Yakın tarihli bir Amberdata raporuna göre, stablecoin'ler kullanılarak zincir üstü kredilerin geri ödemeleri, genellikle Ethereum'un (ETH) fiyatındaki likidite değişimlerinin ve oynaklık artışlarının erken uyarı göstergesi olarak hizmet edebilir
Rapor, DeFi ekosistemlerindeki borç verme davranışlarının, özellikle de geri ödeme sıklığının, gelişmekte olan piyasa stresinin erken göstergeleri olarak nasıl hizmet edebileceğini vurguladı.
Çalışma, Ethereum fiyat hareketleri ile USDC, USDT ve DAI'yi içeren stablecoin tabanlı borç verme faaliyeti arasındaki bağlantıyı inceledi. Analiz, artan geri ödeme faaliyeti ile artan ETH fiyat dalgalanmaları arasında tutarlı bir ilişki olduğunu ortaya koydu.
Volatilite çerçevesi
Raporda Garman-Klass (GK) tahmincisi kullanılmıştır. Bu istatistiksel model, yalnızca kapanış fiyatlarına güvenmek yerine açılış, yüksek, düşük ve kapanış fiyatları dahil olmak üzere tüm gün içi fiyat aralığını hesaba katar
Raporu göre, bu yöntem piyasa içindeki yüksek aktivite dönemlerinde fiyat dalgalanmalarının daha doğru bir şekilde ölçülmesini sağlıyor.
Amberdata, GK tahmincisini USDC, USDT ve DAI ile işlem çiftlerinde ETH fiyat verilerine uyguladı. Ortaya çıkan volatilite değerleri daha sonra işlem davranışlarının piyasa eğilimlerini nasıl etkilediğini değerlendirmek için DeFi borç verme metrikleriyle ilişkilendirildi
Üç stablecoin ekosisteminin tamamında, kredi geri ödemelerinin sayısı Ethereum volatilitesi ile en güçlü ve en tutarlı pozitif korelasyonu gösterdi. USDC için korelasyon 0.437; USDT için 0.491; ve DAI için 0.492 idi.
Bu sonuçlar, sık geri ödeme faaliyetinin, tüccarların ve kurumların riski yönetmek için pozisyonlarını ayarladıkları piyasa belirsizliği veya stresi ile çakışma eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Artan sayıda geri ödeme, kaldıraçlı pozisyonların kapatılması veya fiyat hareketlerine yanıt olarak sermayenin yeniden tahsis edilmesi gibi risk azaltma davranışlarını yansıtabilir Amberdata bunu, geri ödeme faaliyetinin likidite koşullarındaki değişikliklerin ve yaklaşan Ethereum piyasası oynaklık artışlarının erken bir göstergesi olabileceğinin kanıtı olarak görüyor.
Geri ödeme sıklığına ek olarak, para çekme ile ilgili metrikler, ETH oynaklığı ile orta düzeyde korelasyonlar gösterdi. Örneğin, USDC ekosistemindeki para çekme miktarları ve sıklık oranı sırasıyla 0,361 ve 0,357 korelasyon sergiledi.
Bu rakamlar, boyutundan bağımsız olarak, kredi verme platformlarından fon çıkışlarının piyasa katılımcıları tarafından savunmacı bir duruş sergileyebileceğini, likiditeyi azalttığını ve fiyat duyarlılığını artırdığını önerebilir.
Borçlanma davranışı ve işlem hacmi etkileri
Raporda ayrıca ödünç alınan tutarlar ve geri ödeme hacimleri de dahil olmak üzere diğer borç verme ölçütleri de incelendi. USDT ekosisteminde, geri ödemeler ve borçlanmalar için dolar cinsinden tutarlar, sırasıyla 0,344 ve 0,262 ile ETH oynaklığı ile ilişkilidir
Sayıya dayalı geri ödeme sinyallerinden daha az belirgin olsa da, bu metrikler işlem yoğunluğunun piyasa duyarlılığını nasıl yansıtabileceğine dair daha geniş resme katkıda bulunuyor.
DAI, daha küçük bir ölçekte benzer bir model sergiledi. Kredi ödemelerinin sıklığı güçlü bir sinyal olmaya devam ederken, ekosistemin daha küçük ortalama işlem büyüklükleri, hacme dayalı metriklerin korelasyon gücünü azalttı
Özellikle, DAI'deki dolar cinsinden para çekme işlemleri gibi metrikler, (0.047) gibi çok düşük bir korelasyon gösterdi ve bu bağlamda volatilite sinyallerinin belirlenmesinde işlem boyutundan ziyade işlem sıklığının önemini pekiştirdi.
Kredi metriklerinde çoklu bağlantılılık
Rapor ayrıca, her bir stablecoin borç verme veri kümesindeki bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olan çoklu doğrusallık sorununu da vurguladı
Örneğin, USDC ekosisteminde, geri ödeme ve para çekme sayısı 0,837'lik ikili bir korelasyon gösterdi, bu da bu metriklerin benzer kullanıcı davranışlarını yakalayabileceğini ve tahmine dayalı modellerde fazlalık getirebileceğini gösteriyor.
Bununla birlikte, analiz, geri ödeme faaliyetinin piyasa stresinin sağlam bir göstergesi olduğu ve DeFi ölçümlerinin Ethereum pazarlarındaki fiyat koşullarını yorumlayabileceği ve tahmin edebileceği veriye dayalı bir mercek sunduğu sonucuna varıyor.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Rapora göre, stablecoin kredi geri ödemeleri, Ethereum oynaklığının erken işaretlerini işaret ediyor
Yakın tarihli bir Amberdata raporuna göre, stablecoin'ler kullanılarak zincir üstü kredilerin geri ödemeleri, genellikle Ethereum'un (ETH) fiyatındaki likidite değişimlerinin ve oynaklık artışlarının erken uyarı göstergesi olarak hizmet edebilir
Rapor, DeFi ekosistemlerindeki borç verme davranışlarının, özellikle de geri ödeme sıklığının, gelişmekte olan piyasa stresinin erken göstergeleri olarak nasıl hizmet edebileceğini vurguladı.
Çalışma, Ethereum fiyat hareketleri ile USDC, USDT ve DAI'yi içeren stablecoin tabanlı borç verme faaliyeti arasındaki bağlantıyı inceledi. Analiz, artan geri ödeme faaliyeti ile artan ETH fiyat dalgalanmaları arasında tutarlı bir ilişki olduğunu ortaya koydu.
Volatilite çerçevesi
Raporda Garman-Klass (GK) tahmincisi kullanılmıştır. Bu istatistiksel model, yalnızca kapanış fiyatlarına güvenmek yerine açılış, yüksek, düşük ve kapanış fiyatları dahil olmak üzere tüm gün içi fiyat aralığını hesaba katar
Raporu göre, bu yöntem piyasa içindeki yüksek aktivite dönemlerinde fiyat dalgalanmalarının daha doğru bir şekilde ölçülmesini sağlıyor.
Amberdata, GK tahmincisini USDC, USDT ve DAI ile işlem çiftlerinde ETH fiyat verilerine uyguladı. Ortaya çıkan volatilite değerleri daha sonra işlem davranışlarının piyasa eğilimlerini nasıl etkilediğini değerlendirmek için DeFi borç verme metrikleriyle ilişkilendirildi
Üç stablecoin ekosisteminin tamamında, kredi geri ödemelerinin sayısı Ethereum volatilitesi ile en güçlü ve en tutarlı pozitif korelasyonu gösterdi. USDC için korelasyon 0.437; USDT için 0.491; ve DAI için 0.492 idi.
Bu sonuçlar, sık geri ödeme faaliyetinin, tüccarların ve kurumların riski yönetmek için pozisyonlarını ayarladıkları piyasa belirsizliği veya stresi ile çakışma eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Artan sayıda geri ödeme, kaldıraçlı pozisyonların kapatılması veya fiyat hareketlerine yanıt olarak sermayenin yeniden tahsis edilmesi gibi risk azaltma davranışlarını yansıtabilir Amberdata bunu, geri ödeme faaliyetinin likidite koşullarındaki değişikliklerin ve yaklaşan Ethereum piyasası oynaklık artışlarının erken bir göstergesi olabileceğinin kanıtı olarak görüyor.
Geri ödeme sıklığına ek olarak, para çekme ile ilgili metrikler, ETH oynaklığı ile orta düzeyde korelasyonlar gösterdi. Örneğin, USDC ekosistemindeki para çekme miktarları ve sıklık oranı sırasıyla 0,361 ve 0,357 korelasyon sergiledi.
Bu rakamlar, boyutundan bağımsız olarak, kredi verme platformlarından fon çıkışlarının piyasa katılımcıları tarafından savunmacı bir duruş sergileyebileceğini, likiditeyi azalttığını ve fiyat duyarlılığını artırdığını önerebilir.
Borçlanma davranışı ve işlem hacmi etkileri
Raporda ayrıca ödünç alınan tutarlar ve geri ödeme hacimleri de dahil olmak üzere diğer borç verme ölçütleri de incelendi. USDT ekosisteminde, geri ödemeler ve borçlanmalar için dolar cinsinden tutarlar, sırasıyla 0,344 ve 0,262 ile ETH oynaklığı ile ilişkilidir
Sayıya dayalı geri ödeme sinyallerinden daha az belirgin olsa da, bu metrikler işlem yoğunluğunun piyasa duyarlılığını nasıl yansıtabileceğine dair daha geniş resme katkıda bulunuyor.
DAI, daha küçük bir ölçekte benzer bir model sergiledi. Kredi ödemelerinin sıklığı güçlü bir sinyal olmaya devam ederken, ekosistemin daha küçük ortalama işlem büyüklükleri, hacme dayalı metriklerin korelasyon gücünü azalttı
Özellikle, DAI'deki dolar cinsinden para çekme işlemleri gibi metrikler, (0.047) gibi çok düşük bir korelasyon gösterdi ve bu bağlamda volatilite sinyallerinin belirlenmesinde işlem boyutundan ziyade işlem sıklığının önemini pekiştirdi.
Kredi metriklerinde çoklu bağlantılılık
Rapor ayrıca, her bir stablecoin borç verme veri kümesindeki bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olan çoklu doğrusallık sorununu da vurguladı
Örneğin, USDC ekosisteminde, geri ödeme ve para çekme sayısı 0,837'lik ikili bir korelasyon gösterdi, bu da bu metriklerin benzer kullanıcı davranışlarını yakalayabileceğini ve tahmine dayalı modellerde fazlalık getirebileceğini gösteriyor.
Bununla birlikte, analiz, geri ödeme faaliyetinin piyasa stresinin sağlam bir göstergesi olduğu ve DeFi ölçümlerinin Ethereum pazarlarındaki fiyat koşullarını yorumlayabileceği ve tahmin edebileceği veriye dayalı bir mercek sunduğu sonucuna varıyor.
Bu makalede bahsedildi