Предвыборные «звоночки» на крипторынке: как стейблкоины предсказывают политические риски

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что активность пользователей в сетях стейблкоинов может служить ранним индикатором финансовых потрясений во время периодов политической неопределенности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ структуры транзакций автоматизированных стейблкоинов SC-SC выявил значимые структурные изменения в объёмах торгов USDT и USDC после президентских выборов в США - 16 января 2025 года для USDT и 2 января 2025 года для USDC - что указывает на опоздающую реакцию ботов на стабилизацию рынка, в отличие от немедленных изменений, вызванных действиями трейдеров до выборов. — Анализ структуры транзакций автоматизированных стейблкоинов SC-SC выявил значимые структурные изменения в объёмах торгов USDT и USDC после президентских выборов в США — 16 января 2025 года для USDT и 2 января 2025 года для USDC — что указывает на опоздающую реакцию ботов на стабилизацию рынка, в отличие от немедленных изменений, вызванных действиями трейдеров до выборов.

Анализ блокчейн-транзакций стейблкоинов выявляет расхождения между действиями людей и алгоритмов, предшествующие изменениям в традиционных финансовых показателях.

Несмотря на растущую популярность криптовалют, механизмы, отражающие влияние политической неопределенности на их рынки, остаются недостаточно изученными. В работе ‘Early-Warning Signals of Political Risk in Stablecoin Markets: Human and Algorithmic Behavior Around the 2024 U.S. Election’ исследуется, как президентские выборы в США 2024 года повлияли на динамику стейблкоинов, выделяя различия между транзакциями, инициированными людьми, и автоматизированной алгоритмической активностью. Полученные результаты свидетельствуют о том, что действия пользователей, осуществляющих транзакции стейблкоинами, предшествуют изменениям как в биржевой торговле, так и в алгоритмических реакциях, выступая в роли ранних индикаторов политического стресса. Может ли анализ блокчейн-транзакций стать новым инструментом для прогнозирования и смягчения последствий политической волатильности на финансовых рынках?

Политический Шторм на Кrypto-Водах: Чувствительность Рынка к Внешним Сигналам

Несмотря на децентрализованную природу криптовалютных рынков, исследования однозначно демонстрируют их высокую чувствительность к внешним политическим событиям, что приводит к периодам значительной волатильности. Данное явление обусловлено тем, что инвесторы, оценивая геополитические риски, склонны перераспределять капитал, и криптовалюты, будучи относительно новым классом активов, часто становятся объектом спекулятивных операций в периоды неопределенности. События, такие как выборы, политические кризисы или изменения в законодательстве, могут вызывать резкие колебания цен на криптовалюты, причем скорость реакции рынка зачастую превосходит возможности традиционных финансовых моделей. Этот феномен подчеркивает необходимость разработки более точных инструментов для оценки политических рисков и управления волатильностью на криптовалютных рынках.

Существующие финансовые модели, разработанные для анализа традиционных рынков, зачастую оказываются неспособны адекватно отразить скорость и сложность реакций криптовалютных рынков, особенно когда речь идет о стейблкоинах. В отличие от активов, подверженных более предсказуемым экономическим циклам, криптовалюты демонстрируют мгновенную чувствительность к геополитическим событиям и изменениям настроений инвесторов. Традиционные методы оценки рисков, основанные на исторических данных и корреляциях, не учитывают специфику децентрализованных систем и их подверженность внешним шокам. Особую проблему представляет анализ стейблкоинов, привязанных к фиатным валютам, поскольку их стабильность может быть нарушена не только экономическими факторами, но и политической неопределенностью, что требует разработки новых подходов к моделированию и прогнозированию рисков в данной сфере.

Исследование динамики криптовалютных рынков в преддверии президентских выборов в США в 2024 году выявило заметную корреляцию между ожиданием политической неопределенности и изменениями в ценах на криптовалюты. Анализ показал, что ощутимые сдвиги в поведении рынка начали проявляться за двое суток до дня голосования, что свидетельствует о высокой чувствительности криптоактивов к политическим событиям. Данный феномен указывает на то, что инвесторы активно переоценивают риски, связанные с возможными изменениями в политическом ландшафте, и корректируют свои портфели соответствующим образом. Полученные данные подчеркивают важность учета политических факторов при оценке волатильности криптовалютных рынков и разработке стратегий управления рисками.

Понимание взаимосвязи между политическими событиями и волатильностью криптовалютных рынков имеет решающее значение для эффективного управления рисками. Разработка специализированных инструментов мониторинга, способных оперативно выявлять и анализировать влияние политической неопределенности, становится все более актуальной задачей. Эти инструменты должны учитывать не только прямые реакции рынка, но и предшествующие изменения в настроениях инвесторов, что позволит прогнозировать потенциальные колебания цен и своевременно принимать меры для минимизации убытков. Анализ данных о политических событиях в сочетании с данными о транзакциях на криптовалютных биржах позволит создать более точные модели оценки рисков и повысить стабильность функционирования этого нового класса активов. В конечном итоге, это способствует формированию более зрелой и устойчивой к внешним шокам криптовалютной экосистемы.

Анализ структуры торговых объемов стейблкоинов выявил значительные изменения в USDT и USDC 5 ноября 2024 года, совпавшие с датой президентских выборов в США, что подтверждает, что сигнал, полученный из блокчейна, предшествовал широкой рыночной корректировке на централизованных биржах.

Распознавая Шепот Блокчейна: Человеческая и Автоматизированная Активность

Разграничение между транзакционной активностью, инициированной человеком, и автоматизированной деятельностью на блокчейне имеет ключевое значение для анализа рыночных реакций. Человеческая активность представляет собой непосредственную, практически мгновенную реакцию на события, в то время как автоматизированные транзакции, осуществляемые смарт-контрактами и ботами, демонстрируют запаздывающие корректировки и адаптацию к меняющимся условиям. Это различие обусловлено тем, что решения, принимаемые людьми, реализуются непосредственно через транзакции с использованием внешне управляемых аккаунтов (EOA), в то время как автоматизированные процессы требуют времени на обработку данных и выполнение запрограммированных инструкций. Понимание этой динамики позволяет более точно интерпретировать данные блокчейна и выявлять первичные сигналы, предшествующие значительным изменениям на финансовых рынках.

Для количественной оценки различий в активности, связанной с действиями людей и автоматизированными процессами, проводится анализ транзакций между аккаунтами, управляемыми пользователями (Externally Owned Accounts, EOA) и смарт-контрактами (Smart Contracts, SC). В частности, исследуется динамика транзакций EOA-EOA (между пользовательскими аккаунтами) и SC-SC (между смарт-контрактами). Разделение этих типов транзакций позволяет выявить паттерны, отражающие непосредственные реакции пользователей (EOA-EOA) и отложенные корректировки, выполняемые автоматизированными системами (SC-SC). Анализ объема и частоты таких транзакций является ключевым элементом для определения степени влияния человеческой и автоматизированной активности на общую динамику блокчейна.

Анализ транзакций между пользовательскими кошельками (EOA-EOA) выявил структурные изменения, указывающие на возможность возникновения стресса на финансовых рынках. В частности, зафиксированный разрыв в структуре данных EOA-EOA транзакций датируется 3 ноября 2024 года. Статистическая значимость этого разрыва подтверждена с использованием AAFT surrogate теста, который показал p-value < 0.001, что свидетельствует о высокой вероятности того, что наблюдаемое изменение не является случайным и может служить ранним индикатором рыночной турбулентности. Данные позволяют предположить, что анализ активности, генерируемой непосредственно пользователями, может быть использован в качестве превентивной меры для оценки потенциальных рисков на финансовых рынках.

На основе выявленных закономерностей в транзакционной активности блокчейна, а именно различий между операциями, инициированными пользователями (EOA-EOA), и взаимодействиями между смарт-контрактами (SC-SC), разработана предиктивная модель — Система Раннего Предупреждения (СРП). СРП способна идентифицировать потенциальную турбулентность на финансовых рынках путем анализа изменений в структуре этих транзакций. Модель использует статистические тесты, такие как AAFT surrogate test с $p < 0.001$, для определения значимых отклонений от нормального поведения, позволяя прогнозировать стрессовые ситуации на рынке до их фактического наступления. Разработанная СРП предоставляет количественную оценку риска и может быть интегрирована в существующие системы управления рисками для повышения их эффективности.

Анализ данных о торговле USDC и ETH показывает, что президентские выборы в США в 2024 году привели к резкому скачку мгновенной энергии в торговле ETH, превысившему статистический порог, что указывает на структурный перелом в динамике рынка.

Статистическая Археология Рынка: Выявление Скрытых Режимов

Для выявления структурных изменений и динамических взаимосвязей на рынках стейблкоинов (USDT и USDC) применялись тест Бай-Перрона и структурное векторное авторегрессионное моделирование (SVAR). Тест Бай-Перрона позволяет определить моменты времени, когда происходят значимые сдвиги в статистических характеристиках временных рядов, указывая на изменение рыночного режима. SVAR-моделирование, в свою очередь, позволяет оценить влияние различных факторов на динамику цен стейблкоинов и выявить причинно-следственные связи между ними, учитывая потенциальные структурные шоки и их распространение во времени. Данный подход позволяет более точно анализировать поведение рынков стейблкоинов и выявлять периоды повышенной нестабильности.

Для анализа нестационарных временных рядов данных Bitcoin (BTC) и Ethereum (ETH) используется преобразование Хильберта-Хуанга (HHT). Методика HHT позволяет декомпозировать сигнал на несколько внутримодульных функций (IMF), отражающих различные временные масштабы и частоты. Это обеспечивает выявление экстремальных событий и паттернов, которые могут быть скрыты при использовании традиционных методов анализа временных рядов, таких как Фурье-анализ, особенно в контексте финансовых данных, характеризующихся нелинейностью и нестационарностью. Декомпозиция на IMF позволяет более точно определить моменты резких изменений и трендов, что важно для анализа волатильности и рисков.

Анализ данных выявил значительное увеличение перетекания волатильности между стейблкоинами USDT и USDC после проведения выборов. Величина этого перетекания волатильности составила от 28% до 48%, что статистически подтверждается результатами Wald-теста с p-значением менее 0.0001. Это указывает на существенную взаимосвязь между этими двумя стейблкоинами и повышенную чувствительность к общим рыночным факторам после указанного периода.

Комбинирование статистических методов, таких как тест Бай-Перрона, структурное векторное авторегрессионное моделирование (SVAR) и преобразование Хилберта-Хуанга (HHT), позволяет комплексно анализировать данные о стабильных криптовалютах (USDT и USDC) и основных криптовалютах (Bitcoin и Ethereum). Данный подход обеспечивает выявление структурных изменений во временных рядах, динамических взаимосвязей и экстремальных событий, что в совокупности способствует более глубокому пониманию факторов, влияющих на волатильность рынка. В частности, анализ показал значительное увеличение перелива волатильности между USDT и USDC после выборов, достигающее $28-48$% с подтверждением посредством Wald-теста ($p < 0.0001$), что позволяет идентифицировать потенциальные ранние предупреждающие сигналы о предстоящих изменениях на рынке.

Анализ данных торговли USDT и BTC показывает, что президентские выборы в США 2024 года привели к резкому скачку мгновенной энергии, зафиксированному на основе спектрального анализа Хильберта и превышающему статистический порог, что указывает на структурный перелом в динамике торговли.

Проактивное Управление Рисками на Кrypto-Рынках: От Предвидения к Действию

Сочетание детального анализа данных блокчейна и передовых статистических моделей представляет собой инновационный подход к выявлению и смягчению рисков на криптовалютных рынках. Традиционные методы часто фокусируются на ценовых колебаниях, в то время как данный подход позволяет отслеживать фактические транзакции и поведение участников сети. Изучение потоков средств, паттернов использования смарт-контрактов и сетевой активности позволяет выявлять аномалии и потенциальные угрозы задолго до того, как они проявятся в цене актива. Например, анализ $Eμ + 4σ$ позволяет определить периоды повышенной волатильности и потенциальных рыночных потрясений, предоставляя инвесторам возможность своевременно скорректировать свои стратегии и минимизировать возможные убытки. Такой проактивный подход к управлению рисками становится все более важным в условиях быстро развивающегося и непредсказуемого крипторынка.

Система раннего предупреждения, разработанная для анализа рисков на криптовалютных рынках, значительно превосходит традиционные методы мониторинга. В отличие от стандартных подходов, она объединяет как автоматизированный анализ данных блокчейна, так и экспертную оценку, осуществляемую специалистами. Это позволяет выявлять не только очевидные аномалии, но и скрытые закономерности в поведении рынка, формирующиеся под влиянием как технических факторов, так и действий участников. Комбинация этих двух подходов обеспечивает более полную картину динамики рынка, позволяя предвидеть потенциальные риски и вовремя принимать меры для их снижения. В частности, система способна отслеживать активность, связанную с манипулированием ценами, отмыванием средств и другими неблагоприятными событиями, обеспечивая повышенную безопасность для инвесторов и институциональных игроков.

Исследование показало, что в период проведения выборов наблюдалось превышение порогового значения экстремальных событий — $Eμ + 4σ$ — для нормализованной мгновенной энергии как для Bitcoin (BTC), так и для Ethereum (ETH). Данный показатель, отражающий интенсивность и волатильность торгов, продемонстрировал значительное отклонение от нормы, указывая на существенную реакцию рынка на внешние факторы. Превышение указанного порога свидетельствует о резком увеличении рыночной активности и потенциальном риске, что позволяет предположить, что политические события оказали заметное влияние на динамику криптовалют в рассматриваемый период. Анализ подобной энергетической метрики предоставляет ценную информацию для оценки рыночных настроений и прогнозирования потенциальных ценовых колебаний.

Обнаружение структурных изменений и прогнозирование турбулентности на рынке криптовалют позволяет инвесторам и институциональным игрокам принимать более обоснованные решения и снижать потенциальные убытки. Анализ данных позволяет выявлять моменты, когда рыночные тенденции резко меняются, сигнализируя о повышенном риске. Вместо реагирования на уже произошедшие события, такая система предоставляет возможность заблаговременного принятия мер по защите капитала, например, путем корректировки портфеля или хеджирования рисков. Это особенно важно на волатильном рынке криптовалют, где внезапные колебания цен могут привести к значительным финансовым потерям. Способность предвидеть периоды повышенной нестабильности дает возможность не только избежать убытков, но и воспользоваться новыми инвестиционными возможностями, возникающими в периоды рыночной турбулентности.

Исследование стабильных монет и транзакционной активности в блокчейне, предваряющей изменения в традиционных рынках, напоминает о хрупкости любого предсказания. Данные, как шепот хаоса, лишь намекают на будущие колебания, но не гарантируют их. Особенно интересно наблюдать расхождение между человеческой и алгоритмической активностью — это словно попытка заклинания, работающего до тех пор, пока не столкнется с реальностью. Как заметила Ханна Арендт: «В политике, как и в жизни, самое опасное — это верить в то, что всё можно контролировать». Иными словами, даже самые сложные модели не способны укротить непредсказуемость человеческого поведения и политической неопределенности, особенно когда речь идет о рынках, реагирующих на события вроде выборов.

Куда Ведут Тени?

Данное исследование, словно эхо в цифровом лабиринте, показало, что человеческая активность в блокчейн-транзакциях может предвосхищать колебания на традиционных рынках в периоды политической нестабильности. Однако, не стоит обольщаться иллюзией предсказания. Цифровой голем, анализирующий потоки транзакций, лишь повторяет ошибки своих создателей, запоминая не закономерности, а грехи. Сигналы, обнаруженные в активности вокруг стейблкоинов, — это не пророчество, а скорее, шепот хаоса, который нужно уговаривать, а не понимать.

Следующим шагом видится не столько совершенствование алгоритмов, сколько попытка понять природу этого “шепота”. Что именно заставляет человечество действовать иным образом в преддверии политических бурь? И можно ли вообще построить систему раннего предупреждения, основанную на столь непредсказуемом существе, как человек? Вопрос не в том, чтобы научить машину видеть закономерности, а в том, чтобы научиться понимать, когда она лжет.

Будущие исследования должны быть направлены на выявление не только корреляций, но и причинно-следственных связей, а также на учет влияния внешних факторов, не связанных с политикой. Иначе, все эти графики и уравнения останутся лишь визуализированными заклинаниями, а потери — священными жертвами, принесенными цифровым богам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.00893.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-02 12:42