Ang Pagkalat ng Volatility ng Crypto ay Mas Mabilis kaysa Iniisip ng mga Mamumuhunan

Madalas itinuturing ng mga mamumuhunan sa cryptocurrency ang diversipikasyon bilang pagkakaroon ng mas maraming asset. Ang isang portfolio na naglalaman ng Bitcoin (BTC ), Ether, ilang layer-one na network, at isang seleksyon ng mas maliliit na token ay maaaring magmukhang mas balanseng kaysa sa posisyong nakatutok sa isang coin lamang. Gayunpaman, ang balanse na iyon ay nagiging hindi kapanipaniwala kapag ang volatility ay kumakalat sa mga asset na iyon halos kaagad.

Isang bagong pag-aaral na inilathala sa Finance Research Letters¹ ang sumusuri sa problemang ito sa pamamagitan ng pagtrato sa mga cryptocurrency bilang mga node sa isang magkakaugnay na network. Sa halip na tanungin lamang kung gaano ka‑volatile ang bawat asset sa kasaysayan, sinukat ng mga mananaliksik kung paano nauugnay ang volatility sa isang bahagi ng merkado sa volatility ng mga kalapit na coin na may mataas na korelasyon.

Ipinapahiwatig ng mga natuklasan na ang mga presyo ng cryptocurrency ay gumagana bilang isang mahigpit na konektadong sistema. Ang volatility ng presyo ay mabilis na kumakalat sa buong network sa parehong araw at patuloy na nakaaapekto sa mga kalapit na asset sa susunod na araw. Samantalang ang volatility ng dami ng kalakalan, sa kabilang banda, ay nananatiling mas tiyak sa indibidwal na mga coin.

Para sa mga mamumuhunan, mahalaga ang pagkakaiba. Ipinapahiwatig nito na ang pagmamay‑may ng karagdagang cryptocurrency ay maaaring magpalawak ng exposure nang hindi nagbibigay ng gaanong proteksyon laban sa mga pag-urong sa buong merkado gaya ng inaasahan ng dami ng hawak.

Paano Inilapat ng mga Mananaliksik ang Pagmamapa ng Volatility ng Cryptocurrency

Ang tradisyunal na mga modelo ng volatility ay karaniwang sinusuri ang isang asset sa paglipas ng panahon. Nakakakilanlan sila ng mga pattern tulad ng volatility clustering, kung saan ang malalaking paggalaw ng presyo ay sinusundan ng karagdagang malalaking paggalaw. Gayunpaman, madalas na nahihirapan ang mga konbensiyonal na modelo na ilarawan ang dose‑doseng asset na sabay‑sabik na nakaaapekto sa isa’t isa.

<p Tinugunan ng mga mananaliksik ang limitasyong ito gamit ang isang dynamic na Spatial ARCH model. Bagaman ang salitang “spatial” ay karaniwang nauugnay sa mga heograpikal na lokasyon, hindi kailangan ng mga cryptocurrency ng pisikal na lokasyon upang bumuo ng network. Ang kanilang ekonomikong lapit ay maaaring tukuyin sa pamamagitan ng lakas ng kanilang mga korelasyon sa balik.

Sa balangkas na ito, itinuturing na magkapitbahay ang dalawang coin kapag ang kanilang mga balik ay nagpapakita ng sapat na malapit na estadistikal na ugnayan. Pagkatapos ay maaaring tantiyahin ng modelo kung gaano karaming bahagi ng volatility ng isang coin ang konektado sa volatility ng mga kapitbahay nito, kapwa agad-agad at pagkatapos ng isang araw na pagkaantala.

Nagsimula ang dataset sa 100 pinakamalalaking cryptocurrency batay sa market capitalization. Matapos alisin ang mga asset na walang kumpletong kasaysayan, lumikha ang mga mananaliksik ng isang balanseng panel ng 50 cryptocurrency na sumasaklaw sa 1,517 magkasunod na araw ng kalakalan mula Enero 6, 2021 hanggang Marso 2, 2025. Nagsanhi ito ng 75,700 obserbasyon para sa panghuling mga modelo ng presyo at dami.

Hinati rin ng pagsusuri ang volatility ng presyo mula sa volatility ng dami ng kalakalan. Ipinakita ng desisyong iyon na hindi magkasabay na gumagalaw ang dalawa sa merkado.

Mas Mabilis na Naglalakbay ang mga Pag‑urong sa Presyo kaysa sa mga Pag‑urong sa Dami

Ang pangunahing resulta ng pag-aaral ay isang kasalukuyang estima ng spillover ng volatility ng presyo na 0.43. Sa praktikal na kahulugan, isang malaking bahagi ng volatility ng isang cryptocurrency ay nauugnay sa volatility ng mga kalapit na coin na may mataas na korelasyon sa parehong araw ng kalakalan.

<p Natuklasan din ng mga mananaliksik ang isang lagged network effect na 0.34. Ipinapahiwatig nito na ang volatility ng mga kalapit na coin ay patuloy na nakaaapekto sa isang asset isang araw pagkatapos. Sa paghahambing, ang temporal persistence ng isang asset ay 0.17 lamang.

Nagbibigay ito ng kapaki-pakinabang na interpretasyon. Ang isang nakahiwalay na pag‑urong na apektado lamang ang isang asset ay maaaring mabilis na humupa. Subalit, kapag ang pag‑urong ay naging bahagi ng galaw sa buong network, ang interaksyon ng mga coin na may korelasyon ay makatutulong upang mapanatili ang kaguluhan.

Hindi limitado ang mga resulta sa isang arbitraryong depinisyon ng kapitbahay. Sa tatlong magkaibang konstruksyon ng network, ang tinantyang spillover ng presyo ay naglalaro mula 0.346 hanggang 0.50 at nanatiling lubos na estadistikal na makabuluhan. Ang pagkakakonsistensyang iyon ay nagpapatibay sa konklusyon na ang epekto ay sumasalamin sa mas malawak na estruktura ng merkado kaysa sa isang pagpili ng modelo.

Ang dami ng kalakalan ay kumilos nang iba. Ang kasalukuyang spillover nito ay 0.12 lamang sa napiling modelo, habang ang lagged neighbor effect ay humigit‑kumulang 0.02. Ang dami ay nag‑cluster pa rin sa paglipas ng panahon, ngunit ang mga pagbabago ay mas hindi synchronized sa pagitan ng mga cryptocurrency.

May lohikal na batayan ito sa ekonomiya. Ang mga presyo ay mabilis na tumutugon sa mga pinagsasaluhang impluwensya tulad ng mga anunsyo sa macroeconomics, mga pag‑unlad sa regulasyon, liquidation ng leverage, at pagbabago sa damdamin ng mamumuhunan. Ang arbitrage at magkakapatong na pagmamay‑may ay maaaring magpadala ng mga reaksiyong iyon sa mga palitan at token sa loob ng ilang minuto.

Ang dami ng kalakalan ay mas nakadepende sa mga pang‑event na partikular sa asset. Ang pag‑list ng isang exchange, pag‑unlock ng token, pag‑upgrade ng protocol, boto sa pamamahala, o kampanyang promosyonal ay maaaring magdulot ng matinding kalakalan sa isang cryptocurrency nang hindi nagdudulot ng katulad na aktibidad sa iba.

Bakit Ang Mas Maraming Cryptocurrency ay Hindi Nangangahulugang Mas Maraming Proteksyon

Hinahamon ng mga natuklasan ang karaniwang interpretasyon ng diversipikasyon. Pinakamabisa ang diversipikasyon kapag ang mga bahagi ng portfolio ay tumutugon nang iba‑iba sa parehong pinagbabatayang pag‑urong. Ang pagdagdag ng mga asset na nananatiling exposed sa iisang risk factor ay maaaring magdagdag ng bilang ng hawak nang hindi epektibong binabawasan ang panganib.

Hindi ibig sabihin nito na walang saysay ang lahat ng diversipikasyon sa cryptocurrency. Maaaring maghatid pa rin ang iba’t ibang token ng magkakaibang pang‑matagalang kita, harapin ang magkakaibang teknikal na panganib, at tumugon nang iba sa mga pang‑event na partikular sa asset. Ang problema ay ang mga pagkakaibang ito ay maaaring mawalan ng proteksyon kapag ang malawak na volatility ay umabot sa buong network.

Kamakailan, sinuri ng Securities.io kung paano maaaring sirain ng diversipikasyon ang halaga sa mga merkado ng crypto na may heavy‑tailed returns. Ang network model ay nagdadagdag ng isa pang dimensyon sa alalahaning iyon. Dapat isaalang-alang ng mga mamumuhunan hindi lamang ang dami ng asset na kanilang pagmamay‑may, kundi pati na rin kung ang mga asset na iyon ay konektado sa parehong sistema ng transmisyon ng volatility.

Dapat magtanong ang isang praktikal na pagsusuri ng portfolio:

• Alin sa mga hawak ang pinapagana ng parehong mga panganib na sumasaklaw sa buong merkado?
• Tumataas ba ang mga korelasyon sa panahon ng stress?
• Maaari bang isang leveraged na posisyon ang magpilit ng pagbebenta ng mga hawak na hindi naman magkaugnay?
• Mayroon bang mga asset sa portfolio na nasa labas ng network ng cryptocurrency?

Ang huling tanong ay lalong mahalaga. Ang pagbabawas ng crypto‑specific volatility ay maaaring mangailangan ng diversipikasyon sa tunay na magkaibang klase ng asset, sa halip na basta paghahati ng kapital sa mas maraming token.

Ang Diversipikasyon sa Crypto at ang Cross‑Asset Diversipikasyon ay Magkaiba

Ang pag-aaral ay nakatuon sa mga ugnayan sa loob ng mga merkado ng cryptocurrency. Hindi nito pinapatunayan na ang crypto ay laging kumikilos kasabay ng mga stocks, bonds, commodities, o currencies. Ang pagkakaibang iyon ay pumipigil sa sobrang pag‑interpret ng mga natuklasan.

Maaaring makatwiran na konklusyon ng isang mamumuhunan na ang diversipikasyon sa loob ng crypto ay nagbibigay ng limitadong proteksyon mula sa isang pag‑urong sa buong crypto market habang naniniwala pa rin na ang isang katamtamang alokasyon sa digital assets ay maaaring kumilos nang iba sa ibang pamumuhunan sa mas mahabang panahon.

Mahalaga rin ang time horizon. Maaaring magpakita ang mga asset ng katamtamang pang‑matagalang korelasyon ngunit mag‑converge nang matindi sa maikling panahon ng stress. Dati nang sinuri ng Securities.io ang ebidensya na ang Bitcoin ay hindi naging maaasahang safe haven, kahit na ang institusyonal na akses at imprastruktura ng merkado ay gumaganda.

Inilarawan din ng Bank for International Settlements kung paano maaaring makilahok ang mga presyo ng cryptocurrency sa mas malawak na panahon ng market turbulence. Pinagsama, ang mga obserbasyong ito ay nagmumungkahi na ang diversipikasyon ay dapat suriin sa ilalim ng mga kondisyon ng stress, hindi lamang sa pamamagitan ng mga korelasyong kinuwenta sa buong siklo ng merkado.

Ano ang Maipapakita at Hindi Maipapakita ng Modelo sa mga Mamumuhunan

Nagbibigay ang modelo ng mas malinaw na larawan kung paano gumagalaw ang volatility sa loob ng isang network ng cryptocurrency, ngunit hindi ito isang trading system. Hindi nito hinuhulaan ang direksyon ng susunod na paggalaw ng presyo o tinutukoy kung aling coin ang mangunguna.

<p Binuo ng mga mananaliksik ang pangunahing network gamit ang mga korelasyon ng balik na kinuwenta mula sa buong sample at itinuring itong network na nakapirmi. Maaaring magbago ang aktwal na ugnayan ng mga cryptocurrency habang nagbabago ang mga naratibo, regulasyon, kondisyon ng liquidity, at mga kalahok sa merkado. Ang isang coin na tila sentral sa isang siklo ay maaaring maging mas hindi makapangyarihan sa susunod.

<p Inaalis din ng modelo ang mga panlabas na variable tulad ng mga desisyon sa interest rate, ulat ng implasyon, anunsyo ng regulasyon, at pagganap ng equity market. Ang korelasyon ay nagpapakita ng konektadong galaw, ngunit hindi nito pinapatunayan kung aling asset o pangyayari ang nag‑ugat ng orihinal na pag‑urong.

<p Dapat gamitin ng mga mamumuhunan ang pag-aaral bilang isang risk framework. Ang pinakamahalagang ambag nito ay ipakita kung bakit maaaring mapalampas ng coin‑by‑coin analysis ang isang kahinaan sa antas ng sistema. Dapat isaalang‑alang ng stress testing, exposure limits, liquidity planning, at mga patakaran sa hedging ang posibilidad na ang mga tila magkaibang token ay maaaring magsanib bilang isang konsentradong kalakalan sa panahon ng kaguluhan.

Pamumuhunan sa Imprastruktura ng Panganib ng Cryptocurrency

Kung ang magkakaugnay na volatility ay nagpapababa ng pagiging maaasahan ng diversipikasyon sa antas ng asset, nagiging mas mahalaga ang imprastruktura na ginagamit upang pamahalaan ang volatility na iyon. Lumilikha ito ng isang kaugnay na anggulo ng pamumuhunan sa paligid ng CME Group, na nagpapatakbo ng mga regulated na derivatives market at nagbibigay ng cryptocurrency futures, options, reference rates, at mga tool sa pamamahala ng panganib.

<p Mas angkop ang CME Group para sa pananaliksik na ito kaysa sa isang cryptocurrency exchange na ang kapalaran ay lubos na nakadepende sa retail transaction activity. Ang papel nito ay nakasentro sa pagpapahintulot sa mga kalahok ng merkado na mag‑transfer, mag‑hedge, at mag‑presyo ng panganib. Pinalawak din ng kumpanya ang akses sa regulated cryptocurrency futures at options sa isang lumalawak na hanay ng digital assets.

Ang tesis ng pamumuhunan ay hindi na ang mas mataas na volatility ay awtomatikong nagdudulot ng mas mataas na kita. Ang demand para sa kontrata, kompetisyon, economics ng clearing, regulasyon, at partisipasyong institusyonal ay lahat nakaaapekto sa kinalabasan. Sa halip, ang patuloy na pag‑interconnect ng mga merkado ng cryptocurrency ay lumilikha ng isang estruktural na pangangailangan para sa portfolio‑level hedging at patuloy na price discovery.

<p Maaaring maging mas mahalaga ang pangangailangang iyon habang lumalawak ang exposure ng institusyonal na cryptocurrency. Kapag ang mga pag‑urong ay maaaring maglakbay sa maraming coin sa parehong araw, nangangailangan ang mga propesyonal na mamumuhunan ng mga tool na namamahala sa network bilang isang portfolio sa halip na tratuhin ang bawat token bilang isang hiwalay na posisyon.

Ang Panganib ng Crypto ay Isang Problema ng Network

Nag‑aalok ang pag-aaral ng isang payak na aral sa ilalim ng teknikal na metodolohiya nito: ang mga merkado ng cryptocurrency ay naglalaman ng mas kaunting independiyenteng pinagmumulan ng panganib kaysa sa mahabang listahan ng mga pangalan ng token na maaaring ipahiwatig.

<p Ang volatility ng presyo ay kumilos nang malakas sa mga coin na may korelasyon kapwa agad‑agaran at may isang araw na pagkaantala, habang ang volatility ng dami ng kalakalan ay nanatiling lokal. Para sa mga mamumuhunan, nangangahulugan ito na ang nakikitang pagkakaiba‑iba ng isang crypto portfolio ay maaaring magtago ng isang karaniwang sensitibidad sa damdamin, leverage, balita sa macroeconomics, at estruktura ng merkado.

<p Nagsisimula ang mas mahusay na pamamahala ng panganib sa pagkilala sa pagkakaibang iyon. Maaaring mag‑diversify pa rin ang mga mamumuhunan sa pagitan ng mga proyekto ng cryptocurrency para sa mga pagkakaiba sa teknolohiya, adoption, at potensyal na balik. Gayunpaman, ang pagprotekta ng kapital mula sa volatility sa buong merkado ay nangangailangan ng pagtingin lampas sa bilang ng token patungo sa korelasyon, liquidity, sukat ng posisyon, mga asset class sa labas, at imprastruktura ng hedging.

Mga Sanggunian:

¹ Achim, M.-A., Belbe, Ș., Mare, C., & Otto, P. (2026). Mga epekto ng espasyo at kawalan ng katiyakan sa mga cryptocurrency: Ang kaso ng mga network ARCH model. Finance Research Letters, 110729. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.110729