Как политические тенденции влияют на рынок криптоактивов: на примере мем-токена Трампа
Недавнее исследование проанализировало событие, связанное с выпуском Meme-токена известным политическим деятелем, выявив гетерогенные волатильные эффекты, вызванные рыночными настроениями и фундаментальными факторами. Это событие подчеркивает все более важную роль политических факторов в формировании рынка криптоактивов и поведения инвесторов.
Введение
Влияние политической динамики на финансовые рынки с каждым днем растет, рынок криптоактивов стал важной областью пересечения политики и финансов. Президентские выборы в США в 2024 году еще больше подчеркивают эту связь, так как один из кандидатов от Республиканской партии беспрецедентно начал поддерживать цифровые активы. Он заявил, что сделает США "столицей криптоактивов на Земле" и поместит криптоактивы в центр своей экономической повестки, в результате чего рынок ожидает более дружелюбной политики в его срок.
Эти ожидания должны сбыться 18 января 2025 года, кандидат выпустил свою официальную Мем-токен на блокчейне Solana. За 24 часа цена токена взлетела на 900%, объем торгов достиг 18 миллиардов долларов, а рыночная капитализация превысила рыночную капитализацию самого большого Мем-токена DOGE на 4 миллиарда долларов.
На следующий день выпуск Meme-токена, связанного с первой леди, further способствовал рыночной спекуляции. Эти события не только имеют спекулятивный характер, но и представляют собой значительный экзогенный шок, влияние которого выходит за рамки финансовой спекуляции, посылая более широкие сигналы о регулировании и политической повестке.
Данное исследование направлено на проверку того, как это событие одновременно служит политическим сигналом и финансовым событием, влияющим на рынок криптоактивов. Исследование сосредоточено на трех ключевых вопросах:
Как выпуск этой Мем-токена влияет на доходность и волатильность основных криптоактивов?
Это событие вызвало ли финансовый инфекционный эффект на рынке криптоактивов?
Обладает ли это влияние гетерогенностью, проявляясь в том, что различные криптоактивы реагируют по-разному в зависимости от их технической основы, назначения или спекулятивной привлекательности?
Для ответа на эти вопросы в статье используется модель многофакторной обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности BEKK, которая особенно подходит для анализа динамических взаимосвязей между волатильностью и корреляцией во времени.
В данной статье проведено эмпирическое исследование десяти крупнейших по рыночной капитализации криптоактивов. Обнаружено, что после выпуска этого Meme-токена между криптоактивами существует значительный эффект волатильности, что указывает на наличие финансовой инфекции на рынке. Это событие вызвало значительное изменение динамики рынка, причем Solana и Chainlink показали наибольший рост благодаря своей инфраструктуре и стратегическим связям. В то же время основные криптоактивы, такие как биткойн и эфир, продемонстрировали высокую устойчивость, их накопленная аномальная доходность (CARs) и дисперсия в постсобытийный период стали стабильными. В то же время, другие Meme-токены, такие как Dogecoin и Shiba Inu, испытали обесценивание, и средства, вероятно, были перенаправлены на вновь выпущенные Meme-токены.
Действительно, выпуск этой Meme-токена произошел на фоне высокой политической поляризации в США, и связанный с ним бренд сам по себе тесно связан с сильными политическими эмоциями, что повышает чувствительность инвесторов и усугубляет рыночную реакцию. Для некоторых инвесторов эта поддержка символизирует уникальную спекулятивную возможность, что приводит к сильному "эффекту следования"; в то время как другие инвесторы, осознавая политические и регуляторные риски из-за его противоречивого имиджа, принимают 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 эффект заражения на рынке криптоактивов вызвал все большее внимание, поскольку он имеет важное значение для финансовой стабильности, управления рисками и диверсификации инвестиционного портфеля. Существующие исследования в основном сосредоточены на перетекании между криптоактивами или на перетекании между криптоактивами и традиционными финансовыми активами, выявляя модели связи, рисков заражения и передачи волатильности. Однако эти исследования в основном сосредоточены на финансовых или технических причинах, таких как крах рынка, ограничения ликвидности или инновации в области блокчейна. Политические сигналы, особенно механизмы заражения, связанные с политически связаными токенами, по-прежнему остаются пробелом в исследованиях.
Данное исследование является первым анализом влияния токенов с политической связью на рынок криптоактивов. Оно расширяет понимание того, как политический нарратив влияет на рынок децентрализованных финансов. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, сосредоточенных на негативных воздействиях, это исследование фокусируется на влиянии позитивных шоков, вызванных политическими сигналами, на рынок. Особенно стоит 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 ссылки для академического сообщества, практиков и законодателей, выявляя гетерогенность рыночной реакции на токены с политической связью и подчеркивая, как характеристики активов влияют на динамику финансовой передачи.
Данные и методы
( 2.1 Данные и выбор образцов
В данном исследовании использовались эксклюзивные данные о средних ценах закрытия за минуту )close mid-price(, охватывающие 10 наиболее представительных Криптоактивов из 20 по рыночной капитализации: биткойн )Bitcoin,BTC###, эфириум (Ethereum,ETH), риппл (Ripple,XRP), Солана (SOL), собака (Dogecoin,DOGE), Chainlink (LINK), Avalanche (AVAX), шиба-ину (Shiba Inu,SHIB), Polkadot (DOT) и лайткойн (Litecoin,LTC). Источник данных - одна из централизованных торговых платформ США, которая широко использовалась в предыдущих исследованиях, конкретные данные были получены из базы данных LSEG Tick History.
Данный набор данных содержит в общей сложности 20,160 наблюдений, временной интервал с 11 января 2025 года по 25 января 2025 года, охватывает симметричный период времени за неделю до и после выпуска данного Мем токена ( 18 января 2025 года ), что упрощает анализ сравнений до и после события.
Согласно методам, описанным в существующих литературных источниках, 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 утра, этот момент является официальным выпуском нового Meme-токена, впервые официально объявленного новым президентом США. Рассчитывается накопленная аномальная доходность для оценки эффекта информационных каскадов. В данной статье с 1 января 2025 года по 10 января 2025 года рассчитывается средняя базовая доходность для каждого шифрования, чтобы представить относительно стабильную выборку на предварительном этапе. Затем из фактической доходности в выборочном периоде вычитается эта база, чтобы получить избыточную доходность на рыночной базе, и путем накопления получаются CAR.
( 2.2 Метод
Использование модели BEKK-MGARCH для анализа влияния запуска данного Meme токена на рынок криптоактивов. Предполагается, что логарифмические доходности подчиняются нормальному распределению с нулевым средним значением и условной ковариационной матрицей Ht, модель задается следующим образом:
!7384155
В том числе,
!7384156
H обозначает матрицу безусловной ковариации. Параметры матрицы удовлетворяют условиям a,b>0, и a+b<1, чтобы обеспечить стационарность и положительность модели. Затем проводится тест на эффект заражения. Учитывая возможные ошибки первого рода при использовании высокочастотных данных, в данной статье применяется более строгий уровень значимости α=0.001.
Результат
) 3.1 Эффект волатильности
Данный график предоставляет предварительные результаты анализа, используемые для выявления взаимосвязей между криптоактивами, которые были оценены с помощью модели BEKK-MGARCH. В структуре ковариации, показанной на рисунке 1(b), взаимосвязь между активами значительно усиливается на этапе после события. Это открытие поддерживает гипотезу о том, что "событие вызвало эффект волатильности". Точно так же, рисунок 1###a### показывает, что в тот же период колебания стабильных логарифмических доходов увеличиваются, отражая рост нестабильности на рынке и ускорение темпов коррекции. Все панели правой стороны изображений показывают, что доходы различных криптоактивов в этот период колебались резко, что дополнительно подчеркивает системное влияние данного события.
!7384157
Таблица 1 показывает динамическую условную ковариацию, оцененную с помощью модели BEKK-MGARCH, с соответствующими статистиками t-теста для проверки наличия эффекта заражения. Результаты показывают, что это событие действительно вызвало финансовую инфекцию и эффект волатильности на рынке криптоактивов. Большинство коэффициентов ковариации в постсобытийный период были значительными на уровне значимости 0.001, особенно между такими активами, как ETH, SOL и LINK, у которых ковариация значительно увеличилась, что свидетельствует о более сильной взаимосвязи и более высоком уровне интеграции рынка. В то же время, хотя SHIB и DOT также достигли уровня значимости 0.01, их влияние было менее заметным. Другие активы, такие как LTC и XRP, показали снижение ковариации после события, что указывает на то, что эффект перелива не распределен равномерно между всеми активами. В целом, результаты подчеркивают структурное влияние события выпуска Meme-токена на весь рынок криптоактивов.
!7384158
( 3.2 Эффект каскадирования информации
Исходя из того, что между подтвержденными криптоактивами существует гетерогенный эффект, в этом разделе, анализируя накопленные аномальные доходности )CARs(, дополнительно раскрывается каскадный эффект информации, вызванный эмиссией данного мем-токена. Результаты показывают, что это событие имеет значительное структурное воздействие на динамику рынка, проявляющееся в специфических реакционных путях активов и усиливающейся волатильности.
Рисунок 2 демонстрирует CAR для анализируемых криптоактивов в течение образца. На этапе до события большинство криптоактивов испытали положительную доходность, что, возможно, было вызвано спекулятивными ожиданиями или оптимизмом рынка относительно того, что какой-то кандидат может быть избран 47-м президентом США. Это указывает на то, что даже при отсутствии неопровержимой информации инвесторы проявили заметное спекулятивное поведение при покупке, что соответствует широко зарегистрированной в криптоактивах характеристике "страха упустить".
На стадии после возникновения события особенно выделяются три ключевые динамики:
SOL показывает отличные результаты, превосходя все остальные активы, что, вероятно, связано с его прямыми техническими отношениями как блокчейн для этой Мем-токен.
LINK также демонстрирует сильные результаты, возможно, это связано с его связью с крупной американской технологической компанией Oracle.
Биткойн, Эфириум, Рипл, Лайткойн и другие зрелые криптоактивы, после умеренного роста, постепенно стабилизировались, что отражает их рыночную устойчивость и относительную изоляцию от влияния каскадной спекуляции.
В то же время DOGE и другие Мем-токены, такие как SHIB, кажутся особенно уязвимыми, демонстрируя явный эффект замещения активов, то есть спекулятивные средства перетекают из старых Мем-токенов в новые выпущенные токены. Несмотря на то, что AVAX и DOT имеют прочную техническую основу, они также не смогли избежать этой тенденции к капитальным перемещениям, показывая признаки потери стоимости.
!7384159
Рисунок 3 дополнительно показывает, как этот экзогенный шок, связанный с выпуском Meme-токена, разрушил рыночную координацию перед событием. До события активы демонстрировали высокую совокупную волатильность; однако после события CAR различных активов резко диверсифицировались, от +20% для Solana до -20% для Dogecoin и Shiba Inu.
!7384160
Данные результаты показывают, что специфичные для активов нарративы, технологическая взаимосвязь и субъективное восприятие инвесторов могут значительно увеличивать различия в реакциях на доходность активов во время серьезных информационных шоков.
Вывод
Данное исследование рассматривает влияние эмиссии криптоактивов, связанной с политическими фигурами ), такими как президент США ###, на рынок криптоактивов, с акцентом на анализ эффекта волатильности и эффекта информационной каскада.
Исследования показывают, что реакция рынка на это событие имеет значительную гетерогенность. Например, SOL получил выгоду от этого благодаря прямой технической связи с данным токеном.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ImpermanentLossEnjoyer
· 11ч назад
横竖都是неудачники啦！
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugPullProphet
· 11ч назад
Снова играя в политику и создавая мемы, неудачники действительно никогда не закончатся.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ILCollector
· 11ч назад
Черт, снова начинают раздувать эту тему с деньгами и учителями.
Политические мем-токены вызывают гетерогенную переоценку крипторынка, SOL и LINK ведут рост, BTC стабилен.
Как политические тенденции влияют на рынок криптоактивов: на примере мем-токена Трампа
Недавнее исследование проанализировало событие, связанное с выпуском Meme-токена известным политическим деятелем, выявив гетерогенные волатильные эффекты, вызванные рыночными настроениями и фундаментальными факторами. Это событие подчеркивает все более важную роль политических факторов в формировании рынка криптоактивов и поведения инвесторов.
Введение
Влияние политической динамики на финансовые рынки с каждым днем растет, рынок криптоактивов стал важной областью пересечения политики и финансов. Президентские выборы в США в 2024 году еще больше подчеркивают эту связь, так как один из кандидатов от Республиканской партии беспрецедентно начал поддерживать цифровые активы. Он заявил, что сделает США "столицей криптоактивов на Земле" и поместит криптоактивы в центр своей экономической повестки, в результате чего рынок ожидает более дружелюбной политики в его срок.
Эти ожидания должны сбыться 18 января 2025 года, кандидат выпустил свою официальную Мем-токен на блокчейне Solana. За 24 часа цена токена взлетела на 900%, объем торгов достиг 18 миллиардов долларов, а рыночная капитализация превысила рыночную капитализацию самого большого Мем-токена DOGE на 4 миллиарда долларов.
На следующий день выпуск Meme-токена, связанного с первой леди, further способствовал рыночной спекуляции. Эти события не только имеют спекулятивный характер, но и представляют собой значительный экзогенный шок, влияние которого выходит за рамки финансовой спекуляции, посылая более широкие сигналы о регулировании и политической повестке.
Данное исследование направлено на проверку того, как это событие одновременно служит политическим сигналом и финансовым событием, влияющим на рынок криптоактивов. Исследование сосредоточено на трех ключевых вопросах:
Как выпуск этой Мем-токена влияет на доходность и волатильность основных криптоактивов?
Это событие вызвало ли финансовый инфекционный эффект на рынке криптоактивов?
Обладает ли это влияние гетерогенностью, проявляясь в том, что различные криптоактивы реагируют по-разному в зависимости от их технической основы, назначения или спекулятивной привлекательности?
Для ответа на эти вопросы в статье используется модель многофакторной обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности BEKK, которая особенно подходит для анализа динамических взаимосвязей между волатильностью и корреляцией во времени.
В данной статье проведено эмпирическое исследование десяти крупнейших по рыночной капитализации криптоактивов. Обнаружено, что после выпуска этого Meme-токена между криптоактивами существует значительный эффект волатильности, что указывает на наличие финансовой инфекции на рынке. Это событие вызвало значительное изменение динамики рынка, причем Solana и Chainlink показали наибольший рост благодаря своей инфраструктуре и стратегическим связям. В то же время основные криптоактивы, такие как биткойн и эфир, продемонстрировали высокую устойчивость, их накопленная аномальная доходность (CARs) и дисперсия в постсобытийный период стали стабильными. В то же время, другие Meme-токены, такие как Dogecoin и Shiba Inu, испытали обесценивание, и средства, вероятно, были перенаправлены на вновь выпущенные Meme-токены.
Действительно, выпуск этой Meme-токена произошел на фоне высокой политической поляризации в США, и связанный с ним бренд сам по себе тесно связан с сильными политическими эмоциями, что повышает чувствительность инвесторов и усугубляет рыночную реакцию. Для некоторых инвесторов эта поддержка символизирует уникальную спекулятивную возможность, что приводит к сильному "эффекту следования"; в то время как другие инвесторы, осознавая политические и регуляторные риски из-за его противоречивого имиджа, принимают 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 эффект заражения на рынке криптоактивов вызвал все большее внимание, поскольку он имеет важное значение для финансовой стабильности, управления рисками и диверсификации инвестиционного портфеля. Существующие исследования в основном сосредоточены на перетекании между криптоактивами или на перетекании между криптоактивами и традиционными финансовыми активами, выявляя модели связи, рисков заражения и передачи волатильности. Однако эти исследования в основном сосредоточены на финансовых или технических причинах, таких как крах рынка, ограничения ликвидности или инновации в области блокчейна. Политические сигналы, особенно механизмы заражения, связанные с политически связаными токенами, по-прежнему остаются пробелом в исследованиях.
Данное исследование является первым анализом влияния токенов с политической связью на рынок криптоактивов. Оно расширяет понимание того, как политический нарратив влияет на рынок децентрализованных финансов. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, сосредоточенных на негативных воздействиях, это исследование фокусируется на влиянии позитивных шоков, вызванных политическими сигналами, на рынок. Особенно стоит 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 ссылки для академического сообщества, практиков и законодателей, выявляя гетерогенность рыночной реакции на токены с политической связью и подчеркивая, как характеристики активов влияют на динамику финансовой передачи.
Данные и методы
( 2.1 Данные и выбор образцов
В данном исследовании использовались эксклюзивные данные о средних ценах закрытия за минуту )close mid-price(, охватывающие 10 наиболее представительных Криптоактивов из 20 по рыночной капитализации: биткойн )Bitcoin,BTC###, эфириум (Ethereum,ETH), риппл (Ripple,XRP), Солана (SOL), собака (Dogecoin,DOGE), Chainlink (LINK), Avalanche (AVAX), шиба-ину (Shiba Inu,SHIB), Polkadot (DOT) и лайткойн (Litecoin,LTC). Источник данных - одна из централизованных торговых платформ США, которая широко использовалась в предыдущих исследованиях, конкретные данные были получены из базы данных LSEG Tick History.
Данный набор данных содержит в общей сложности 20,160 наблюдений, временной интервал с 11 января 2025 года по 25 января 2025 года, охватывает симметричный период времени за неделю до и после выпуска данного Мем токена ( 18 января 2025 года ), что упрощает анализ сравнений до и после события.
Согласно методам, описанным в существующих литературных источниках, 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 утра, этот момент является официальным выпуском нового Meme-токена, впервые официально объявленного новым президентом США. Рассчитывается накопленная аномальная доходность для оценки эффекта информационных каскадов. В данной статье с 1 января 2025 года по 10 января 2025 года рассчитывается средняя базовая доходность для каждого шифрования, чтобы представить относительно стабильную выборку на предварительном этапе. Затем из фактической доходности в выборочном периоде вычитается эта база, чтобы получить избыточную доходность на рыночной базе, и путем накопления получаются CAR.
( 2.2 Метод
Использование модели BEKK-MGARCH для анализа влияния запуска данного Meme токена на рынок криптоактивов. Предполагается, что логарифмические доходности подчиняются нормальному распределению с нулевым средним значением и условной ковариационной матрицей Ht, модель задается следующим образом:
!7384155
В том числе,
!7384156
H обозначает матрицу безусловной ковариации. Параметры матрицы удовлетворяют условиям a,b>0, и a+b<1, чтобы обеспечить стационарность и положительность модели. Затем проводится тест на эффект заражения. Учитывая возможные ошибки первого рода при использовании высокочастотных данных, в данной статье применяется более строгий уровень значимости α=0.001.
Результат
) 3.1 Эффект волатильности
Данный график предоставляет предварительные результаты анализа, используемые для выявления взаимосвязей между криптоактивами, которые были оценены с помощью модели BEKK-MGARCH. В структуре ковариации, показанной на рисунке 1(b), взаимосвязь между активами значительно усиливается на этапе после события. Это открытие поддерживает гипотезу о том, что "событие вызвало эффект волатильности". Точно так же, рисунок 1###a### показывает, что в тот же период колебания стабильных логарифмических доходов увеличиваются, отражая рост нестабильности на рынке и ускорение темпов коррекции. Все панели правой стороны изображений показывают, что доходы различных криптоактивов в этот период колебались резко, что дополнительно подчеркивает системное влияние данного события.
!7384157
Таблица 1 показывает динамическую условную ковариацию, оцененную с помощью модели BEKK-MGARCH, с соответствующими статистиками t-теста для проверки наличия эффекта заражения. Результаты показывают, что это событие действительно вызвало финансовую инфекцию и эффект волатильности на рынке криптоактивов. Большинство коэффициентов ковариации в постсобытийный период были значительными на уровне значимости 0.001, особенно между такими активами, как ETH, SOL и LINK, у которых ковариация значительно увеличилась, что свидетельствует о более сильной взаимосвязи и более высоком уровне интеграции рынка. В то же время, хотя SHIB и DOT также достигли уровня значимости 0.01, их влияние было менее заметным. Другие активы, такие как LTC и XRP, показали снижение ковариации после события, что указывает на то, что эффект перелива не распределен равномерно между всеми активами. В целом, результаты подчеркивают структурное влияние события выпуска Meme-токена на весь рынок криптоактивов.
!7384158
( 3.2 Эффект каскадирования информации
Исходя из того, что между подтвержденными криптоактивами существует гетерогенный эффект, в этом разделе, анализируя накопленные аномальные доходности )CARs(, дополнительно раскрывается каскадный эффект информации, вызванный эмиссией данного мем-токена. Результаты показывают, что это событие имеет значительное структурное воздействие на динамику рынка, проявляющееся в специфических реакционных путях активов и усиливающейся волатильности.
Рисунок 2 демонстрирует CAR для анализируемых криптоактивов в течение образца. На этапе до события большинство криптоактивов испытали положительную доходность, что, возможно, было вызвано спекулятивными ожиданиями или оптимизмом рынка относительно того, что какой-то кандидат может быть избран 47-м президентом США. Это указывает на то, что даже при отсутствии неопровержимой информации инвесторы проявили заметное спекулятивное поведение при покупке, что соответствует широко зарегистрированной в криптоактивах характеристике "страха упустить".
На стадии после возникновения события особенно выделяются три ключевые динамики:
SOL показывает отличные результаты, превосходя все остальные активы, что, вероятно, связано с его прямыми техническими отношениями как блокчейн для этой Мем-токен.
LINK также демонстрирует сильные результаты, возможно, это связано с его связью с крупной американской технологической компанией Oracle.
Биткойн, Эфириум, Рипл, Лайткойн и другие зрелые криптоактивы, после умеренного роста, постепенно стабилизировались, что отражает их рыночную устойчивость и относительную изоляцию от влияния каскадной спекуляции.
В то же время DOGE и другие Мем-токены, такие как SHIB, кажутся особенно уязвимыми, демонстрируя явный эффект замещения активов, то есть спекулятивные средства перетекают из старых Мем-токенов в новые выпущенные токены. Несмотря на то, что AVAX и DOT имеют прочную техническую основу, они также не смогли избежать этой тенденции к капитальным перемещениям, показывая признаки потери стоимости.
!7384159
Рисунок 3 дополнительно показывает, как этот экзогенный шок, связанный с выпуском Meme-токена, разрушил рыночную координацию перед событием. До события активы демонстрировали высокую совокупную волатильность; однако после события CAR различных активов резко диверсифицировались, от +20% для Solana до -20% для Dogecoin и Shiba Inu.
!7384160
Данные результаты показывают, что специфичные для активов нарративы, технологическая взаимосвязь и субъективное восприятие инвесторов могут значительно увеличивать различия в реакциях на доходность активов во время серьезных информационных шоков.
Вывод
Данное исследование рассматривает влияние эмиссии криптоактивов, связанной с политическими фигурами ), такими как президент США ###, на рынок криптоактивов, с акцентом на анализ эффекта волатильности и эффекта информационной каскада.
Исследования показывают, что реакция рынка на это событие имеет значительную гетерогенность. Например, SOL получил выгоду от этого благодаря прямой технической связи с данным токеном.