Анализ макротренда с помощью корреляций альткойнов

0

60-дневная корреляция биткоqна с монетами из топ-25

Как изменения спреда корреляций альткойнов с биткойном и эфиром могут быть использованы для моделирования настроений рынка и предпочтений в отношении риска.

Криптовалюты — это активы с высокой степенью корреляции рисков. Каждый токен обладает определённой силой, из которой он извлекает часть своей ценности, но при значительном поступлении фиатных средств в класс активов, низкой доступности предложения и проблеме невозможности оценки отдельных токенов, денежные потоки распределяются по всем криптовалютам. Слепой поток денег в ценные и бесполезные протоколы усиливает высокие корреляции в пространстве, создавая шум и ослабляя сигнал. Но есть ли информация в самом шуме?

Изучая многочисленные корреляции по всему пространству, мы можем отфильтровать шум отдельных токенов, чтобы вернуться к истории и увидеть сжатие отрасли в целом (например: кризис ликвидности, вызванный вспышкой коронавируса в начале 2020 года, или запрет Китая на криптовалюты в середине 2021 года). Эти сжатия, как правило, являются реактивными и не поддающимися прогнозированию [1], однако можно расширить анализ, посмотрев на изменение спреда средней корреляции с биткойном до средней корреляции с эфиром и расшифровать, движется ли макроэкономический фон в направлении увеличения риска или его снижения.

60-дневная корреляция биткойна с монетами из топ-25

Приведённый выше график повторяется в сносках для демонстрации корреляций с эфиром [2].

Следует ожидать, что как у сильно коррелированных активов пара параметрически определённых временных рядов корреляции будет тесно следовать друг за другом (два временных ряда представляют собой средние корреляции с равным весом для биткойна и эфира). На графике ниже мы видим, что обычно они это делают, но интерес представляет поведение, когда они этого не делают. Вместо того, чтобы смотреть на абсолютное изменение корреляций, рассмотрим увеличение и уменьшение спреда между корреляционными функциями.

Сравнительная корреляция эфира и биткойна с монетами из топ-25. Несмотря на то, что корреляции близко следуют друг за другом, спред может дать ценную информацию о склонности рынка к риску.

Теперь, взяв спред между двумя корреляциями, находим профиль того, как спред эволюционирует во времени. Несмотря на зашумлённость, появляется паттерн, показывающий, что, хотя спред между корреляциями расширяется, рынок, как правило, находится в рискованной среде, оказывая положительное давление на цену всех криптовалют.

Аналогичным образом, по мере сжатия спреда мы воспринимаем это как признак снижения риска, что обычно приводит к значительным коррекциям всех токенов. Важно отметить, что эти сжатия, как правило, происходят в то время, когда корреляции с эфиром по отрасли в целом растут, но поскольку они имеют более высокий базовый уровень, чем биткойн, мы видим более быстрый рост биткойна и, следовательно, сжатие спреда. Мы должны объединить два профиля корреляции, чтобы извлечь прогнозную информацию об изменениях профиля риска класса активов.

Разница между средней корреляцией альткойнов с ETH и BTC. Биткойн имеет тенденцию к росту, поскольку корреляции альткойнов с эфиром превосходят их корреляции с биткойном.

Мы также отмечаем, что, поскольку биткойн и эфир остаются сильно коррелированными активами (с корреляцией, как правило, в диапазоне от 0,6 до 0,9), существуют некоторые довольно строгие границы спреда. Спред, который расширяется до диапазона 0,2, является признаком крайне рискованного поведения, в то время как любая инверсия должна восприниматься как сигнал о том, что рынком движет страх.

Если мы углубимся в индивидуальные данные и посмотрим на топ-десять монет, не являющихся стейблкойнами, по рыночной капитализации, то увидим, что их недавние корреляции с эфиром выше, чем с биткойном. Это имеет смысл, поскольку все они ближе по кривой риска к эфиру, чем к биткойну.

Сравнения 60-дневной корреляции, настоящее время

Напротив, если вернуться назад во времени к началу мая 2021 года, прямо перед запретом на майнинг в Китае, но также и по мере того, как многие ончейн-метрики начали демонстрировать снижение бычьей активности, то можно заметить, что по мере сжатия корреляционного спреда большинство крупных монет имели обратные корреляции.

Сравнения 60-дневной корреляции перед запретом майнинга в Китае

Ниже приводится моё мнение о том, почему инверсии интересны, но лишь гипотетически и требуют дополнительного изучения.

Если рассматривать корреляции с биткойном как общерыночную силу или волну, повышающую цену всех криптоактивов, то после корректировки на перекрёстную корреляцию их корреляция со свойствами эфира, не связанными с биткойном, становится отрицательной.

Для тех, кто рассматривает Эфириум как основной драйвер технологических инноваций в блокчейне (в отличие от недавнего общего стремления к тому, чтобы Биткойн никогда не менялся), эти инверсии предполагают, что параллельные инновации, лежащие в основе других основных криптовалют, становятся краткосрочными и бесполезными. Тем самым, демонстрируя, что ценность, которую они предлагают, ортогональна ценности, которую Эфириум привносит в экосистему.

Если ценностные предложения в значительной степени ортогональны, это укрепляет мнение о том, что у Эфириума нет каких-либо существенных прямых конкурентов.

Я думаю, что люди, склонные сосредотачиваться исключительно на биткойне или исключительно на эфириуме, отбрасывают ценную макроинформацию. Несмотря на то, что с начала ноября динамика цен на криптовалюты корректировалась, в основном за счёт снижения рисков на традиционном рынке в условиях высокой инфляции и краткосрочного прекращения программы количественного смягчения, многие основные тенденции в криптопространстве по-прежнему кажутся многообещающими.

Я надеюсь, что вновь растущий спред, обсуждаемый в текущем обзоре, остаётся надёжным индикатором [3]. Если бы мне пришлось выносить вердикт, я бы предположил, что текущее состояние корреляций больше напоминает июль 2021 года, нежели март 2020 года, предполагая, что мы, скорее всего, находимся на пороге движения вверх, чем продолжим движение вниз.

 

[1] Мне любопытно, можно ли использовать размер сжатия для моделирования серьёзности рискованного шага, но я думаю, что нужно больше данных, чем объём этого анализа. Возможно, более интересным экспериментом будет посмотреть на сжатие диапазонов для всех компаний индекса S&P500 по сравнению с самим индексом, а затем смоделировать изменение дисперсии, чтобы попытаться оценить, насколько серьёзным является финансовое событие. ↩

[2] Как и в случае с биткойном, индивидуальные корреляции с эфириумом, как правило, являются зашумлёнными и в целом более реактивными, нежели прогнозируемыми. ↩

60-дневная корреляция эфириума с монетами из топ-25

[3] Я думаю, что было бы ещё одним интересным экспериментом расширить этот анализ дальше и дальше по кривой риска, чтобы посмотреть, видим ли мы постоянно расширяющийся спред. ↩

 

БитНовости отказываются от ответственности за любые инвестиционные рекомендации, которые могут содержаться в данной статье. Все высказанные суждения выражают исключительно личное мнения автора и респондентов. Любые действия, связанные с инвестициями и торговлей на крипторынках, сопряжены с риском потери инвестируемых средств. На основании предоставленных данных, вы принимаете инвестиционные решения взвешенно, ответственно и на свой страх и риск.

Источник