Теоретические основы криптовалютной технологии

Например, стоило специализирующейся на производстве и поставках бутилированного холодного чая и лимонада компании Long Island Iced Tea Corporation добавить в название слово «блокчейн»[49], как ее акции выросли в три раза. Данные представлены на рисунке 7.

Рис. 7. Стоимость акций компании Long Island Iced Tea

Теперь компания именуется Long Blockchain Corporation, «сместив акцент на исследование инвестиций в блокчейн-технологии». В то же время основным направлением деятельности, как и прежде, останется производство напитков.

Ранее подобное сделала британская инвестиционная фирма On-line Plc, объявив о предстоящем ребрендинге[50]. После появления в ее названии «блокчейна» стоимость акций сразу же выросла на 394%.

Этот день стал для сравнительно небольшой на то время On-line Plc во всех отношениях историческим -- ни разу с декабря 1996 года, когда компания впервые вышла на биржу, ее акции не росли такими темпами. К полудню торговые объемы On-line Plc на бирже составили 2,9 млн акций, что в 16 раз превысило аналогичные показатели за весь год. Данные представлены на рисунке 8.

Рис. 8. Стоимость акций On-line Plc

Как сообщалось, это был уже далеко не первый случай, когда акции компаний резко подскакивали в цене после появления в названии слова «блокчейн». Так, в начале октября фирма из Колорадо Bioptix Inc. сменила название на Riot Blockchain Inc. -- и акции подорожали в два раза.

Не остались в стороне и известные компании, о которых слышал каждый. Например, производитель фотооборудования и легенда индустрии Kodak также отметился несколькими громкими криптовалютными анонсами[51]. Компания заявила о создании цифровой валюты KODAKCoin, блокчейн-платформы KODAKOne и проведении ICO, на фоне чего ее акции взлетели в цене. Рост цен на акции показан на рис. 9.

Рис. 9. Стоимость акций Kodak

На пике роста ценные бумаги Kodak тогда поднялись на 90%, а общая капитализация составила порядка $565 млн -- на $431 млн и 318% больше, чем до объявления о начале имплементации блокчейн-технологий.

2) Нестабильные бизнес-модели

ICO: Обычно описание миссии стартапа на основе блокчейна начинается так: «[название стартапа], который изменит отрасль [название отрасли] навсегда». Компании, в названии которых есть слово «блокчейн», в разы проще привлекают средства. Появились бизнес-модели, где основной фокус - рост стоимости токенов после размещения, а не создание устойчивой бизнес-модели и конкурентных преимуществ.

Dotcom: Специалисты считали, что бурный рост пользователей интернета и компаний создает новую экономику, для которой не применимы прежние правила. Рыночная капитализация компаний росла без рыночной основы. Появились такие бизнес-модели, в которых чем больше компания сделала или продала, тем больше денег она теряла.

3) Псевдоспециалисты

ICO: С ростом количества ICO-проектов растет количество компаний и специалистов, которые предлагают свои услуги по продвижению, раскрутке и проведению ICO без каких-либо гарантий.

Dotcom: Одной из проблем, с которой сталкивались новые компании, была высокая вероятность найма на работу мошенников и псевдоспециалистов. Поэтому основатели стартапов часто нанимали на работу своих друзей и знакомых, чтобы снизить риски найма на работу мошенников.

4) Однодневные трейдеры

ICO: В ICO начали инвестировать обычные люди без должной экспертизы проекта, но с понятной для них моделью заработка - войти в проект на стадии pre-ICO, купить токены и продать токены на стадии ICO с коэффициентом х3.

Dotcom: «Однодневные трейдеры» - люди, которые заходили на биржу, чтобы купить акции утром и продать их днем. Скупали акции всех фирм, название которых заканчивалось на dotcom. Часто «однодневными трейдерами» становились люди, которые никогда раньше не торговали на бирже.

5) Коммьюнити

ICO: В криптовалютной индустрии есть сильно развитое сообщество, которое объединяется вокруг интересных митапов, конференций, площадок. Количество мероприятий по блокчейн-тематике увеличивается с каждым месяцем, а спрос на покупку билетов растет еще быстрее.

Dotcom: Тогда тоже было тусовочное время, и люди были чрезвычайно щедры. Складывалось такое чувство, что деньги повсюду. Компании тратили бюджеты инвесторов на еженедельные вечеринки и встречи.

6) Активный PR в СМИ

ICO: О блокчейне заговорили абсолютно все - от таксистов до ведущих федеральных телеканалов и первых лиц государства. Бюджет на маркетинг ICO-кампаний доходит до 80% процентов от собранных средств на pre-ICO.

Dotcom: Аналитики строили прогнозы насчет возможного роста акции и развития отрасли, их активно перепечатывали СМИ, что приводило к росту спроса. Например, аналитики прогнозировали двукратный рост акций компании Amazon в течение года, после публикации прогноза акции выросли вдвое за две недели.

7) Мошенничество

ICO: После успеха Ethereum начали появляться скам-проекты, которые попали в эту категорию либо специально, либо случайно. В первом случае мошенники сознательно запускают проект, чтобы собрать больше инвестиций и скрыться. Во втором случае потери инвесторов могут быть связаны со внутренними разногласиями в команде проекта, отсутствием опыта его запуска и масштабирования.

Можно выделить три наиболее распространенных вида финансовых пирамид с использованием криптовалют [52]:

· Облачный майнинг

· Высокодоходные инвестиционные программы

· Scamcoins -- альткоины с «гарантированным» повышением стоимости капитала

Рассмотрим каждый из этих видов более подробно.

Облачный майнинг

Выдающие себя за облачный майнинг программы плодятся в сети едва ли не каждый день, предлагая приобрести хэшевую мощность или аренду оборудования для майнинга. Взамен пользователям обещают исключительно высокие доходы: по заверениям организаторов, возврат инвестиций и выход в плюс возможен уже через несколько месяцев или даже недель.

Одним из известных скамов последнего времени был «облачный майнинг» Bitminister. В один день сайт попросту стал недоступен.

Встречая в сети подобные предложения, следует помнить, что в сегодняшних реалиях майнинг - далеко не такое прибыльное занятие, которым он был еще несколько лет назад. Возросшая сложность биткоина в комбинации с состоявшимся летом 2016 года халвингом и другими факторами делают его целесообразным разве что в промышленных масштабах, при этом проверенные и известные компании, если и предлагают облачный майнинг, предпочитают заключать долгосрочные контракты. Ни о каких сверхвысоких доходах при этом речь сегодня даже не ведется, к тому же вряд ли можно увидеть и некую фиксированную процентную ставку на инвестиции.

Отдельные операторы мошеннических сайтов, предусмотрев и этот фактор, в попытке привлечь средства пользователей утверждают, что занимаются майнингом сразу нескольких криптовалют. Верифицировать правдивость таких заявлений становится еще сложнее, но обычная логика подсказывает, что если бы такая деятельность действительно была бы настолько прибыльной, операторам было бы выгодней заниматься этим самим, не предлагая никаких виртуальных контрактов.

Инвестиционные программы

Операторы другого популярного вида криптовалютных пирамид утверждают, что являются опытными трейдерами (и иногда даже якобы используют торговых ботов) или вовлечены в сделки по арбитражу. Точно так же они обещают высокую доходность, часто в районе 3-5% в день. Длительность базового плана часто составляет 28 дней, что и можно считать условным временем жизни подобной пирамиды: второй или третий цикл подобные сайты завершают крайне редко.

Известно, что даже самые лучшие и опытные трейдеры не могут постоянно совершать прибыльные сделки, а такого понятия, как беспроигрышная торговая стратегия, попросту не существует. Успешный криптовалютный трейдинг - это не только умение своевременно идентифицировать возможности и периоды волатильности, делая предположение о вероятном движении рынка. Это еще и умение управлять рисками и потерями, получая прибыль поэтапно и устанавливая правильные стоп-лоссы. Более того, успешным трейдерам, даже если они и переживают неизбежные периоды неудач, в действительности нет необходимости использовать средства других людей, если только они не оказывают профессиональные услуги.

8) Прямые ценовые манипуляции

Попробуем условно классифицировать ценовые манипуляции, выделив несколько видов, встречающихся на криптовалютном рынке:

1. Манипуляция, в основе которой лежат действия (action-based manipulation). В этом виде манипуляторы (обычно высокоранговые сотрудники компании) предпринимают какие-либо действия (например, закрывают производство), что влияет на цену актива.

К подобной манипуляции, например, можно отнести «шутку»[53] проекта Savedroid. 18 апреля 2018 года на его ICO-сайте появилось сообщение, что якобы проект закрыт, а собранные в ходе краудсейла средства исчезли вместе с CEO компании.

В чем же может состоять манипуляция, если на следующий день вышло опровержение, а монеты пока не в листинге ни у одной из криптобирж? Дело в том, что помимо криптобирж существует OTC-торговля, которая происходит напрямую между участниками рынка, например, через мессенджеры (Telegram, Skype и т.д.). Также при фактическом наличии токенов (стандарта ERC20) на кошельке, ими можно торговать на децентрализованных биржах (например, EtherDelta) посредством смарт-контрактов. Учитывая тот факт, что ICO завершилось 9 марта, можно предположить, что токены SVD уже были распределены между инвесторами к моменту «шутки».

Разумеется, на фоне подобной новости владельцев токенов охватит паника, и они будут стараться продать их практически по любой цене. Таким образом, используя группу подконтрольных покупателей, можно по сути сделать обратный выкуп токенов по бросовой цене. Если так и произошло, значит, налицо имела место быть ценовая манипуляция.

2. Манипуляция, в основе которой лежит информация (information-base manipulation). В этом виде манипуляторы распространяют слухи или неверную информацию, чтобы повлиять на цены активов. Можно выделить несколько ее типов:

2.1. Манипуляция, основанная на инсайдерской информации (insider trading). Сотрудники компании или любые другие лица, имеющие доступ к внутренней (инсайдерской) информации, используют ее с целью получения собственных выгод.

Классический метод манипуляций. Зная заранее о важных решениях, манипулятор, обычно через подконтрольных участников рынка, покупает или распродает актив (в зависимости от положительного/отрицательного воздействия инсайда). На традиционных рынках подобные действия (как, впрочем, и другие виды манипулирования) запрещены на законодательном уровне.

В конце прошлого года против криптовалютной биржи Coinbase был подан коллективный иск[54], в котором платформу обвинили в инсайдерской торговле во время листинга Bitcoin Cash. Даже руководство биржи допускает, что инсайдерская торговля была проведена как минимум одним из сотрудников.

2.2. Манипуляция информационно-финансовыми показателями. На фондовом рынке это означает, что манипулятор умышленно искажает информацию, в том числе представленную в финансовой отчетности, с тем чтобы создать более благоприятное представление о состоянии компании и повлиять за счет этого на курс акций.

В отличии от полностью регулируемого фондового рынка США, компании, которые провели ICO, на текущий момент не обязаны предоставлять финансовую отчетность по стандартам регулятора. Поэтому, здесь можно привести сопряженный пример из двух сфер -- ряд компаний, проведших IPO, принимают решение изменить сферу деятельности, обычно добавляя слово `blockchain' в название.

Один из ярчайших примеров -- компания Riot Blockchain[55]. Компанией уже заинтересовалась комиссия по ценным бумагам США, запросив у нее определенную информацию в связи c огромным ростом курса ее акций. Если Riot Blockchain удастся доказать SEC, что нарушений не было, то выиграть групповые иски, где ее обвиняют в «манипулировании ценами на акции, а также в предоставлении ложной и вводящей в заблуждение информации», будет намного проще.

Один из подвидов подобной манипуляции в криптотрейдинге -- это Pump&Dump (Ramping). В информационном пространстве создается инфоповод, обычно агрессивно тиражируемый, зачастую в несколько этапов и на различных информационных ресурсах.

В разрезе крипторынка можно привести пример с твитами [56] Джона Макафи. После публикаций в его твиттере информации о различных ICO, цена этих монет обычно резко возрастала. По словам самого Джона, проекты проходят жесткий отбор, однако многочисленные «совпадения» публикации его твитов и резкого повышения стоимости/капитализации указанных в них монет не могут не вызывать вопросов(рис.10):

Рис. 10. Пример роста цены на токен после публикации

Достаточно часто пампы проводятся через группы в мессенджерах (очень много подобных каналов в Telegram). Манипуляторы покупают монеты по низкой цене (небольшими частями, чтобы резко не влиять на курс), затем искусственно повышают цену путем совершения сделок между счетами-марионетками участников памп-каналов.

Цена монеты растет, параллельно с этим по различным инфоканалам участники пампа пытаются распространить ложную информацию об активе на фоне его роста. Это заставляет сторонних трейдеров ее купить, после чего манипуляторы продают ее с прибылью, обваливая цену. В качестве активов обычно используются низколиквидные альткоины с низкой капитализацией, а жертвами подобных действий нередко становятся и сами участники памп-каналов, которые не успели/не смогли сбросить актив вовремя.

3.1.1. Некоторые криптобиржи используют практики манипулирования для продвижения цены криптоактивов. Недавнее исследование [57] подтвердило факт Wash Sale (Фиктивная сделка, операция, в которой нет изменения собственника актива или производного контракта, другими словами, манипулятор покупает и продает свои же ордера; цель данного способа манипулирования состоит в том, чтобы создать видимость активности на рынке, искусственно завысив объемы торгов и цены) биткоина двумя ботами (Willy и Markus) на бирже MtGox в 2013 году. Оба бота совершали фиктивные сделки объемом порядка 100 BTC в час с небольшими временными интервалами, не обладая при этом таким объемом криптовалюты. В дни активной работы ботов наблюдалась повышенная активность торгов и на других биржах, а курс главной криптовалюты рос.

Некоторые исследования[58] также указывают на то, что более 90% объемов торгов на крупнейших криптобиржах могут быть сфальсифицированы. Если предположить, что приведенные выше примеры с торговыми ботами -- только вершина айсберга, в это легко можно поверить и сделать вывод о том, что криптовалютная торговля на текущий момент является крайне манипулятивной. Это создает серьезное препятствие развитию эффективного криптовалютного рынка, вносит сложности в его анализ, но, с другой стороны, обеспечивает сверхволатильность и сверхдоходность (сверхубыточность) торговых операций.

Все эти факторы в данный момент присущи криптовалютному рынку и очень похожи на факторы, определившие кризис на рынке доткомов.

3.2. Анализ цен криптовалют на наличие признаков финансового пузыря с помощью эконометрических методов

Проведя оценку с помощью разработанной методики, а также сравнив ситуацию на рынке криповалют с «пузырем доткомов», можно выдвинуть гипотезу о наличии пузыря на криптовалютном рынке. Для проверки гипотезы необходимо применить один из эконометрических методов оценки рынка, описанных в работе ранее.

Критерием, сигнализирующим о формировании пузыря, может являться превышение волатильности цены финансового инструмента в рамках определенного периода времени. Численный порог разброса между ценами, разграничивающий момент формирования пузыря и менее значимыми движениями цены, определяется исходя из специфики исследуемого актива. Согласно этому подходу Международный валютный фонд определяет ценовой бум как рост цены от минимума к пику, который лежит в 25-м перцентиле самых больших изменений.

Аналогичным способом определяли термин «пузырь» К. Дэткен и Ф. Сметс. В их работе пузырем называлась ситуация 10-процентного положительного отклонения наблюдаемой цены от рассчитанного уровня тренда, вычисленного с помощью с помощью фильтра Ходрика-Прескотта [8].

Фильтр Ходрика-Прескотта - это метод сглаживания временного ряда, который используется для выделения длительных тенденций (сезонных колебаний и трендов) из временного ряда[59]. Метод впервые был использован экономистами Ходриком и Прескоттом для анализа бизнес-циклов послевоенной макроэкономики США.

Фильтр представляет собой двухсторонний линейный фильтр, который вычисляет сглаженный ряд S временного ряда Y путём минимизации рассеивания элементов ряда S вокруг Y при условии минимума суммы элементов дважды дифференцированного ряда S.

Сам по себе фильтр - решение оптимизационной задачи. Сглаженный ряд, с одной стороны, должен быть достаточно близок к исходному ряду, то есть необходимо минимизировать сумму квадратов отклонений: C другой стороны, сглаженный ряд должен быть достаточно гладким, то есть сам ряд должен изменяться как можно менее резко. Таким образом, фильтр представляет собой двухсторонний линейный фильтр, который вычисляет сглаженный ряд временного ряда за счёт минимизации рассеивания элементов ряда вокруг при условии минимума суммы элементов дважды дифференцированного ряда . Элементы сглаженного ряда выбираются таким образом, чтобы минимизировать следующее выражение:

(2)

Для разных исходных данных требуется задавать разные lambda, значения которых определяются согласно анализируемому периоду:

-- Для дневного тренда, lambda = 43200

-- Для недельного тренда, lambda = 14400

-- Для месячного тренда, lambda = 1600

-- Для годового тренда, lambda = 100

Параметр л управляет мерой гладкости ряда S. Чем больше значение л, тем более гладким получается ряд S. При л > ? ряд S превращается в линейный тренд, при л = 0 ряд S совпадает с исходным рядом Y.

Параметр л также может быть рассчитан в зависимости от динамики ряда и значения степени Power по следующей формуле:

(3)

где Frequency - количество периодов в году. Рекомендуемое значение данного параметра равно 2.

В уравнениях, в которых используется многомерный фильтр Ходрика-Прескотта или производственная функция, ошибки прогноза наименьшие. Ограничивая свой анализ одномерным и многомерным фильтрами Ходрика-Прескотта, а также структурными VAR, обнаруживается, что комбинация многомерного фильтра Ходрика-Прескотта и структурной VAR, как правило, позволяет получить более адекватную оценку.

Анализ стоит начать с описательных характеристик: совокупности случайных величин, в нашем случае котировки валюты, характеризуются целым набором показателей, часть из которых будет использоваться в дальнейшем.

Гистограмма - график, показывающий частоту значения случайной величины. В предельном случае - это график плотности распределения вероятности.

Арифметическое среднее - сумма значений всех наблюдений, деленная на число наблюдений (в нашем случае, на число периодов). Применимо не для всех распределений и наиболее популярно для нормальных распределений, для которых совпадает с медианой. Отсюда следует, что любимейший индикатор скользящей средней, строго говоря, применим только в случае, если котировки имеют закон распределения, для которого существует средняя.

Медиана делит все наблюдения в выборке на две части: с одной стороны все наблюдения меньше по значению медианы, а с другой - больше. Медиана существует для любого распределения и не чувствительна к выбросам. Если средняя равна (близка по значению) медиане, то это один из признаков нормального закона распределения.

Дисперсия - это среднее значение квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания. Корень квадратный из дисперсии - это среднеквадратичное (стандартное) отклонение.

Стандартное отклонение и дисперсия не устойчивы к выбросам.

К описательным статистикам относят:

Гистограмму, которая при росте числа свечей в котировке должна приблизиться к закону распределения;

Меры центральной тенденции: среднее, медиана;

Мера разброса: стандартное отклонение;

Критерий нормальности Жарка Бера.

Критерий Жарка Бера (Jarque-Bera). Нулевая гипотеза Hо: распределение нормально. Например, вероятность, сопровождающая значение критерия, равна 0.04. Казалось бы, что можно сделать следующий вывод: вероятность принятия нулевой гипотезы равна 4%. Однако это не совсем точно, так как вычисленная величина является р-значением критерия и вероятность принятия нулевой гипотезы равна 96%.

Корреляция между элементами одной котировки называется автокорреляцией. По ней очень удобно выявлять тренды. Наличие автокорреляций делает сомнительными любые выводы о котировках как о случайных величинах, так как существенным в определении случайной величины является независимость разных цен в разное время.

В пакетах статистического анализа автокорреляция сопровождается Q-статистикой Льюнга-Бокса с р-значением. Нулевой гипотезой является: автокорреляция отсутствует, т.е. при р-значении равном нулю можно сделать вывод об отсутствии корреляции до определенной свечки в котировке.

Исключение автокорреляций (трендов) из котировок является первым шагом на пути получения возможности применения методов математической статистики.

Котировки будем считать стационарными, если их математическое ожидание и дисперсия не зависят от времени. Даже это определение стационарности является слишком строгим и малопригодным при практическом применении. Очень часто приходится считать котировки стационарными, если в течение времени отклонения математического ожидания и/или дисперсии составляет несколько процентов, обычно не более 5%.

Реальные котировки на рынке не являются стационарными, а имеют следующие отклонения:

Наличие тренда, порождаемого зависимостью между наблюдениями во времени. Наличие зависимости является характерной чертой, в частности, котировок валют, и вообще экономических наблюдений;

Наличие цикличности;

Наличие переменной дисперсии (гетероскедастичности).

Котировки с отклонениями от стационарных называют нестационарными, анализ которых состоит в последовательном разложении на составляющие. Процесс разложения заканчивается при получении в остатке стационарного ряда с практически постоянным математическим ожиданием и/или дисперсией.

Существует несколько тестов на стационарность котировок, основными из которых являются тесты единичного корня (unit root test).

Для анализа возьмем цены close дневных котировок BTC с 28.04.13 (дата начала торгов BTC на крупнейшей криптобирже Coinmarcetcap) по 14.05.18

График котировок выглядит следующим образом:

Рис. 11. График котировок BTC

Из статистики известно, что если бы котировка, как случайная величина, подчинялась бы нормальному закону распределения, то значение ошибка вычисления средней менялась бы при изменении числа периодов и в бесконечности совпала бы с математическим ожиданием, которое для нормального закона является константой. Котировки можно было бы заменить прямой горизонтальной линии. Однако в реальности такого не происходит.

Проверим на соответствие закона распределения котировок нормальному закону распределения.

Построим гистограмму котировок BTC, которая имеет следующий вид:

Рис. 12. Гистограмма котировок BTC

Гистограмма показывает, какое количество раз встретилась конкретная цена в выбранном нами интервале.

Проведем тестирование автокорреляции котировок. Основой понятия "случайности" является независимость значений случайной величины между собой. По внешнему виду котировок можно выделить участки направленного движения - трендов.

Детерминированность (наличие тренда) предполагает зависимость соседних значений BTC, что может быть проверено вычислением автокорреляции (АКФ), т.е. корреляции между соседними величинами BTC.

Полученные результаты приведены ниже:

Рис. 13. Автокорреляционная функция котировок BTC

Из выполненных расчетов видно, что значение автокорреляционной функции плавно убывает, причем убывание имеет явный регулярный характер.

Из-за нестационарности ряда необходимо изменить модель и взять первые разности значение котировок BTC. Далее полученные данные переведены в логарифм по формуле:

Genr log= log( price close/price close(-1)) (4)



Результаты представлены ниже:

Рис. 14. График котировок BTC (первые разности)

Представленные преобразования решить проблему нестационарности и привести данные к виду, похожему на нормальное распределние:

Рис. 15. Гистограмма котировок BTC (первые разности)

Как видно из новой автокорреляционной функции, проблема с автокорреляцией так же была устранена.

Рис. 16. Автокорреляционная функция котировок BTC (первые разности)

После подготовки данные можно использовать для сшлаживания по методу Ходрика-Прескотта. Для наглядности метод будет применен как к первичным котировкам BTC, так и к их первым разностям. Полученные результаты представлены ниже:

Рис. 17. Фильтр Ходрика-Прескотта для котировок BTC

Рис. 18. Фильтр Ходрика-Прескотта для логарифмической функции котировок BTC

По итогам применения метода Ходрика-Прескота и получившихся результатов можно сделать следующие выводы:

1)Значения котировок BTC значительно отклоняются от линии тренда, в некоторых случаях более чем на 15%. По мнению аналитиков, отклонение на 10% уже свидетельствует о наличии пузыря на рынке. Полученные значения для BTC превышают указанные более чем в полтора раза, что свидетельствует о наличии пузыря как минимум на рынке BTC.

2) По графику тренда (рис. 19) можно сделать предположение о том, что пик BTC уже прошел, и «взрыв пузыря» уже произошел.

Рис. 19. Тренд логарифмической функции цены BTC

Для проверки этой гипотезы на основе данных, полученных при применении метода Ходрика-Прескотта, был построен прогноз для логарифмической функции цены BTC с горизонтом в 4 года. Результаты представлены на рисунке 20.

Рис. 20. Прогноз цены BTC

По итогам анализа можно сделать следующие выводы:

1) На рынке криптовалют действительно существует пузырь. Это подтверждается как экспертной оценкой криптовалют по субъективным признакам, сравнительным анализом с предыдущей подобной ситуацией («пузырь доткомов»), а так же эконометрическим анализом с применением методов прогнозирования.

2) Взрыв пузыря уже произошел - пик стоимости рынка криптовалют был зафиксировани в декабре 2017 года. Прогноз показал, что к подобным ценовым показателям рынок уже не вернется.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью работы являлись анализ нынешнего состояния рынка криптовалют на соответствие признакам пузыря и разработка методики оценки состояния рынка на соответствие признакам финансового пузыря.

В рамках магистерской диссертации были решены следующие задачи:

· Исследование теоретических основ и разновидностей методов и моделей, используемых для определения пузыря на рынках;

· Определение перспектив развития методов и моделей;

· Исследование основных принципов работы криптовалют;

· Анализ структуры технологии;

· Изучение систем, созданных на основе блокчейн;

· Рассмотрение правового статуса технологии в мире;

· Обзор современных проектов, реализованных с помощью блокчейн-систем;

· Изучение остновных методов размещения криптовалют

· Разработка методики оценки криптопроектов;

· Определение факторов оценки, входящих в методику;

· Оценка криптопроектов с помощью созданной методики;

· Сравнительный анализ текущей ситуации на рынке криптовалют с ситуацией на рынке «доткомов»;

· Сбор данных, необходимых для анализа;

· Оценка полученных данных.

В итоге были достигнуты поставленные цели: рынок криптовалют был проанализирован, была разработана методика предварительной оценки криптопроектов на соответствие признакам финансового пузыря.

По изучении теоретических материалов были выделены 10 признаков финансового пузыря:

1) резкий (нелинейный) рост цен в течение короткого времени;

2) Массовое вовлечение инвесторов-непрофессионалов;

3) большое количество покупок инвестиционных активов с целью перепродажи в краткосрочной перспективе(«пирамидальность» процесса);

4)Отказ в период бума от традиционных методов оценки;

5) игнорирование рынком плохих новостей или интерпретация их как хороших, игнорирование сигналов опасности;

6) перетекание средств из реального сектора, в силу того что спекулировать выгоднее, чем заниматься реальным производством;

7) широкое распространение инвестиционных фондов и компаний;

8) резкое увеличение количества IPO и ухудшение качества размещаемых бумаг;

9) узость рынка, то есть рост лишь в отдельных его сегментах;

10) распространение финансового мошенничества.

По итогам экспертной оценки было выявлено, что на данный момент рынок соответствует минимум 8 признакам из списка. Для подтверждения гипотезы были проведены сравнительный и эконометрический анализ, по итогам которого можно сделать следующие выводы:

1)На рынке криптовалют действительно существует пузырь. Это подтверждается как экспертной оценкой криптовалют по субъективным признакам, сравнительным анализом с предыдущей подобной ситуацией(«пузырь доткомов»), а так же эконометрическим анализом с применением методов прогнозирования.

2) Взрыв пузыря уже произошел - пик стоимости рынка криптовалют был зафиксировани в декабре 2017 года. Прогноз показал, что к подобным ценовым показателям рынок уже не вернется.

Рынки токенов ICO и криптовалют обладают чертами финансового пузыря на поздней стадии. Накапливается критическая масса плохих проектов. Крах крупного проекта или ужесточение регулирования могут запустить панику и бегство держателей токенов и криптовалют. Чтобы грамотно участвовать в криптопроекте, необходимо тщательное изучение команды, идеи и своих прав как инвестора.

Размещено на Allbest.ru