A Volatilidade das Criptomoedas se Propaga Mais Rápido do que os Investidores Pensam

Investidores em criptomoedas frequentemente tratam a diversificação como uma questão de possuir mais ativos. Um portfólio contendo Bitcoin (BTC ), Ether, várias redes de camada um e uma seleção de tokens menores pode parecer mais equilibrado do que uma posição concentrada em uma única moeda. No entanto, esse equilíbrio torna‑se menos convincente quando a volatilidade se espalha pelos ativos quase imediatamente.

Um novo estudo publicado na Finance Research Letters¹ examina esse problema tratando as criptomoedas como nós em uma rede interconectada. Em vez de perguntar apenas quão volátil cada ativo tem sido historicamente, os pesquisadores mediram como a volatilidade em uma parte do mercado se relaciona com a volatilidade entre moedas vizinhas, altamente correlacionadas.

Os resultados sugerem que os preços das criptomoedas operam como um sistema altamente conectado. A volatilidade de preço se espalha fortemente pela rede no mesmo dia e continua afetando os ativos vizinhos no dia seguinte. A volatilidade do volume de negociação, por outro lado, permanece muito mais específica a moedas individuais.

Para os investidores, a distinção é importante. Ela sugere que possuir criptomoedas adicionais pode ampliar a exposição sem oferecer tanta proteção contra choques de mercado tão amplos quanto o número de ativos sugere.

Como os Pesquisadores Mapearam a Volatilidade das Criptomoedas

Modelos tradicionais de volatilidade geralmente analisam um ativo ao longo do tempo. Eles podem identificar padrões como o agrupamento de volatilidade, onde grandes movimentos de preço tendem a ser seguidos por outros grandes movimentos. No entanto, os modelos convencionais costumam ter dificuldade em representar dezenas de ativos influenciando‑se mutuamente simultaneamente.

Os pesquisadores abordaram essa limitação com um modelo dinâmico Spatial ARCH. Embora o termo “spatial” seja comumente associado a localizações geográficas, as criptomoedas não precisam de localizações físicas para formar uma rede. Sua proximidade econômica pode, em vez disso, ser definida pela força de suas correlações de retorno.

Neste framework, duas moedas são consideradas vizinhas quando seus retornos exibem uma relação estatística suficientemente próxima. O modelo pode então estimar quanto da volatilidade de uma moeda está conectado à volatilidade entre suas vizinhas, tanto imediatamente quanto após um atraso de um dia.

O conjunto de dados começou com as 100 maiores criptomoedas por capitalização de mercado. Após remover ativos sem históricos completos, os pesquisadores criaram um painel equilibrado de 50 criptomoedas cobrindo 1,517 dias de negociação consecutivos de 6 de janeiro de 2021 a 2 de março de 2025. Isso gerou 75,700 observações para os modelos finais de preço e volume.

A análise também separou a volatilidade de preço da volatilidade do volume de negociação. Essa decisão revelou que as duas não se movem pelo mercado da mesma forma.

Choques de Preço Viajam Mais Rápido Que Choques de Volume

O resultado central do estudo é uma estimativa de spillover de volatilidade de preço contemporâneo de 0.43. Em termos práticos, uma parte substancial da volatilidade de uma criptomoeda estava associada à volatilidade entre suas vizinhas correlacionadas durante o mesmo dia de negociação.

Os pesquisadores também encontraram um efeito de rede retardado de 0.34. Isso indica que a volatilidade entre moedas vizinhas continuou a influenciar um ativo um dia depois. Em comparação, a persistência temporal própria de um ativo foi de apenas 0.17.

Isso produz uma interpretação útil. Um choque isolado que afeta apenas um ativo pode desaparecer relativamente rápido. Contudo, uma vez que esse choque se torne parte de um movimento em toda a rede, as interações entre moedas correlacionadas podem ajudar a sustentar a perturbação.

Os resultados não ficaram restritos a uma definição arbitrária de vizinho. Em três diferentes construções de rede, o spillover de preço estimado variou de 0.346 a 0.50 e permaneceu altamente significativo estatisticamente. Essa consistência reforça a conclusão de que o efeito reflete uma estrutura de mercado mais ampla, e não apenas uma escolha de modelagem.

O volume de negociação se comportou de forma diferente. Seu spillover contemporâneo foi de apenas 0.12 no modelo selecionado, enquanto o efeito de vizinho retardado foi aproximadamente 0.02. O volume ainda se agrupou ao longo do tempo, mas as mudanças foram muito menos sincronizadas entre as criptomoedas.

Isso faz sentido econômico. Os preços reagem rapidamente a influências compartilhadas, como anúncios macroeconômicos, desenvolvimentos regulatórios, liquidações de alavancagem e mudanças no sentimento dos investidores. A arbitragem e a propriedade sobreposta podem transmitir essas reações entre exchanges e tokens em minutos.

O volume depende mais de eventos específicos ao ativo. Uma listagem em exchange, desbloqueio de token, atualização de protocolo, votação de governança ou campanha promocional podem gerar negociações intensas em uma criptomoeda sem produzir atividade comparável em outros lugares.

Por Que Mais Criptomoedas Pode Não Significar Mais Proteção

Os achados desafiam uma interpretação comum da diversificação. A diversificação funciona melhor quando os componentes do portfólio respondem de forma diferente ao mesmo choque subjacente. Adicionar ativos que permanecem expostos a um fator de risco compartilhado pode aumentar o número de posições sem reduzir significativamente esse risco.

Isso não significa que toda diversificação em criptomoedas seja inútil. Tokens diferentes ainda podem gerar retornos de longo prazo distintos, enfrentar riscos técnicos diferentes e responder de maneira diversa a desenvolvimentos específicos de ativos. O problema é que essas distinções podem tornar‑se menos protetoras quando a volatilidade ampla atinge toda a rede.

A recente análise da Securities.io examinou separadamente como a diversificação pode destruir valor nos mercados de cripto com retornos de caudas pesadas. O modelo de rede adiciona outra dimensão a essa preocupação. Os investidores devem considerar não apenas o número de ativos que possuem, mas também se esses ativos estão conectados ao mesmo sistema de transmissão de volatilidade.

Uma revisão prática de portfólio deve, portanto, perguntar:

• Quais posições são impulsionadas pelos mesmos fatores de risco de mercado?
• As correlações aumentam durante períodos de estresse?
• Uma posição alavancada poderia forçar a venda de posições que de outra forma seriam não relacionadas?
• O portfólio contém ativos fora da rede de criptomoedas?

A questão final é especialmente importante. Reduzir a volatilidade específica das criptomoedas pode exigir diversificação entre classes de ativos genuinamente diferentes, em vez de simplesmente dividir o capital entre mais tokens.

Diversificação em Criptomoedas e Diversificação Entre Ativos Diferentes São Distintas

O estudo foca nas relações dentro dos mercados de criptomoedas. Não estabelece que as criptomoedas sempre se movam em conjunto com ações, títulos, commodities ou moedas. Essa distinção impede que seus achados sejam interpretados de forma excessivamente ampla.

Um investidor poderia concluir razoavelmente que a diversificação dentro das criptomoedas oferece proteção limitada contra um choque que afete todo o mercado cripto, ao mesmo tempo em que acredita que uma alocação modesta de ativos digitais poderia se comportar de maneira diferente de outros investimentos ao longo de períodos mais longos.

O horizonte temporal também importa. Os ativos podem apresentar correlações moderadas a longo prazo e ainda convergir drasticamente durante curtos períodos de estresse. A Securities.io já examinou evidências de que o Bitcoin não se tornou um refúgio seguro confiável, mesmo com o acesso institucional e a infraestrutura de mercado tendo melhorado.

O Banco de Compensações Internacionais também documentou como os preços das criptomoedas podem participar de períodos mais amplos de turbulência de mercado. Juntas, essas observações sugerem que a diversificação deve ser avaliada sob condições de estresse, não apenas por meio de correlações calculadas ao longo de todo o ciclo de mercado.

O Que o Modelo Pode e Não Pode Dizer aos Investidores

O modelo oferece uma visão mais clara de como a volatilidade se move através de uma rede de criptomoedas, mas não é um sistema de negociação. Ele não prevê a direção do próximo movimento de preço nem identifica qual moeda terá melhor desempenho.

Os pesquisadores construíram sua rede principal usando correlações de retorno calculadas a partir da amostra completa e, em seguida, trataram essa rede como fixa. As relações reais entre criptomoedas podem mudar à medida que narrativas, regulamentações, condições de liquidez e participantes de mercado evoluem. Uma moeda que parece central durante um ciclo pode tornar‑se menos influente em outro.

O modelo também exclui variáveis externas como decisões de taxa de juros, relatórios de inflação, anúncios regulatórios e desempenho do mercado de ações. A correlação identifica movimentos conectados, mas não prova qual ativo ou evento causou o choque original.

Os investidores, portanto, devem usar o estudo como uma estrutura de risco. Sua maior contribuição é mostrar por que a análise moeda a moeda pode perder uma vulnerabilidade em nível de sistema. Testes de estresse, limites de exposição, planejamento de liquidez e políticas de hedge devem levar em conta a possibilidade de que tokens aparentemente diferentes possam se tornar uma negociação concentrada durante períodos turbulentos.

Investindo na Infraestrutura de Risco de Criptomoedas

Se a volatilidade interconectada torna a diversificação ao nível de ativos menos confiável, a infraestrutura usada para gerir essa volatilidade torna‑se mais importante. Isso cria um ângulo de investimento relevante em torno da CME Group, que opera mercados de derivativos regulados e oferece futuros, opções, taxas de referência e ferramentas de gestão de risco de criptomoedas.

A CME Group é mais adequada a esta pesquisa do que uma exchange de criptomoedas cujas fortunas dependem fortemente da atividade de transações de varejo. Seu papel centra‑se em permitir que participantes do mercado transfiram, façam hedge e precifiquem risco. A empresa também ampliou o acesso a futuros e opções de criptomoedas regulados em uma gama crescente de ativos digitais.

A tese de investimento não é que maior volatilidade produza automaticamente maior receita. A demanda por contratos, a concorrência, a economia de compensação, a regulamentação e a participação institucional influenciam o resultado. Em vez disso, mercados de criptomoedas cada vez mais interconectados criam uma necessidade estrutural de hedge ao nível de portfólio e descoberta contínua de preços.

Essa necessidade pode se tornar mais valiosa à medida que a exposição institucional a criptomoedas se expande. Quando choques podem viajar entre muitas moedas no mesmo dia, investidores profissionais precisam de ferramentas que gerenciem a rede como um portfólio, em vez de tratar cada token como uma posição isolada.

Risco em Criptomoedas É um Problema de Rede

O estudo oferece uma lição direta sob sua metodologia técnica: os mercados de criptomoedas contêm menos fontes independentes de risco do que uma longa lista de nomes de tokens poderia sugerir.

A volatilidade de preço se espalhou fortemente entre moedas correlacionadas tanto imediatamente quanto com um atraso de um dia, enquanto a volatilidade do volume de negociação permaneceu comparativamente local. Para os investidores, isso significa que a diversidade aparente de um portfólio cripto pode esconder uma sensibilidade comum ao sentimento, alavancagem, notícias macroeconômicas e à estrutura de mercado.

Uma melhor gestão de risco começa reconhecendo essa distinção. Os investidores ainda podem diversificar entre projetos de criptomoedas por diferenças em tecnologia, adoção e potencial de retorno. Contudo, proteger o capital da volatilidade de mercado requer olhar além da contagem de tokens, considerando correlação, liquidez, dimensionamento de posições, classes de ativos externas e infraestrutura de hedge.

Referências:

¹ Achim, M.-A., Belbe, Ș., Mare, C., & Otto, P. (2026). Efeitos espaciais e incerteza em criptomoedas: O caso de modelos ARCH de rede. Finance Research Letters, 110729. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.110729