Os reembolsos de empréstimos on-chain usando stablecoins muitas vezes podem servir como um indicador de alerta precoce de mudanças de liquidez e picos de volatilidade no preço de (ETH) do Ethereum, de acordo com um relatório recente da Amberdata
O relatório destacou como os comportamentos de empréstimo dentro dos ecossistemas DeFi, particularmente a frequência de reembolso, podem servir como indicadores precoces de estresse emergente no mercado.
O estudo examinou a conexão entre os movimentos de preço do Ethereum e a atividade de empréstimos baseada em moeda estável envolvendo USDC, USDT e DAI. A análise revelou uma relação consistente entre a atividade de reembolso aumentada e as flutuações de preço do ETH aumentadas.
Estrutura de volatilidade
O relatório utilizou o estimador Garman-Klass (GK). Este modelo estatístico considera toda a faixa de preços intradiários, incluindo preços de abertura, máximo, mínimo e fechamento, em vez de depender apenas dos preços de fechamento.
De acordo com o relatório, este método permite uma medição mais precisa das oscilações de preços, particularmente durante períodos de alta atividade no mercado.
A Amberdata aplicou o estimador GK aos dados de preço do ETH em pares de negociação com USDC, USDT e DAI. Os valores de volatilidade resultantes foram então correlacionados com métricas de empréstimos DeFi para avaliar como os comportamentos transacionais influenciam as tendências de mercado.
Em todos os três ecossistemas de stablecoin, o número de reembolsos de empréstimos mostrou a correlação positiva mais forte e consistente com a volatilidade do Ethereum. Para USDC, a correlação foi de 0,437; para USDT, 0,491; e DAI, 0,492
Estes resultados sugerem que a atividade de reembolso frequente tende a coincidir com a incerteza ou tensão do mercado, durante a qual os comerciantes e as instituições ajustam as suas posições para gerir o risco.
Um número crescente de reembolsos pode refletir comportamentos de redução de risco, como fechar posições alavancadas ou realocar capital em resposta a movimentos de preços A Amberdata vê isso como evidência de que a atividade de reembolso pode ser um indicador precoce de mudanças nas condições de liquidez e próximos picos de volatilidade do mercado Ethereum.
Além da frequência de reembolso, as métricas relacionadas ao saque exibiram correlações moderadas com a volatilidade do ETH. Por exemplo, os valores de retirada e a razão de frequência no ecossistema USDC exibiram correlações de 0,361 e 0,357, respectivamente.
Estes números sugerem que as saídas de fundos das plataformas de crédito, independentemente da dimensão, podem sinalizar um posicionamento defensivo por parte dos participantes no mercado, reduzindo a liquidez e amplificando a sensibilidade aos preços.
Comportamento do endividamento e efeitos de volume de transações
O relatório também examinou outras métricas de empréstimos, incluindo montantes emprestados e volumes de reembolso. No ecossistema USDT, os valores denominados em dólares para reembolsos e empréstimos se correlacionam com a volatilidade do ETH em 0,344 e 0,262, respectivamente
Embora menos pronunciadas do que os sinais de reembolso baseados em contagem, essas métricas ainda contribuem para o quadro mais amplo de como a intensidade transacional pode refletir o sentimento do mercado.
DAI exibiu um padrão semelhante numa escala menor. A frequência de liquidações de empréstimos permaneceu um forte sinal, enquanto os tamanhos médios de transação menores do ecossistema atenuaram a força da correlação das métricas baseadas em volume.
Notavelmente, métricas como saídas denominadas em dólares em DAI mostraram uma correlação muito baixa (0.047), reforçando a importância da frequência de transações em relação ao tamanho das transações na identificação de sinais de volatilidade neste contexto.
Multicolinearidade em métricas de empréstimo
O relatório também destacou a questão da multicolinearidade, que é a alta intercorrelação entre as variáveis independentes dentro de cada conjunto de dados de empréstimo de moeda estável.
Por exemplo, no ecossistema USDC, o número de reembolsos e saques mostrou uma correlação par de 0,837, indicando que essas métricas podem capturar um comportamento semelhante do usuário e podem introduzir redundância em modelos preditivos.
No entanto, a análise conclui que a atividade de reembolso é um indicador robusto de estresse do mercado, oferecendo uma lente orientada por dados através da qual as métricas DeFi podem interpretar e antecipar as condições de preço nos mercados Ethereum.
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Reembolsos de empréstimos em stablecoin sinalizam sinais precoces de volatilidade do Ethereum, afirma o relatório
Os reembolsos de empréstimos on-chain usando stablecoins muitas vezes podem servir como um indicador de alerta precoce de mudanças de liquidez e picos de volatilidade no preço de (ETH) do Ethereum, de acordo com um relatório recente da Amberdata
O relatório destacou como os comportamentos de empréstimo dentro dos ecossistemas DeFi, particularmente a frequência de reembolso, podem servir como indicadores precoces de estresse emergente no mercado.
O estudo examinou a conexão entre os movimentos de preço do Ethereum e a atividade de empréstimos baseada em moeda estável envolvendo USDC, USDT e DAI. A análise revelou uma relação consistente entre a atividade de reembolso aumentada e as flutuações de preço do ETH aumentadas.
Estrutura de volatilidade
O relatório utilizou o estimador Garman-Klass (GK). Este modelo estatístico considera toda a faixa de preços intradiários, incluindo preços de abertura, máximo, mínimo e fechamento, em vez de depender apenas dos preços de fechamento.
De acordo com o relatório, este método permite uma medição mais precisa das oscilações de preços, particularmente durante períodos de alta atividade no mercado.
A Amberdata aplicou o estimador GK aos dados de preço do ETH em pares de negociação com USDC, USDT e DAI. Os valores de volatilidade resultantes foram então correlacionados com métricas de empréstimos DeFi para avaliar como os comportamentos transacionais influenciam as tendências de mercado.
Em todos os três ecossistemas de stablecoin, o número de reembolsos de empréstimos mostrou a correlação positiva mais forte e consistente com a volatilidade do Ethereum. Para USDC, a correlação foi de 0,437; para USDT, 0,491; e DAI, 0,492
Estes resultados sugerem que a atividade de reembolso frequente tende a coincidir com a incerteza ou tensão do mercado, durante a qual os comerciantes e as instituições ajustam as suas posições para gerir o risco.
Um número crescente de reembolsos pode refletir comportamentos de redução de risco, como fechar posições alavancadas ou realocar capital em resposta a movimentos de preços A Amberdata vê isso como evidência de que a atividade de reembolso pode ser um indicador precoce de mudanças nas condições de liquidez e próximos picos de volatilidade do mercado Ethereum.
Além da frequência de reembolso, as métricas relacionadas ao saque exibiram correlações moderadas com a volatilidade do ETH. Por exemplo, os valores de retirada e a razão de frequência no ecossistema USDC exibiram correlações de 0,361 e 0,357, respectivamente.
Estes números sugerem que as saídas de fundos das plataformas de crédito, independentemente da dimensão, podem sinalizar um posicionamento defensivo por parte dos participantes no mercado, reduzindo a liquidez e amplificando a sensibilidade aos preços.
Comportamento do endividamento e efeitos de volume de transações
O relatório também examinou outras métricas de empréstimos, incluindo montantes emprestados e volumes de reembolso. No ecossistema USDT, os valores denominados em dólares para reembolsos e empréstimos se correlacionam com a volatilidade do ETH em 0,344 e 0,262, respectivamente
Embora menos pronunciadas do que os sinais de reembolso baseados em contagem, essas métricas ainda contribuem para o quadro mais amplo de como a intensidade transacional pode refletir o sentimento do mercado.
DAI exibiu um padrão semelhante numa escala menor. A frequência de liquidações de empréstimos permaneceu um forte sinal, enquanto os tamanhos médios de transação menores do ecossistema atenuaram a força da correlação das métricas baseadas em volume.
Notavelmente, métricas como saídas denominadas em dólares em DAI mostraram uma correlação muito baixa (0.047), reforçando a importância da frequência de transações em relação ao tamanho das transações na identificação de sinais de volatilidade neste contexto.
Multicolinearidade em métricas de empréstimo
O relatório também destacou a questão da multicolinearidade, que é a alta intercorrelação entre as variáveis independentes dentro de cada conjunto de dados de empréstimo de moeda estável.
Por exemplo, no ecossistema USDC, o número de reembolsos e saques mostrou uma correlação par de 0,837, indicando que essas métricas podem capturar um comportamento semelhante do usuário e podem introduzir redundância em modelos preditivos.
No entanto, a análise conclui que a atividade de reembolso é um indicador robusto de estresse do mercado, oferecendo uma lente orientada por dados através da qual as métricas DeFi podem interpretar e antecipar as condições de preço nos mercados Ethereum.
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