Введение
Погашение займов в стейблкоинах на блокчейне может служить ранним индикатором изменений ликвидности и всплесков волатильности цены Ethereum (ETH), согласно недавнему отчету компании Amberdata. В документе подчеркивается, как поведение на рынке кредитования в экосистемах DeFi, особенно частота погашений, может указывать на рыночный стресс.
Связь между погашениями и волатильностью
Исследование анализировало связь между колебаниями цен Ethereum и активностью кредитования на основе стейблкоинов, таких как USDC, USDT и DAI. Результаты показали устойчивую взаимосвязь между увеличением погашений займов и возрастанием волатильности цен ETH.
Фреймворк волатильности
В отчете использовалась модель Garman-Klass (GK), которая учитывает полный внутридневной диапазон цен, включая цены открытия, максимума, минимума и закрытия. Этот метод позволяет более точно измерять ценовые колебания, особенно в периоды высокой рыночной активности. Amberdata применила оценщик GK к данным о ценах ETH по торговым парам с USDC, USDT и DAI. Полученные значения волатильности затем коррелировались с метриками кредитования в DeFi, чтобы оценить, как транзакционное поведение влияет на рыночные тренды.
В трех экосистемах стейблкоинов число погашений займов показало самую сильную и последовательную положительную корреляцию с волатильностью Ethereum. Для USDC корреляция составила 0.437, для USDT — 0.491, а для DAI — 0.492. Эти результаты предполагают, что частая активность по погашению обычно совпадает с рыночной неопределенностью, когда трейдеры и институциональные инвесторы меняют свои позиции для управления рисками.
Увеличение числа погашений может отражать желание снизить риски, например, путем закрытия заемных позиций или перераспределения капитала в ответ на колебания цен.
Amberdata рассматривает это как доказательство того, что активность по погашению может служить ранним сигналом изменений ликвидности и предстоящих всплесков волатильности на рынке Ethereum.
Метрики вывода средств и их влияние
Кроме частоты погашений, метрики, связанные с выводом средств, продемонстрировали умеренные корреляции с волатильностью ETH. Например, суммы выводов и коэффициент частоты в экосистеме USDC продемонстрировали корреляции 0.361 и 0.357 соответственно. Эти показатели предполагают, что отток средств с платформ кредитования может сигнализировать о защитных позициях участников рынка, что приводит к снижению ликвидности и увеличению ценовой чувствительности.
Влияние поведения заимствования
Отчет также исследовал другие метрики кредитования, включая суммы заимствованных и погашенных средств. В экосистеме USDT суммы погашений и заимствований в долларах коррелируют с волатильностью ETH на уровне 0.344 и 0.262 соответственно. Хотя они менее выражены, чем сигналы, основанные на количестве погашений, эти метрики все же вносят свой вклад в более широкую картину того, как интенсивность транзакций может отражать рыночные настроения.
DAI показал аналогичную тенденцию, хотя и в меньших масштабах. Частота погашений займов оставалась сильным сигналом, тогда как меньшие средние размеры транзакций снизили силу корреляции метрик на основе объемов.
Примечательно, что такие метрики, как выводы в DAI, показывают очень низкую корреляцию (0.047), что подчеркивает важность частоты транзакций по сравнению с размером при выявлении сигналов волатильности.
Мультиколлинеарность в метриках кредитования
Отчет также подчеркивает проблему мультиколлинеарности, представляющей собой высокую взаимосвязь между независимыми переменными в каждом наборе данных по кредитованию стейблкоинов. Например, в экосистеме USDC число погашений и выводов показало парную корреляцию 0.837, что указывает на то, что эти метрики могут фиксировать схожее поведение пользователей, что может приводить к избыточности в предсказательных моделях.
Тем не менее, аналитические данные подтверждают, что активность по погашению является надежным индикатором рыночного стресса, предлагая основанный на данных подход, который помогает метрикам DeFi интерпретировать и предсказывать ценовые условия на рынках Ethereum.
