Эффект Meme-токенов на рынке криптоактивов: от нуля до героя

Недавнее исследование проанализировало влияние событий, связанных с выпуском Мемекоина Трампа, на рынок криптоактивов. Исследование показало, что данное событие вызвало гетерогенные волатильные эффекты, обусловленные рыночными настроениями и фундаментальными факторами, а политические сигналы усилили спекулятивную динамику, подчеркивая все более важную роль политических факторов в формировании рынка криптоактивов и поведения инвесторов.

Введение

Политическая динамика все более заметно влияет на финансовые рынки, и рынок криптоактивов стал важной областью пересечения политики и финансов. Президентские выборы в США в 2024 году еще больше подчеркивают эту связь, кандидат от Республиканской партии Дональд Трамп стал поддерживать цифровые активы, заявив, что он хочет сделать США "глобальной столицей криптовалют", и поставил криптоактивы в центр своей экономической повестки.

Эти ожидания сбудутся 18 января 2025 года, когда Трамп выпустит свой официальный Мем-токен ($TRUMP) на блокчейне Solana. В течение 24 часов цена $TRUMP взлетела на 900%, объем торгов достиг 18 миллиардов долларов, а рыночная капитализация превысила 4 миллиарда долларов, обойдя по этому показателю самый крупный Мем-токен DOGE на тот момент. На следующий день выпуск Мем-токена $MELANIA, связанного с первой леди, еще больше подстегнул спекуляции на рынке. Эти события имеют не только спекулятивный характер, но и представляют собой значительный экзогенный шок, влияние которого выходит за рамки финансовых спекуляций, сигнализируя о более широких регуляторных и политических повестках.

Данное исследование направлено на изучение того, как это событие одновременно влияет на рынок криптоактивов в качестве политического сигнала и финансового события, сосредоточив внимание на трех ключевых вопросах:

1. Как публикация $TRUMP влияет на доходность и волатильность основных криптоактивов?

2. Это событие вызвало ли финансовую инфекцию на рынке Криптоактивов?

3. Имеет ли это влияние гетерогенность, проявляющуюся в том, что разные Криптоактивы реагируют по-разному в зависимости от их технологической основы, назначения или спекулятивной привлекательности?

Для ответа на эти вопросы в статье используется модель Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK) многомерной обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности( MGARCH), которая особенно подходит для анализа динамических взаимосвязей между волатильностью и корреляцией во времени.

Исследование выбрало десять ведущих по рыночной капитализации криптоактивов для эмпирического анализа и выявило значительный эффект волатильности между криптоактивами после выпуска мем-токена Трампа, что указывает на наличие финансовой инфекции на рынке. Событие вызвало значительное изменение динамики рынка, при этом Solana и Chainlink зафиксировали наибольший рост благодаря своей инфраструктуре и стратегическим связям. В то время как основные криптоактивы, такие как биткойн и эфириум, проявили сильную устойчивость, их накопленные аномальные доходы (CARs) и дисперсия стабилизировались в конце события. Напротив, другие мем-токены, такие как Dogecoin и Shiba Inu, показали обесценение, и средства, вероятно, были перенаправлены на $TRUMP.

Выпуск $TRUMP происходит в условиях высокой политической поляризации в США, и сам бренд Трампа тесно связан с сильными политическими эмоциями, что увеличивает чувствительность инвесторов и усиливает рыночную реакцию. Для некоторых инвесторов поддержка Трампа символизирует уникальную спекулятивную возможность, что порождает сильный "эффект подражания"; тогда как другие инвесторы осознают политические и регуляторные риски из-за его противоречивого имиджа и занимают более осторожную позицию. Эта поляризация объясняет наблюдаемую высокую волатильность и дифференцированную рыночную реакцию — от восторга по поводу ожидаемой политической поддержки до сомнений в репутации и политической неопределенности.

В последние годы инфляционные эффекты на рынке криптоактивов стали объектом все большего внимания, поскольку они имеют важное значение для финансовой стабильности, управления рисками и диверсификации портфеля. Существующие исследования в основном сосредоточены на перераспределении между криптоактивами или перераспределении между криптоактивами и традиционными финансовыми активами, выявляя модели связности, инфляционных рисков и передачи волатильности. Однако большинство этих исследований фокусируется на финансовых или технических факторах, таких как крах рынка, ограничения ликвидности или инновации блокчейна. Политические сигналы, особенно связанные с механизмами инфляции, связанными с политическими токенами, все еще остаются пробелом в исследованиях.

Данное исследование является первым анализом влияния политически связанных токенов на рынок криптоактивов. Оно расширяет понимание того, как политические нарративы влияют на рынок децентрализованных финансов. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, которые в основном сосредоточены на негативных шоках, данное исследование фокусируется на влиянии позитивных шоков, вызванных политическими сигналами, на рынок. Особенно важно отметить, что есть доказательства того, что позитивные шоки оказывают даже большее влияние на волатильность криптоактивов, чем негативные шоки. В конечном итоге данное исследование предоставляет важные рекомендации для академического сообщества, практиков и политиков, раскрывая гетерогенность рыночной реакции на политически связанные токены и подчеркивая, как характеристики активов влияют на динамику финансовых инфекций.

Данные и методы

2.1 Данные и выбор образцов

В данном исследовании использовались эксклюзивные данные о средних ценах закрытия за минуту, охватывающие 10 наиболее представительных Криптоактивы из 20 криптоактивов с наивысшей рыночной капитализацией: Bitcoin(Bitcoin, BTC), Ethereum(Ethereum, ETH), Ripple(Ripple, XRP), Solana(SOL), Dogecoin(Dogecoin, DOGE), Chainlink(LINK), Avalanche(AVAX), Shiba Inu(Shiba Inu, SHIB), Polkadot(DOT) и Litecoin(Litecoin, LTC). Данные были получены с платформы Gemini, централизованной торговой площадки в США, которая широко использовалась в предыдущих исследованиях, конкретные данные были получены из базы данных LSEG Tick History.

Набор данных содержит в общей сложности 20,160 наблюдений, временной интервал с 11 января 2025 года по 25 января 2025 года, охватывает симметричный временной период до и после официального выпуска Мем-токена Трампа ( 18 января 2025 года ), что облегчает сравнительный анализ до и после события.

Согласно существующим литературным подходам, в данном исследовании используется следующая формула для расчета доходности криптоактивов:

Доходность = ln(Pt ∕Pt−1)

Где Pt обозначает цену цифровых активов в момент времени t.

Время события определено как 18 января 2025 года по всемирному координированному времени (UTC) в 2:44 ночи. Этот момент является официальным выпуском нового Meme-токена, объявленным впервые новым президентом США. Рассчитывается накопленная аномальная доходность для оценки эффекта каскадной информации. В данной статье средняя базовая доходность каждого из криптоактивов рассчитывается на основе доходности с 1 по 10 января 2025 года, чтобы представить относительно стабильную предварительную выборку. Затем из фактической доходности в выборочный период вычитается эта база, чтобы получить избыточную доходность на рыночной базе, и путем накопления рассчитываются CAR.

2.2 Метод

Использование модели BEKK-MGARCH для анализа влияния запуска Мем-банка Трампа на рынок криптоактивов. Предполагается, что логарифмическая доходность распределена нормально с нулевым средним и условной ковариационной матрицей Ht, модель задается следующим образом:

Ht = C'C + A'εt−1ε't−1A + B'Ht−1B

В том числе,

H обозначает безусловную матрицу ковариаций. Параметры матрицы удовлетворяют условиям a,b>0, и a+b<1, чтобы обеспечить устойчивость и положительность модели. Затем проводится тест на эффект заражения. Учитывая возможные ошибки первого рода при использовании высокочастотных данных, в данной статье используется более строгий уровень значимости α=0.001.

!7384155

Результат

3.1 Эффект волатильности

Предварительные результаты анализа выявили взаимосвязи между криптоактивами, которые были оценены с помощью модели BEKK-MGARCH. В структуре ковариации взаимосвязанность активов значительно усиливается на этапе после события. Это открытие поддерживает гипотезу о том, что "событие вызвало эффект переноса волатильности". Аналогично, амплитуда волатильности устойчивой логарифмической доходности увеличивается в том же периоде, что отражает рост нестабильности на рынке и ускорение темпов корректировки. Все правые панели изображений показывают, что доходность различных криптоактивов в течение данного события претерпела резкие колебания, что дополнительно подчеркивает системный эффект этого события.

Результаты динамического условного коварианта, оцененные с помощью модели BEKK-MGARCH, показывают, что это событие действительно вызвало финансовую инфекцию и эффекты волатильности на криптоактивы. Ковариационные коэффициенты большинства событий в последующем периоде были значительными на уровне значимости 0,001, особенно для таких активов, как ETH, SOL и LINK, их ковариация значительно возросла, что свидетельствует о более сильной взаимосвязанности и более высоком уровне интеграции на рынке. В отличие от этого, SHIB и DOT, хотя и достигли уровня значимости 0,01, имеют более слабое влияние. Некоторые другие активы, такие как LTC и XRP, в результате события показали снижение ковариации, что говорит о том, что эффекты распространения не равномерно распределены между всеми активами. В целом, результаты подчеркивают структурное влияние этого события выпуска Мем-криптов на весь рынок криптоактивов.

!7384156

3.2 Эффект каскада информации

На основе подтвержденного влияния гетерогенности между шифрованными активами, анализ накопленных аномальных доходов (CARs) дополнительно выявил каскадные эффекты информации, вызванные выпуском мем-токена Трампа. Результаты показывают, что это событие оказывает значительное структурное влияние на динамику рынка, проявляющееся в специфических реакциях активов и усиливающейся волатильности.

На предварительном этапе события большинство криптоактивов испытали положительную доходность, возможно, под влиянием спекулятивных ожиданий или оптимизма рынка по поводу того, что Трамп может быть избран 47-м президентом США. Это указывает на то, что даже в условиях отсутствия убедительной информации, инвесторы проявили явное спекулятивное поведение при покупке, что соответствует широко задокументированной в криптовалютном рынке характеристике "страха упустить".

На этапе после происшествия особенно выделяются три ключевые динамики:

1. SOL показывает отличные результаты, превосходя все остальные активы, что, вероятно, связано с его прямым техническим отношением к блокчейну, который является носителем мем-валюты Трампа.

2. LINK также показал себя хорошо, возможно, это связано с его связью с крупной американской технологической компанией Oracle.

3. Биткойн, Эфир, Рипл, Лайткойн и другие зрелые Криптоактивы, после умеренного роста постепенно стабилизировались, что отражает их рыночную устойчивость и относительную изоляцию от каскадного спекулятивного влияния.

В то же время DOGE и другие мем-токены, такие как SHIB, выглядят особенно слабыми, демонстрируя явный эффект замещения активов, то есть спекулятивные капиталы переходят от старых мем-токенов к вновь выпущенному токену Трампа. Несмотря на то что AVAX и DOT имеют прочную техническую базу, они также не смогли избежать этой тенденции переноса капитала, проявляя признаки потери стоимости.

Выпуск мем-токена Трампа стал экзогенным шоком, который нарушил характер совместного движения рынка до события. Перед событием активы демонстрировали высокую совместную волатильность; однако после события CAR разных активов резко различаются, от +20% для Solana до -20% для Dogecoin и Shiba Inu.

Эти результаты показывают: специфические нарративы активов, технологическая взаимосвязь и субъективное восприятие инвесторов могут значительно усилить различия в реакциях доходности активов во время значительных информационных шоков.

!7384157

!7384158

!7384159

!7384160

Заключение

Данное исследование изучает влияние выпуска Криптоактивов, связанного с политическими деятелями, на рынок криптовалют, с акцентом на анализ эффектов волатильности и информационных каскадов.

Исследования показывают, что реакция рынка на это событие значительно гетерогенна. Например, благодаря прямой технологической связи с Мем-токеном Трампа, SOL значительно выигрывает от этого. Активы, использующие ту же базовую блокчейн-инфраструктуру, также получили поддержку от этого события, «пользуясь попутным ветром».

В то же время такие, как биткойн и эфириум