Насколько зависит рынок Блокчейн-активов от макроэкономических трендов?

В проф вкладывательном обществе сформировался устойчивый Энтузиазм к промышленности Блокчейн активов, но отсутствуют инструменты, которые могли бы создать сектор наиболее прозрачным и понятным.Тим Дрейпер, один из пионеров венчурного бизнеса США (Соединённые Штаты Америки — один из главных причин, который влияет на волатильность. Вселенная метрик, на которую опираются аналитики при работе с классическими фиатными инструментами, отлично исследована и дозволяет выстраивать действенные аналитические конструкции. Подход к оценке фиатных инструментов строится на осознании параметров базисного актива, наличии методологии оценки и высочайшей чистоте данных. Все три компонента отсутствуют применительно к Блокчейн-активам: без осознания базисных параметров и высочайшей зашумлённости данных нереально сконструировать эффективную методологию оценки.

Проведенный анализ является аналитической конструкцией, которая соотносит Блокчейн-активы с имеющейся вселенной метрик. Свойство прогнозов на базе данной нам конструкции очень ограничено. Вернее интерпретировать предложенный подход как ряд наблюдений, объединенных принятыми аналитическими инструментами. Существует значимый запрос на создание подобного аналитического подхода посреди профессионалов из институциональной среды.

Принимая во внимание, что данные очень зашумлены, анализ строится по принципу bottom up (снизу ввысь). Таковой подход дозволит надзирать разрывы в логике и на ранешних шагах корректировать зашумлённость данных. Первыми шагами выстраиваются связи меж элементами наиболее низких уровней, дальше, на базе приобретенных выводов, анализ поднимается на наиболее высочайший уровень. Главная задачка — оценить к примеру, изменение ставки ФРС.

Значимая часть Блокчейн-активов, которые входят в топ-20 по капитализации по данным coinmarketcap.com, возникла относительно не так давно – около года вспять. Для целей анализа выбраны активы, которые доступны на рынке для розничных инвесторов наиболее 3-х лет. Ethereum является одним из главных инструментов, который влияет на настроения инвесторов – исходной точкой анализа была выбрана дата начала торгов токенов Ethereum — август 2015 г. В анализ также включены последующие протоколы: Bitcoin, Ripple, Litecoin, Stellar, Monero, Dash, Bitshares и Maidsafe. Избранных подход к анализу ошибочно определять как вкладывательный, по другому протоколы, которые по свойствам повторяют друг друга должны быть исключены из подборки, включая Litecoin и Stellar, которые похожи по технологической составляющей на Bitcoin и Ripple соответственно.

Напротив, включая эти протоколы в анализ, мы добиваемся последующих целей:

1) невзирая на то, что Bitcoin и Litecoin владеют похожими внутренними качествами, инвесторы все равно выбирают их для включения в портфель, как следует, это можно именовать репрезентативной подборкой, отражающей предпочтения инвесторов;

2) все активы торгуются и доступны розничным инвесторам не наименее чем 38 месяцев до момента проведения анализа (конец февраля 2019 г.).

Выбор этих протоколов для анализа дозволяет отыскать баланс меж временем воззвания на биржах и достаточной степенью диверсификации параметров. Первым шагом были исследованы корреляции снутри подборки Блокчейн-активов. Для анализа применена обычная формула коэффициента корреляции Пирсона. Интуитивно этот инструмент указывает, как стоимость 2-ух активов в выборке сразу двигается выше либо ниже собственного среднего значения за весь анализируемый период.

Начальная статистика была подготовлена как дневная, дальше были взяты точки на конец всякого месяца. Подборка составлена из 38 месяцев, в качестве доборной проверки все расчеты были также были проведены на дневных значениях и получившиеся коэффициенты отклоняются некординально от расчетов, построенных на месячных значениях. Решение отрешиться от использования дневной статистики обосновано тем, что таковая высочайшая частота данных может создавать лишний шум, а 38 месяцев — довольно длиннющий период, который дозволит получить высококачественный итог.

В получившейся таблице (приложение 1) стоит направить внимание на последующие отношения: Bitcoin / Ethereum и Ripple / Monero. Пара Bitcoin / Ethereum увлекательна тем, что оба Блокчейн актива являются фаворитами рынка и притягивают значительную часть энтузиазма инвесторов. Ожидаемо, уровень корреляции, как он описывается при помощи коэффициента Пирсона, достаточно высок – 89%.

С иной стороны, пара Ripple / Monero увлекательна тем, что эти два протокола достаточно полярные по собственному содержанию. Monero — общественный Блокчейн-актив, позиционирующий себя как действенная кандидатура Bitcoin с системой анонимизации юзеров. Ripple не является общественным активом, быстрее это действенный банковский back office. Иными словами, Ripple и Monero очень различаются на технологическом уровне, при всем этом владеют коэффициентом Пирсона 92%.

Использованный анализ можно поменять, чтоб повысить его эффективность. Для этого скорректируем подход к расчету коэффициента последующим образом:

1) абсолютные значения цены токена всякого Блокчейн-актива заменим на месячную доходность, рассчитанную как изменение рыночной капитализации всякого актива месяц на месяц – количество токенов изменяется в различных протоколах, используя общую рыночную капитализацию актива вынимается искажение, вызванное конфигурацией количества токенов;

2) изменим формулу, применяемую для расчета коэффициента – из традиционной формулы коэффициента Пирсона убираем расчеты по средним.

Интуитивно такие конфигурации в анализе дадут последующий итог – анализ больше не привязан к тренду роста рынка. В случае с коэффициентом Пирсона можно отыскать корреляции с самыми нежданными показателями, если случаем совпали тренды роста либо падения, нужно исключить этот аналитический вектор как искажающий картину. Инвестор, покупая либо продавая актив вызывает движение цены в соответственном направлении. Приобретенный анализ является наиболее серьезным и дозволяет узреть совпадение доходностей 2-ух активов.

Итог очень поменялся по сопоставлению с уникальной таблицей по традиционному коэффициенту корреляции Пирсона и является наиболее корректным для целей анализа (приложение 2). Корреляция меж Bitcoin и Ethereum все еще мощная, но уже далека от 89%, а корреляция доходности Ripple и Monero ниже 30%, что гласит о том, что инвесторы вправду лицезреют эти два актива как очень отличающиеся по собственной природе.

Изложение выводов не будет полным, если не поглядеть детально на каждую избранную для анализа пару. Корреляцию пары можно разложить на два графика:

1) график, где показаны пары доходностей на каждую дату;

2) rebase рыночной капитализации всякого протокола на левой и правой оси.

Раскладывая 45% корреляции Bitcoin/Ethereum на последующие два графика, можно узреть ряд особенностей. На первом графике (приложение 3) отображены пары доходности месяц на месяц каждой пары точек Ethereum и Bitcoin. Видно, что зависимость достаточно слабенькая. 2-ой график (приложение 4) — это rebase рыночной капитализации приведенный к 100% — видно, что они двигаются в одном направлении, вкупе с рынком, что разъясняет высочайший коэффициент Пирсона.

Вторым шагом нужно сделать аналогичное упражнение по Ripple / Monero. 29% корреляции месячных доходностей видны как беспорядочное распределение точек на плоскости (приложение 5). При всем этом также видно, что капитализация токенов приведенная к 100% двигается вкупе с рынком, что также разъясняет высочайший коэффициент Пирсона (приложение 6).

Средний уровень измененного коэффициента корреляции доходностей составляет 50%. По совокупы данных можно прийти к выводу, о том, что в целом Блокчейн-активы двигаются вкупе с рынком как единое целое, хотя некие токены показывают значительную обособленность. нужно отметить, что процесс “отвязывания” идет достаточно активно: подобные коэффициенты, измеренные через равные промежутки через год, могут показать огромные расхождения.

Последующим шагом в анализ интегрируются фиатные инструменты — золото и Nasdaq 100. Расширяя матрицу измененного инструмента корреляции, получаем последующую таблицу (приложение 7).

Средняя величина корреляции меж золотом, Nasdaq-100 и матрицей Блокчейн-активов составляет 16% и 18% соответственно. Уровень корреляций достаточно маленький и не дозволяет гласить о том, что есть зависимости меж рынком Блокчейн-активов и фиатными активами.

Отсутствие значимой корреляции меж пользующимися популярностью активами не значит, что Блокчейн-активы никак не зависят от макроэкономической ситуации в целом. Принимая во внимание, что уже на уровне анализа корреляций меж золотом и Nasdaq-100 связь пропадает, провести относительно беспристрастный анализ наиболее высочайшего уровня будет нереально. Следующую логическую цепочку нужно принимать как экспертное мировоззрение участника рынка, которое нет способности достоверно проверить.

Просмотрев весь диапазон разных классов активов и сопоставив их с психологией покупки Блокчейн активов розничного инвестора, можно провести параллель с предметами роскоши. Пользователи выделяют бюджет на приобретение предметов роскоши лишь в критериях высочайшей убежденности в завтрашнем деньке и наличии лишнего капитала.

В качестве прокси на уверенность потребителей был взят University of Michigan индекс, который принят за 100% в 1966. Предположительно это статистика, которая отменно отражает настроение среднего южноамериканского пользователя. прокси на наличие лишнего капитала — ставка ФРС: при низкой ставке у потребителей больше способностей брать Блокчейн активы и напротив. Для упрощения был построен усредненный rebase рыночной капитализации всех токенов, которые были применены в анализе ранее. В данной нам части вводится доп допущение, что южноамериканский Рынок рассматривается как 100% рынка Блокчейн активов. Это достаточно грубое допущение, но с учетом того, что южноамериканский Рынок быстрее всего является самым огромным рынком для Блокчейн активов, внедрение такового допущения дозволит упростить восприятие ситуации.

При условии, что производится допущение о том, что Блокчейн-активы можно сравнить с предметами роскоши, изучая Приложения 8 и 9 можно создать ряд догадок:

1) в момент разгона роста пузыря цен на Блокчейн-активы уровень потребительской убежденности был на пике, что могло содействовать появлению пузыря;

2) добавочно сначала разгона пузыря ставка ФРС была на минимуме, что привело к повышению доступности капитала, который можно применять для инвестирования в быстрорастущие активы – к примеру, в Блокчейн активы. Сочетание низкой ставки ФРС и повышение энтузиазма к Блокчейн активам могло содействовать брутальному росту котировок. Дальше ставка ФРС начала поступательно возрастать, купируя рост экономики и доступность дешевенького капитала, что совпало с резким падением цены Блокчейн активов.

Допустим, что введенные допущения не ограничивают модель так, что она перестает работать, тогда у исследователя обязана быть возможность выстроить регрессию и дальше подтвердить либо опровергнуть заявленную догадку. В этом случае, анализ при помощи регрессии не дает осмысленных результатов в силу последующих причин, которые практически являются переменными, которые нереально отменно оцифровать и учитывать в анализе:

1) предсказательная сила регрессии будет достаточно низкая, потому что инвесторы в главный собственной массе вели себя достаточно нерационально. FOMO – fear of missing out – ужас остаться в стороне, часто средства инвестировались не поэтому, что проект был вправду симпатичным, а поэтому что инвесторы страшились пропустить возможность. Можно привести пример Long Island Ice Tea Corp, которая изменила заглавие на Long Blockchain Corp, что привело к росту цены акций в несколько раз и на порядок прирастило ликвидность бумаги;

2) рынком интенсивно манипулировали на различных уровнях, начиная от маленьких локальных манипуляций через телеграм каналы, заканчивая вправду масштабными и сложными схемами. Посреди всех манипуляций довольно тормознуть на одной, чтоб осознать масштаб трудности. Биржа Bitfinex выпускает постоянные токены USDT, которые привязаны 1:1 к баксу США (Соединённые Штаты Америки — Биржа — это один и этот же агент. Эта Биржа является одной из огромнейших по размеру ликвидности в мире. В итоге появились безупречные условия для нерадивой практики. Обладатели Bitfinex выпускали USDT и здесь же употребляли их для того, чтоб приобрести Bitcoin тем поднимая стоимость;

3) Bitcoin как главный прокси на весь рынок, на который ориентируются инвесторы, влиял на котировки остальных больших Блокчейн-активов. Искусственно увеличивая капитализацию Bitcoin, практически повышали капитализацию всего сектора. Мы обрисовывали этот парадокс в материале: «По ту сторону паники».

4) относительно маленькой размер рынка тоже является принципиальным фактором. В рамках исследования фокус был ориентирован на розничного инвестора, но большие институциональные игроки также интенсивно участвуют в работе рынка. Они могут быть заинтересованы в том, чтоб Рынок двигался в определённом направлении, также преследовать наиболее сложные цели. О наличии таковых игроков, которые интенсивно участвуют в работе рыночных устройств с большенными капиталами, косвенно свидетельствует проведенный нами анализ: «Для чего необходимы stablecoin и что с ними созодать?». По всем показателям протокол был должен сломаться под действием резко падающей цены Ethereum, но этого не вышло, предположительно благодаря вмешательству большого капитала.

Разумеется, что два главных эффекта в виде высочайшего уровня убежденности потребителей и низких ставок ФРС сделали доп условия для появления пузыря. При всем этом нет способности измерить величину этих эффектов и сравнить с иными факторами, которые игрались роль в росте рынка.

В реальный момент, принимая во внимание, что рынок очень зашумлен, отсутствует достоверная статистика, а капитализация по сопоставлению с фиатными активами мала, приготовить высококачественный статистический анализ нереально.

Ксюша Уланова

Источник: Вести Экономика