交媒体的普及，每天都会产生大量与比特币相关的信息。一些信息，如谷歌趋势和推特推文数量，可以在已有的研究中，关注互联网信息的程度相对较少。
本文旨在研究比特币投资者关注度与比特币价格波动率之间的关系。实证结果表明，谷歌趋势、推特推文数量和新闻量这三个关注度代理变量对比特币价格波动率具有正向且显著的影响。
进一步的研究发现，在不同情绪指数水平下，投资者关注度对波动率的影响程度也不同。情绪指数越高，投资者关注度对价格波动率的影响越弱。
尽管比特币一直受到学者和投资者的广泛关注，但至今没有相关理论能清楚解释比特币的价格形成过程，也没有被广泛认可的比特币资产定价模型。
在已发表的比特币价格相关研究中，主要从两个角度研究比特币的价格。一种是将比特币视为货币或金融资产，使用传统金融学方法进行研究。另一种是从比特币的特殊角度入手，如分析比特币价格与比特币网络的平均哈希率之间的平衡方程。早期的研究认为比特币的内在价值为零，但随着比特币价格的暴涨，学者开始关注矿工行为与比特币价格的关系。
Hayes（2019）认为比特币的内在价值可以通过比特币挖矿成本来估计，他的研究结果表明挖矿成本能够解释比特币价格84%的变化。然而，Hayes的研究有明显的缺陷。他在研究中使用比特币网络的算力作为矿工的电力成本的代理变量，但没有考虑到矿机更新换代对挖矿效率的提升。此外，他在分析矿工收益时没有考虑交易手续费的影响。随着挖矿奖励减半的推进，交易手续费在矿工收入中将变得越来越重要，这是Hayes研究不完善的地方。
在比特币价格波动率的相关研究中，学者们普遍认为比特币的波动率明显高于其他金融资产，因此其金融风险性更大。关于投资者关注度对比特币价格波动率的影响，现有研究存在相互矛盾之处。
Gbenga（2020）认为谷歌趋势对比特币价格波动有显著影响，而Urquhart（2018）的研究未发现谷歌趋势对波动率的影响显著。造成这种差异的可能原因是样本选取的时间差异和使用不同交易所的比特币相关数据。
另外，已有研究表明不同交易所的比特币价格可能存在较大的价差，这是由于流动性受限造成的。因此，本文认为比特币链上汇总的平均价格是更好的选择，并且样本区间越大，统计结果越有说服力。
尽管一些研究得出结论，投资者关注度对比特币价格波动有正向且显著的影响，但并没有深入分析影响机制以及影响程度受其他因素控制的情况。另外，在比特币波动率研究领域，对新闻情绪的关注还较少，尽管在金融领域的研究中，情绪指数受到越来越多的关注。
综上所述，比特币投资者关注度与比特币价格波动率之间的关系值得深入研究。同时，在比特币价格相关研究中，需要更广泛的样本、更全面的影响因素分析，以及对新闻情绪的更深入研究。
