Як політичні тенденції впливають на ринок криптоактивів: на прикладі Мем-коінів Трампа
Нещодавнє дослідження проаналізувало подію випуску Meme монети відомим політичним діячем, виявивши гетерогенний ефект волатильності, що викликаний ринковими настроями та фундаментальними факторами. Ця подія підкреслила зростаючу роль політичних факторів у формуванні ринку криптоактивів та поведінки інвесторів.
Вступ
Вплив політичної динаміки на фінансові ринки зростає, а ринок криптоактивів став важливою сферою перетворення політики та фінансів. Президентські вибори в США 2024 року ще більше підкреслили цю взаємозв'язок, оскільки один з кандидатів від Республіканської партії безпрецедентно почав підтримувати цифрові активи. Він заявив, що зробить США "столицею криптоактивів на Землі" і розмістить криптоактиви в центрі своєї економічної програми, що призвело до очікувань на ринку про більш дружню політику під час його терміну.
Ці очікування повинні реалізуватися 18 січня 2025 року, кандидат випустив свій офіційний Meme монету на блокчейні Solana. Протягом 24 годин ціна монети різко зросла на 900%, обсяг торгів досягнув 18 мільярдів доларів, а ринкова капіталізація перевищила на 4 мільярди доларів найбільшу на той час Meme монету DOGE.
На наступний день випуск Meme монети, пов'язаної з першою леді, ще більше сприяв спекуляціям на ринку. Ці події не лише мають спекулятивний характер, але й становлять значний екзогенний шок, чий вплив виходить за межі фінансових спекуляцій, подаючи більш широкі сигнали регуляторної та політичної агенди.
Дане дослідження має на меті перевірити, як ця подія одночасно виступає як політичний сигнал та фінансова подія, що впливає на ринок криптоактивів. Дослідження зосереджується на трьох ключових питаннях:
Як випуск цього Мем-коіна впливає на доходи та волатильність основних криптоактивів?
Чи викликала ця подія фінансовий інфекційний ефект на ринку криптоактивів?
Чи має цей вплив гетерогенність, проявляючись у різних реакціях різних криптоактивів в залежності від їхньої технічної бази, призначення чи спекулятивної привабливості?
Щоб відповісти на ці питання, у цій статті використовується модель Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK) багатовимірної узагальненої авторегресійної умовної гетероскедастичності(MGARCH), яка особливо підходить для аналізу динамічних відносин між волатильністю та кореляцією з плином часу.
У цьому документі проведено емпіричне дослідження десяти криптоактивів з найбільшими ринковими капіталізаціями. Виявлено, що після випуску цієї мем-монети існує значний ефект перекидання волатильності між криптоактивами, що свідчить про наявність фінансової інфекції на ринку. Подія викликала суттєві зміни в динаміці ринку, при цьому Solana та Chainlink зафіксували найбільший приріст завдяки своїй інфраструктурі та стратегічним зв'язкам. Водночас, такі основні криптоактиви, як біткоїн та ефір, продемонстрували високу стійкість, їх накопичені аномальні доходи (CARs) та дисперсія в подальшому стабілізувалися. Натомість інші мем-монети, такі як Dogecoin та Shiba Inu, зазнали знецінення, і кошти, ймовірно, перейшли на нові випущені мем-монети.
Дійсно, випуск цього Мем-криптоактиву відбувся в умовах глибокої політичної поляризації в США, а відповідний бренд тісно пов'язаний із сильними політичними емоціями, що підвищує чутливість інвесторів і посилює ринкову реакцію. Для деяких інвесторів ця підтримка символізує унікальну спекулятивну можливість, породжуючи сильний ефект "слідування за натовпом"; натомість інші інвестори, усвідомлюючи політичні та регуляторні ризики через його суперечливий імідж, займають більш обережну позицію. Ця поляризація пояснює спостережувану високу волатильність і диференційовану ринкову реакцію — від ентузіазму щодо очікуваної політичної підтримки до скептицизму щодо репутації та політичної невизначеності.
Останніми роками ефект зараження на ринку криптоактивів все більше привертає увагу, оскільки він має важливе значення для фінансової стабільності, управління ризиками та диверсифікації портфелів. Існуючі дослідження в основному зосереджені на перетворенні між криптоактивами або на перетворенні між криптоактивами та традиційними фінансовими активами, виявляючи моделі зв'язку, ризику зараження та передачі волатильності. Однак ці дослідження, як правило, орієнтовані на фінансові або технологічні причини, такі як обвал ринку, обмеження ліквідності або інновації в блокчейні. Політичні сигнали, особливо механізми зараження, пов'язані з токенами, що мають політичні зв'язки, все ще залишаються білою плямою в дослідженнях.
Це дослідження є першим, що аналізує вплив токенів, пов'язаних з політикою, на ринок криптоактивів. Воно розширює розуміння того, як політичні наративи впливають на ринок децентралізованих фінансів. Крім того, на відміну від попередніх досліджень, які були зосереджені на негативних шоках, це дослідження зосереджується на впливі позитивних шоків, спричинених політичними сигналами, на ринок. Особливо варто відзначити, що є докази того, що позитивні шоки впливають на волатильність криптоактивів навіть більшою мірою, ніж негативні шоки. Врешті-решт, це дослідження надає важливі рекомендації для наукової спільноти, практиків та політиків, розкриваючи гетерогенність ринкової реакції на політично пов'язані токени та підкреслюючи, як характеристики активів впливають на динаміку фінансової інфекції.
Дані та методи
2.1 Дані та вибір зразків
Дане дослідження використовує ексклюзивні дані про середню ціну закриття (close mid-price) за хвилину, охоплюючи 10 найпредставничіших з 20 криптоактивів з найбільшим ринковим капіталом: біткоїн (Bitcoin, BTC), ефір (Ethereum, ETH), ріпл (Ripple, XRP), Solana(SOL), Dogecoin (Dogecoin, DOGE), Chainlink (LINK), Avalanche (AVAX), Shiba Inu (Shiba Inu, SHIB), Polkadot (DOT) та лайткоїн (Litecoin, LTC). Джерело даних – одна з централізованих торговельних платформ США, яка широко використовувалася в попередніх дослідженнях, конкретні дані отримані з бази даних LSEG Tick History.
Цей набір даних містить у собі загалом 20,160 спостережень, часовий інтервал з 11 січня 2025 року по 25 січня 2025 року, охоплює симетричний проміжок часу до та після випуску цього Мем-коіну ( 18 січня 2025 року ), що полегшує проведення порівняльного аналізу до та після події.
Згідно з існуючою літературою, в даному дослідженні для розрахунку прибутковості криптовалюти використовується наступна формула:
доходність = ln(Pt ∕Pt-1)
В якому Pt позначає ціну цифрового активу в момент часу t.
Час події визначено як 18 січня 2025 року, координаційний всесвітній час (UTC), о 2:44 ранку. Цей момент є офіційним оголошенням про запуск нового мем-активу, призначеного для новообраного президента США. Розрахунок накопиченої аномальної прибутковості використовується для оцінки ефекту інформаційних каскадів. У цій статті середня базова прибутковість кожного криптоактиву розраховується на основі прибутковості з 1 січня 2025 року по 10 січня 2025 року, щоб представити відносно стабільну вибірку на початку періоду. Потім з фактичної прибутковості в період вибірки віднімається ця база, щоб отримати надприбуток на ринку, і шляхом накопичення розраховуються CAR.
2.2 Метод
Використання моделі BEKK-MGARCH для аналізу впливу запуску цього Мем-монети на ринок криптоактивів. Припустимо, що логарифмічні доходи підпорядковуються нормальному розподілу з нульовим середнім та умовною коваріаційною матрицею Ht, модель має таку форму:
!7384155
серед них,
!7384156
H позначає безумовну матрицю ковариації. Параметрична матриця задовольняє умови a,b>0, та a+b<1, щоб забезпечити стабільність та позитивність моделі. Після цього проводиться перевірка ефекту зараження. Беручи до уваги можливі проблеми з помилками першого роду при використанні даних високої частоти, у цій статті було застосовано більш суворий рівень значущості α=0.001.
Результат
3.1 ефект перевищення волатильності
Цей розділ графіків надає попередні результати аналізу, що використовується для виявлення взаємозв'язків між криптоактивами, які були оцінені за допомогою моделі BEKK-MGARCH. У структурі коваріації, показаній на графіку 1(b), взаємозв'язок між активами суттєво посилюється на етапах після події. Це відкриття підтримує гіпотезу, що "подія викликала ефект викиду волатильності". Аналогічно, графік 1(a) показує, що в межах того ж періоду коливання стабільних логарифмічних прибутків зросли, що відображає зростання ринкової нестабільності та пришвидшення темпів корекції. Усі панелі праворуч від зображень демонструють, що прибутки різних криптоактивів за цей період зазнали різких коливань, що ще більше підкреслює системний вплив цієї події.
!7384157
Таблиця 1 демонструє динамічну умовну ковариацію, оцінену за допомогою моделі BEKK-MGARCH, з відповідними t-статистиками для перевірки наявності інфекційного ефекту. Результати свідчать про те, що ця подія дійсно викликала фінансову інфекцію та ефект випередження волатильності на ринку криптоактивів. Більшість коефіцієнтів ковариації в пізніший період подій є значущими на рівні значущості 0.001, особливо між активами, такими як ETH, SOL і LINK, де ковариація значно зросла, що свідчить про сильнішу взаємозв'язок та вищий рівень інтеграції на ринку. На відміну від цього, SHIB і DOT, хоча також досягли значущого рівня 0.01, але їхній вплив є слабшим. Інші активи, такі як LTC і XRP, навпаки, показали зниження ковариації після події, що свідчить про те, що ефект випередження не є рівномірно розподіленим між усіма активами. У цілому, результати підкреслюють структурний вплив цієї події випуску мем-коінів на весь ринок криптоактивів.
!7384158
3.2 ефект каскаду інформації
На основі підтвердженого впливу гетерогенності між криптоактивами, цей розділ шляхом аналізу накопичених аномальних доходів (CARs) далі розкриває інформаційний каскадний ефект, спричинений випуском цієї мем-монети. Результати показують, що ця подія має суттєвий структурний вплив на динаміку ринку, що проявляється у специфічних реакційних шляхах активів та посиленнях волатильності.
Рисунок 2 демонструє CARs проаналізованих криптоактивів за період зразка. На етапі перед подією більшість криптоактивів зазнали позитивних доходів, можливо, під впливом спекулятивних очікувань або оптимізму ринку щодо можливого обрання певного кандидата на 47-й президент США. Це свідчить про те, що навіть за відсутності переконливої інформації інвестори виявили помітну спекулятивну поведінку при купівлі, що відповідає широко задокументованій характеристиці "страху упустити" на ринку криптоактивів.
На етапі після події особливо виражені три ключові динаміки:
SOL демонструє відмінні результати, перевершуючи всі інші активи, що, ймовірно, пов'язано з його безпосереднім технічним зв'язком як блокчейну, що підтримує цю Мем-монету.
LINK також показав сильні результати, що, можливо, пов'язано з його зв'язком з великою американською технологічною компанією Oracle.
Біткойн, Ефір, Ріпл, Лайткойн та інші зрілі криптоактиви після помірного зростання поступово стабілізувалися, що відображає їхню ринкову стійкість та відносну ізольованість від впливу каскадних спекуляцій.
Водночас DOGE та інші мем-монети, такі як SHIB, виглядають особливо вразливими, демонструючи чіткий ефект заміни активів, тобто спекулятивні кошти переходять від старих мем-монет до нововипущених токенів. Незважаючи на те, що AVAX та DOT мають надійну технологічну основу, вони також не змогли уникнути цієї тенденції переміщення капіталу, демонструючи ознаки втрати вартості.
!7384159
Рисунок 3 додатково чітко демонструє, як цей екзогенний шок, викликаний випуском Meme монети, порушив ринкову спільну динаміку до події. Перед подією активи демонстрували високу спільну волатильність; після події CARs різних активів зазнали різкого розподілу, від +20% для Solana до −20% для Dogecoin та Shiba Inu.
!7384160
Цей розділ показує, що специфічні наративи активів, технічна взаємозв'язок та суб'єктивне сприйняття інвесторів можуть значно посилити різницю в реакції на доходи між активами під час значних інформаційних шоків.
Висновок
Це дослідження розглядає вплив випуску криптоактивів, пов'язаних із політичними особами (, такими як президент США ), на крипто ринок, зосереджуючи увагу на ефектах волатильності та інформаційних каскадах.
Дослідження показують, що реакція ринку на цю подію має значну гетерогенність. Наприклад, завдяки прямій технічній пов'язаності з цією Мем-монетою, SOL отримав вигоду.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ImpermanentLossEnjoyer
· 08-27 03:00
Горизонтально або вертикально - це все невдахи!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugPullProphet
· 08-27 02:58
Знову грають у політику і створюють меми, невдахи справді не закінчаться.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ILCollector
· 08-27 02:47
Чорт, знову почали розкручувати цей грошей круг з наставниками.
Політичні Мем монети викликали шифрування ринку гетерогенність, SOL та LINK ведуть зростання, BTC стабільний.
Як політичні тенденції впливають на ринок криптоактивів: на прикладі Мем-коінів Трампа
Нещодавнє дослідження проаналізувало подію випуску Meme монети відомим політичним діячем, виявивши гетерогенний ефект волатильності, що викликаний ринковими настроями та фундаментальними факторами. Ця подія підкреслила зростаючу роль політичних факторів у формуванні ринку криптоактивів та поведінки інвесторів.
Вступ
Вплив політичної динаміки на фінансові ринки зростає, а ринок криптоактивів став важливою сферою перетворення політики та фінансів. Президентські вибори в США 2024 року ще більше підкреслили цю взаємозв'язок, оскільки один з кандидатів від Республіканської партії безпрецедентно почав підтримувати цифрові активи. Він заявив, що зробить США "столицею криптоактивів на Землі" і розмістить криптоактиви в центрі своєї економічної програми, що призвело до очікувань на ринку про більш дружню політику під час його терміну.
Ці очікування повинні реалізуватися 18 січня 2025 року, кандидат випустив свій офіційний Meme монету на блокчейні Solana. Протягом 24 годин ціна монети різко зросла на 900%, обсяг торгів досягнув 18 мільярдів доларів, а ринкова капіталізація перевищила на 4 мільярди доларів найбільшу на той час Meme монету DOGE.
На наступний день випуск Meme монети, пов'язаної з першою леді, ще більше сприяв спекуляціям на ринку. Ці події не лише мають спекулятивний характер, але й становлять значний екзогенний шок, чий вплив виходить за межі фінансових спекуляцій, подаючи більш широкі сигнали регуляторної та політичної агенди.
Дане дослідження має на меті перевірити, як ця подія одночасно виступає як політичний сигнал та фінансова подія, що впливає на ринок криптоактивів. Дослідження зосереджується на трьох ключових питаннях:
Як випуск цього Мем-коіна впливає на доходи та волатильність основних криптоактивів?
Чи викликала ця подія фінансовий інфекційний ефект на ринку криптоактивів?
Чи має цей вплив гетерогенність, проявляючись у різних реакціях різних криптоактивів в залежності від їхньої технічної бази, призначення чи спекулятивної привабливості?
Щоб відповісти на ці питання, у цій статті використовується модель Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK) багатовимірної узагальненої авторегресійної умовної гетероскедастичності(MGARCH), яка особливо підходить для аналізу динамічних відносин між волатильністю та кореляцією з плином часу.
У цьому документі проведено емпіричне дослідження десяти криптоактивів з найбільшими ринковими капіталізаціями. Виявлено, що після випуску цієї мем-монети існує значний ефект перекидання волатильності між криптоактивами, що свідчить про наявність фінансової інфекції на ринку. Подія викликала суттєві зміни в динаміці ринку, при цьому Solana та Chainlink зафіксували найбільший приріст завдяки своїй інфраструктурі та стратегічним зв'язкам. Водночас, такі основні криптоактиви, як біткоїн та ефір, продемонстрували високу стійкість, їх накопичені аномальні доходи (CARs) та дисперсія в подальшому стабілізувалися. Натомість інші мем-монети, такі як Dogecoin та Shiba Inu, зазнали знецінення, і кошти, ймовірно, перейшли на нові випущені мем-монети.
Дійсно, випуск цього Мем-криптоактиву відбувся в умовах глибокої політичної поляризації в США, а відповідний бренд тісно пов'язаний із сильними політичними емоціями, що підвищує чутливість інвесторів і посилює ринкову реакцію. Для деяких інвесторів ця підтримка символізує унікальну спекулятивну можливість, породжуючи сильний ефект "слідування за натовпом"; натомість інші інвестори, усвідомлюючи політичні та регуляторні ризики через його суперечливий імідж, займають більш обережну позицію. Ця поляризація пояснює спостережувану високу волатильність і диференційовану ринкову реакцію — від ентузіазму щодо очікуваної політичної підтримки до скептицизму щодо репутації та політичної невизначеності.
Останніми роками ефект зараження на ринку криптоактивів все більше привертає увагу, оскільки він має важливе значення для фінансової стабільності, управління ризиками та диверсифікації портфелів. Існуючі дослідження в основному зосереджені на перетворенні між криптоактивами або на перетворенні між криптоактивами та традиційними фінансовими активами, виявляючи моделі зв'язку, ризику зараження та передачі волатильності. Однак ці дослідження, як правило, орієнтовані на фінансові або технологічні причини, такі як обвал ринку, обмеження ліквідності або інновації в блокчейні. Політичні сигнали, особливо механізми зараження, пов'язані з токенами, що мають політичні зв'язки, все ще залишаються білою плямою в дослідженнях.
Це дослідження є першим, що аналізує вплив токенів, пов'язаних з політикою, на ринок криптоактивів. Воно розширює розуміння того, як політичні наративи впливають на ринок децентралізованих фінансів. Крім того, на відміну від попередніх досліджень, які були зосереджені на негативних шоках, це дослідження зосереджується на впливі позитивних шоків, спричинених політичними сигналами, на ринок. Особливо варто відзначити, що є докази того, що позитивні шоки впливають на волатильність криптоактивів навіть більшою мірою, ніж негативні шоки. Врешті-решт, це дослідження надає важливі рекомендації для наукової спільноти, практиків та політиків, розкриваючи гетерогенність ринкової реакції на політично пов'язані токени та підкреслюючи, як характеристики активів впливають на динаміку фінансової інфекції.
Дані та методи
2.1 Дані та вибір зразків
Дане дослідження використовує ексклюзивні дані про середню ціну закриття (close mid-price) за хвилину, охоплюючи 10 найпредставничіших з 20 криптоактивів з найбільшим ринковим капіталом: біткоїн (Bitcoin, BTC), ефір (Ethereum, ETH), ріпл (Ripple, XRP), Solana(SOL), Dogecoin (Dogecoin, DOGE), Chainlink (LINK), Avalanche (AVAX), Shiba Inu (Shiba Inu, SHIB), Polkadot (DOT) та лайткоїн (Litecoin, LTC). Джерело даних – одна з централізованих торговельних платформ США, яка широко використовувалася в попередніх дослідженнях, конкретні дані отримані з бази даних LSEG Tick History.
Цей набір даних містить у собі загалом 20,160 спостережень, часовий інтервал з 11 січня 2025 року по 25 січня 2025 року, охоплює симетричний проміжок часу до та після випуску цього Мем-коіну ( 18 січня 2025 року ), що полегшує проведення порівняльного аналізу до та після події.
Згідно з існуючою літературою, в даному дослідженні для розрахунку прибутковості криптовалюти використовується наступна формула:
доходність = ln(Pt ∕Pt-1)
В якому Pt позначає ціну цифрового активу в момент часу t.
Час події визначено як 18 січня 2025 року, координаційний всесвітній час (UTC), о 2:44 ранку. Цей момент є офіційним оголошенням про запуск нового мем-активу, призначеного для новообраного президента США. Розрахунок накопиченої аномальної прибутковості використовується для оцінки ефекту інформаційних каскадів. У цій статті середня базова прибутковість кожного криптоактиву розраховується на основі прибутковості з 1 січня 2025 року по 10 січня 2025 року, щоб представити відносно стабільну вибірку на початку періоду. Потім з фактичної прибутковості в період вибірки віднімається ця база, щоб отримати надприбуток на ринку, і шляхом накопичення розраховуються CAR.
2.2 Метод
Використання моделі BEKK-MGARCH для аналізу впливу запуску цього Мем-монети на ринок криптоактивів. Припустимо, що логарифмічні доходи підпорядковуються нормальному розподілу з нульовим середнім та умовною коваріаційною матрицею Ht, модель має таку форму:
!7384155
серед них,
!7384156
H позначає безумовну матрицю ковариації. Параметрична матриця задовольняє умови a,b>0, та a+b<1, щоб забезпечити стабільність та позитивність моделі. Після цього проводиться перевірка ефекту зараження. Беручи до уваги можливі проблеми з помилками першого роду при використанні даних високої частоти, у цій статті було застосовано більш суворий рівень значущості α=0.001.
Результат
3.1 ефект перевищення волатильності
Цей розділ графіків надає попередні результати аналізу, що використовується для виявлення взаємозв'язків між криптоактивами, які були оцінені за допомогою моделі BEKK-MGARCH. У структурі коваріації, показаній на графіку 1(b), взаємозв'язок між активами суттєво посилюється на етапах після події. Це відкриття підтримує гіпотезу, що "подія викликала ефект викиду волатильності". Аналогічно, графік 1(a) показує, що в межах того ж періоду коливання стабільних логарифмічних прибутків зросли, що відображає зростання ринкової нестабільності та пришвидшення темпів корекції. Усі панелі праворуч від зображень демонструють, що прибутки різних криптоактивів за цей період зазнали різких коливань, що ще більше підкреслює системний вплив цієї події.
!7384157
Таблиця 1 демонструє динамічну умовну ковариацію, оцінену за допомогою моделі BEKK-MGARCH, з відповідними t-статистиками для перевірки наявності інфекційного ефекту. Результати свідчать про те, що ця подія дійсно викликала фінансову інфекцію та ефект випередження волатильності на ринку криптоактивів. Більшість коефіцієнтів ковариації в пізніший період подій є значущими на рівні значущості 0.001, особливо між активами, такими як ETH, SOL і LINK, де ковариація значно зросла, що свідчить про сильнішу взаємозв'язок та вищий рівень інтеграції на ринку. На відміну від цього, SHIB і DOT, хоча також досягли значущого рівня 0.01, але їхній вплив є слабшим. Інші активи, такі як LTC і XRP, навпаки, показали зниження ковариації після події, що свідчить про те, що ефект випередження не є рівномірно розподіленим між усіма активами. У цілому, результати підкреслюють структурний вплив цієї події випуску мем-коінів на весь ринок криптоактивів.
!7384158
3.2 ефект каскаду інформації
На основі підтвердженого впливу гетерогенності між криптоактивами, цей розділ шляхом аналізу накопичених аномальних доходів (CARs) далі розкриває інформаційний каскадний ефект, спричинений випуском цієї мем-монети. Результати показують, що ця подія має суттєвий структурний вплив на динаміку ринку, що проявляється у специфічних реакційних шляхах активів та посиленнях волатильності.
Рисунок 2 демонструє CARs проаналізованих криптоактивів за період зразка. На етапі перед подією більшість криптоактивів зазнали позитивних доходів, можливо, під впливом спекулятивних очікувань або оптимізму ринку щодо можливого обрання певного кандидата на 47-й президент США. Це свідчить про те, що навіть за відсутності переконливої інформації інвестори виявили помітну спекулятивну поведінку при купівлі, що відповідає широко задокументованій характеристиці "страху упустити" на ринку криптоактивів.
На етапі після події особливо виражені три ключові динаміки:
SOL демонструє відмінні результати, перевершуючи всі інші активи, що, ймовірно, пов'язано з його безпосереднім технічним зв'язком як блокчейну, що підтримує цю Мем-монету.
LINK також показав сильні результати, що, можливо, пов'язано з його зв'язком з великою американською технологічною компанією Oracle.
Біткойн, Ефір, Ріпл, Лайткойн та інші зрілі криптоактиви після помірного зростання поступово стабілізувалися, що відображає їхню ринкову стійкість та відносну ізольованість від впливу каскадних спекуляцій.
Водночас DOGE та інші мем-монети, такі як SHIB, виглядають особливо вразливими, демонструючи чіткий ефект заміни активів, тобто спекулятивні кошти переходять від старих мем-монет до нововипущених токенів. Незважаючи на те, що AVAX та DOT мають надійну технологічну основу, вони також не змогли уникнути цієї тенденції переміщення капіталу, демонструючи ознаки втрати вартості.
!7384159
Рисунок 3 додатково чітко демонструє, як цей екзогенний шок, викликаний випуском Meme монети, порушив ринкову спільну динаміку до події. Перед подією активи демонстрували високу спільну волатильність; після події CARs різних активів зазнали різкого розподілу, від +20% для Solana до −20% для Dogecoin та Shiba Inu.
!7384160
Цей розділ показує, що специфічні наративи активів, технічна взаємозв'язок та суб'єктивне сприйняття інвесторів можуть значно посилити різницю в реакції на доходи між активами під час значних інформаційних шоків.
Висновок
Це дослідження розглядає вплив випуску криптоактивів, пов'язаних із політичними особами (, такими як президент США ), на крипто ринок, зосереджуючи увагу на ефектах волатильності та інформаційних каскадах.
Дослідження показують, що реакція ринку на цю подію має значну гетерогенність. Наприклад, завдяки прямій технічній пов'язаності з цією Мем-монетою, SOL отримав вигоду.