Stablecoin zajam otplata zastava Zastava rani znakovi volatilnosti Ethereuma, Izvještaj

Otplata zajmova na lancu pomoću stabilnih kopa često može poslužiti kao rani pokazatelj upozorenja o pomacima likvidnosti i skoku volatilnosti u cijeni Ethereuma (ETH), navodi se u nedavnom izvješću Amberdata.

Izvješće je istaknulo kako ponašanja pozajmljivanja unutar Defini ekosustava, posebno frekvencije otplate, mogu poslužiti kao rani pokazatelji stresa na tržištu u nastajanju.

Studija je ispitala povezanost između kretanja cijena Ethereuma i aktivnosti pozajmljivanja temeljenih na stabiblekoinu koja uključuje USDC, USDT i DAI. Analiza je otkrila dosljedan odnos između pojačane aktivnosti otplate i povećanih fluktuacija cijena ETH.

Okvir za volatilnost

Izvještaj je koristio procjenitelj Garman-Klass (GK). Ovaj statistički model predstavlja cjelokupni raspon cijena unutar dana, uključujući otvorene, visoke, niske i bliske cijene, umjesto da se oslanjaju samo na zatvaranje cijena.

Prema izvješću, ova metoda omogućuje preciznije mjerenje promjena cijena, posebno tijekom razdoblja visoke aktivnosti na tržištu.

Amberdata je primijenio GK procjenjivač na podatke o cijenama ETH -a kroz trgovačke parove s USDC, USDT i DAI. Rezultirajuće vrijednosti volatilnosti tada su povezane s definiranim mjernim podacima za procjenu kako transakcijska ponašanja utječu na tržišne trendove.

U sva tri Stablecoin ekosustava, broj otplate zajma pokazao je najjaču i najdosljedniju pozitivnu povezanost s nestabilnošću Ethereuma. Za USDC je korelacija bila 0,437; za USDT, 0,491; i Dai, 0,492.

Ovi rezultati sugeriraju da se česta aktivnost otplate poklapa s tržišnom nesigurnošću ili stresom, tijekom kojeg trgovci i institucije prilagođavaju svoje položaje za upravljanje rizikom.

Rastući broj otplate može odražavati ponašanje riskiranja, poput zatvaranja pozicija pod utjecajem ili preusmjeravanja kapitala kao odgovor na kretanje cijena. Amberdata to smatra dokazom da aktivnost otplate može biti rani pokazatelj promjena u uvjetama likvidnosti i nadolazećih nestabilnosti na tržištu Ethereum.

Osim frekvencije otplate, metrike povezane s povlačenjem pokazale su umjerene korelacije s nestabilnošću ETH. Na primjer, omjer povlačenja i omjer frekvencije u ekosustavu USDC pokazao je korelacije od 0,361 i 0,357.

Ovi brojevi sugeriraju da odljev fondova s ​​platformi za pozajmljivanje, bez obzira na veličinu, može signalizirati obrambeno pozicioniranje od strane sudionika na tržištu, smanjujući likvidnost i pojačavajući osjetljivost na cijenu.

Ponašanje zaduživanja i efekti volumena transakcije

Izvještaj je također ispitao druge mjerne podatke o kreditiranju, uključujući posuđene iznose i količinu otplate. U USDT ekosustavu, iznosi za otplatu i zajmove denominirane dolarima u korelaciji s volatilnošću ETH na 0,344, odnosno 0,262.

Iako su manje izraženi od signala otplate temeljenih na brojevima, ove metrike i dalje doprinose širijoj slici kako transakcijski intenzitet može odražavati raspoloženje tržišta.

Dai je prikazao sličan uzorak u manjem opsegu. Učestalost naseljavanja zajma ostala je snažan signal, dok su manje prosječne veličine transakcije ekosustava isključile korelacijsku čvrstoću mjernih podataka utemeljenih na volumenu.

Značajno je da su metrike poput povlačenja u DAI-u u DAI-u pokazale vrlo nisku korelaciju (0,047), pojačavajući važnost frekvencije transakcija u odnosu na veličinu transakcija u identificiranju signala volatilnosti u ovom kontekstu.

Multikolinearnost u mjernim podacima

Izvještaj je također istaknuo pitanje multikolinearnosti, što je visoka međusobna povezanost između neovisnih varijabli unutar svakog skupa podataka o kreditiranju Stablecoin.

Na primjer, u USDC ekosustavu, broj otplate i povlačenja pokazao je parnu korelaciju od 0,837, što ukazuje na to da ove metrike mogu uhvatiti slično ponašanje korisnika i mogu uvesti suvišnost u prediktivne modele.

Ipak, analiza zaključuje da je aktivnost otplate snažan pokazatelj tržišnog stresa, nudeći leću usmjerenu na podatke putem koje definirane mjerne podatke mogu protumačiti i predvidjeti uvjetima cijena na tržištima Ethereum.

Spomenuto u ovom članku