Рынок криптовалют является довольно молодым и весьма специфичным по своей структуре и организации финансовым рынком. Отсутствие длинной истории пока затрудняет полноценный анализ рынка криптовалют (появился он только в 2009 году), что делает его как раз наиболее привлекательным для изучения учёными.
Однако уже сейчас можно проследить некоторые этапы его эволюции, в том числе связанные с развитием институтов рынка криптовалют. Очевидно, эти процессы сопровождались трансформацией моделей поведения игроков криптовалютного рынка. Изучение этих моделей позволяет проверить ряд теорий поведенческих финансов, а также определить общее и особенное в функционировании рынка криптовалют в сравнении с другими финансовыми рынками.
Со слов профессора кафедры экономической теории и методологии Института экономики и предпринимательства Университета Лобачевского Марины Малкиной, особый интерес учёных вызывает степень реакции игроков на положительные или отрицательные новости в разные периоды развития рынка (на восходящем или нисходящем тренде), проявление стадных инстинктов игроков при переходе от поступательного развития к рыночному ажиотажу, а также эффектов обучения при повторении «бычьих» и «медвежьих» трендов.
«Мы проанализировали динамику рынка криптовалют во взаимосвязи со значимыми институциональными изменениями и сопутствующим им новостным фоном. Включение в исследование длинного хронологического периода (с ноября 2014 года до ноября 2019-го) позволило охватить разные этапы развития рынка криптовалют, а также оценить более поздние его колебания, как правило, происходившие при негативном новостном фоне, который мало учитывался в предшествующих исследованиях», – отметила Марина Малкина.
Нижегородские учёные уделяют особое внимание эффекту асимметрии в реакции криптовалютного рынка на новости и попытке ответить на вопрос, какой новостной фон, хороший или плохой, в большей степени формирует колебания криптовалютного рынка, и как это связано с этапами его развития.
«При этом мы использовали целую комбинацию методологических приемов – от скользящей автокорреляционной функции доходности и статистики поисковых запросов Google Trends и Wikipedia Page Views до вполне продвинутых моделей условной волатильности с переключением рыночных режимов (Markov-Switching GARCH-моделей).
Также мы провели анализ трансформации стадных инстинктов участников рынка криптовалют, стараясь ответить на вопрос, насколько мелкие инвесторы склонны заимствовать практики торговли более крупных агентов в период ажиотажа, и способны ли они пересматривать свое поведение по мере накопления практического опыта и знаний. В этом случае нашим инструментом стали гетерогенные авторегрессионные модели реализованной волатильности (HAR-RV-J-модели)», – продолжает преподаватель кафедры мировой экономики и таможенного дела Института экономики и предпринимательства Университета Лобачевского Вячеслав Овчинников.
В результате исследования учёные Университета Лобачевского доказали зависимость эффекта асимметрии от направления движения рынка (восходящий или нисходящий тренд) и амплитуды его колебаний (высокая или низкая волатильность).
В частности, по мере стремительного роста стоимости криптовалют и формирования «бычьего» тренда инвесторы игнорировали плохие новости, недооценивая риски убытков. В этот период имел место эффект обратной (принятой на фондовом рынке) асимметрии реакции рынка. При «медвежьем» тренде и падении рынка инвесторы становились сверхчувствительны к плохим новостям (наблюдалась традиционная асимметрия). Однако если на рынке начинались интенсивные движения в принципе (проявляющиеся в росте волатильности), асимметрия реакции на хорошие и плохие новости практически не наблюдалась.
По мнению учёных, поведение мелких инвесторов на разных интервалах исследования также оказалось различным. Результат показывает, что если до января 2017 года (до рыночного ажиотажа или хайпа) мелкие инвесторы следовали собственным стратегиям торговли, то впоследствии они копировали поведение «тяжеловесных» игроков.
В процессе исследования учёные наблюдали признаки обучения мелких инвесторов торгам, которые с течением времени уже в меньшей степени поддавались на провокации со стороны крупных игроков, и именно это, не позволило малому рыночному ралли 2019 года превзойти свой аналог образца 2017 года, как по амплитуде колебаний, так и по продолжительности.
Учёные Университета Лобачевского доказали, что и меняющаяся, в зависимости от конъюнктуры асимметричная реакция рынка криптовалют на новости, и ярко выраженное стадное поведение участников, свидетельствуют о неэффективности криптовалютного рынка (особенно в период его незрелости) и подтверждают ряд концептуальных положений поведенческих финансов.
Полученные в ходе исследования результаты могут быть полезны участникам финансовых рынков при выстраивании собственных стратегий торговли криптовалютными активами.