Identifique, reproduzca y explore eventos de mercado a través de datos en cadena

1. El mercado de divisas digitales suele ser volátil. Aunque recientemente, la razón de la volatilidad del mercado en marzo es muy obvia, a saber, la afluencia sin precedentes de monedas digitales en los intercambios debido a la propagación de COVID-19. Pero a menudo es difícil identificar la causa de las fluctuaciones, incluso con una gran cantidad de datos disponibles.

2. Desarrollamos un método para identificar algorítmicamente eventos en la cadena que, si bien fueron de corta duración, tuvieron un impacto significativo en el flujo de BTC hacia los intercambios. Suele asociarse a grandes movimientos de precios que no tienen explicación externa. Creemos que este tipo de análisis será clave para tomar las decisiones correctas a medida que el mercado se recupere gradualmente.

3. Investigamos uno de estos incidentes comparando el sentimiento del mercado en BitMEX y los fondos en cadena que fluyen hacia el intercambio.

4. Descubrimos una serie de eventos interesantes. Primero, se envió una gran cantidad de BTC al intercambio al contado a través de varias transferencias, y luego apareció una gran cantidad de posiciones cortas contrarias anormales en BitMEX, y luego el precio de BTC cayó bruscamente.

5. Finalmente, mostramos cómo identificar automáticamente el primer intercambio que recibe un aumento sostenido en el tráfico, el que es más probable que inicie un cambio de precio.

Identificar eventos de mercado

Las causas de los eventos extremos del mercado en monedas digitales pueden ser bastante misteriosas, a pesar de la gran cantidad de datos relevantes a los que tenemos acceso del mercado. A diferencia de los mercados tradicionales que solo brindan actividad comercial, podemos ver tanto las transacciones de moneda digital dentro del intercambio como el flujo de capital en cadena dentro y fuera del intercambio. Reunimos datos que nos ayudan a comprender si los eventos del mercado son causados ​​por un pequeño número de personas que mueven grandes cantidades de activos dentro y fuera de los intercambios, o si son impulsados ​​por otras noticias, como el anuncio de Libra, y necesitamos Comprender Estos eventos se investigan con más detalle para comprender completamente la causa.

Para investigar las causas de los eventos del mercado, primero debemos determinar el momento del cambio de tendencia en relación con la tendencia actual, en lugar de buscar una fluctuación aleatoria. Aplicamos un algoritmo de detección de puntos de cambio a los cientos de intercambios encuestados por Chainalysis para estudiar las entradas de BTC en la cadena. Las entradas en cadena aumentan la cantidad de monedas digitales disponibles para negociar en los intercambios. Por lo tanto, si la tendencia actual cambia, las condiciones comerciales se ajustarán en consecuencia, es decir, si la entrada de BTC aumenta, el mercado puede vender más moneda digital, y si la entrada disminuye, la cantidad disponible para la venta también aumentará. Precisamente porque los comerciantes necesitan tiempo para adaptarse a estos cambios, el precio de BTC fluctúa enormemente.

En 2019, el algoritmo detectó ocho cambios extremos en la tendencia de BTC que fluye hacia los intercambios, como se muestra en la Figura 1 a continuación. Cuando estos eventos están cerca uno del otro, indica un evento extremo en la cadena, que se muestra en tonos de gris, después de lo cual las entradas en la cadena reanudaron su tendencia normal. Estos eventos en cadena a menudo, pero no siempre, coinciden con cambios importantes en los precios.

SUSHI cayó por debajo de la marca de $ 15 con una caída intradiaria del 15,12 %: según datos de Huobi Global, SUSHI cayó a corto plazo y cayó por debajo de la marca de $ 15. Ahora se reporta en $ 14,9844, con una caída intradiaria del 15,12 %. fluctúa mucho Por favor, haga un buen trabajo en el control de riesgos. [2021/2/22 17:40:57]

No todos los cambios de flujo de entrada en la cadena se pueden definir como eventos de mercado. Parece haber un ciclo natural para las entradas de capital en cadena, presumiblemente porque, por un lado, los comerciantes mueven activos entre los intercambios para el arbitraje, mientras que, por otro lado, transfieren BTC comprados en los intercambios a su propia billetera por seguridad. Además, una vez que BTC se deposita en un intercambio, no significa que se pueda vender de inmediato. Los comerciantes deben esperar un tiempo y es posible que deban esperar la confirmación en muchas cadenas de bloques antes de vender.

Algunos cambios de precios no coinciden con los eventos en cadena identificados por el algoritmo. Dichas noticias cambian principalmente la percepción de las personas sobre las perspectivas a largo plazo de las monedas digitales, lo que resulta en rápidos cambios de precios impulsados ​​por la demanda. Aunque la noticia desencadenó una reacción en cadena, con un aumento de las entradas después del anuncio, puede haber algunos deseosos de vender al nuevo precio más alto. Pero esto no parece haber tenido un impacto significativo en las entradas en la cadena, que generalmente solo parecen estar relacionadas con cambios a corto plazo en el mercado.

Reproducir eventos de mercado

Sin embargo, la coincidencia de eventos en cadena con grandes cambios de precios es lógica y frecuente. Para investigar esto más a fondo, realizaremos un estudio más detallado durante un período de cuatro meses, desde junio de 2019 hasta septiembre de 2019, que contiene dos eventos en cadena. El primer evento, que coincidió con la caída del precio de BTC luego del anuncio de Libra el 18 de junio, creó un período de volatilidad en la cadena y de precios que duró 24 días. El segundo evento coincidió con una caída del precio de BTC de más de $1,000 el 24 de septiembre.

Como se muestra en la Figura 2, observamos aumentos y disminuciones en las entradas (representadas por un promedio móvil de nueve horas) durante los cuatro meses y calculamos el porcentaje de entradas que diferían en más de tres desviaciones estándar del punto medio en el tiempo. Los puntos de tiempo identificados como eventos accionables por el algoritmo de detección de puntos de cambio incluyen esos cambios extremos. Esto ayuda a explicar por qué estos períodos de tiempo se identifican algorítmicamente como eventos en cadena. Debido a que estas entradas son tan raras, tiene que suceder algo muy diferente de lo normal.

BTC cayó por debajo de la marca de los $33 000 con una caída intradiaria del 2,46 %: según datos de Huobi Global, BTC cayó a corto plazo y cayó por debajo de la marca de los $33 000. Ahora se reporta en $32 999,39, con una caída intradiaria del 2,46 %. fluctúa mucho Por favor, haga un buen trabajo en el control de riesgos. [2021/1/13 16:03:31]

Para comprender qué impulsa este comportamiento inusual, examinamos si los cambios en las entradas de dinero son causados ​​por cambios inusuales en la demanda, o si los cambios en la demanda son causados ​​por cambios inusuales en las entradas de dinero. Para estudiar esto, en la Figura 3, el lapso de tiempo de los datos son los dos días anteriores al evento del 20 de junio, y con un intervalo de tiempo de 30 minutos, nos enfocamos en los siguientes puntos:

1. Cambios en la liquidez de las posiciones largas y cortas en el intercambio BitMEX, que es el mejor indicador del sentimiento del mercado.

2. Si estos cambios son causados ​​por una pequeña cantidad de actividades comerciales.

3. La cantidad total de fondos que ingresan al intercambio.

4. Si estas entradas se debieron a transferencias de fondos en cadena.

El primer gráfico de la Figura 3 muestra que la apertura de nuevas posiciones netas en los contratos de intercambio perpetuo más populares de BitMEX generalmente coincide con su precio. Una posición neta suele ser corta cuando los precios caen y viceversa. Visto en intervalos de 30 minutos, esto muestra que las percepciones de los precios del mercado de swaps perpetuos están estrechamente vinculadas a los precios del mercado al contado, que se pagan a las 04:00, 12:00 y 20:00 UTC (es decir, cada 8 horas pagadas). Sin embargo, a las 17:00 UTC del 26 de junio fue un momento interesante cuando el precio estaba subiendo a pesar de una posición neta por debajo de los 76 millones de contratos, pero 3 horas antes de la caída del precio, a las 20:00, el precio había bajado alrededor de $1600. o más del 10%.

El segundo gráfico de la Figura 3 muestra que el 3 % de las transacciones más grandes representaron un promedio del 48 % del volumen total de contratos de intercambio perpetuo negociados en BitMEX, mientras que las 100 transacciones más grandes representaron el 14 % del volumen total, lo que indica que el mercado No hay un solo participante en el mercado que pueda influir en el mercado. En la práctica, esto muestra la concentración relativamente baja de monedas digitales, con solo un (muy) pequeño número de personas que generalmente realizan la mayor parte de la actividad comercial. Además, la concentración es relativamente constante en el tiempo, lo que sugiere que los participantes rara vez realizan transacciones muy grandes. Sin embargo, la concentración de transacciones es el límite inferior de la concentración del mercado, ya que un solo comerciante puede realizar múltiples transacciones y el tamaño de la transacción debe estar limitado por la profundidad del libro de pedidos.

El tercer gráfico de la Figura 3 muestra la entrada de BTC en la cadena a todos los intercambios. Durante un período de tres días, las entradas en intervalos de 30 minutos oscilaron entre 350 y 8440 BTC, con un promedio de 2560 BTC. Un momento interesante llegó el 26 de junio: a las 15:00 UTC, dos horas antes de la posición corta inversa antes mencionada, el intercambio recibió 8100 BTC en 30 minutos, más del triple del promedio.

El cuarto gráfico de la Figura 3 muestra las entradas en cadena como un porcentaje de las transferencias máximas y es similar al segundo gráfico, pero para transferencias en cadena en lugar de transacciones. El 5 % más grande de las transferencias representó un promedio del 85 % de las entradas en la cadena, mientras que las 5 transferencias principales representaron el 33 %. Obviamente, está muy concentrado y, a veces, se vuelve aún más concentrado. El resultado es que un pequeño número de participantes del mercado tiene una gran influencia sobre el mercado. Este también es un límite inferior, ya que una transferencia es una transferencia de valor de una dirección a otra, y una persona puede controlar más de una dirección. Uno de los momentos más concentrados fue a las 15:00 UTC del 26 de junio, cuando el 70% de los 8.100 BTC se depositaron en los intercambios a través de las cinco transferencias más grandes.

Los datos muestran una secuencia de eventos:

1. 15:00 UTC: una pequeña cantidad de transferencias generó una gran cantidad de BTC en el intercambio.

2. 17:00 UTC: la posición corta neta inversa de BitMEX es de 76 millones de contratos

3. Antes de las 20:00 UTC: el precio de BTC cae un 12% a medida que se paga el intercambio perpetuo

En este caso, vimos cambios anómalos en la oferta en los intercambios, desde entradas masivas de fondos concentrados, a cambios inusuales en la demanda, a posiciones cortas inversas, a caídas bruscas y repentinas de los precios.

Esto puede ser sólo una coincidencia. Pero el mercado de divisas digitales está fragmentado e inmaduro, y los datos a menudo deben interpretarse junto con lo que realmente sucedió. Pero ha habido preocupaciones en el pasado acerca de las grandes concentraciones de comerciantes que cotizan en el mercado al contado que es parte del índice de precios utilizado por las bolsas de derivados. Es posible que estén haciendo esto para beneficiarse de las apuestas apalancadas de que los precios de BTC caerán. Cuando se venden grandes cantidades de BTC en mercados al contado relativamente poco líquidos, apostar por una caída en el precio es casi un hecho.

Sumérjase en el alcance de los intercambios y las transferencias de activos

Los datos en cadena pueden ayudar a probar si estas preocupaciones son válidas al observar las entradas a intercambios específicos. Pero existe el desafío de que cuando hay un cambio de precio significativo, aumentan las entradas de BTC a todos los intercambios. Por lo tanto, queremos encontrar intercambios que experimenten flujos de entrada anormales antes que otros. Para hacer esto, analizamos las entradas de cada intercambio por separado durante el período de tiempo objetivo y encontramos el primer intercambio con el mayor cambio en las entradas.

La Figura 4 muestra que el 26 de junio, las entradas a uno de los intercambios que componen el índice de precios de BitMEX experimentaron un aumento inicial sustancial en relación con todos los demás intercambios.

Pero no es seguro que esta serie de eventos ocurriera simultáneamente. Por ejemplo, las entradas de intercambio aumentan sin un aumento correspondiente en el precio de BTC. Con el aumento en el número de todos los intercambios de derivados incluidos en el índice de precios de BitMEX, este fenómeno no debería volver a ocurrir en el futuro.

Podemos ir más lejos. Especialmente algunas de las direcciones de transferencia estudiadas en Chainalysis Reactor. La figura 3 muestra que desde las 15:00 UTC hasta las 15:30 UTC del 26 de junio, el intercambio recibió 8100 BTC en 30 minutos, el 70 % de los cuales se depositaron en el intercambio a través de las cinco direcciones de transferencia más grandes.

La Figura 5 muestra que si examinamos las cinco direcciones de transferencia, las tres direcciones de transferencia más grandes envían casi simultáneamente a dos intercambios que forman parte del índice de precios de BitMEX. Es probable que estén controlados por una sola entidad, lo que sugiere que este evento de mercado fue orquestado.

Los datos en cadena brindan información única sobre el mercado de divisas digitales que no está disponible en los mercados tradicionales. En los criptomercados, no tiene que depender únicamente de los datos de las transacciones, ya que pueden ser inexactos. Los patrones exhibidos por los datos en cadena pueden ser analizados por algoritmos para identificar cuándo ocurren los eventos del mercado. En un mercado tan volátil, esta es una guía valiosa y podemos usar datos en cadena para recrear eventos de mercado para determinar las posibles causas de los eventos. A medida que los mercados se recuperen, creemos que estos conocimientos serán clave para tomar las decisiones correctas.

Chainalysis   Autor

Ziming   Traducción

Roy Wang  Editor

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