USDT и USD: сравнение волатильности и ликвидности

За последние пару лет крипторынок испытал весь спектр эмоций по отношению к стейблкоинам. Хотя изначально эти монеты были предназначены для повышения ликвидности рынка и облегчения расчетов, по-прежнему регулярно возникают вопросы относительно их фактической безопасности. Однако плюсы и минусы использования стейблкоинов выходят за рамки этой статьи.

Вместо этого мы решили использовать имеющиеся рыночные данные из западного ресурса для анализа ликвидности (с точки зрения объемов торгов) и последствий волатильности с точки зрения торговли. В этой статье внимание сосредоточено на сравнении Tether и фиатных долларов США в случае с Биткоином.

Главное из статьи

• Объем торгов на Tether намного выше, чем на фиатных долларах, и это сохраняется с течением времени.

• Рынки BTC/USDT гораздо менее сконцентрированы, чем рынки BTC/USD.

• Цены закрытия BTC-USDT и BTC-USD точно отражают друг друга с очень небольшими ошибками отслеживания.

• Ежедневные доходности BTC-USDT и BTC-USD демонстрируют разные режимы волатильности с течением времени.

• Внутридневные экстремумы между BTC-USDT и BTC-USD показывают более высокую дисперсию, чем обычное близкое к закрытию измерение.

Сводная статистика ликвидности

Первый взгляд на совокупные цифры из набора данных позволяет сделать очевидные выводы относительно объемов торгов. В 365-дневном окне общий объем торгов Bitcoin по отношению к Tether был более чем в 7 раз выше по сравнению с объемом торгов по отношению к фиатным долларам США.

Больше бирж сообщили о сделках с Tether, чем с фиатными долларами (31 против 23), и рынок также был менее сконцентрирован в случае Tether: 3 ведущие биржи для BTC-USDT имели около 13% доли рынка каждая, в то время как в случае фиата, сама Coinbase сообщила о 26,91% всего объема BTC/USD. Это указывает на то, что рынок Tether более фрагментирован и, следовательно, потенциально более конкурентоспособен. Одним из объяснений более концентрированной торговли на основе фиата является регулирование и требования KYC.

Статистика биржи

Сначала был проанализирован объем торгов на биржах по каждой паре активов (BTC/USD и BTC/USDT). Среди всех рассмотренных бирж 5 площадок демонстрируют рыночную долю более 5% для пары USD, в то время как 10 бирж имеют такую же долю рынка для пары Tether, как показано на рисунках 1 и 2 соответственно. Это показывает, что несколько рыночных площадок доминируют на рынке фиатных денег по сравнению с рынком Tether.

Пара BTC-USD

Рисунок 1: Объем торгов на биржах, BTC-USD, 365-дневное окно

Выбор биржи

Чтобы сделать репрезентативный снимок совокупного рынка, анализ волатильности сосредоточен на наиболее ликвидных биржах, демонстрирующих стабильные средние объемы торгов. Рыночная доля основных бирж (с точки зрения объема торгов) показана за годовой период на рисунке 2. Наблюдается, что все биржи имели очень стабильную рыночную долю, за исключением TideBit, демонстрирующей несколько дней с чрезвычайно высокими объемами.

Для остальной части анализа внимание сосредоточено на Bitfinex, Coinbase, Gemini, Kraken и Bitstamp как на представителях рынка.

Рисунок 2: Ежедневная доля рынка бирж по объему, BTC-USD, 6 ведущих бирж по объему рынка

Пара BTC-USDT

Рисунок 3: Объем торгов на биржах, BTC-USDT, 365-дневное окно

Выбор биржи

Точно так же была рассмотрена дневная рыночная доля шести ведущих бирж с точки зрения общего объема торговли Bitcoin-USDT (рисунок 4). BitForex была исключена из анализа волатильности из-за отсутствия данных по этой площадке до конца августа.

Анализ сосредоточен на OkEX, Binance, HitBTC, Huobi и BeQuant.

Рисунок 4: Доля рынка бирж (ежедневно) по объему, BTC-USDT, 6 ведущих бирж по объему рынка

Анализ ликвидности

Дальше было рассмотрено распределение ликвидности между фиатными долларами США и Tether за период выборки (временной интервал на рисунке 4). Глядя на ежедневное соотношение объема торгов между BTC-USD и BTC-USDT на выбранных биржах в течение одного года, наблюдаются разные режимы со средним коэффициентом 5,85x в пользу Tether. В разбивке это означает, что в подгруппе из 5 ведущих бирж объем USDT в среднем в 5,85 раза выше, чем у американского доллара.

Диапазон процентиля 25%-75% получился [4,41x, 6,95x], а минимум — 2,35. Интересно отметить, что за период этой выборки Биткоин всегда имел более чем в два раза больший объем по сравнению с Tether, чем по сравнению с фиатом, даже при самом низком соотношении. Максимальное соотношение объема торгов USDT/USD составляло 13,95, что указывает на то, что в какой-то момент дневной объем торгов BTC/USDT был в 13,95 раз больше, чем BTC/USD.

Рисунок 4: Соотношение дневных объемов торгов BTC-USD / BTC-USDT, 365-дневное окно

Анализ волатильности

Помимо чистой ликвидности, при сравнении торговли на основе Tether или фиатных долларов участники рынка будут заинтересованы в соответствующей волатильности пар. В идеальном и эффективном мире и при условии, что Tether управляется, как описано (с резервами, постоянно обеспечивающими коэффициент конвертации 1 к 1), у трейдеров не должно быть предпочтений между использованием фиата или стабильной монеты в качестве базовой торговой валюты.

На практике между двумя парами существует подразумеваемая кредитная основа, отражающая в любой момент рыночную оценку ликвидности и кредитного риска каждой базовой валюты. Факторы, влияющие на основу, включают, среди прочего, предполагаемую конвертируемость Tether в фиатные доллары США, ограничения и контроль капитала для перемещения премий, связанных с фиатными долларами или KYC (Know Your Customer).

Если рынок предполагает, что эта основа незначительна, арбитражеры должны быстро воспроизводить любое движение одной из пар на другую.

Один из способов посмотреть на корреляцию цен в дневном масштабе (мы не смотрим на микроструктуру рынка) — это изучить скользящую историческую волатильность пары. Вычисление скользящей волатильности помогает количественно определить, насколько цены отклоняются от своих исторических средних значений. Если арбитражные стратегии эффективны, мы ожидаем увидеть тесно связанные исторические волатильности между двумя парами.

Близкая к закрытию волатильность

Обычное определение исторической волатильности — от близкого к закрытию. Была рассчитана скользящая волатильность (30-дневное скользящее окно) доходности однодневного логарифма. Цена закрытия была построена как простое среднее (равновзвешенное) различных цен закрытия на биржах (в полночь по Гринвичу).

Сначала на график была нанесена средняя цена закрытия для BTC/USDT и BTC/USD.

Рисунок 5: Средняя рыночная цена закрытия, дневная, BTC-USDT и BTC-USD, 365-дневное окно

Затем была рассчитана ошибка отслеживания, которая представляет собой процентную разницу между двумя ценами закрытия с течением времени. Ошибка отслеживания между BTC-USDT и BTC-USD оставалась очень небольшой в этом наборе данных, достигнув отметки 2% один раз и оставаясь в диапазоне -0,50% / +0,50% большую часть времени (рисунок 6).

Рисунок 6: % ошибок отслеживания, средняя цена закрытия выбора биржи BTC-USDT по сравнению с BTC-USD

Дальше на график была нанесена нормальная годовая волатильность двух пар. Эта сильная репликация также видна при взгляде на скользящую волатильность.

Рисунок 7: Ежедневная скользящая (30 дней) волатильность, близкая к закрытию (логарифмическая доходность), BTC-USDT и BTC-USD, 365-дневное окно

И, наконец, соотношение между двумя волатильностями.

Рисунок 8: Ежедневная скользящая (30 дней) волатильность, близкая к закрытию (логарифмическая доходность), BTC-USDT и BTC-USD, 365-дневное окно

Нормальная волатильность для обеих пар оставалась близкой к паритету (рисунок 8), хотя были замечены несколько изменений режима. В начале набора данных (примерно до июля 2019 года, режим 1) цены закрытия BTC-USDT были немного менее волатильными (от 92% до 98%), чем их аналоги BTC-USD. С тех пор было несколько месяцев почти полного паритета (режим 2), прежде чем соотношение снова упало на короткий период времени в начале 2020 года (режим 3).

Эти результаты могут быть объяснены факторами, не зависящими от структуры рынка, такими как выбор биржи (наиболее ликвидные биржи не одинаковы для обеих пар), погрешность расчета средней цены (все биржи имеют одинаковый вес в расчетах, поэтому одним из способов решения проблемы может быть рассмотрение средневзвешенного значения цены закрытия) или разница во времени (время пиковой ликвидности будет отличаться на биржах с разным местоположением), среди прочих причин.

Тем не менее, глядя на статистику нормального распределения коэффициентов волатильностей, обнаруживаются явные признаки сильной корреляции между двумя парами:

Была построена скользящая корреляция (логарифмическая доходность, также 30-дневное окно) между двумя торговыми парами (BTC-USDT и BTC-USD), чтобы подтвердить сильную корреляцию между ними даже во время первого режима, указанного выше.

Рисунок 9: Ежедневная скользящая (30 дней) близкая к закрытию корреляция (логарифмическая доходность), BTC-USDT и BTC-USD, 365-дневное окно

Дневная волатильность High-Low

Близкая к закрытию волатильность, изученная выше, является обычным определением волатильности, обычно используемым практиками развитого рынка. Тем не менее, важно помнить, что мера сильно зависит от таких факторов, как размер окна и частота дискретизации, и плохо фиксирует экстремальные значения.

Один из способов улучшить измерение ошибок отслеживания — интегрировать ежедневные максимальные и минимальные значения, представленные в наборе данных. Это позволяет понять поведение внутридневной волатильности, а не только близкой к закрытию.

Так, была определена собственная мера внутридневной доходности «максимум-минимум» и проведены те же расчеты, что и выше, чтобы увидеть, сохраняются ли три режима волатильности, которые были определены с помощью первого расчета. Взяв соотношение новых расчетов волатильности «high-low», можно снова попытаться определить конкретные режимы волатильности и сравнить их с режимами первого расчета волатильности.

Дневной максимум-минимум доходности был определен следующим образом:

Как и в предыдущем анализе волатильности, было произведено сравнение скользящей 30-дневной волатильности доходности High-Low для двух торговых пар.

Рисунок 10: Дневное соотношение скользящей (30 дней), близкой к закрытию волатильности (логарифмическая доходность) BTC-USDT и BTC-USD

11: Ежедневная скользящая (30 дней) волатильность High-Low, близкая к закрытию (логарифмическая доходность), BTC-USDT и BTC-USD, 365-дневное окно

По выборке за год соотношение High-Low BTC-USDT к скользящей волатильности BTC-USD следует той же схеме (и режимам), что и волатильности близкой к закрытию, рассчитанной ранее, хотя и с большей дисперсией. Среднее значение распределения коэффициента близко к паритету (0,98), но стандартное отклонение почти в четыре раза больше (0,07 против 0,02 ранее), а экстремальные значения намного дальше (минимум и максимум 0,76 и 1,14 соответственно против 0,91 и 1,02 ранее).

В целом это показывает, что внутридневные движения (с точки зрения экстремальных значений максимума и минимума) могут сильно различаться между двумя парами. Здесь опять-таки разные факторы могут объяснять эти различия (например, выбор биржи и проблемы со временем), и получить четкий ответ непросто.

Заключение

При рассмотрении торговых пар Биткоин — USD и Биткоин — USDT анализ ликвидности показал гораздо более высокие объемы (в среднем выше 5) в пользу стейблкоина, как и следовало ожидать, учитывая характер актива. Более того, ежедневный анализ объемов показывает, что торговля стейблкоином всегда была как минимум в 2 раза более ликвидной, чем в случае с фиатом, что является признаком надежности.

Изучая ошибки отслеживания цены close-to-close, было замечено, что две торговые пары очень точно отражают друг друга (максимальная ошибка 2% с ошибкой менее 0,50% большую часть времени). Тем не менее, были определены несколько различных режимов волатильности в наборе данных.

Наконец, при рассмотрении внутридневных ценовых движений (с точки зрения высокой и низкой доходности) было обнаружено, что подмножество бирж демонстрирует более высокую дисперсию скользящей волатильности между двумя парами.

Можно отметить несколько различных причин, объясняющих более высокое несоответствие внутридневной волатильности между двумя парами. Одна из них — выбор биржи: основные биржи в обоих случаях разные, с разным географическим расположением (отсюда и разное время пиковой ликвидности) и инфраструктурой. Также можно учитывать, что игроки между двумя парами разные (соотношение инвесторов к спекулянтам и маркет-мейкерам). Сама ликвидность (если измерять ее с точки зрения разного объема торгов) также может объяснить более сильные внутридневные колебания, особенно для BTC-USD по сравнению с BTC-USDT. Наконец, можно рассмотреть более структурные различия, связанные с различными режимами регулирования торговли на основе фиата и стейблкоина.

В целом, анализ показал очень сильную корреляцию между BTC-USD и BTC-USDT в этой выборке бирж. По набору данных за год стало ясно, что трейдеры не отдают значительного предпочтения фиатным долларам США по сравнению с Tether. Тем не менее, некоторые различия и режимы все же наблюдаются. Наконец, при рассмотрении исторической волатильности важно помнить, что могут быть определены различные меры, которые могут отражать различные закономерности.