Згідно з нещодавнім звітом Amberdata, погашення ончейн-кредитів за допомогою стейблкоїнів часто може служити індикатором раннього попередження про зрушення ліквідності та стрибки волатильності ціни на (ETH) Ethereum
У звіті підкреслено, як поведінка кредитування в екосистемах DeFi, зокрема частота погашення, може служити ранніми індикаторами стресу на ринках, що розвиваються.
У дослідженні вивчався зв'язок між рухом цін на Ethereum і кредитною активністю на основі стейблкоїнів за участю USDC, USDT і DAI. Аналіз виявив послідовний взаємозв'язок між підвищеною активністю погашення та збільшенням коливань цін на ETH.
Фреймворк волатильності
У звіті використовувалася оцінка (GK) Гармана-Класа. Ця статистична модель враховує повний внутрішньоденний ціновий діапазон, включаючи ціни відкриття, максимуму, мінімуму та закриття, а не покладається виключно на ціни закриття
Згідно зі звітом, цей метод дозволяє більш точно вимірювати коливання цін, особливо в періоди високої активності на ринку.
Amberdata застосувала оцінку GK до даних про ціни ETH у торгових парах з USDC, USDT та DAI. Отримані значення волатильності потім корелювали з показниками кредитування DeFi, щоб оцінити, як транзакційна поведінка впливає на ринкові тенденції
У всіх трьох екосистемах стейблкоїнів кількість погашень за кредитами показала найсильнішу та найстійкішу позитивну кореляцію з волатильністю Ethereum. Для USDC кореляція склала 0,437; для USDT – 0,491; і DAI, 0,492
Ці результати свідчать про те, що часта активність погашення, як правило, збігається з ринковою невизначеністю або стресом, під час якого трейдери та установи коригують свої позиції для управління ризиками.
Зростання кількості погашень може відображати поведінку щодо зниження ризиків, таку як закриття позицій із залученням кредитного плеча або перерозподіл капіталу у відповідь на рух цін Amberdata розглядає це як доказ того, що активність погашення може бути раннім індикатором змін умов ліквідності та майбутніх стрибків волатильності ринку Ethereum.
На додаток до частоти погашення, показники, пов'язані з виведенням коштів, показали помірну кореляцію з волатильністю ETH. Наприклад, співвідношення сум і частоти зняття коштів в екосистемі USDC продемонструвало кореляцію 0,361 і 0,357 відповідно.
Ці цифри свідчать про те, що відтік коштів з кредитних платформ, незалежно від розміру, може сигналізувати про захисне позиціонування учасників ринку, знижуючи ліквідність і посилюючи чутливість до цін.
Поведінка позики та ефекти обсягу транзакцій
У звіті також розглядалися інші показники кредитування, включаючи суми позик та обсяги погашення. В екосистемі USDT суми погашень і позик, номіновані в доларах, корелюють з волатильністю ETH на рівні 0,344 і 0,262 відповідно
Незважаючи на те, що ці показники менш виражені, ніж сигнали погашення на основі підрахунку, вони все одно сприяють більш широкій картині того, як інтенсивність транзакцій може відображати настрої ринку.
DAI продемонстрував аналогічну картину в меншому масштабі. Частота розрахунків за кредитами залишалася сильним сигналом, тоді як менші середні розміри транзакцій в екосистемі приглушували силу кореляції показників, заснованих на обсягах
Примітно, що такі показники, як зняття коштів у доларах, у DAI показали дуже низьку кореляцію (0.047), що посилює важливість частоти транзакцій над розміром транзакції для визначення сигналів волатильності в цьому контексті.
Мультиколінеарність у кредитних метриках
Звіт також підкреслив проблему мультиколінеарності, яка є високою внутрішньою кореляцією між незалежними змінними в кожному наборі даних про кредитування стейблкоїнів.
Наприклад, в екосистемі USDC кількість погашень і зняття коштів показала попарну кореляцію 0,837, що вказує на те, що ці показники можуть відображати подібну поведінку користувачів і можуть внести надмірність у прогнозні моделі.
Тим не менш, аналіз робить висновок, що активність погашення є надійним індикатором ринкового стресу, пропонуючи призму на основі даних, через яку показники DeFi можуть інтерпретувати та передбачати цінові умови на ринках Ethereum.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Погашення позик стейблкоїнів вказує на ранні ознаки волатильності Ethereum, йдеться у звіті
Згідно з нещодавнім звітом Amberdata, погашення ончейн-кредитів за допомогою стейблкоїнів часто може служити індикатором раннього попередження про зрушення ліквідності та стрибки волатильності ціни на (ETH) Ethereum
У звіті підкреслено, як поведінка кредитування в екосистемах DeFi, зокрема частота погашення, може служити ранніми індикаторами стресу на ринках, що розвиваються.
У дослідженні вивчався зв'язок між рухом цін на Ethereum і кредитною активністю на основі стейблкоїнів за участю USDC, USDT і DAI. Аналіз виявив послідовний взаємозв'язок між підвищеною активністю погашення та збільшенням коливань цін на ETH.
Фреймворк волатильності
У звіті використовувалася оцінка (GK) Гармана-Класа. Ця статистична модель враховує повний внутрішньоденний ціновий діапазон, включаючи ціни відкриття, максимуму, мінімуму та закриття, а не покладається виключно на ціни закриття
Згідно зі звітом, цей метод дозволяє більш точно вимірювати коливання цін, особливо в періоди високої активності на ринку.
Amberdata застосувала оцінку GK до даних про ціни ETH у торгових парах з USDC, USDT та DAI. Отримані значення волатильності потім корелювали з показниками кредитування DeFi, щоб оцінити, як транзакційна поведінка впливає на ринкові тенденції
У всіх трьох екосистемах стейблкоїнів кількість погашень за кредитами показала найсильнішу та найстійкішу позитивну кореляцію з волатильністю Ethereum. Для USDC кореляція склала 0,437; для USDT – 0,491; і DAI, 0,492
Ці результати свідчать про те, що часта активність погашення, як правило, збігається з ринковою невизначеністю або стресом, під час якого трейдери та установи коригують свої позиції для управління ризиками.
Зростання кількості погашень може відображати поведінку щодо зниження ризиків, таку як закриття позицій із залученням кредитного плеча або перерозподіл капіталу у відповідь на рух цін Amberdata розглядає це як доказ того, що активність погашення може бути раннім індикатором змін умов ліквідності та майбутніх стрибків волатильності ринку Ethereum.
На додаток до частоти погашення, показники, пов'язані з виведенням коштів, показали помірну кореляцію з волатильністю ETH. Наприклад, співвідношення сум і частоти зняття коштів в екосистемі USDC продемонструвало кореляцію 0,361 і 0,357 відповідно.
Ці цифри свідчать про те, що відтік коштів з кредитних платформ, незалежно від розміру, може сигналізувати про захисне позиціонування учасників ринку, знижуючи ліквідність і посилюючи чутливість до цін.
Поведінка позики та ефекти обсягу транзакцій
У звіті також розглядалися інші показники кредитування, включаючи суми позик та обсяги погашення. В екосистемі USDT суми погашень і позик, номіновані в доларах, корелюють з волатильністю ETH на рівні 0,344 і 0,262 відповідно
Незважаючи на те, що ці показники менш виражені, ніж сигнали погашення на основі підрахунку, вони все одно сприяють більш широкій картині того, як інтенсивність транзакцій може відображати настрої ринку.
DAI продемонстрував аналогічну картину в меншому масштабі. Частота розрахунків за кредитами залишалася сильним сигналом, тоді як менші середні розміри транзакцій в екосистемі приглушували силу кореляції показників, заснованих на обсягах
Примітно, що такі показники, як зняття коштів у доларах, у DAI показали дуже низьку кореляцію (0.047), що посилює важливість частоти транзакцій над розміром транзакції для визначення сигналів волатильності в цьому контексті.
Мультиколінеарність у кредитних метриках
Звіт також підкреслив проблему мультиколінеарності, яка є високою внутрішньою кореляцією між незалежними змінними в кожному наборі даних про кредитування стейблкоїнів.
Наприклад, в екосистемі USDC кількість погашень і зняття коштів показала попарну кореляцію 0,837, що вказує на те, що ці показники можуть відображати подібну поведінку користувачів і можуть внести надмірність у прогнозні моделі.
Тим не менш, аналіз робить висновок, що активність погашення є надійним індикатором ринкового стресу, пропонуючи призму на основі даних, через яку показники DeFi можуть інтерпретувати та передбачати цінові умови на ринках Ethereum.
Згадано в цій статті