Аналитики объяснили важность метрик блокчейна в периоды высокой волатильности

Компания Amberdata выпустила 2-ю часть анализа под названием How Do On-Chain Metrics Explain Bitcoin Volatility? В ней углубленно изучены поведенческие метрики участников крипторынка на фоне увеличения волатильности. Исследование опирается на концепцию так называемых «дней шока» — ситуаций, при которых дневной доход Биткоина превышает 2 стандартные отклонения от исторического среднего значения. Анализ охватывает 21 период в условиях как бычьего, так и медвежьего рынка.

Авторы доклада уделили внимание 4 основным группам: майнерам, институциональным участникам торгов, краткосрочным трейдерам и долгосрочным держателям. Было выявлено, что UTXO-метрики дают наилучшие сигналы перед всплесками волатильности. В медвежьих фазах эти сигналы наиболее устойчивы, с корреляцией около 0,49 на лаге -1, тогда как в бычьих индикатор доверия медленно нарастает в пределах UTXO-диапазона от 1 недели до 1 месяца.

При анализе «предшоковых» экстремумов было установлено, что в бычьем тренде объем торгов на биржах и метрика realizedCap_diff регулярно выходят за верхние границы — в 14 и 12 случаях из 21 соответственно. В то же время долгосрочные индикаторы, такие как 365DayNewAddressMa_diff, напротив, уходят в глубокую зону. В условиях медвежьего рынка чаще наблюдаются резкие выводы ликвидности, а метрика net_flows_liquid падала ниже 10-го перцентиля на дистанции в 15 «дней шока», что отражает усиливающееся напряжение на рынке.

Анализ смены средних значений и устойчивости «постшокового» поведения подтвердил: сдвиги сохраняются в течение нескольких дней. Изменения зачастую выражаются в больших процентах, однако они иллюстрируют относительные сдвиги в рыночной структуре, а не абсолютный рост. Эти «постшоковые» паттерны свидетельствуют о переоценке рисков участниками рынка и подчеркивают важность глубинных изменений, а не просто моментальной реакции.

Вывод Amberdata однозначен: поведенческие блокчейн-метрики предоставляют надежные опережающие сигналы и сохраняют ценность даже после основного движения. Их интеграция в торговые и риск-стратегии позволяет инвесторам и институционалам лучше прогнозировать развороты и эффективно управлять волатильностью.

Автор

Петр Иванов