Дипломная работа: Особенности инвестирования в криптовалюту

ѕ период низкой цены биткоина;

ѕ период высокой цены биткоина.

Рисунок 1.2 Периоды проведения исследования Лахмири и Берикоса

Исследование проводилось с использованием Largest Lyapunov exponent, Shannon entropy и Multi-fractal detrended fluctuation analysis (generalized Herst exponent).

Исследователи пришли к следующим выводам:

ѕ цена биткоина имеет хаотичную динамику, в отличии от доходности;

ѕ хаотичность и мультифрактальность присутствует в обоих периодах;

ѕ неопределенность в доходности больше в период высокой цены биткоина;

ѕ в период высокой цены выявлены сильно согласованные нелинейные динамические закономерности.

В исследовании A statistical risk assessment of Bitcoin and its extreme tail behaviour Остерридера и Лоренца (Jцrg Osterrieder and Julian Lorenz, 2016) авторы указывают на высокую волатильность биткоина в сравнении с традиционными (фиатными) валютами, и учитывая то что и на традиционных финансовых рынках случаются кризисы, это делает необходимым оценить вероятность наступления редких и шоковых событий в ценообразовании биткоина с целью правильного риск-менеджмента [20].

Авторы используют теорию экстремальных значений что бы смоделировать и рассчитать границы риска. Было проведено сравнение нормального распределения и распределения дневных доходностей биткоина (основываясь на ценах биткоина выраженных в долларах США).

Рисунок 1.3 График распределения доходности биткоина и нормального распределение в исследовании Остерридера и Лоренца

График показал, что распределению биткоина свойственна островершинность. Дальнейшие расчеты исследователи проводили основываясь на Парето распределении и распределении экстремальных значений.

Авторы пришли к выводу что доходность биткоина более волатильна (хотя со временем его волатильность снижается) и более рискована чем доходность фиатных валют. В период 2013-2016 гг. волатильность доходности биткоина снизилась с 200%/год. до 20-30%/год. Несмотря на это, волатильность доходности биткоина остаётся в шесть-семь раз выше чем волатильность доходности валют стран G10. Проанализировав экстремальные ситуации, которые могут привести к потерям от вложений в биткоин, исследователи пришли к выводу что такие потери в восемь раз больше чем ожидаемые потери от вложений в валюты стран G10 при схожих событиях. Также инвестору, имеющему в инвестиционном портфеле биткоин, следует каждые 20 дней ожидать потери, в среднем, в размере10%.

В статье Can volume predict Bitcoin returns and volatility? A quantiles-based approach Балкидар и др. (Mehmet Balciar et al., 2017) авторы анализировали связь торговых объемов биткоина с его доходностью и волатильностью с целью основываясь на объёмах торговли биткоина предсказать его доходность и волатильность [21]. В данной статье авторы также получили данные свидетельствующие об островершинности распределения доходности биткоина. Авторы указывают на то что биткоин по большей части является спекулятивным инструментом. Анализ взаимосвязи доходности и объёмов проводился по методологии предложенной Balcliar et al.(2016) изначально нацеленной на определение нелинейной связи в мат ожидании и дисперсии доходности.

В результате исследования авторы не смогли найти влиние торгуемых объёмов на доходность биткоина. Авторы пришли к выводу что предсказать доходность можно лишь когда респределение доходностей будет близко к нормальному. Также утверждается что, когда рынок находится на спаде или, наоборот, на большом подъёме данные о торгуемых объёмах не помогут в предсказании доходности, предсказать доходность могут лишь исторические данные цен актива. Отмечается что, когда рынок биткоина находится в “бычьей” или “медвежей” фазе, предсказать цену могут лишь средства технического анализа рынков.

В статье Is Bitcoin business income or speculative foolery? New ideas through an improved frequency domain analysis Буойюр и др. (Jamal Bouoiyour et al., 2015) авторы исследуют связь между ценой биткоина и торговыми транзакциями и между ценой и вовлеченностью инвесторов. Авторы уделяют большую значимость объёму рынка биткоина [22]. В ходе исследования было показано что волатильность биткоина со временем уменьшается, но всё равно волатильность и далее остаётся на очень высоком уровне. Авторы связывают это с тем что, когда биткоин начал развивать свою популярность он привлёк инвесторов низкими транзакционными затратами и, относительно, простой процедурой инвестирования. Но в тоже время, уже известны случаи хакерских атак, в следствии которых инвесторы теряли свои деньги, хотя уязвимой оказывалось не само устройство биткоина, а уже давно существующие компьютерные алгоритмы. Большинство инвесторов не разбираются в работе программ, которые требуют знаний в математике или компьютерных алгоритмах. Эти факторы и новизна биткоина вызывают большую неопределенность у инвесторов и как следствие высокую волатильность цены биткоина. Также авторы утверждают о том, что данная проблема может создавать неопределенность на рынке которая приводит к большим объёмам спекуляций и такая ситуация на рынке может усугубиться отсутствием эффективных финансовых инструментов (таких как форварды или СВОПы), что означает незащищённость от шоковых ситуаций и большие риски от присущего рынку высокого уровня волатильности.

В статье Some stylized facts of the Bitcoin market Баривеера и др. (Aurelio F.Bariviera et al., 2017) сравнивается динамика биткоина и обычных валют, а также исследование нацелено на анализ их доходностей на разных временных интервалах [23]. Авторы проверяют присутствие длительной памяти в доходности с 2011 по 2017 гг. Основной инструмент исследования - экспонента Хёрста. Авторы приводят статистику, показывающую что объём рынка биткоина равен примерно 90% общего рынка криптовалют и поэтому исследуется именно данная криптовалюта. Авторы пришли к следующим выводам:

ѕ волатильность биткоина находится на достаточно высоком уровне, но со временем снижается;

ѕ длительная память временного ряда не имеет связи с ликвидностью;

ѕ до 2014 года цена биткоина имела постоянный возвышающийся тренд (экспонента Хёрста > 0.5), после 2014 цена биткоина близка к случайной величине (экспонента Хёрста ? 0.5).

В книге Cryptocurrencies: A New Monetary Vehicle исследуется развитие биткоина, авторы отмечают что биткоин оказал позитивное влияние на развитие технологий, в следствии быстрого роста цены майнерам понадобились лучшие технологии что бы зарабатывать [24]. Авторы отмечают что криптовалюты появились на фоне финансового кризиса выступив некой альтернативой классической финансовой системе. Авторы уделяют большое внимание волатильности биткоина и островершинности его распределения. Была построена GARCH-модель и сделан вывод что биткоин сильно отличается от классических валют и его следует рассматривать отдельно от них. Говоря об эффективности рынка, авторы указывают что майнинг криптовалюты создаёт ассиметрию среди “инвесторов” (майнеров в данном случае), в силу того, что не все майнеры имеют доступ к одним и тем же технологиям (различная скорость вычислений и т.п. технические особенности).

В заключении авторы указывают на то, что глобальная экономика всё больше переходит к сектору предоставления услуг, а не физического производства, которое движется к замене информационными технологиями. Авторы считают, что финансовому сектору, также, нужен новый подход что бы обеспечивать нужды трансформирующейся экономики. С появлением peer-to-peer кредита и краудфандинга появляется и нужда в использовании новых финансовых инструментов для их реализации.

Авторы пришли к выводу, что криптовалюты являются серьезным вектором инноваций в новой экономике и их интеграция в мировую экономику неизбежна. Но, в тоже время авторы считают, что биткоин и прочие популярные сейчас криптовалюты не выживут и в дальнейшем будут принимать участия в подобных процессах, но в целом криптовалюты будут иметь своё место в мировой экономике.

ГЛАВА 2. ОТБОР ДАННЫХ ИХ ОБРАБОТКА И ПОСТРОЕНИЕ КРИПТОВАЛЮТНОГО ИНДЕКСА

2.1 Отбор и обработка данных

Для работы были отобраны данные о ценах 97 криптовалют наибольших по капитализации по состоянию на 25 февраля 2019 года. По состоянию на 25.02.2019 сумма капитализаций отобранных криптовалют составляет 96,22% капитализации всего рынка криптовалют. Были получены дневные объемы торгов, цены закрытия, открытия, минимальные и максимальные цены за все дни существования криптовалют попавших в выборку. В дальнейшей работе использовались цены закрытия торгов. Данные получены на сайте coinmarketcap.com [25]. Согласно методологии coinmarketcap.com данные о торговых объёмах и ценах активов предоставляются со стороны openexchangerates.org [26]. Согласно источнику openexchangerates.org данные, предоставляемые данным агентством представляют собой запатентованную смесь нескольких источников по всему миру, в том числе правительственных учреждений и центральных банков, валютных брокеров, коммерческих поставщиков данных и исследовательских организаций, и с учетом нескольких часовых поясов и рынков для получения согласованных и непредвзятых средних цен.

Данные об объемах и ценах биткоина (BTC) поступают с 400 источников (криптовалютных бирж). По некоторым из них исключаются цены (22 источника), объёмы (25 источников) или цены и объемы (3 источника), в зависимости от надежности данных. На основании не исключенных данных агентство формирует данные о торговых дневных объеме и цене криптовалюты [27].

Хотя данные об объемах и ценах криптовалюты проходят отбор со стороны coinmarketcap, существует множество споров и прецедентов на тему предоставления биржами не релевантной информации касательно торговых объемов криптовалюты. В отчете Bitwise от 20 марта 2019 года говорится, что около 95% объемов торгов биткоина являются подленными или не имеющими экономической основы, а настоящий рынок биткоин, где инвесторы осуществляют сделки исходя из экономических причин намного меньше.

К наиболее популярным криптовалютным биржам относятся: BitMEX, Livecoin, Bitfinex, Binance, Coinbase.

В тоже время, сложно оценить популярность криптовалютной биржи, так как существует их очень много, а подтверждение о реалистичности торговых объемов криптовалют отсутствует. По этой причине, было принято решение для работы отбирать данные coinmarketcap, который проводит усреднение данных и исключает, по мнению источника, нерелевантные данные.

2.2 Криптовалютные индексы и методология построения собственного индекса

Сайт coinmarketcap.com рассчитывает 2 криптовалютных индекса «CMC Crypto 200 Index» (Bloomberg Ticker - CMC200 Index) и «CMC Crypto 200 Ex Bitcoin Index» (Bloomberg Ticker - CMC200EX Index). В описании индексов сказано [28], что индексы представляют собой набор эталонных индексов, отражающих поведение топ 200 криптовалют по капитализации. Индексы принадлежат и разрабатываются CoinMarketCap. За расчет и администрирование индексов отвечает немецкая компания Solactive, которая полностью соответствует принципам международной организации комиссий по ценным бумагам (IOSCO).

Индексы рассчитываются с 31.12.2018 с начальным значением в 100 условных единиц. Ребалансировка индекса производится ежеквартально.

Более подробная методология построения индексов не предоставлена в открытом доступе.

В ходе исследования был рассчитан криптовалютный индекс в базу расчета которого включены 97 крупнейших по капитализации криптовалют на 25 февраля 2019 года. На 25 февраля 2019 года суммарная капитализация включенных в индекс криптовалют составляет 96% общей капитализации всех криптовалют. Веса для индекса рассчитывались основываясь на капитализации криптовалют. Вес каждой криптовалюты в индексе соответствует её весу в общей капитализации выборки по состоянию на 25 февраля 2019 года. Стоимость всех криптовалют включенных в индекс выражается в долларах США, потому значение индекса тоже выражается в долларах США.

Формула расчета индекса (2.1):

Где I - значение индекса

P_i - дневная цена закрытия i-й криптовалюты

x_i - вес i-й криптовалюты

Таблица № 2.1 Веса криптовалют в индексе