logo
0
читателей
Поведенческие финансы и инвестирование  Блог клинического психолога и инвестора о том, как используя данные из области психологии, поведенческих финансов и когнитивных наук лучше понять, как наша психика управляет процессом принятия инвестиционных решений на фин
О проекте Просмотр Уровни подписки Фильтры Статистика Обновления проекта Контакты Поделиться Метки
Все проекты
О проекте
Всё, о чём будет идти речь в этом блоге, является моим личным мнением и основано на моей практике работы в качестве психолога с профессиональными трейдерами и портфельными управляющими. Рассматривая вопросы психологии инвестирования в широком смысле, я также буду говорить и о конкретных участниках мира инвестиций – от частных инвесторов до управляющих фондами.
Однако проект не будет фокусироваться исключительно на сфере финансов. Скорее мы будем говорить о поведении человека в целом, чем оно определяется и какие внутренние механизмы руководят процессом принятия решений, в том числе в сфере инвестиций.
Публикации, доступные бесплатно
Уровни подписки
Единоразовый платёж

Безвозмездное пожертвование без возможности возврата. Этот взнос не предоставляет доступ к закрытому контенту.

Помочь проекту
Промо уровень 250₽ месяц Осталось 15 мест

Подписка по специальным условиям для ограниченного количества подписчиков.

Оформить подписку
Бронза 500₽ месяц 5 100₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Поведенческие финансы и инвестирование

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Серебро 990₽ месяц 10 098₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Поведенческие финансы и инвестирование

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Золото 1 750₽ месяц 17 850₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Поведенческие финансы и инвестирование

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня.

Оформить подписку
Платина 5 000₽ месяц 51 000₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Поведенческие финансы и инвестирование

Укажите здесь, что получат подписчики уровня. Что входит в стоимость, как часто публикуется контент, какие дополнительные преимущества у подписчиков этого уровня..

Оформить подписку
Фильтры
Статистика
Обновления проекта
Контакты
Поделиться
Читать: 38+ мин
logo Поведенческие финансы и инвестирование

Анализ будущего криптовалюты с точки зрения психологии толпы

Подход ‎к‏ ‎триангуляции ‎в ‎реальности ‎рынка ‎BTC‏ ‎с ‎помощью‏ ‎анализа‏ ‎психологических ‎настроений ‎рынка

Цены‏ ‎на ‎Биткойны‏ ‎(далее ‎и ‎везде ‎BTC)‏ ‎постоянно‏ ‎колеблются ‎от‏ ‎крайности ‎до‏ ‎крайности. ‎Во ‎втором ‎квартале ‎2021‏ ‎года‏ ‎на ‎рынке‏ ‎BTC ‎произошел‏ ‎обвал, ‎который ‎был ‎обусловлен ‎исключительно‏ ‎настроениями‏ ‎инвесторов.‏ ‎Но ‎влияют‏ ‎ли ‎на‏ ‎цену ‎BTC‏ ‎только‏ ‎настроения ‎рынка‏ ‎или ‎на ‎них ‎влияют ‎ещё‏ ‎какие-либо ‎факторы?

Сразу‏ ‎хочу‏ ‎оговориться, ‎что ‎данная‏ ‎статья ‎является‏ ‎лишь ‎попыткой ‎психолога, ‎а‏ ‎не‏ ‎крипто-трейдера ‎применить‏ ‎триангуляционный ‎подход‏ ‎к ‎пониманию ‎этого ‎вопроса. ‎В‏ ‎процессе‏ ‎её ‎написания‏ ‎использовались ‎результаты‏ ‎смешанных ‎методов ‎исследования, ‎в ‎которых‏ ‎качественное‏ ‎исследование‏ ‎дополнялось ‎количественным‏ ‎методом. ‎Были‏ ‎рассмотрены ‎как‏ ‎качественные,‏ ‎так ‎и‏ ‎количественные ‎данные ‎за ‎период ‎2016–2021‏ ‎годов, ‎чтобы‏ ‎определить,‏ ‎влияют ‎ли ‎цены‏ ‎на ‎BTC‏ ‎непосредственно ‎на ‎рыночные ‎настроения.

Что‏ ‎такое‏ ‎Биткоин

Биткойн, ‎за‏ ‎время ‎своего‏ ‎существования, ‎показал ‎огромный ‎рост ‎стоимости‏ ‎и‏ ‎популярности. ‎Через‏ ‎двенадцать ‎лет‏ ‎после ‎его ‎создания ‎в ‎2008‏ ‎году‏ ‎неким‏ ‎программистом ‎Сатоши‏ ‎Накамото, ‎цена‏ ‎BTC ‎взлетела‏ ‎до‏ ‎беспрецедентных ‎высот.‏ ‎Важной ‎характеристикой ‎рынка ‎криптовалют ‎является‏ ‎то, ‎что‏ ‎цены‏ ‎на ‎валюту ‎колеблются‏ ‎в ‎строгой‏ ‎зависимости ‎от ‎личного ‎восприятия‏ ‎и‏ ‎мнения ‎людей,‏ ‎торгующих ‎на‏ ‎крипторынке.

Многих ‎криптоинвесторов ‎BTC ‎привлекает ‎именно‏ ‎своей‏ ‎высокой ‎ликвидностью,‏ ‎низкими ‎транзакционными‏ ‎издержками ‎и ‎простотой ‎транзакций ‎через‏ ‎интернет.‏ ‎Однако‏ ‎на ‎цену‏ ‎Биткойна ‎влияют‏ ‎настроения ‎рынка,‏ ‎а‏ ‎именно ‎мысли,‏ ‎чувства ‎и ‎эмоции ‎инвесторов ‎в‏ ‎отношении ‎актива.‏ ‎Хорошим‏ ‎примером ‎этого ‎может‏ ‎послужить ‎пост‏ ‎в ‎Твитере ‎генерального ‎директора‏ ‎Tesla‏ ‎Элона ‎Маска‏ ‎от ‎12‏ ‎мая ‎2021 ‎года ‎о ‎том,‏ ‎что‏ ‎его ‎компания‏ ‎больше ‎не‏ ‎будет ‎принимать ‎BTC.

Это ‎вызвало ‎обвал‏ ‎рынка‏ ‎BTC.‏ ‎Биткойн ‎упал‏ ‎на ‎40%‏ ‎с ‎рекордно‏ ‎высокого‏ ‎уровня ‎в‏ ‎65 ‎000 ‎долларов ‎до ‎31‏ ‎000 ‎долларов‏ ‎в‏ ‎тот ‎же ‎день.‏ ‎Такое ‎внезапное‏ ‎падение ‎стоимости ‎BTC ‎показывает‏ ‎влияние‏ ‎всего ‎лишь‏ ‎одного ‎твита‏ ‎на ‎стоимость ‎крупнейшей ‎в ‎мире‏ ‎криптовалюты.‏ ‎Естественно, ‎возникает‏ ‎вопрос: ‎являются‏ ‎ли ‎настроения ‎инвесторов ‎ответственными ‎за‏ ‎крах‏ ‎BTC?

Предпосылки‏ ‎исследования

BTC ‎—‏ ‎это ‎цифровая‏ ‎валюта, ‎которая‏ ‎не‏ ‎подкреплена ‎никакими‏ ‎материальными ‎или ‎нематериальными ‎активами, ‎имеющими‏ ‎внутреннюю ‎ценность.‏ ‎Его‏ ‎фундаментальная ‎цена ‎равна‏ ‎нулю. ‎Следовательно,‏ ‎рынок ‎BTC ‎нельзя ‎предсказать‏ ‎в‏ ‎соответствии ‎с‏ ‎моделями ‎экономической‏ ‎оценки, ‎такими ‎как ‎фундаментальный ‎и‏ ‎технический‏ ‎анализы. ‎Существование‏ ‎«эффекта ‎толпы»‏ ‎на ‎крипторынке ‎и ‎отсутствие ‎внутренней‏ ‎стоимости‏ ‎затрудняют‏ ‎определение ‎справедливой‏ ‎стоимости ‎BTC‏ ‎инвесторами.

На ‎крипторынке‏ ‎часто‏ ‎можно ‎увидеть,‏ ‎как ‎сообщения ‎на ‎форумах ‎и‏ ‎в ‎соцсетях‏ ‎вызывают‏ ‎у ‎инвесторов ‎не‏ ‎здоровый ‎оптимизм,‏ ‎который ‎заставляет ‎их ‎толкать‏ ‎цену‏ ‎вверх. ‎Более‏ ‎того, ‎фундаментальный‏ ‎анализ, ‎технический ‎анализ, ‎инвестиционное ‎планирование‏ ‎и‏ ‎все ‎предположения‏ ‎о ‎рациональности‏ ‎современных ‎финансовых ‎теорий ‎по ‎отношению‏ ‎к‏ ‎BTC‏ ‎просто ‎не‏ ‎применимы ‎в‏ ‎принципе.

Хотя ‎существует‏ ‎множество‏ ‎академических ‎работ‏ ‎по ‎криптовалютам, ‎исследования, ‎в ‎которых‏ ‎изучается ‎взаимосвязь‏ ‎качественных‏ ‎данных ‎о ‎настроениях‏ ‎инвесторов ‎и‏ ‎количественных ‎данных ‎о ‎рыночных‏ ‎ценах‏ ‎на ‎BTC,‏ ‎встречаются ‎довольно‏ ‎редко. ‎Тем ‎не ‎менее, ‎такие‏ ‎исследования‏ ‎были ‎бы‏ ‎ценным ‎дополнением‏ ‎к ‎криптолитературе.

Теории ‎о ‎росте ‎BTC

Биткойн‏ ‎—‏ ‎это‏ ‎виртуальные ‎деньги,‏ ‎полученные ‎с‏ ‎помощью ‎математической‏ ‎криптографии‏ ‎и ‎задуманные‏ ‎как ‎альтернатива ‎официальным ‎валютам ‎стран.‏ ‎Введённый ‎в‏ ‎оборот‏ ‎в ‎2009 ‎году,‏ ‎BTC ‎привлек‏ ‎внимание ‎основных ‎инвесторов ‎только‏ ‎в‏ ‎2012 ‎году.‏ ‎На ‎глобальном‏ ‎уровне ‎внезапный ‎рост ‎BTC ‎произошел‏ ‎за‏ ‎короткий ‎промежуток‏ ‎времени, ‎примерно‏ ‎за ‎10 ‎лет. ‎С ‎тех‏ ‎пор‏ ‎на‏ ‎крипторынке ‎появились‏ ‎валюты ‎первого,‏ ‎второго ‎и‏ ‎третьего‏ ‎поколений, ‎из‏ ‎которых ‎валюты ‎третьего ‎поколения ‎всё‏ ‎ещё ‎находятся‏ ‎в‏ ‎зачаточном ‎состоянии.

Однако ‎в‏ ‎последнее ‎время‏ ‎база ‎пользователей ‎криптовалюты ‎резко‏ ‎увеличивается‏ ‎по ‎всему‏ ‎миру. ‎Криптовалюты‏ ‎совмещают ‎в ‎себе ‎одновременно ‎инновационные‏ ‎технологии,‏ ‎высокозащищенную ‎архитектуру,‏ ‎перспективные ‎функциональные‏ ‎и ‎инвестиционные ‎возможности ‎в ‎качестве‏ ‎активов,‏ ‎которые‏ ‎делают ‎их‏ ‎привлекательными ‎для‏ ‎венчурных ‎капиталистов‏ ‎и‏ ‎инвесторов.

Предположительно, ‎факторами,‏ ‎которые ‎приводят ‎к ‎популярности ‎криптовалют,‏ ‎являются, ‎с‏ ‎одной‏ ‎стороны, ‎чрезвычайно ‎высокие‏ ‎затраты, ‎связанные‏ ‎с ‎использованием ‎(средством ‎обмена‏ ‎и‏ ‎сохранения ‎стоимости)‏ ‎фиатных ‎валют,‏ ‎а ‎с ‎другой, ‎чрезвычайно ‎низкие‏ ‎затраты,‏ ‎связанные ‎с‏ ‎использованием ‎криптовалют.

Более‏ ‎того, ‎крах ‎бумажной ‎валюты ‎в‏ ‎таких‏ ‎странах,‏ ‎как ‎Зимбабве‏ ‎и ‎Ливан,‏ ‎добавил ‎популярности‏ ‎крипто-движению.‏ ‎Люди ‎начали‏ ‎узнавать ‎о ‎криптовалютах, ‎когда ‎появился‏ ‎BTC. ‎Следовательно,‏ ‎его‏ ‎часто ‎считают ‎отцом‏ ‎криптовалют, ‎а‏ ‎все ‎остальные ‎криптовалюты ‎называют‏ ‎альткойнами.‏ ‎Недавние ‎новости‏ ‎о ‎том,‏ ‎что ‎Сальвадор ‎признал ‎BTC ‎и‏ ‎официально‏ ‎принял ‎его‏ ‎в ‎качестве‏ ‎законного ‎платежного ‎средства, ‎стали ‎неожиданной‏ ‎и‏ ‎позитивной‏ ‎новостью ‎для‏ ‎поклонников ‎BTC‏ ‎во ‎всем‏ ‎мире.

Ценообразование‏ ‎Биткойнов ‎

В‏ ‎отличии ‎от ‎фиатных ‎валют, ‎корпоративных‏ ‎акций ‎и‏ ‎облигаций‏ ‎криптовалюты ‎не ‎имеют‏ ‎базовой ‎стоимости.‏ ‎Криптовалюты ‎более ‎чувствительны ‎к‏ ‎спросу,‏ ‎поэтому ‎рыночная‏ ‎стоимость ‎в‏ ‎большей ‎степени ‎зависит ‎от ‎того,‏ ‎насколько‏ ‎известна ‎и‏ ‎популярна ‎данная‏ ‎криптовалюта.

С ‎момента ‎своего ‎создания ‎BTC‏ ‎был‏ ‎самой‏ ‎популярной ‎криптовалютой,‏ ‎поэтому ‎его‏ ‎рыночная ‎стоимость‏ ‎также‏ ‎беспрецедентно ‎росла.‏ ‎Поскольку ‎BTC ‎— ‎это ‎глобальная‏ ‎криптовалюта, ‎его‏ ‎стоимость‏ ‎принципиально ‎одинакова ‎на‏ ‎разных ‎рынках.‏ ‎Таким ‎образом, ‎цена ‎определяется‏ ‎глобально‏ ‎и ‎не‏ ‎может ‎зависеть‏ ‎в ‎течение ‎более ‎длительного ‎периода‏ ‎от‏ ‎отдельных ‎рынков‏ ‎в ‎разных‏ ‎странах.

Была ‎установлена ‎долгосрочная ‎взаимосвязь ‎между‏ ‎BTC‏ ‎и‏ ‎набором ‎переменных,‏ ‎способных ‎объяснить‏ ‎динамику ‎стоимости‏ ‎криптовалюты‏ ‎с ‎использованием‏ ‎методов ‎коинтеграции. ‎Биткойн ‎— ‎это‏ ‎проциклин, ‎стоимость‏ ‎которого‏ ‎движима ‎интересом ‎инвесторов‏ ‎к ‎криптовалюте,‏ ‎и ‎он ‎положительно ‎коррелирует‏ ‎с‏ ‎рыночным ‎портфелем.‏ ‎А ‎в‏ ‎настоящее ‎время ‎BTC ‎следует ‎тенденции,‏ ‎демонстрируемой‏ ‎финансовыми ‎рынками,‏ ‎и ‎не‏ ‎может ‎рассматриваться ‎как ‎чисто ‎альтернативный‏ ‎актив.

Неопределенность‏ ‎глобальной‏ ‎экономической ‎ситуации‏ ‎сегодняшнего ‎дня‏ ‎оказала ‎как‏ ‎положительное,‏ ‎так ‎и‏ ‎отрицательное ‎влияние ‎на ‎доходность ‎BTC.‏ ‎Однако ‎его‏ ‎не‏ ‎всегда ‎можно ‎рассматривать‏ ‎как ‎новую‏ ‎«корзину ‎для ‎яиц». ‎Важными‏ ‎факторами,‏ ‎влияющими ‎на‏ ‎ценообразование ‎BTC,‏ ‎являются ‎доходность ‎S& ‎P ‎500,‏ ‎NIFTY‏ ‎50, ‎SENSEX30‏ ‎и ‎других‏ ‎популярных ‎рыночных ‎индексов.

При ‎помощи ‎традиционных‏ ‎моделей‏ ‎оценки‏ ‎активов ‎невозможно‏ ‎качественно ‎объяснить‏ ‎последние ‎изменения‏ ‎в‏ ‎цене ‎BTC.‏ ‎Однако ‎некоторые ‎финансовые ‎модели ‎указывают‏ ‎на ‎то,‏ ‎что‏ ‎BTC ‎в ‎настоящее‏ ‎время ‎переоценен.‏ ‎То ‎всей ‎видимости, ‎именно‏ ‎гипотеза‏ ‎финансовой ‎нестабильности‏ ‎лучше, ‎чем‏ ‎любая ‎из ‎проверенных ‎экономических ‎теорий,‏ ‎подходит‏ ‎для ‎объяснения‏ ‎недавних ‎изменений‏ ‎цен ‎на ‎BTC.

Изучая ‎связь ‎риска‏ ‎падения‏ ‎цен‏ ‎на ‎BTC‏ ‎с ‎экономической‏ ‎неопределенностью ‎можно‏ ‎заметить,‏ ‎что ‎экономическая‏ ‎неопределенность ‎показывает ‎значительную ‎отрицательную ‎корреляцию‏ ‎с ‎риском‏ ‎падения‏ ‎цен ‎на ‎BTC.‏ ‎Следовательно, ‎при‏ ‎высокой ‎экономической ‎неопределенности ‎риск‏ ‎краха‏ ‎BTC ‎низок.

Более‏ ‎того, ‎поведенческие‏ ‎факторы ‎несут ‎в ‎себе ‎ограниченный‏ ‎риск‏ ‎краха ‎BTC.‏ ‎В ‎ситуации‏ ‎экономической ‎нестабильности ‎инвесторы ‎могут ‎застраховаться‏ ‎от‏ ‎её‏ ‎влияния, ‎инвестируя‏ ‎в ‎рынок‏ ‎BTC. ‎Теория‏ ‎предполагает,‏ ‎что, ‎поскольку‏ ‎рынок ‎BTC ‎движется ‎против ‎макроэкономических‏ ‎основ ‎экономики,‏ ‎эмоции‏ ‎являются ‎основным ‎фактором,‏ ‎определяющим ‎спрос‏ ‎на ‎рынке ‎BTC.

Предвзятость ‎инвесторов‏ ‎и‏ ‎волатильность ‎цен‏ ‎на ‎BTC

Биткойн‏ ‎обладает ‎уникальными ‎характеристиками ‎доходности ‎и‏ ‎риска,‏ ‎имеет ‎иные,‏ ‎чем ‎другие‏ ‎активы ‎принципы ‎волатильности ‎и ‎не‏ ‎коррелирует‏ ‎с‏ ‎другими ‎активами.‏ ‎Следовательно, ‎избыточная‏ ‎доходность ‎и‏ ‎волатильность‏ ‎BTC ‎несколько‏ ‎напоминают ‎более ‎спекулятивный ‎вид ‎активов,‏ ‎чем ‎золото‏ ‎или‏ ‎доллар ‎США.

Волатильность ‎BTC‏ ‎является ‎экстремальной,‏ ‎и ‎цены ‎ежедневно ‎значительно‏ ‎колеблются.‏ ‎BTC ‎примерно‏ ‎в ‎восемь‏ ‎раз ‎более ‎волатилен, ‎чем ‎фондовый‏ ‎рынок,‏ ‎и ‎почти‏ ‎в ‎20‏ ‎раз ‎более ‎волатилен, ‎чем ‎доллар‏ ‎США.‏ ‎В‏ ‎такой ‎конфигурации‏ ‎можно ‎допустить,‏ ‎что ‎мир‏ ‎финансов,‏ ‎в ‎том‏ ‎виде, ‎в ‎каком ‎мы ‎знаем‏ ‎его ‎сегодня,‏ ‎вскоре‏ ‎будет ‎разрушен, ‎а‏ ‎BTC ‎можно‏ ‎назвать ‎предвестником ‎этого ‎разрушения.

Сегодня‏ ‎многие‏ ‎экономисты ‎считают,‏ ‎что ‎волатильность‏ ‎рынка ‎криптовалют ‎связана ‎с ‎новостями,‏ ‎сообщениями‏ ‎и ‎публикациями‏ ‎в ‎социальных‏ ‎сетях. ‎Поскольку ‎криптовалюта ‎является ‎одной‏ ‎из‏ ‎валют‏ ‎нового ‎времени,‏ ‎инвесторы ‎больше‏ ‎полагаются ‎на‏ ‎социальные‏ ‎сети ‎для‏ ‎получения ‎оперативной ‎информации, ‎чем ‎на‏ ‎обычные ‎средства‏ ‎массовой‏ ‎информации.

Анализ ‎настроений ‎инвесторов‏ ‎по ‎их‏ ‎активности ‎в ‎соцсетях ‎выявил,‏ ‎что‏ ‎волатильность ‎криптовалют‏ ‎больше ‎коррелирует‏ ‎с ‎количеством ‎сообщений ‎в ‎Twitter‏ ‎чем‏ ‎поисковых ‎запросов‏ ‎в ‎Google‏ ‎Trends. ‎Частота ‎и ‎характер ‎твитов‏ ‎являются‏ ‎важным‏ ‎фактором ‎объема‏ ‎торгов ‎и‏ ‎реализованной ‎волатильности‏ ‎на‏ ‎следующий ‎день,‏ ‎что ‎дополнительно ‎подтверждается ‎линейными ‎и‏ ‎нелинейными ‎тестами‏ ‎причинности‏ ‎Грейнджера. ‎Учитывая ‎эти‏ ‎факты, ‎можно‏ ‎сказать, ‎что ‎настроения ‎инвесторов,‏ ‎эмоции‏ ‎и ‎поведенческие‏ ‎предубеждения ‎могут‏ ‎оказывать ‎существенное ‎влияние ‎на ‎движение‏ ‎цен‏ ‎криптовалюты.

Качественный ‎подход‏ ‎в ‎исследовании‏ ‎рынка ‎Биткоина

Качественный ‎анализ ‎не ‎часто‏ ‎встречается‏ ‎в‏ ‎литературе ‎о‏ ‎BTC, ‎несмотря‏ ‎на ‎то,‏ ‎что‏ ‎криптоинвесторы ‎принимая‏ ‎решения ‎мыслят ‎вне ‎логики ‎теорий.‏ ‎Во ‎время‏ ‎последней‏ ‎пандемии ‎COVID-19, ‎поскольку‏ ‎все ‎паниковали‏ ‎по ‎поводу ‎неопределенного ‎будущего,‏ ‎влияние‏ ‎страха ‎инвесторов‏ ‎на ‎динамику‏ ‎цен ‎BTC ‎предсказать ‎было ‎невозможно.‏ ‎Было‏ ‎замечено, ‎что‏ ‎в ‎период‏ ‎кризиса ‎на ‎рынке, ‎BTC ‎ведет‏ ‎себя‏ ‎как‏ ‎традиционные ‎финансовые‏ ‎активы, ‎такие‏ ‎как ‎золото.

Следовательно,‏ ‎попытка‏ ‎хеджировать ‎риски,‏ ‎связанные ‎с ‎другими ‎активами ‎через‏ ‎покупку ‎BTC,‏ ‎может‏ ‎быть ‎не ‎самым‏ ‎лучшим ‎решением.‏ ‎Фактический ‎рынок ‎BTC ‎не‏ ‎служил‏ ‎убежищем ‎во‏ ‎время ‎пандемии.‏ ‎Однако ‎цена ‎BTC ‎в ‎основном‏ ‎определяется‏ ‎интересом ‎инвесторов‏ ‎к ‎криптовалюте,‏ ‎а ‎не ‎макроэкономическими ‎основами ‎или‏ ‎финансовыми‏ ‎коэффициентами.

Изучая‏ ‎динамику ‎цен‏ ‎на ‎криптовалюты‏ ‎можно ‎заметить,‏ ‎что‏ ‎на ‎них‏ ‎влияет ‎взаимодействие ‎между ‎поведенческими ‎факторами,‏ ‎лежащими ‎в‏ ‎основе‏ ‎решений ‎инвесторов, ‎и‏ ‎общедоступными ‎потоками‏ ‎информации. ‎На ‎этом ‎фоне‏ ‎полезно‏ ‎провести ‎психологический‏ ‎анализ, ‎чтобы‏ ‎понять ‎влияние ‎и ‎направление ‎настроений‏ ‎инвесторов‏ ‎на ‎ценовое‏ ‎направление ‎рынка‏ ‎BTC.

Эффект ‎влияния ‎эмоций ‎трейдеров ‎на‏ ‎цену‏ ‎Биткоина

Анализ‏ ‎настроений ‎—‏ ‎это ‎процесс‏ ‎извлечения ‎и‏ ‎измерения‏ ‎субъективных ‎эмоций‏ ‎или ‎мнений, ‎выраженных ‎в ‎тексте.‏ ‎Его ‎цель‏ ‎—‏ ‎изучить ‎мнения ‎людей,‏ ‎чтобы ‎определить‏ ‎отношение ‎автора ‎к ‎конкретному‏ ‎предмету.‏ ‎Современные ‎алгоритмы‏ ‎анализа ‎настроений‏ ‎могут ‎с ‎достаточной ‎степенью ‎точности‏ ‎определять‏ ‎силу ‎положительных‏ ‎и ‎отрицательных‏ ‎эмоций ‎в ‎коротких ‎неофициальных ‎текстах.

Инвесторы‏ ‎активно‏ ‎делятся‏ ‎в ‎соцсетях‏ ‎своими ‎взглядами‏ ‎на ‎рынок,‏ ‎мнениями‏ ‎и ‎переживаемыми‏ ‎эмоциями. ‎Поведенческие ‎науки ‎исследовали ‎доказательства‏ ‎взаимосвязи ‎между‏ ‎социальными‏ ‎сетями ‎и ‎колебаниями‏ ‎цен ‎на‏ ‎криптовалюту. ‎Помимо ‎обычных ‎социальных‏ ‎сетей,‏ ‎таких ‎как‏ ‎Facebook ‎и‏ ‎Twitter, ‎на ‎рынок ‎значительно ‎влияют‏ ‎несколько‏ ‎профильных ‎криптовалютных‏ ‎форумов, ‎таких‏ ‎как ‎ADVFN, ‎Moon ‎forum, ‎Blackhat‏ ‎world,‏ ‎Bitcointalk,‏ ‎Crypto ‎compare‏ ‎и ‎т.‏ ‎д. ‎«Bitcointalk»‏ ‎разделен‏ ‎на ‎несколько‏ ‎разделов, ‎таких ‎как ‎обсуждение ‎BTC,‏ ‎майнинг ‎монет,‏ ‎техническая‏ ‎помощь ‎и ‎экономика‏ ‎BTC, ‎где‏ ‎инвесторы ‎могут ‎поделиться ‎своими‏ ‎взглядами.

Кроме‏ ‎того, ‎трейдеры‏ ‎часто ‎используют‏ ‎Google ‎в ‎качестве ‎поисковой ‎системы.‏ ‎Таким‏ ‎образом, ‎Google‏ ‎может ‎дать‏ ‎представление ‎об ‎интересах ‎людей, ‎и‏ ‎он‏ ‎может‏ ‎предоставить ‎эти‏ ‎данные ‎поиска‏ ‎в ‎формате‏ ‎«Google‏ ‎Trends». ‎Было‏ ‎обнаружено, ‎что ‎волатильность ‎цен ‎предыдущего‏ ‎дня ‎и‏ ‎объем‏ ‎поиска ‎в ‎Google‏ ‎Trends ‎являются‏ ‎важными ‎факторами, ‎привлекающими ‎внимание‏ ‎к‏ ‎BTC.

Поведение ‎рыночной‏ ‎толпы ‎и‏ ‎цена ‎Биткойнов

Цена ‎BTC ‎никогда ‎не‏ ‎оставалась‏ ‎неизменной ‎с‏ ‎момента ‎его‏ ‎создания. ‎Стоимость ‎BTC ‎достигла ‎уровня‏ ‎в‏ ‎60‏ ‎000 ‎долларов,‏ ‎но ‎затем‏ ‎внезапно ‎упала‏ ‎до‏ ‎30 ‎000‏ ‎долларов ‎в ‎период ‎с ‎мая‏ ‎2020 ‎года.‏ ‎Если‏ ‎мы ‎проанализируем ‎рыночную‏ ‎тенденцию, ‎то‏ ‎мы ‎сможем ‎понять, ‎что‏ ‎рынок‏ ‎в ‎настоящее‏ ‎время ‎в‏ ‎значительной ‎степени ‎зависит ‎от ‎настроений,‏ ‎поведенческих‏ ‎предубеждений ‎и‏ ‎эмоций ‎трейдеров.

Данные‏ ‎взлеты ‎и ‎падения ‎цен ‎в‏ ‎основном‏ ‎связаны‏ ‎с ‎твитами‏ ‎и ‎комментариями‏ ‎некоторых ‎влиятельных‏ ‎персонажей,‏ ‎таких ‎как‏ ‎генеральный ‎директор ‎Space ‎X ‎и‏ ‎Tesla ‎Илон‏ ‎Маск.‏ ‎Это ‎наглядный ‎пример‏ ‎предвзятости ‎и‏ ‎эффекта ‎эмоций. ‎Из ‎недавних‏ ‎событий‏ ‎видно, ‎что‏ ‎твиты ‎и‏ ‎сообщения ‎Илона ‎Маска ‎оказывают ‎значительное‏ ‎влияние‏ ‎на ‎рынок‏ ‎крипты ‎и‏ ‎на ‎объем ‎и ‎цену ‎криптовалют.

В‏ ‎феврале‏ ‎2021‏ ‎года ‎Элон‏ ‎Маск ‎написал‏ ‎в ‎твиттере‏ ‎о‏ ‎BTC, ‎что‏ ‎привело ‎к ‎заметному ‎росту ‎его‏ ‎цены. ‎В‏ ‎мае‏ ‎2021 ‎года ‎он‏ ‎написал ‎в‏ ‎твиттере ‎о ‎Dogecoin, ‎другой‏ ‎криптовалюте,‏ ‎которая ‎на‏ ‎некоторое ‎время‏ ‎заставила ‎трейдеров ‎продавать ‎BTC ‎и‏ ‎инвестировать‏ ‎в ‎Dogecoin.‏ ‎Это ‎показывает,‏ ‎как ‎настроения ‎и ‎эмоции ‎влияют‏ ‎на‏ ‎цену‏ ‎BTC.

Ряд ‎интересных‏ ‎вопросов ‎для‏ ‎осмысления

Существует ‎ряд‏ ‎интересных‏ ‎вопросов, ‎на‏ ‎которые ‎хотелось ‎бы ‎иметь ‎ответ.‏ ‎Поискать ‎его‏ ‎можно‏ ‎с ‎помощью ‎как‏ ‎количественных, ‎так‏ ‎и ‎качественных ‎методов ‎исследования.‏ ‎Давайте‏ ‎попробуем ‎с‏ ‎количественно ‎оценить‏ ‎взаимосвязь ‎цен ‎на ‎BTC ‎с‏ ‎настроениями‏ ‎инвесторов ‎начиная‏ ‎с ‎2016‏ ‎года ‎и ‎проанализируем ‎возможную ‎корреляцию‏ ‎между‏ ‎ними.

С‏ ‎другой ‎стороны,‏ ‎хотелось ‎бы‏ ‎разобраться ‎и‏ ‎причинах‏ ‎высокой ‎волатильности‏ ‎цен ‎путем ‎сравнения ‎качественных ‎и‏ ‎количественных ‎данных,‏ ‎связанных‏ ‎с ‎ценами ‎на‏ ‎BTC. ‎Ряд‏ ‎исследователей ‎этого ‎вопроса ‎пытаются‏ ‎спрогнозировать‏ ‎рынок ‎BTC,‏ ‎анализируя ‎настроения,‏ ‎эмоции ‎и ‎действия ‎на ‎форуме‏ ‎Bitcointalk‏ ‎и ‎Google‏ ‎Trends.

Вопросы:

  1. Являются ‎ли‏ ‎сегодняшняя ‎цена ‎BTC ‎справедливой, ‎завышенной‏ ‎или‏ ‎заниженной?
  2. Играют‏ ‎ли ‎настроения‏ ‎трейдеров ‎значительную‏ ‎роль ‎в‏ ‎движении‏ ‎цен ‎на‏ ‎BTC?
  3. Переоценен ‎ли ‎BTC ‎из-за ‎настроений‏ ‎рынка?
  4. Есть ‎ли‏ ‎какое-либо‏ ‎сходство, ‎если ‎сравнивать‏ ‎качественные ‎и‏ ‎количественные ‎данные ‎о ‎ценах‏ ‎на‏ ‎BTC?
  5. Доминируют ‎ли‏ ‎предубеждения ‎инвесторов‏ ‎на ‎рынке ‎BTC?
  6. Влияют ‎ли ‎твиты‏ ‎известных‏ ‎людей ‎на‏ ‎тенденции ‎крипто-рынка?

Методология‏ ‎триангуляции

Этот ‎подход ‎триангуляции ‎считается ‎рабочим‏ ‎для‏ ‎смешанных‏ ‎исследований. ‎Он‏ ‎повысил ‎бы‏ ‎достоверность ‎и‏ ‎релевантность‏ ‎результатов ‎исследований.‏ ‎Для ‎проведения ‎качественного ‎анализа ‎можно‏ ‎воспользоваться ‎данными‏ ‎с‏ ‎биткойн-форума ‎Bitcointalk. ‎Это‏ ‎самый ‎популярный‏ ‎биткойн-форум, ‎на ‎котором ‎зарегистрировано‏ ‎более‏ ‎9 ‎00‏ ‎000 ‎пользователей,‏ ‎которые ‎обмениваются ‎информацией, ‎техническими ‎знаниями‏ ‎и‏ ‎опытом. ‎Он‏ ‎представляет ‎из‏ ‎себя ‎достаточно ‎надежный ‎ресурс, ‎который‏ ‎гарантирует‏ ‎убедительный‏ ‎объем ‎данных‏ ‎для ‎анализа‏ ‎эмоциональных ‎настроений‏ ‎трейдеров.

Данные‏ ‎и ‎программное‏ ‎обеспечение

Исследователи ‎изучили ‎огромный ‎массив ‎сообщений‏ ‎на ‎форуме‏ ‎Bitcointalk,‏ ‎касающихся ‎BTC ‎за‏ ‎5 ‎лет,‏ ‎начиная ‎с ‎2016 ‎и‏ ‎по‏ ‎2021 ‎год.‏ ‎Данные ‎собирались‏ ‎и ‎анализировались, ‎по ‎ключевым ‎словам,‏ ‎таким,‏ ‎как: ‎«Биткойн»,‏ ‎«Крах», ‎«Падение»,‏ ‎«Страх», ‎«Колебания», ‎«Мошенничество», ‎«Жадность», ‎«Нестабильность»,‏ ‎«Манипуляция»,‏ ‎«Пессимистичный»,‏ ‎«Падение ‎цен»,‏ ‎«Риск», ‎«Сокращение»‏ ‎и ‎«Неопределенность».‏ ‎Дополнительно‏ ‎были ‎собраны‏ ‎и ‎обработаны ‎данные ‎за ‎6‏ ‎лет ‎с‏ ‎помощью‏ ‎поискового ‎запроса ‎«Крах‏ ‎BTC». ‎Это‏ ‎позволило ‎проанализировать ‎настроения ‎инвесторов.

С‏ ‎целью‏ ‎улучшения ‎качества‏ ‎анализа ‎эмоций‏ ‎также ‎использовались ‎данные ‎Google ‎Trends‏ ‎о‏ ‎цене ‎BTC‏ ‎за ‎6‏ ‎лет ‎с ‎2016 ‎по ‎2021‏ ‎год.‏ ‎В‏ ‎дополнение ‎к‏ ‎этому ‎использовались‏ ‎рыночные ‎данные‏ ‎цены‏ ‎Биткойнов, ‎чтобы‏ ‎выявить ‎возможную ‎связь ‎между ‎поисковыми‏ ‎запросами ‎и‏ ‎ростом‏ ‎рынка ‎BTC.

Для ‎аналитики‏ ‎эмоционального ‎состояния‏ ‎инвесторов ‎использовалось ‎программное ‎обеспечение‏ ‎NVivo,‏ ‎а ‎визуализация‏ ‎данных ‎выполнялась‏ ‎с ‎помощью ‎программного ‎обеспечения ‎Tableau.‏ ‎Где‏ ‎NVivo ‎позволяет‏ ‎исследователю ‎запрашивать‏ ‎данные ‎на ‎определенном ‎уровне. ‎Его‏ ‎результаты‏ ‎по‏ ‎частоте ‎слов‏ ‎продемонстрировали ‎идеальное‏ ‎соответствие ‎анализу‏ ‎сети‏ ‎с ‎социальными‏ ‎тегами, ‎что ‎является ‎дополнительным ‎преимуществом‏ ‎этого ‎программного‏ ‎обеспечения‏ ‎качественных ‎исследований.

Результаты ‎

Большинство‏ ‎статей ‎в‏ ‎общедоступной ‎литературе ‎показывают, ‎что‏ ‎существует‏ ‎чёткая ‎взаимосвязь‏ ‎между ‎объемом‏ ‎твитов ‎и ‎тенденциями ‎крипто-рынка. ‎Исследования‏ ‎на‏ ‎эту ‎тему‏ ‎продемонстрировали, ‎что‏ ‎твиты ‎могут ‎предсказывать ‎возможное ‎движение‏ ‎рынка‏ ‎за‏ ‎3-4 ‎дня,‏ ‎при ‎чём‏ ‎с ‎хорошими‏ ‎шансами‏ ‎на ‎успех.

Помимо‏ ‎твитов, ‎обсуждения ‎на ‎биткойн-форумах ‎также‏ ‎играют ‎значительную‏ ‎роль‏ ‎в ‎изменении ‎цены‏ ‎BTC. ‎Было‏ ‎проанализировано ‎поведение ‎цены ‎BTC,‏ ‎на‏ ‎основе ‎сравнения‏ ‎изменения ‎в‏ ‎соответствии ‎с ‎количеством ‎сообщений ‎на‏ ‎биткойн-форумах,‏ ‎в ‎частности,‏ ‎на ‎Bitcointalk‏ ‎с ‎результатами ‎Google ‎Trends.

Результаты ‎анализа‏ ‎настроений‏ ‎крипто-трейдеров‏ ‎показывают, ‎что‏ ‎тенденции ‎в‏ ‎Google ‎и‏ ‎сообщения‏ ‎на ‎биткойн-форуме‏ ‎сильно ‎коррелировали ‎с ‎рыночными ‎ценами‏ ‎на ‎BTC.‏ ‎Была‏ ‎также ‎обнаружена ‎сильная‏ ‎причинно-следственную ‎связь‏ ‎между ‎ценами ‎на ‎BTC‏ ‎и‏ ‎поисковыми ‎запросами‏ ‎инвесторов. ‎Что‏ ‎еще ‎более ‎важно, ‎удалось ‎выявить,‏ ‎что‏ ‎эта ‎причинно-следственная‏ ‎связь ‎является‏ ‎двунаправленной, ‎то ‎есть ‎поисковые ‎запросы‏ ‎влияют‏ ‎на‏ ‎цены ‎и‏ ‎наоборот.

Таким ‎образом,‏ ‎с ‎определённой‏ ‎долей‏ ‎уверенности ‎можно‏ ‎сказать, ‎что ‎в ‎динамике ‎цен‏ ‎на ‎BTC‏ ‎доминируют‏ ‎спекуляции ‎и ‎отслеживание‏ ‎тенденций. ‎На‏ ‎бычьем ‎рынке ‎повышенный ‎интерес‏ ‎толкает‏ ‎цены ‎выше‏ ‎тренда. ‎Однако,‏ ‎если ‎цены ‎ниже ‎тренда, ‎растущие‏ ‎медвежьи‏ ‎настроения ‎снижают‏ ‎цены. ‎Эти‏ ‎факторы ‎давления ‎и ‎повышения ‎цены‏ ‎формируют‏ ‎среду,‏ ‎в ‎которой‏ ‎легко ‎возникают‏ ‎сильные ‎эмоциональные‏ ‎реакции.‏ ‎Такое ‎эмоциональное‏ ‎поведение ‎инвесторов ‎имеет ‎решающее ‎значение‏ ‎для ‎точного‏ ‎прогнозирования‏ ‎рынка.

Анализ ‎настроений ‎на‏ ‎форуме ‎Bitcointalk

Активность‏ ‎форума ‎Bitcointalk ‎напрямую ‎связана‏ ‎с‏ ‎тенденцией ‎в‏ ‎стоимости ‎BTC.‏ ‎Исследования ‎в ‎этом ‎направлении ‎демонстрируют,‏ ‎что‏ ‎переписка ‎на‏ ‎Bitcointalk ‎достаточно‏ ‎точно ‎отражает ‎настроения ‎пользователей. ‎Для‏ ‎оценки‏ ‎положительных‏ ‎и ‎отрицательных‏ ‎мнений ‎инвесторов‏ ‎были ‎собраны‏ ‎данные‏ ‎из ‎обсуждений‏ ‎на ‎Bitcointalk ‎за ‎период ‎2016–2021‏ ‎годов ‎с‏ ‎использованием‏ ‎различных ‎ключевых ‎слов.

В‏ ‎таблице ‎1‏ ‎отражены ‎настроения ‎участников ‎форума‏ ‎и‏ ‎их ‎соответствующие‏ ‎реакции. ‎Для‏ ‎поиска ‎информации ‎о ‎BTC ‎в‏ ‎Bitcointalk‏ ‎использовалось ‎несколько‏ ‎терминов. ‎Когда‏ ‎эти ‎сообщения ‎записали, ‎используя ‎расширение‏ ‎NVivo,‏ ‎было‏ ‎обнаружено, ‎что‏ ‎«Цена ‎BTC»‏ ‎является ‎самым‏ ‎популярным‏ ‎поисковым ‎запросом,‏ ‎используемым ‎в ‎Bitcointalk.

Из ‎1558 ‎комментариев,‏ ‎полученных ‎с‏ ‎использованием‏ ‎14 ‎негативных ‎ключевых‏ ‎слов, ‎365‏ ‎были ‎закодированы ‎как ‎очень‏ ‎негативные,‏ ‎884 ‎—‏ ‎как ‎умеренно‏ ‎негативные, ‎248 ‎— ‎как ‎умеренно‏ ‎позитивные‏ ‎и ‎61‏ ‎— ‎как‏ ‎очень ‎позитивные. ‎Например, ‎«коллапс» ‎—‏ ‎ключевое‏ ‎слово‏ ‎для ‎поиска,‏ ‎которое ‎21%‏ ‎пользователей ‎форума‏ ‎считают‏ ‎крайне ‎негативным‏ ‎настроением, ‎умеренно ‎негативным ‎— ‎68%‏ ‎и ‎умеренно‏ ‎позитивным‏ ‎— ‎11%.

Таким ‎образом,‏ ‎почти ‎89%‏ ‎пользователей ‎форума ‎негативно ‎настроены‏ ‎в‏ ‎отношении ‎ключевого‏ ‎слова ‎«collapse»,‏ ‎и ‎только ‎11% ‎пользователей ‎настроены‏ ‎позитивно.‏ ‎Следовательно, ‎во‏ ‎время ‎экспериментального‏ ‎периода ‎проведённого ‎исследования, ‎негативные ‎настроения‏ ‎привели‏ ‎рынок‏ ‎BTC ‎к‏ ‎снижению.

Аналогичным ‎образом,‏ ‎пользователи ‎форума‏ ‎оценивались‏ ‎по ‎другим‏ ‎ключевым ‎словам ‎поиска, ‎таким ‎как‏ ‎«сбой», ‎«падение»,‏ ‎«страх»,‏ ‎«колебания», ‎«мошенничество», ‎«жадность»,‏ ‎«нестабильность», ‎«манипулирование»,‏ ‎«пессимистичный» ‎и ‎«падение ‎цен».

Таблица‏ ‎1

Классификация‏ ‎настроений ‎пользователей‏ ‎Bitcointalk

В ‎таблице‏ ‎представлены ‎различные ‎настроения ‎биткойн-инвесторов. ‎Настроения‏ ‎были‏ ‎восприняты ‎как‏ ‎очень ‎негативные‏ ‎22,04%, ‎умеренно ‎негативные ‎56,21%, ‎умеренно‏ ‎позитивные‏ ‎16,32%‏ ‎и ‎очень‏ ‎позитивные ‎5,4%

Общее‏ ‎среднее ‎значение‏ ‎негативных‏ ‎настроений ‎составило‏ ‎78,25%, ‎а ‎общее ‎среднее ‎значение‏ ‎позитивных ‎настроений‏ ‎составило‏ ‎21,75%. ‎Более ‎того,‏ ‎было ‎обнаружено,‏ ‎что ‎реальный ‎рынок ‎BTC‏ ‎отреагировал‏ ‎в ‎соответствии‏ ‎с ‎общим‏ ‎мнением ‎инвесторов ‎форума ‎Bitcointalk.

Детали ‎настроений‏ ‎и‏ ‎диаграмма ‎в‏ ‎поддержку ‎аргументов‏ ‎данной ‎гипотезы ‎представлены ‎на ‎рис.‏ ‎1.‏ ‎Данные‏ ‎результаты ‎исследования‏ ‎подтверждают ‎теорию‏ ‎о ‎том,‏ ‎что‏ ‎мероприятия ‎и‏ ‎обсуждения, ‎проводимые ‎на ‎Bitcointalk, ‎влияют‏ ‎на ‎рынок‏ ‎BTC.‏ ‎Следовательно, ‎мы ‎можем‏ ‎однозначно ‎заключить,‏ ‎что ‎биткойн-форумы ‎и ‎сообщества‏ ‎играют‏ ‎важную ‎роль‏ ‎во ‎влиянии‏ ‎на ‎рыночные ‎цены ‎BTC.


Рис. ‎1

Анализ‏ ‎средних‏ ‎настроений ‎инвесторов‏ ‎BTC ‎в‏ ‎Bitcointalk. ‎Средние ‎настроения ‎комментариев ‎были‏ ‎нанесены‏ ‎на‏ ‎график ‎и‏ ‎показывают, ‎что‏ ‎настроения ‎5,40%‏ ‎очень‏ ‎позитивные, ‎настроения‏ ‎16,32% ‎умеренно ‎позитивные, ‎56,21% ‎умеренно‏ ‎негативные ‎и‏ ‎22,04%‏ ‎очень ‎негативные

Долгосрочное ‎сопоставление‏ ‎рыночных ‎цен‏ ‎BTC ‎и ‎настроений ‎инвесторов:‏ ‎взаимосвязь‏ ‎между ‎Google‏ ‎Trends ‎и‏ ‎рынком ‎BTC ‎в ‎период ‎2016-2021

В‏ ‎процессе‏ ‎изучения ‎связи‏ ‎между ‎частотой‏ ‎поиска ‎Google ‎Trends ‎и ‎рынком‏ ‎BTC‏ ‎было‏ ‎замечено, ‎что‏ ‎пики ‎в‏ ‎ключевом ‎слове‏ ‎поиска‏ ‎«Падение ‎цены‏ ‎BTC» ‎в ‎поиске ‎Google ‎привели‏ ‎к ‎падению‏ ‎цены‏ ‎на ‎рынке ‎BTC.‏ ‎На ‎рисунках‏ ‎2 ‎и ‎3 ‎показана‏ ‎взаимосвязь‏ ‎между ‎двумя‏ ‎наборами ‎данных‏ ‎временных ‎рядов. ‎За ‎значительным ‎пиком‏ ‎поискового‏ ‎запроса ‎«Крах‏ ‎BTC» ‎в‏ ‎Google ‎Trends ‎17 ‎декабря ‎2017‏ ‎года‏ ‎последовал‏ ‎ужасающий ‎обвал‏ ‎цены.

Этот ‎эффект‏ ‎был ‎отмечен‏ ‎в‏ ‎следующие ‎дни:‏ ‎17 ‎декабря ‎2017 ‎года ‎цена‏ ‎BTC ‎составляла‏ ‎19‏ ‎783,06 ‎долларов, ‎а‏ ‎22 ‎декабря‏ ‎2017 ‎года ‎она ‎упала‏ ‎до‏ ‎13 ‎800‏ ‎долларов. ‎Причина‏ ‎этого ‎падения ‎цен ‎явно ‎была‏ ‎связана‏ ‎с ‎эмоциями‏ ‎инвесторов. ‎Кроме‏ ‎того, ‎запуск ‎фьючерсов ‎на ‎BTC‏ ‎помог‏ ‎лопнуть‏ ‎пузырю.

Цена ‎BTC‏ ‎начала ‎падать‏ ‎всего ‎через‏ ‎несколько‏ ‎дней ‎после‏ ‎введения ‎фьючерсов ‎на ‎BTC ‎11‏ ‎декабря ‎2017‏ ‎года‏ ‎и ‎в ‎следующем‏ ‎году ‎падение‏ ‎составило ‎80%. ‎На ‎рисунках‏ ‎2‏ ‎и ‎3‏ ‎показаны ‎колебания‏ ‎цен ‎на ‎рынке ‎BTC ‎в‏ ‎течение‏ ‎2016–2021 ‎годов‏ ‎и ‎частота‏ ‎поиска ‎«Биткойн» ‎в ‎Google ‎Trends‏ ‎в‏ ‎течение‏ ‎2016–2021 ‎годов.‏ ‎На ‎обоих‏ ‎диаграммах ‎можно‏ ‎увидеть‏ ‎аналогичный ‎результат.

Другими‏ ‎словами, ‎цены ‎на ‎рынке ‎BTC‏ ‎и ‎частота‏ ‎поисковых‏ ‎запросов ‎в ‎Google‏ ‎Trends ‎близко‏ ‎совпадают. ‎Это ‎означает, ‎что‏ ‎рынок‏ ‎BTC ‎во‏ ‎многом ‎руководствуется‏ ‎эмоциями ‎инвесторов. ‎Как ‎только ‎распространяются‏ ‎соответствующие‏ ‎новости, ‎инвесторы‏ ‎начинают ‎искать‏ ‎то ‎же ‎самое ‎в ‎Google‏ ‎и‏ ‎принимают‏ ‎связанные ‎решения.‏ ‎Поиск ‎в‏ ‎Google ‎Trends‏ ‎напрямую‏ ‎повлиял ‎на‏ ‎решение ‎рынка ‎BTC ‎о ‎покупке‏ ‎или ‎продаже.

Короче‏ ‎говоря,‏ ‎решение ‎инвесторов ‎покупать‏ ‎или ‎продавать‏ ‎BTC ‎зависит ‎от ‎результатов‏ ‎их‏ ‎поиска ‎в‏ ‎Google. ‎Таким‏ ‎образом, ‎мы ‎можем ‎сделать ‎вывод,‏ ‎что‏ ‎взлеты ‎и‏ ‎падения ‎рынка‏ ‎BTC ‎определяются ‎исключительно ‎настроениями ‎инвесторов,‏ ‎а‏ ‎не‏ ‎экономическими ‎и‏ ‎финансовыми ‎теориями.


Рис.‏ ‎2

Изменение ‎цен‏ ‎на‏ ‎рынке ‎BTC‏ ‎в ‎течение ‎2016–2021 ‎годов. ‎Иллюстрирует‏ ‎изменение ‎цен‏ ‎на‏ ‎рынке ‎BTC ‎в‏ ‎период ‎2016-2021


Рис.‏ ‎3

Частота ‎поиска ‎«Биткойн» ‎в‏ ‎Google‏ ‎Trends ‎в‏ ‎течение ‎2016–2021‏ ‎годов. ‎Иллюстрация ‎изменения ‎цен ‎результатов‏ ‎Google‏ ‎Trends ‎за‏ ‎период ‎2016-2021

Краткосрочное‏ ‎сопоставление ‎цен ‎BTC ‎с ‎настроениями‏ ‎инвесторов:‏ ‎взаимосвязь‏ ‎между ‎Google‏ ‎Trends ‎и‏ ‎рынком ‎BTC‏ ‎в‏ ‎период ‎2020-2021

Далее,‏ ‎на ‎рисунках ‎4 ‎и ‎5‏ ‎показаны ‎данные‏ ‎Google‏ ‎Trends ‎за ‎период‏ ‎с ‎июня‏ ‎2020 ‎по ‎июнь ‎2021‏ ‎года‏ ‎и ‎фактические‏ ‎данные ‎о‏ ‎ежедневных ‎ценах ‎на ‎рынке ‎BTC‏ ‎за‏ ‎период ‎с‏ ‎июня ‎2020‏ ‎по ‎июнь ‎2021 ‎года. ‎Влияние‏ ‎настроений‏ ‎инвесторов‏ ‎на ‎цену‏ ‎BTC ‎видно‏ ‎на ‎рис.‏ ‎4.‏ ‎Результаты ‎поиска‏ ‎по ‎запросу ‎«Крах ‎BTC» ‎были‏ ‎самыми ‎высокими‏ ‎16‏ ‎мая ‎2021 ‎года,‏ ‎после ‎чего‏ ‎цена ‎BTC ‎упала ‎до‏ ‎38‏ ‎249 ‎долларов‏ ‎24 ‎мая‏ ‎2021 ‎года ‎с ‎49 ‎764‏ ‎долларов‏ ‎16 ‎мая‏ ‎2021 ‎года‏ ‎на ‎рынке ‎BTC.

Этот ‎эффект ‎хорошо‏ ‎виден‏ ‎на‏ ‎рис. ‎5.‏ ‎Мы ‎можем‏ ‎видеть ‎аналогичную‏ ‎ситуацию‏ ‎на ‎обеих‏ ‎диаграммах, ‎то ‎есть ‎на ‎графике‏ ‎Google ‎Trends‏ ‎и‏ ‎рынка ‎BTC. ‎На‏ ‎рис. ‎4‏ ‎схематично ‎представлены ‎результаты ‎поискового‏ ‎запроса‏ ‎Google ‎Trends,‏ ‎которые ‎соответствуют‏ ‎фактическому ‎положению ‎на ‎рынке ‎BTC,‏ ‎представленному‏ ‎на ‎рис.‏ ‎5. ‎Колебания‏ ‎обеих ‎диаграмм ‎близко ‎совпадают. ‎Если‏ ‎рыночные‏ ‎цены‏ ‎на ‎BTC‏ ‎росли, ‎то‏ ‎в ‎том‏ ‎же‏ ‎направлении ‎виден‏ ‎объем ‎частоты ‎поиска ‎Google ‎Trends,‏ ‎и ‎наоборот.


Рис.‏ ‎4

Изменение‏ ‎цены ‎BTC ‎в‏ ‎течение ‎2020–2021‏ ‎годов. ‎Примечание: иллюстрирует ‎изменение ‎цены‏ ‎BTC‏ ‎в ‎течение‏ ‎2020–2021 ‎годов


Рис.‏ ‎5

Частота ‎поиска ‎«Биткойн» ‎в ‎Google‏ ‎Trends‏ ‎в ‎течение‏ ‎2020–2021 ‎годов.‏ ‎Иллюстрирует ‎изменение ‎цен ‎на ‎BTC‏ ‎и‏ ‎результаты‏ ‎Google ‎Trends‏ ‎в ‎2020–2021‏ ‎годах

Диаграммы, ‎представленные‏ ‎на‏ ‎рисунках, ‎подтверждают‏ ‎тезис ‎о ‎том, ‎что ‎настроения‏ ‎и ‎эмоции‏ ‎крипто-трейдеров‏ ‎играют ‎очень ‎большую‏ ‎роль ‎на‏ ‎рынке ‎BTC. ‎Причина ‎краха‏ ‎BTC‏ ‎в ‎мае‏ ‎2021 ‎года‏ ‎связана ‎исключительно ‎с ‎негативным ‎твитом‏ ‎Элона‏ ‎Маска ‎в‏ ‎отношении ‎Биткойнов,‏ ‎который ‎вызвал ‎панику ‎у ‎инвесторов‏ ‎и‏ ‎снизил‏ ‎спрос ‎на‏ ‎BTC.

Таким ‎образом,‏ ‎можно ‎с‏ ‎уверенностью‏ ‎утверждать, ‎что‏ ‎психологические ‎настроения ‎играют ‎значительную ‎роль‏ ‎в ‎спросе‏ ‎и‏ ‎цене ‎BTC. ‎Следовательно,‏ ‎мы ‎можем‏ ‎сделать ‎вывод, ‎что ‎цена‏ ‎BTC‏ ‎определяется ‎рыночным‏ ‎спросом, ‎а‏ ‎не ‎фундаментальными ‎и ‎техническими ‎переменными.

Выводы

В‏ ‎процессе‏ ‎изучения ‎волатильности‏ ‎цен ‎на‏ ‎BTC ‎как ‎в ‎долгосрочной, ‎так‏ ‎и‏ ‎в‏ ‎краткосрочной ‎перспективе,‏ ‎было ‎проведено‏ ‎сравнение ‎как‏ ‎количественного,‏ ‎так ‎и‏ ‎качественного ‎анализа ‎динамики ‎цен ‎на‏ ‎BTC ‎за‏ ‎оба‏ ‎периода. ‎В ‎результате‏ ‎сформировалось ‎новое‏ ‎представление ‎о ‎причинно-следственной ‎связи‏ ‎между‏ ‎вниманием ‎инвесторов‏ ‎к ‎BTC‏ ‎и ‎колебаниями ‎его ‎цены.

Можно ‎предположить,‏ ‎что‏ ‎существует ‎сильная‏ ‎причинно-следственная ‎связь‏ ‎между ‎ценами ‎и ‎содержанием ‎поисковых‏ ‎запросов.‏ ‎Самое‏ ‎главное, ‎что‏ ‎эта ‎взаимосвязь‏ ‎является ‎двунаправленной,‏ ‎то‏ ‎есть ‎поисковые‏ ‎запросы ‎влияют ‎на ‎цены, ‎а‏ ‎цены ‎влияют‏ ‎на‏ ‎поисковые ‎запросы.

Поскольку ‎внутренняя‏ ‎стоимость ‎BTC‏ ‎равна ‎нулю, ‎инвесторы ‎не‏ ‎могут‏ ‎сказать, ‎насколько‏ ‎его ‎цена‏ ‎является ‎сбалансированной, ‎завышена ‎она ‎или‏ ‎занижена.‏ ‎Цену ‎BTC‏ ‎определяют ‎исключительно‏ ‎рыночные ‎силы. ‎Также ‎можно ‎заметить,‏ ‎что‏ ‎с‏ ‎BTC ‎не‏ ‎связана ‎номинальная‏ ‎или ‎балансовая‏ ‎стоимость.‏ ‎Следовательно, ‎инвесторы‏ ‎не ‎могут ‎достоверно ‎определить ‎реальную‏ ‎стоимость ‎BTC.‏ ‎Можно‏ ‎сказать, ‎что ‎основными‏ ‎факторами, ‎определяющими‏ ‎рыночные ‎цены ‎BTC, ‎являются‏ ‎настроения‏ ‎и ‎эмоции‏ ‎инвесторов.

Знания, ‎полученные‏ ‎из ‎литературы, ‎говорят ‎о ‎том,‏ ‎что‏ ‎существует ‎искусственное‏ ‎влияние ‎на‏ ‎рост ‎цены ‎BTC. ‎Анализ ‎данных‏ ‎показал,‏ ‎что‏ ‎этот ‎эффект‏ ‎приводит ‎к‏ ‎завышению ‎цены‏ ‎на‏ ‎BTC. ‎Платформы‏ ‎социальных ‎сетей, ‎такие ‎как ‎Facebook,‏ ‎Twitter, ‎Clubhouse‏ ‎и‏ ‎другие ‎группы ‎в‏ ‎социальных ‎сетях,‏ ‎которые ‎создают ‎ажиотаж ‎вокруг‏ ‎BTC,‏ ‎способствуют ‎созданию‏ ‎ценовых ‎пузырей.

Было‏ ‎выявлено ‎полное ‎совпадение ‎между ‎количественными‏ ‎тенденциями‏ ‎рыночных ‎цен‏ ‎на ‎BTC‏ ‎и ‎качественными ‎матрицами, ‎используемыми, ‎такими‏ ‎платформами,‏ ‎как‏ ‎Bitcointalk ‎и‏ ‎Google ‎Trends.‏ ‎Причиной ‎этого‏ ‎перекрестного‏ ‎совпадения ‎является‏ ‎конвертация ‎настроений ‎инвесторов ‎на ‎рынке.‏ ‎Предвзятость ‎инвесторов‏ ‎оказала‏ ‎положительное ‎или ‎отрицательное‏ ‎влияние ‎на‏ ‎рынок ‎BTC.

Позитивные ‎настроения ‎привели‏ ‎к‏ ‎позитивным ‎твитам,‏ ‎и, ‎как‏ ‎отражение ‎твитов, ‎рынок ‎взлетел. ‎С‏ ‎другой‏ ‎стороны, ‎негативные‏ ‎настроения ‎привели‏ ‎к ‎негативным ‎твитам, ‎и ‎рынок‏ ‎пошел‏ ‎вниз.‏ ‎Несмотря ‎на‏ ‎то, ‎что‏ ‎на ‎рынок‏ ‎криптовалют‏ ‎активно ‎закачиваются‏ ‎деньги, ‎большинство ‎инвесторов ‎сомневаются ‎в‏ ‎будущем ‎рынка‏ ‎BTC.‏ ‎Причиной ‎этого ‎может‏ ‎быть ‎влияние‏ ‎Уоррена ‎Баффета ‎и ‎Пола‏ ‎Кругмана,‏ ‎которые ‎очень‏ ‎критически ‎относятся‏ ‎к ‎будущему ‎рынка ‎BTC.

Заключительные ‎мысли

Торговать‏ ‎криптой‏ ‎или ‎нет‏ ‎— ‎каждый‏ ‎решает ‎для ‎себя ‎сам. ‎Но‏ ‎из‏ ‎всего‏ ‎написанного ‎выше‏ ‎можно ‎извлечь‏ ‎один ‎ценный‏ ‎урок.‏ ‎Если ‎есть‏ ‎желание ‎зарабатывать ‎на ‎крипторынке, ‎то‏ ‎нужно ‎учиться‏ ‎не‏ ‎поддаваться ‎на ‎откровенные‏ ‎манипуляции. ‎Для‏ ‎этого ‎нужно ‎уметь ‎мыслить‏ ‎самостоятельно‏ ‎и ‎рационально.‏ ‎Впрочем, ‎для‏ ‎любого ‎рынка ‎— ‎это ‎универсальный‏ ‎рецепт‏ ‎успеха.

Список ‎используемой‏ ‎литературы

  1. Абрахам ‎Дж.,‏ ‎Хигдон ‎Д., ‎Нельсон ‎Дж. ‎и‏ ‎Ибарра‏ ‎Дж.‏ ‎(2018). ‎Прогнозирование‏ ‎цены ‎криптовалюты‏ ‎с ‎использованием‏ ‎объемов‏ ‎твитов ‎и‏ ‎анализа ‎настроений, ‎объемов ‎и ‎анализа‏ ‎настроений. ‎Обзор‏ ‎науки‏ ‎о ‎данных ‎SMU1(3). https://scholar.smu.edu/datasciencereview/vol1/iss3/1.
  2. Ан‏ ‎И, ‎Ким‏ ‎Д. ‎Разногласия ‎в ‎настроениях‏ ‎и‏ ‎колебания ‎цены‏ ‎биткоина: ‎психолингвистический‏ ‎подход. ‎Письма ‎по ‎прикладной ‎экономике.‏ ‎2020;27(5): 412-416. doi:‏ ‎10.1080/13504851.2019.1619013. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  3. Али‏ ‎М, ‎Алам ‎Н, ‎Ризви ‎САР.‏ ‎Коронавирус‏ ‎(COVID-19)‏ ‎— ‎эпидемия‏ ‎или ‎пандемия‏ ‎для ‎финансовых‏ ‎рынков.‏ ‎Журнал ‎поведенческих‏ ‎и ‎экспериментальных ‎финансов. ‎2020;27:100341. doi: ‎10.1016‏ ‎/ ‎j.jbef.2020.100341.‏ ‎[Бесплатная‏ ‎статья ‎PMC] [PubMed] [Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  4. Баривьера ‎А.Ф..‏ ‎Пересмотр ‎неэффективности ‎биткойна: ‎динамический‏ ‎подход.‏ ‎Экономические ‎письма.‏ ‎2017;161(2017): 1-4. doi: ‎10.1016‏ ‎/j.econlet.2017.09.013. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  5. Baur ‎DG,‏ ‎Dimpfl‏ ‎T, ‎Kuck‏ ‎K. ‎Биткойн,‏ ‎золото ‎и ‎доллар ‎США ‎—‏ ‎репликация‏ ‎и‏ ‎расширение. ‎Finance‏ ‎Research ‎Letters.‏ ‎2018;25(август ‎2017):‏ ‎103-110.‏ ‎doi: ‎10.1016‏ ‎/ ‎http://j.frl.2017.10.01225. [Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  6. Баур ‎Д.Г.,‏ ‎Хоанг ‎Л.Т.‏ ‎Криптозащита‏ ‎от ‎биткоина. ‎Письма‏ ‎о ‎финансовых‏ ‎исследованиях. ‎2021;38(ноябрь ‎2019): ‎101431.‏ ‎doi:‏ ‎10.1016 ‎/‏ ‎http://j.frl.2020.101431. [Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  7. Бешенов ‎С., ‎Розмаинский ‎И. ‎Гипотеза‏ ‎финансовой‏ ‎нестабильности ‎Хаймана‏ ‎Мински ‎и‏ ‎долговой ‎кризис ‎Греции. ‎Российский ‎экономический‏ ‎журнал.‏ ‎2015;1(4): 419-438. doi:‏ ‎10.1016 ‎/j.ruje.2016.02.005.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  8. Боллен ‎Дж.,‏ ‎Мао‏ ‎Х., ‎Цзэн‏ ‎Х. ‎Настроение ‎Twitter ‎предсказывает ‎фондовый‏ ‎рынок. ‎Журнал‏ ‎вычислительной‏ ‎науки. ‎2011;2(1): 1-8. doi: ‎10.1016/j.jocs.2010.12.007.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  9. Брандвольд ‎М., ‎Мольнар ‎П.,‏ ‎Вагстад‏ ‎К., ‎Андреас‏ ‎Вальстад ‎О.К.‏ ‎Определение ‎цен ‎на ‎биржах ‎биткоина.‏ ‎Журнал‏ ‎международных ‎финансовых‏ ‎рынков, ‎институтов‏ ‎и ‎денег. ‎2015;36:18-35. doi: ‎10.1016/j.intfin.2015.02.010. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  10. Чеа‏ ‎и ‎др.,‏ ‎Фрай ‎Дж.‏ ‎Спекулятивные ‎пузыри‏ ‎на‏ ‎рынках ‎биткоина?‏ ‎Эмпирическое ‎исследование ‎фундаментальной ‎ценности ‎Биткоина.‏ ‎Economics ‎Letters.‏ ‎2015;130:32-36. doi:‏ ‎10.1016 ‎/j.econlet.2015.02.029. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  11. Чен‏ ‎С, ‎Лю ‎Л, ‎Чжао‏ ‎Н.‏ ‎Настроения ‎страха,‏ ‎неопределенность ‎и‏ ‎динамика ‎цены ‎биткойна: ‎Случай ‎с‏ ‎COVID-19.‏ ‎Финансы ‎и‏ ‎торговля ‎на‏ ‎развивающихся ‎рынках. ‎2020;56(10): 2298-2309. doi: ‎10.1080 ‎/‏ ‎1540496X.2020.1787150.‏ ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  12. Колианни‏ ‎С., ‎Розалес‏ ‎С. ‎и‏ ‎Синьоротти‏ ‎М. ‎(2015).‏ ‎Алгоритмическая ‎торговля ‎криптовалютой ‎на ‎основе‏ ‎анализа ‎настроений‏ ‎в‏ ‎Twitter. ‎Проект ‎CS229 (стр.‏ ‎1-5). ‎http://cs229.stanford.edu/proj2015/029_report.pdf
  13. Dang-Xuan‏ ‎L, ‎Stieglitz ‎S, ‎Wladarsch‏ ‎J,‏ ‎Neuberger ‎C.‏ ‎Исследование ‎факторов‏ ‎влияния ‎и ‎роли ‎настроений ‎в‏ ‎политической‏ ‎коммуникации ‎в‏ ‎Twitter ‎в‏ ‎периоды ‎выборов. ‎Информационные ‎коммуникации ‎и‏ ‎общество.‏ ‎2013;16(5): 795-825. doi:‏ ‎10.1080 ‎/‏ ‎1369118X.2013.783608. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  14. МНВ‏ ‎С,‏ ‎Кайдзоджи ‎Т.,‏ ‎Кан ‎Ш., ‎Пихл ‎Л. ‎Биткоин‏ ‎и ‎настроения‏ ‎инвесторов:‏ ‎статистические ‎характеристики ‎и‏ ‎предсказуемость. ‎Физика‏ ‎а: ‎статистическая ‎механика ‎и‏ ‎ее‏ ‎приложения. ‎2019;514:511-521. doi:‏ ‎10.1016 ‎/j.physa.2018.09.063.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  15. Fernández ‎Vilas ‎A,‏ ‎Díaz‏ ‎Redondo ‎RP,‏ ‎Couto ‎Cancela‏ ‎D, ‎Torrado ‎Pazos ‎A. ‎Взаимодействие‏ ‎между‏ ‎транзакциями‏ ‎криптовалюты ‎и‏ ‎финансовыми ‎форумами‏ ‎онлайн. ‎Математика.‏ ‎2021;9(4): 411. doi:‏ ‎10.3390/math9040411. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  16. Гурджиев ‎С., ‎О'Лафлин ‎Д.‏ ‎Стадность ‎и‏ ‎закрепление‏ ‎на ‎криптовалютных ‎рынках:‏ ‎реакция ‎инвесторов‏ ‎на ‎страх ‎и ‎неопределенность.‏ ‎Журнал‏ ‎поведенческих ‎и‏ ‎экспериментальных ‎финансов.‏ ‎2020;25:100271. doi: ‎10.1016 ‎/ ‎j.jbef.2020.100271. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  17. Харви ‎КР.‏ ‎Мифы ‎и‏ ‎факты ‎о ‎биткоине. ‎Электронный ‎журнал‏ ‎SSRN.‏ ‎2018 doi:‏ ‎10.2139 ‎/‏ ‎ssrn.2479670. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  18. Хендриксон-младший,‏ ‎Лютер‏ ‎У.Дж. ‎Стоимость‏ ‎биткойна ‎в ‎2141 ‎году ‎(и‏ ‎далее!) ‎Электронный‏ ‎журнал‏ ‎SSRN. ‎2021 doi: ‎10.2139‏ ‎/ ‎ssrn.3845800.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  19. Хонг ‎Х.,‏ ‎Пак‏ ‎К., ‎Ю‏ ‎Дж. ‎Вытеснение‏ ‎в ‎двухвалютном ‎режиме? ‎Цифровая ‎валюта‏ ‎против‏ ‎бумажной. ‎Финансы‏ ‎и ‎торговля‏ ‎на ‎развивающихся ‎рынках. ‎2018;54(11): 2495-2515. doi: ‎10.1080‏ ‎/‏ ‎1540496X.2018.1452732.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  20. Джавахери ‎ХА,‏ ‎Сабах ‎Ма,‏ ‎Бошмаф‏ ‎И, ‎Эрбад‏ ‎А. ‎Деанонимизация ‎пользователей ‎скрытого ‎сервиса‏ ‎Tor ‎посредством‏ ‎анализа‏ ‎транзакций ‎биткоина. ‎Компьютеры‏ ‎и ‎безопасность.‏ ‎2020;89:101684. doi: ‎10.1016 ‎/ ‎j.cose.2019.101684.‏ ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  21. Кайзер‏ ‎Л., ‎Стокл‏ ‎С. ‎Криптовалюты: ‎стадо ‎и ‎валюта‏ ‎перевода.‏ ‎Письма ‎о‏ ‎финансовых ‎исследованиях.‏ ‎2020 doi: ‎10.1016 ‎/ ‎http://j.frl.2019.06.012. [Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  22. Каливас‏ ‎А.,‏ ‎Папакириаку ‎П.,‏ ‎Саккас ‎А.,‏ ‎Уркварт ‎А.‏ ‎Что‏ ‎приводит ‎к‏ ‎риску ‎обвала ‎цены ‎Биткойна? ‎Экономические‏ ‎письма. ‎2020;191(сентябрь‏ ‎2011):‏ ‎108777. ‎doi: ‎10.1016‏ ‎/j.econlet.2019.108777. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  23. Капар ‎Б., ‎Олмо‏ ‎Дж.‏ ‎Анализ ‎цен‏ ‎на ‎биткоин‏ ‎с ‎использованием ‎рыночных ‎переменных ‎и‏ ‎переменных‏ ‎настроений. ‎Мировая‏ ‎экономика. ‎2021;44(1):45-63. doi:‏ ‎10.1111 ‎/ ‎twec.13020. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  24. Каралевичюс‏ ‎В.,‏ ‎Дегранде ‎Н.,‏ ‎Вердт ‎Д.‏ ‎Д.. ‎Использование‏ ‎анализа‏ ‎настроений ‎для‏ ‎прогнозирования ‎динамики ‎цены ‎биткойна ‎в‏ ‎течение ‎дня.‏ ‎Журнал‏ ‎рискового ‎финансирования. ‎2018;19(1): 56-75. doi:‏ ‎10.1108 ‎/‏ ‎JRF-06-2017-0092. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  25. Кляйн‏ ‎Т.,‏ ‎Фам ‎Х.,‏ ‎Вальтер ‎Т.‏ ‎Биткойн ‎не ‎новое ‎золото ‎—‏ ‎сравнение‏ ‎волатильности, ‎корреляции‏ ‎и ‎эффективности‏ ‎портфеля. ‎Международный ‎обзор ‎финансового ‎анализа.‏ ‎2018;59(июль):‏ ‎105-116.‏ ‎doi: ‎10.1016‏ ‎/ ‎j.irfa.2018.07.010.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  26. Крайевельд‏ ‎О., ‎Смедт‏ ‎Д. ‎Д.. ‎Предсказательная ‎сила ‎публичных‏ ‎настроений ‎в‏ ‎Twitter‏ ‎для ‎прогнозирования ‎цен‏ ‎на ‎криптовалюту.‏ ‎Журнал ‎международных ‎финансовых ‎рынков,‏ ‎институтов‏ ‎и ‎денег.‏ ‎2020;65: 101188. doi: ‎10.1016/j.intfin.2020.101188.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  27. Кристоуф ‎Л. ‎Биткойн‏ ‎соответствует‏ ‎тенденциям ‎Google‏ ‎и ‎Википедии:‏ ‎количественная ‎оценка ‎взаимосвязи ‎между ‎явлениями‏ ‎эпохи‏ ‎Интернета.‏ ‎Научные ‎отчеты.‏ ‎2013;3(1): 1-7. doi: ‎10.1038‏ ‎/srep03415. ‎[Бесплатная‏ ‎статья‏ ‎PMC] [PubMed] [Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  28. Кристоуф ‎Л. ‎Об ‎эффективности ‎рынков‏ ‎биткоина ‎(в)‏ ‎и‏ ‎ее ‎эволюции. ‎Физика‏ ‎а: ‎статистическая‏ ‎механика ‎и ‎ее ‎приложения.‏ ‎2018;503(ноябрь‏ ‎2017): ‎257-262.‏ ‎doi: ‎10.1016‏ ‎/j.physa.2018.02.161. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  29. Лю ‎Р.З.,‏ ‎Ван‏ ‎С.Ф., ‎Чжан‏ ‎З.Л., ‎Чжао‏ ‎XJ. ‎Является ‎ли ‎введение ‎фьючерсов‏ ‎причиной‏ ‎краха‏ ‎Биткоина? ‎Письма‏ ‎о ‎финансовых‏ ‎исследованиях. ‎2020 doi:‏ ‎10.1016‏ ‎/ ‎http://j.frl.2019.08.007. [Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  30. Mirsch, ‎T., ‎Lehrer, ‎C.,‏ ‎& ‎Jung,‏ ‎R.‏ ‎(2017). ‎Цифровое ‎подталкивание:‏ ‎изменение ‎поведения‏ ‎пользователей ‎в ‎цифровой ‎среде.‏ ‎In:‏ ‎J. ‎M.‏ ‎Leimeister, ‎&‏ ‎W. ‎Brenner ‎(Hrsg.), ‎Proceedings ‎Der‏ ‎13.‏ ‎Internationalen ‎Tagung‏ ‎Wirtschaftsinformatik ‎(WI‏ ‎2017) ‎(pp. ‎634–648).
  31. Нобл ‎Х., ‎Хил‏ ‎Р.‏ ‎Триангуляция‏ ‎в ‎исследованиях,‏ ‎с ‎примерами.‏ ‎Уход, ‎основанный‏ ‎на‏ ‎фактических ‎данных.‏ ‎2019;22(3):67-68. doi: ‎10.1136/ebnurs-2019-103145. ‎[PubMed] [Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  32. Пано‏ ‎Т., ‎Кашеф‏ ‎Р.‏ ‎Полный ‎анализ ‎настроений‏ ‎твитов ‎Биткойна‏ ‎(BTC) ‎на ‎основе ‎Вейдера‏ ‎в‏ ‎эпоху ‎COVID-19.‏ ‎Большие ‎данные‏ ‎и ‎когнитивные ‎вычисления. ‎2020;4(4): 1-17. doi: ‎10.3390‏ ‎/bdcc4040033.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  33. Пярлстранд ‎Э.,‏ ‎Райден ‎О. ‎и ‎Халт ‎Х.‏ ‎(2015).‏ ‎Объяснение‏ ‎рыночной ‎цены‏ ‎биткойна ‎и‏ ‎других ‎криптовалют‏ ‎с‏ ‎помощью ‎статистического‏ ‎анализа. ‎Получено ‎из ‎https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:814478/FULLTEXT01.pdf, 15 мая ‎2021
  34. Пойзер‏ ‎О. ‎Исследование‏ ‎динамики‏ ‎цены ‎биткойна: ‎байесовский‏ ‎подход ‎к‏ ‎структурным ‎временным ‎рядам. ‎Евразийский‏ ‎экономический‏ ‎обзор. ‎2019;9(1):29-60. doi:‏ ‎10.1007 ‎/s40822-018-0108-2.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  35. Прайс ‎Б. ‎и‏ ‎Берни‏ ‎А. ‎(2019).‏ ‎Анализ ‎изменений‏ ‎в ‎обсуждениях ‎в ‎социальных ‎сетях‏ ‎в‏ ‎связи‏ ‎с ‎ценой‏ ‎биткойна (стр. ‎889-892).‏ ‎10.1145/3331184.3331304
  36. Цинь ‎М,‏ ‎Су‏ ‎К.В., ‎Тао‏ ‎Р. ‎Биткойн: ‎новая ‎корзина ‎для‏ ‎яиц? ‎Экономическое‏ ‎моделирование.‏ ‎2021;94(ноябрь ‎2019): ‎896-907.‏ ‎doi: ‎10.1016‏ ‎/j.econmod.2020.02.031. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google ‎Scholar]
  37. Резерв,‏ ‎Ф.,‏ ‎Франциско, ‎С.,‏ ‎Хейл, ‎Г.,‏ ‎Кришнамурти, ‎А., ‎Кудляк, ‎М., ‎&‏ ‎Шульц,‏ ‎П. ‎(2018).‏ ‎Как ‎торговля‏ ‎фьючерсами ‎изменила ‎цены ‎на ‎биткоин (стр.‏ ‎1-5).‏ ‎https://www.frbsf.org/economic-research/files/el2018-12.pdf
  38. Шиллинг‏ ‎Л., ‎Улиг‏ ‎Х. ‎Некоторые‏ ‎простые ‎экономики‏ ‎биткойна.‏ ‎Журнал ‎монетарной‏ ‎экономики. ‎2019;106:16-26. doi: ‎10.1016/j.jmoneco.2019.07.002. ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  39. Шен ‎Д.,‏ ‎Уркварт‏ ‎А., ‎Ван ‎П.‏ ‎Предсказывает ‎ли‏ ‎Twitter ‎Биткойн? ‎Экономические ‎письма.‏ ‎2019;174:118-122. doi:‏ ‎10.1016 ‎/j.econlet.2018.11.007.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  40. Совбетов ‎Ю. ‎Факторы, ‎влияющие ‎на‏ ‎цены‏ ‎криптовалют: ‎данные‏ ‎Биткоина, ‎Ethereum,‏ ‎Dash, ‎Litcoin ‎и ‎Monero. ‎Журнал‏ ‎экономики‏ ‎и‏ ‎финансового ‎анализа.‏ ‎2018 doi: ‎10.1991‏ ‎/jefa.v2i2.a16. ‎[Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  41. Уркварт ‎А.‏ ‎Что ‎привлекает ‎внимание ‎Биткойна? ‎Economics‏ ‎Letters. ‎2018;166(август‏ ‎2010):‏ ‎40-44. ‎doi: ‎10.1016/j.econlet.2018.02.017.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  42. Виджаярагаван ‎П., ‎Поннусами ‎Р.,‏ ‎Арамудхан‏ ‎М. ‎Оптимальная‏ ‎классификационная ‎модель‏ ‎на ‎основе ‎машины ‎опорных ‎векторов‏ ‎для‏ ‎сентиментального ‎анализа‏ ‎онлайн-обзоров ‎продуктов.‏ ‎Компьютерные ‎системы ‎будущего ‎поколения. ‎2020;111:234-240. doi:‏ ‎10.1016‏ ‎/j.future.2020.04.046.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  43. Wołk ‎K.‏ ‎Расширенный ‎анализ‏ ‎настроений‏ ‎в ‎социальных‏ ‎сетях ‎для ‎краткосрочного ‎прогнозирования ‎цен‏ ‎на ‎криптовалюту.‏ ‎Экспертные‏ ‎системы. ‎2019 doi: ‎10.1111/exsy.12493.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  44. Замаве ‎Ф. ‎Значение ‎использования‏ ‎программного‏ ‎обеспечения ‎NVivo‏ ‎для ‎качественного‏ ‎анализа ‎данных: ‎размышления, ‎основанные ‎на‏ ‎фактических‏ ‎данных. ‎Медицинский‏ ‎журнал ‎Малави.‏ ‎2015;27(1): 13-15. doi: ‎10.4314/mmj.v27i1.4. ‎[Бесплатная ‎статья ‎PMC] [PubMed] [Перекрестная‏ ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]
  45. Чжэн‏ ‎Ц, ‎Ран‏ ‎Л, ‎Чи‏ ‎Т, ‎Су‏ ‎В,‏ ‎Рамона ‎О.‏ ‎Лопнул ‎ли ‎пузырь ‎биткойна? ‎Качество‏ ‎и ‎количество.‏ ‎2019;53(1):91-105. doi:‏ ‎10.1007 ‎/ ‎s11135-018-0728-3.‏ ‎[Перекрестная ‎ссылка] [Google‏ ‎Scholar]


Читать: 5+ мин
logo Поведенческие финансы и инвестирование

Генетика инвестиционных предубеждений

Не ‎так‏ ‎давно, ‎я ‎писал ‎о ‎поведенческих‏ ‎предубеждениях, которые ‎свойственны‏ ‎всем‏ ‎людям, ‎и ‎которые‏ ‎мешают ‎нам‏ ‎эффективно ‎работать ‎на ‎финансовых‏ ‎рынках.‏ ‎Список ‎этих‏ ‎когнитивных ‎ошибок‏ ‎довольно ‎обширен. ‎Среди ‎них ‎можно‏ ‎упомянуть‏ ‎и ‎«якорение»,‏ ‎и ‎«эвристику‏ ‎доступности», ‎и ‎«стадный ‎эффект», ‎и‏ ‎«предвзятость‏ ‎подтверждения,‏ ‎и ‎много‏ ‎чего ‎ещё.

Но‏ ‎сегодня ‎я‏ ‎хочу‏ ‎попробовать ‎заглянуть‏ ‎несколько ‎глубже, ‎а ‎именно, ‎постараться‏ ‎понять, ‎откуда‏ ‎эти‏ ‎предубеждения ‎берутся, ‎что‏ ‎является ‎их‏ ‎первопричиной. ‎Верно ‎ли ‎мнение‏ ‎о‏ ‎том, ‎что‏ ‎инвестиционные ‎предубеждения‏ ‎являются ‎проявлениями ‎врожденных ‎и ‎эволюционно‏ ‎древних‏ ‎особенностей ‎человеческого‏ ‎поведения. ‎

И‏ ‎почему ‎даже ‎генетически ‎идентичные ‎инвесторы,‏ ‎выросшие‏ ‎в‏ ‎одной ‎и‏ ‎той ‎же‏ ‎семейной ‎и‏ ‎социальной‏ ‎среде, ‎часто‏ ‎существенно ‎различаются ‎в ‎своем ‎инвестиционном‏ ‎поведении ‎из-за‏ ‎индивидуального‏ ‎опыта ‎или ‎ранее‏ ‎пережитых ‎событий.

Что‏ ‎первично

Исследователи ‎давно ‎установили, ‎что‏ ‎инвестиционные‏ ‎когнитивные ‎предубеждения‏ ‎свойственны ‎абсолютному‏ ‎большинству ‎самостоятельных ‎инвесторов ‎и ‎трейдеров.‏ ‎Но‏ ‎вот ‎раскрытию‏ ‎истоков ‎этих‏ ‎инвестиционных ‎предубеждений ‎и ‎различий ‎между‏ ‎инвесторами,‏ ‎исследований‏ ‎было ‎посвящено‏ ‎очень ‎немного.‏ ‎

Наделены ‎ли‏ ‎инвесторы‏ ‎генетически ‎определенными‏ ‎предрасположенностями, ‎которые ‎проявляются ‎как ‎инвестиционные‏ ‎предубеждения? ‎Или‏ ‎эти‏ ‎предубеждения ‎формируются ‎в‏ ‎процессе ‎воспитания‏ ‎и ‎получения ‎индивидуального ‎опыта?‏ ‎Понимание‏ ‎этого ‎вопроса‏ ‎имеет ‎потенциально‏ ‎важные ‎последствия ‎для ‎того, ‎в‏ ‎какой‏ ‎степени ‎образование‏ ‎и ‎рыночные‏ ‎стимулы ‎могут ‎уменьшить ‎проявление ‎инвестиционных‏ ‎предубеждений.

Если‏ ‎получится‏ ‎проследить ‎наличие‏ ‎существенной ‎генетической‏ ‎составляющей, ‎то‏ ‎это‏ ‎станет ‎доказательством‏ ‎того, ‎что ‎поведенческие ‎предубеждения ‎могут‏ ‎быть ‎результатом‏ ‎естественного‏ ‎отбора, ‎и ‎будет‏ ‎опираться ‎на‏ ‎гипотезу ‎Rayo ‎and ‎Becker‏ ‎(2007)‏ ‎и ‎Brennan‏ ‎and ‎Lo‏ ‎(2011) ‎о ‎том, ‎что ‎поведение,‏ ‎по‏ ‎крайней ‎мере‏ ‎частично, ‎генетически‏ ‎детерминировано.

Попытка ‎разобраться

Чтобы ‎в ‎этом ‎разобраться,‏ ‎применили‏ ‎эмпирическую‏ ‎методологию, ‎заимствованную‏ ‎из ‎количественных‏ ‎исследований ‎генетики‏ ‎поведения,‏ ‎которая ‎также‏ ‎недавно ‎была ‎использована ‎в ‎финансовых‏ ‎исследованиях. ‎Набор‏ ‎данных‏ ‎для ‎анализа ‎был‏ ‎взят ‎из‏ ‎крупнейшего ‎в ‎мире, ‎Шведского‏ ‎реестра‏ ‎близнецов ‎(STR),‏ ‎что ‎в‏ ‎сочетании ‎с ‎подробными ‎данными ‎об‏ ‎инвестиционном‏ ‎поведении ‎близнецов,‏ ‎позволило ‎разложить‏ ‎различия ‎между ‎людьми ‎на ‎генетические‏ ‎и‏ ‎экологические‏ ‎компоненты. ‎

Это‏ ‎разложение ‎основано‏ ‎на ‎интуитивном‏ ‎понимании.‏ ‎Гены ‎идентичных‏ ‎близнецов ‎совпадают ‎на ‎100%, ‎в‏ ‎то ‎время‏ ‎как‏ ‎средняя ‎доля ‎общих‏ ‎генов ‎составляет‏ ‎всего ‎50% ‎для ‎разнояйцевых‏ ‎близнецов.‏ ‎Если ‎однояйцевые‏ ‎близнецы ‎проявляют‏ ‎больше ‎сходства ‎в ‎отношении ‎этих‏ ‎инвестиционных‏ ‎предубеждений, ‎чем‏ ‎разнояйцевые ‎близнецы,‏ ‎то ‎есть ‎доказательства ‎того, ‎что‏ ‎на‏ ‎это‏ ‎поведение ‎влияют,‏ ‎по ‎крайней‏ ‎мере ‎частично,‏ ‎генетические‏ ‎факторы.

Результаты ‎можно‏ ‎суммировать ‎следующим ‎образом. ‎Во-первых, ‎оказалось,‏ ‎что ‎в‏ ‎длинном‏ ‎списке ‎инвестиционных ‎предубеждений‏ ‎генетические ‎различия‏ ‎объясняют ‎до ‎45% ‎оставшихся‏ ‎различий‏ ‎между ‎отдельными‏ ‎инвесторами, ‎после‏ ‎учета ‎наблюдаемых ‎индивидуальных ‎характеристик. ‎

Во-вторых,‏ ‎исходя‏ ‎из ‎того,‏ ‎что ‎инвестиционные‏ ‎предубеждения ‎являются ‎проявлениями ‎врожденных ‎и‏ ‎эволюционно‏ ‎древних‏ ‎особенностей ‎человеческого‏ ‎поведения, ‎можно‏ ‎сказать, ‎что‏ ‎генетические‏ ‎факторы, ‎влияющие‏ ‎на ‎инвестиционные ‎предубеждения, ‎также ‎влияют‏ ‎на ‎поведение‏ ‎в‏ ‎других, ‎не ‎связанных‏ ‎с ‎инвестициями‏ ‎областях. ‎

Инвестирование ‎как ‎часть‏ ‎общего‏ ‎стиля ‎мышления

Например,‏ ‎была ‎выявлена‏ ‎корреляция ‎между ‎предпочтениями. ‎Если ‎инвестор‏ ‎предпочитал‏ ‎на ‎рынке‏ ‎одни ‎и‏ ‎те ‎же ‎бумаги, ‎то ‎и‏ ‎в‏ ‎жизни‏ ‎он ‎придерживался‏ ‎правила ‎выбирать‏ ‎то, ‎что‏ ‎уже‏ ‎хорошо ‎ему‏ ‎знакомо. ‎Данные ‎результаты ‎согласуются ‎с‏ ‎несколькими, ‎более‏ ‎ранними‏ ‎генетическими ‎исследованиями, ‎которые‏ ‎показали ‎значительную‏ ‎наследуемость ‎человеческого ‎поведения. ‎

Таким‏ ‎образом,‏ ‎они ‎предоставляют‏ ‎первые ‎прямые‏ ‎доказательства ‎из ‎реальных, ‎не ‎экспериментальных‏ ‎данных‏ ‎о ‎том,‏ ‎что ‎устойчивые‏ ‎инвестиционные ‎предубеждения ‎в ‎значительной ‎степени‏ ‎определяются‏ ‎генетическими‏ ‎особенностями ‎человека.‏ ‎

Эти ‎данные‏ ‎подтверждают ‎гипотезу‏ ‎о‏ ‎том, ‎что‏ ‎поведение, ‎проявляющееся ‎как ‎инвестиционные ‎предубеждения‏ ‎на ‎сегодняшних‏ ‎финансовых‏ ‎рынках, ‎сохранилось ‎у‏ ‎инвесторов ‎именно‏ ‎потому, ‎что ‎в ‎процессе‏ ‎эволюционного‏ ‎развития ‎человека‏ ‎оно ‎было‏ ‎максимально ‎выгодным ‎для ‎сохранения ‎вида.

Но‏ ‎вот,‏ ‎что ‎интересно

Было‏ ‎установлено, ‎что,‏ ‎не ‎смотря ‎на ‎относительную ‎важность‏ ‎роли‏ ‎генетических‏ ‎факторов, ‎они‏ ‎могут ‎существенно‏ ‎варьироваться ‎по‏ ‎отношению‏ ‎к ‎факторам‏ ‎окружающей ‎среды ‎у ‎разных ‎инвесторов.‏ ‎Самое ‎главное,‏ ‎что‏ ‎среди ‎инвесторов, ‎имеющих‏ ‎опыт ‎работы‏ ‎с ‎финансами, ‎обнаружилось ‎значительное‏ ‎снижение‏ ‎относительного ‎количества‏ ‎генетических ‎вариаций,‏ ‎что ‎согласуется ‎с ‎практическим ‎опытом‏ ‎в‏ ‎области ‎финансов,‏ ‎смягчающим ‎генетические‏ ‎предрасположенности. ‎

Иными ‎словами, ‎переживаемый ‎инвесторами‏ ‎эмпирический‏ ‎опыт‏ ‎работы ‎на‏ ‎финансовых ‎рынках,‏ ‎смог ‎изменить‏ ‎экспрессию‏ ‎генов, ‎изменилось‏ ‎то, ‎что ‎было ‎заложено. ‎То‏ ‎есть, ‎практический‏ ‎опыт‏ ‎меняет ‎мозг ‎инвестора

Читать: 12+ мин
logo Поведенческие финансы и инвестирование

Азартные инвесторы – «пушечное мясо» финансовых рынков.

Инвестирование ‎и‏ ‎азартные ‎игры ‎имеют ‎определённую ‎схожесть‏ ‎по ‎нескольким‏ ‎параметрам.‏ ‎Оба ‎вида ‎деятельности‏ ‎связаны ‎с‏ ‎риском, ‎в ‎процесс ‎вовлечены‏ ‎два‏ ‎и ‎более‏ ‎человека, ‎и‏ ‎оба ‎занятия ‎являются ‎совершенно ‎добровольными.‏ ‎Тем‏ ‎не ‎менее,‏ ‎к ‎инвестированию‏ ‎мы ‎относимся ‎куда ‎более ‎одобрительно,‏ ‎чем‏ ‎к‏ ‎азартным ‎играм,‏ ‎и ‎уверенны,‏ ‎что, ‎инвестируя‏ ‎можно‏ ‎заработать, ‎а‏ ‎играя ‎в ‎азартные ‎игры ‎только‏ ‎потерять ‎деньги.

На‏ ‎самом‏ ‎деле, ‎инвестирование ‎и‏ ‎азартные ‎игры‏ ‎в ‎целом ‎достаточно ‎похожи.‏ ‎На‏ ‎самом ‎деле,‏ ‎они ‎настолько‏ ‎похожи, ‎что ‎некоторые ‎финансовые ‎экономисты‏ ‎проверяли‏ ‎свои ‎рыночные‏ ‎гипотезы ‎используя‏ ‎ставки ‎на ‎спорт, ‎как ‎аналогичную,‏ ‎но‏ ‎более‏ ‎простую ‎версию‏ ‎фондового ‎рынка.‏ ‎Оба ‎варианта‏ ‎предполагают‏ ‎риск ‎участие‏ ‎двух ‎или ‎более ‎людей, ‎участие‏ ‎в ‎них‏ ‎добровольно,‏ ‎а ‎в ‎качестве‏ ‎мотива ‎получение‏ ‎прибыли. ‎

А ‎где ‎яхты‏ ‎инвесторов?

Есть‏ ‎такая ‎старая‏ ‎биржевая ‎байка:‏ ‎«однажды ‎туристов ‎водили ‎по ‎финансовому‏ ‎району‏ ‎Нью-Йорка. ‎Когда‏ ‎группа ‎экскурсантов‏ ‎подошла ‎к ‎бухте ‎залива, ‎экскурсовод‏ ‎указал‏ ‎на‏ ‎стоящие ‎на‏ ‎рейде ‎роскошные‏ ‎яхты ‎и‏ ‎сказал,‏ ‎что ‎это‏ ‎яхты ‎банкиров ‎и ‎биржевых ‎брокеров.‏ ‎Тогда ‎один‏ ‎из‏ ‎участников ‎наивно ‎спросил:‏ ‎а ‎где‏ ‎стоят ‎яхты ‎их ‎клиентов»?‏ ‎

Этот‏ ‎«бородатый» ‎анекдот‏ ‎о ‎том,‏ ‎кто ‎на ‎самом ‎деле ‎зарабатывает‏ ‎больше‏ ‎всех ‎на‏ ‎финансовых ‎рынках.‏ ‎Но ‎позже, ‎финансовые ‎эксперты ‎попытались‏ ‎изменить‏ ‎общую‏ ‎неприглядную ‎картину‏ ‎действительности ‎через‏ ‎теорию ‎эффективных‏ ‎рынков.‏ ‎Согласно ‎этому‏ ‎подходу, ‎все ‎инвесторы ‎получали ‎справедливую‏ ‎прибыль ‎в‏ ‎качестве‏ ‎компенсации ‎за ‎риск,‏ ‎учитывая ‎совершенную‏ ‎способность ‎фондового ‎рынка ‎формировать‏ ‎точные‏ ‎цены. ‎

Один‏ ‎из ‎опорных‏ ‎тезисов, ‎лежащих ‎в ‎основе ‎гипотезы‏ ‎эффективного‏ ‎рынка, ‎заключается‏ ‎в ‎том,‏ ‎что ‎трейдеры ‎полностью ‎рациональны ‎в‏ ‎принятии‏ ‎решений‏ ‎и ‎действуют‏ ‎исходя ‎из‏ ‎максимальной ‎полезности‏ ‎для‏ ‎себя. ‎Но‏ ‎с ‎современные ‎поведенческие ‎экономисты ‎наблюдали‏ ‎многочисленные ‎финансовые‏ ‎аномалии‏ ‎в ‎рыночном ‎ценообразовании,‏ ‎что ‎подтвердило‏ ‎несостоятельность ‎теории ‎эффективного ‎рынка.‏ ‎А‏ ‎иррациональность ‎поведения‏ ‎на ‎рынке‏ ‎трейдеров ‎и ‎инвесторов ‎объясняется ‎ограничениями‏ ‎в‏ ‎их ‎когнитивных‏ ‎способностях ‎и‏ ‎свойственных ‎любому ‎человеку ‎поведенческих ‎предубеждениях.‏ ‎

Но‏ ‎фондовый‏ ‎рынок ‎–‏ ‎это ‎«игра‏ ‎с ‎положительной‏ ‎суммой»,‏ ‎где ‎каждый‏ ‎участник ‎может ‎получить ‎прибыль. ‎Азартные‏ ‎же ‎игры‏ ‎не‏ ‎создают ‎добавленную ‎стоимость,‏ ‎а ‎просто‏ ‎перераспределяют ‎деньги ‎и, ‎следовательно,‏ ‎являются‏ ‎«игрой ‎с‏ ‎нулевой ‎суммой».‏ ‎Азартные ‎игры ‎можно ‎разделить ‎на‏ ‎две‏ ‎большие ‎категории.‏ ‎

Первая ‎–‏ ‎это ‎«неквалифицированные» ‎азартные ‎игры, ‎такие‏ ‎как‏ ‎рулетка‏ ‎или ‎игровые‏ ‎автоматы, ‎которые‏ ‎гарантированно ‎приводят‏ ‎к‏ ‎потере ‎игроками‏ ‎средств. ‎Второй ‎вариант ‎азартных ‎игр‏ ‎– ‎это‏ ‎игры,‏ ‎основанные ‎на ‎навыках,‏ ‎такие ‎как‏ ‎ставки ‎на ‎спорт ‎или‏ ‎покер.‏ ‎Они ‎могут‏ ‎позволить ‎некоторым‏ ‎игрокам ‎выигрывать ‎в ‎долгосрочной ‎перспективе.‏ ‎Однако‏ ‎не ‎профессионалу‏ ‎выиграть ‎здесь‏ ‎очень ‎сложно. ‎

Азартное ‎инвестирование

«Азартный» ‎инвестиционный‏ ‎продукт‏ ‎здесь‏ ‎определяется ‎как‏ ‎имеющий ‎три‏ ‎ключевые ‎особенности.‏ ‎Во-первых,‏ ‎он ‎должен‏ ‎напоминать ‎азартные ‎игры, ‎поскольку ‎направлен‏ ‎на ‎то,‏ ‎чтобы‏ ‎участники ‎не ‎заработали‏ ‎деньги, ‎а‏ ‎потеряли ‎их. ‎Во-вторых, ‎это‏ ‎должно‏ ‎вызывать ‎у‏ ‎инвесторов, ‎которые‏ ‎теряют ‎деньги, ‎те ‎же ‎модели‏ ‎поведения,‏ ‎что ‎и‏ ‎у ‎игроков,‏ ‎которые ‎проиграли. ‎В-третьих, ‎аргументы ‎в‏ ‎пользу‏ ‎аналогии‏ ‎с ‎азартными‏ ‎играми ‎усиливаются,‏ ‎если ‎продукт‏ ‎максимально‏ ‎напоминает ‎по‏ ‎виду ‎и ‎сути ‎игру. ‎

Таких‏ ‎«инвестиционных ‎продуктов»‏ ‎много,‏ ‎и ‎описать ‎их‏ ‎в ‎одном‏ ‎материале ‎достаточно ‎сложно. ‎Поэтому,‏ ‎мы‏ ‎будем ‎говорить‏ ‎о ‎тех‏ ‎типах ‎такого ‎инвестирования, ‎которые ‎имеют‏ ‎наибольшее‏ ‎сходство ‎с‏ ‎азартными ‎играми.‏ ‎Это ‎высокочастотная ‎торговля ‎акциями ‎(открытие‏ ‎и‏ ‎закрытие‏ ‎позиций ‎внутри‏ ‎дня ‎на‏ ‎коротком ‎временном‏ ‎интервале)‏ ‎и ‎высокорисковые‏ ‎деривативы, ‎такие ‎как ‎опционы, ‎фьючерсы‏ ‎и ‎контракты‏ ‎на‏ ‎разницу.  ‎

В ‎случае‏ ‎с ‎азартными‏ ‎играми, ‎проблемы ‎у ‎человека‏ ‎начинаются‏ ‎раньше, ‎чем‏ ‎он ‎их‏ ‎осознаёт. ‎События ‎пандемии ‎COVID-19 ‎и‏ ‎связанные‏ ‎с ‎ней‏ ‎карантины, ‎спровоцировали‏ ‎приток ‎участников ‎онлайн-азартных ‎игр. ‎Люди‏ ‎таким‏ ‎образом‏ ‎пытались ‎снизить‏ ‎повышенную ‎тревожность,‏ ‎избавиться ‎от‏ ‎депрессии‏ ‎и ‎скоротать‏ ‎время. ‎Но ‎пандемия ‎также ‎привела‏ ‎к ‎увеличению‏ ‎желающих‏ ‎попробовать ‎свои ‎силы‏ ‎в ‎онлайн-инвестициях‏ ‎на ‎финансовых ‎рынках. ‎Количество‏ ‎новых‏ ‎счетов ‎у‏ ‎брокеров ‎существенно‏ ‎увеличилось.

Ещё ‎один ‎не ‎маловажный ‎фактор,‏ ‎способствовавший‏ ‎притоку ‎новых‏ ‎инвесторов ‎на‏ ‎рынки ‎в ‎том, ‎что ‎во‏ ‎многих‏ ‎странах‏ ‎онлайн ‎азартные‏ ‎игры ‎попросту‏ ‎запрещены. ‎Поэтому‏ ‎неудивительно,‏ ‎что ‎люди‏ ‎в ‎качестве ‎замены ‎выбрали ‎онлайн-инвестирование‏ ‎или ‎высокочастотный‏ ‎трейдинг,‏ ‎как ‎вид ‎спекуляций‏ ‎на ‎финансовых‏ ‎рынках. ‎

Почему ‎торговать ‎часто‏ ‎–‏ ‎вредно.

Эффективный ‎взгляд‏ ‎на ‎рынок‏ ‎гласит, ‎что ‎любая ‎акция, ‎которую‏ ‎продает‏ ‎инвестор, ‎вероятно,‏ ‎будет ‎примерно‏ ‎такой ‎же ‎хорошей, ‎как ‎акции,‏ ‎которые‏ ‎покупаются‏ ‎для ‎ее‏ ‎замены. ‎Учитывая‏ ‎этот ‎факт,‏ ‎неопределенные‏ ‎выгоды ‎от‏ ‎торговли ‎вряд ‎ли ‎перевесят ‎существующие‏ ‎издержки ‎от‏ ‎неё‏ ‎же, ‎включая ‎брокерские‏ ‎комиссии, ‎оплату‏ ‎спреда ‎bid-ask ‎и ‎потенциальные‏ ‎налоги.‏ ‎

Кроме ‎того,‏ ‎многие ‎инвесторы‏ ‎часто ‎совершают ‎фундаментально ‎плохие ‎сделки.‏ ‎Когда‏ ‎купленные ‎бумаги‏ ‎приносят ‎меньше‏ ‎прибыли, ‎чем ‎те ‎акции, ‎которые‏ ‎были‏ ‎проданы.‏ ‎В ‎результате‏ ‎эмпирические ‎исследования‏ ‎однозначно ‎показывают,‏ ‎что‏ ‎более ‎высокая‏ ‎частота ‎торговли ‎акциями ‎связана ‎с‏ ‎более ‎низкой‏ ‎доходностью.‏ ‎

На ‎небольших ‎временных‏ ‎интервалах, ‎рыночные‏ ‎цены ‎подвержены ‎непредсказуемым ‎шумам‏ ‎и‏ ‎на ‎них‏ ‎влияют ‎иррациональные‏ ‎поведенческие ‎реакции ‎трейдеров. ‎В ‎результате‏ ‎спрогнозировать‏ ‎движение ‎цены‏ ‎внутри ‎дня‏ ‎трейдерам ‎становится ‎практически ‎невозможно. ‎В‏ ‎результате‏ ‎наблюдений‏ ‎за ‎12‏ ‎лет, ‎лишь‏ ‎около ‎5%‏ ‎дневных‏ ‎трейдеров ‎получают‏ ‎прибыль. ‎И ‎эти ‎результаты ‎вполне‏ ‎коррелируют ‎с‏ ‎результатами‏ ‎участников ‎азартных ‎игр.‏ ‎Подавляющее ‎большинство‏ ‎из ‎них ‎со ‎временем‏ ‎теряют‏ ‎деньги.

Поведенческое ‎сходство

Азартные‏ ‎игры ‎–‏ ‎это ‎поведенческая ‎зависимость, ‎имеющая ‎соответствующий‏ ‎код‏ ‎в ‎МКБ‏ ‎11 ‎и‏ ‎американской ‎классификации ‎болезней ‎DSM. ‎Люди,‏ ‎страдающие‏ ‎данным‏ ‎расстройством, ‎проводят‏ ‎больше ‎времени,‏ ‎играя ‎в‏ ‎азартные‏ ‎игры ‎и‏ ‎думая ‎об ‎азартных ‎играх, ‎чем‏ ‎они ‎хотели‏ ‎бы.‏ ‎То ‎есть, ‎теряют‏ ‎контроль ‎над‏ ‎своим ‎поведением. ‎Аналогичные ‎симптомы‏ ‎также‏ ‎наблюдались ‎среди‏ ‎группы ‎«проблемных»‏ ‎инвесторов. ‎Высокочастотная ‎торговля ‎и ‎азартные‏ ‎игры‏ ‎связаны ‎с‏ ‎одними ‎и‏ ‎теми ‎же ‎чертами ‎личности ‎человека,‏ ‎а‏ ‎именно‏ ‎с ‎чрезмерной‏ ‎самоуверенностью, ‎импульсивностью‏ ‎и ‎поиском‏ ‎острых‏ ‎ощущений. ‎

К‏ ‎сожалению, ‎трейдеры ‎гораздо ‎реже ‎обращаются‏ ‎за ‎профессиональной‏ ‎помощью,‏ ‎чем ‎люди ‎с‏ ‎игровой ‎зависимостью,‏ ‎и ‎это, ‎не ‎смотря‏ ‎на‏ ‎наличие ‎у‏ ‎них ‎явной‏ ‎симптоматики ‎этого ‎расстройства. ‎Они ‎наивно‏ ‎полагают,‏ ‎что ‎просто‏ ‎осваивают ‎новую‏ ‎профессию ‎и ‎слишком ‎«вовлечены» ‎в‏ ‎процесс.‏ ‎А‏ ‎все ‎сложности‏ ‎пройдут ‎сами‏ ‎собой, ‎как‏ ‎только‏ ‎они ‎научатся‏ ‎прибыльно ‎торговать. ‎Но ‎проблема ‎в‏ ‎том, ‎что‏ ‎именно‏ ‎наличие ‎симптомов ‎поведенческой‏ ‎зависимости ‎не‏ ‎позволяет ‎им ‎зарабатывать ‎на‏ ‎рынке‏ ‎стабильно. ‎Получается‏ ‎замкнутый ‎круг.

Схожесть‏ ‎принципов

Основная ‎особенность ‎азартных ‎игр, ‎вызывающих‏ ‎зависимостью,‏ ‎это ‎кажущаяся‏ ‎лёгкость, ‎с‏ ‎которой ‎можно ‎заработать ‎много ‎и‏ ‎одновременно‏ ‎быстро‏ ‎с ‎минимальными‏ ‎усилиями ‎и‏ ‎вложениями. ‎Наиболее‏ ‎известны‏ ‎и ‎подходят‏ ‎под ‎все ‎определения ‎электронные ‎игровые‏ ‎автоматы. ‎Дальше‏ ‎идут‏ ‎онлайн ‎ставки ‎на‏ ‎спорт ‎и‏ ‎мобильные ‎игровые ‎приложения. ‎Все‏ ‎эти‏ ‎варианты ‎предоставляют‏ ‎игрокам ‎отличную‏ ‎возможность ‎заниматься ‎«любимым ‎делом» ‎практически‏ ‎24/7.

По‏ ‎аналогичному ‎принципу‏ ‎работают ‎и‏ ‎мобильные ‎приложения ‎для ‎трейдинга. ‎Сейчас‏ ‎торговать‏ ‎на‏ ‎финансовых ‎рынках‏ ‎стало ‎проще,‏ ‎чем ‎когда-либо‏ ‎в‏ ‎истории ‎биржи.‏ ‎Возможность ‎торговать ‎в ‎любом ‎месте‏ ‎с ‎помощью‏ ‎мобильного‏ ‎устройства, ‎существенно ‎повышает‏ ‎склонность ‎инвесторов‏ ‎к ‎более ‎частой ‎торговле.‏ ‎Эти‏ ‎приложения ‎для‏ ‎мобильных ‎инвестиций‏ ‎присылают ‎их ‎владельцам ‎постоянные ‎уведомления‏ ‎и‏ ‎имеют ‎явные‏ ‎элементы ‎геймификации.‏ ‎Что ‎провоцирует ‎инвесторов ‎к ‎более‏ ‎частой‏ ‎торговле.

Деривативы‏ ‎с ‎высоким‏ ‎риском

Теперь ‎про‏ ‎опционы, ‎фьючерсы,‏ ‎контрактам‏ ‎на ‎разницу‏ ‎(в ‎совокупности ‎известным ‎как ‎деривативы)‏ ‎и ‎валютные‏ ‎спекуляции‏ ‎с ‎использованием ‎деривативов‏ ‎с ‎высоким‏ ‎риском. ‎Это ‎продукты, ‎которые‏ ‎обеспечивают‏ ‎выплату, ‎основанную‏ ‎на ‎цене‏ ‎другого ‎базового ‎финансового ‎актива, ‎и‏ ‎могут‏ ‎использоваться ‎для‏ ‎«хеджирования» ‎рисков.‏ ‎Например, ‎фермер, ‎выращивающий ‎пшеницу, ‎может‏ ‎использовать‏ ‎фьючерс‏ ‎на ‎цену‏ ‎пшеницы, ‎чтобы‏ ‎гарантировать ‎определенный‏ ‎доход‏ ‎от ‎своего‏ ‎урожая ‎в ‎конце ‎года. ‎

Однако,‏ ‎если ‎они‏ ‎торгуются‏ ‎отдельно ‎от ‎базового‏ ‎финансового ‎актива‏ ‎(т.е. ‎без ‎цели ‎хеджирования),‏ ‎эти‏ ‎продукты ‎также‏ ‎могут ‎быть‏ ‎использованы ‎спекулятивно ‎в ‎качестве ‎рискованных‏ ‎ставок‏ ‎с ‎небольшими‏ ‎шансами ‎на‏ ‎выигрыш ‎больших ‎сумм ‎денег. ‎И‏ ‎проблема‏ ‎в‏ ‎том, ‎что‏ ‎эти ‎высокорисковые‏ ‎деривативы ‎часто‏ ‎сложны‏ ‎для ‎понимания‏ ‎и ‎имеют ‎сложную ‎нелинейную ‎структуру‏ ‎платежей. ‎А‏ ‎поскольку‏ ‎их ‎цены ‎зависят‏ ‎от ‎базовых‏ ‎активов, ‎которые ‎движутся ‎стохастически,‏ ‎их,‏ ‎как ‎известно,‏ ‎трудно ‎оценить.‏ ‎

Исследования ‎показывают, ‎что ‎большинство ‎частных‏ ‎инвесторов‏ ‎теряют ‎деньги‏ ‎на ‎этих‏ ‎рынках ‎из-за ‎непонимания ‎сложности ‎и‏ ‎рисков,‏ ‎связанных‏ ‎с ‎ними.‏ ‎Данные, ‎представленные‏ ‎Комиссией ‎по‏ ‎ценным‏ ‎бумагам ‎и‏ ‎биржам ‎США ‎говорят ‎о ‎том,‏ ‎что ‎валютные‏ ‎трейдеры‏ ‎обычно ‎теряют ‎все‏ ‎свои ‎деньги‏ ‎в ‎течение ‎года. ‎В‏ ‎Нидерландах‏ ‎исследование ‎по‏ ‎торговле ‎опционами‏ ‎розничными ‎инвесторами ‎показало, ‎что ‎большинство‏ ‎частных‏ ‎трейдеров ‎несут‏ ‎значительные ‎убытки,‏ ‎при ‎этом ‎среднемесячная ‎отрицательная ‎доходность‏ ‎составляет‏ ‎-1,81%.‏ ‎

Ещё ‎одно‏ ‎исследование ‎с‏ ‎использованием ‎социальных‏ ‎данных‏ ‎показывает, ‎что‏ ‎около ‎80% ‎трейдеров, ‎торгующих ‎контрактами‏ ‎на ‎разницу‏ ‎(CFD)‏ ‎ежегодно ‎теряют ‎деньги.‏ ‎И ‎хотя‏ ‎некоторым ‎трейдерам ‎всё ‎же‏ ‎удаётся‏ ‎значительно ‎заработать‏ ‎на ‎этих‏ ‎рынках, ‎и ‎из-за ‎присущего ‎им‏ ‎риска,‏ ‎всё ‎же‏ ‎данные ‎исследований‏ ‎в ‎целом ‎согласуются ‎с ‎результатами‏ ‎азартных‏ ‎игр‏ ‎в ‎том‏ ‎смысле, ‎что‏ ‎средний ‎инвестор‏ ‎теряет‏ ‎деньги ‎на‏ ‎этих ‎продуктах ‎больше, ‎чем ‎зарабатывает.

Что‏ ‎в ‎итоге

«Проблемный‏ ‎игрок»‏ ‎и ‎«проблемный ‎инвестор»‏ ‎- ‎между‏ ‎собой ‎очень ‎похожи ‎именно‏ ‎по‏ ‎структуре ‎личности.‏ ‎Их ‎многое‏ ‎роднит ‎и ‎многое ‎объединяет. ‎Но‏ ‎по‏ ‎собственному ‎опыту‏ ‎работы ‎как‏ ‎с ‎теми, ‎так ‎и ‎с‏ ‎другими‏ ‎могу‏ ‎сказать, ‎что,‏ ‎опуская ‎нейробиологическую‏ ‎и ‎генетическую‏ ‎этиологические‏ ‎составляющие, ‎в‏ ‎основе ‎проблемы ‎лежит ‎стремление ‎к‏ ‎быстрому ‎обогащению‏ ‎с‏ ‎минимальными ‎затратами ‎по‏ ‎всем ‎параметрам.‏ ‎

Кроме ‎того, ‎можно ‎сказать,‏ ‎что‏ ‎тенденция ‎последнего‏ ‎времени ‎увлекаться‏ ‎«азартным» ‎инвестиционным ‎продуктам ‎- ‎это‏ ‎новый‏ ‎способ ‎для‏ ‎финансовых ‎посредников‏ ‎извлекать ‎деньги ‎из ‎доверчивых, ‎наивных‏ ‎и‏ ‎не‏ ‎слишком ‎финансово‏ ‎грамотных ‎инвесторов.‏ ‎«Азартный» ‎инвестиционный‏ ‎продукт‏ ‎здесь ‎определяется‏ ‎как ‎продукт, ‎который ‎приводит ‎к‏ ‎потере ‎денег‏ ‎большинством‏ ‎инвесторов, ‎и ‎который‏ ‎одновременно ‎использует‏ ‎общие ‎принципы ‎азартных ‎игр.‏ ‎

Сегодня‏ ‎мы ‎коснулись‏ ‎лишь ‎двух‏ ‎таких ‎продуктов, ‎соответствующих ‎данному ‎определению‏ ‎–‏ ‎это ‎высокочастотной‏ ‎торговли ‎акциями‏ ‎и ‎высокорисковых ‎деривативов. ‎Мы ‎сознательно‏ ‎не‏ ‎рассматривали‏ ‎криптовалюты, ‎поскольку,‏ ‎в ‎отличие‏ ‎от ‎акций‏ ‎и‏ ‎деривативов, ‎они‏ ‎не ‎вполне ‎относятся ‎к ‎традиционной‏ ‎финансовой ‎индустрии.‏ ‎В‏ ‎отличие ‎от ‎акций,‏ ‎криптовалюты ‎обычно‏ ‎не ‎приносят ‎дивидендов, ‎что‏ ‎делает‏ ‎их ‎менее‏ ‎традиционными ‎инвестициями.‏ ‎А ‎о ‎таком ‎продукте, ‎как‏ ‎бинарные‏ ‎опционы ‎и‏ ‎вовсе ‎нет‏ ‎смысла ‎разговаривать. ‎

На ‎рынке ‎повышается‏ ‎вознаграждение‏ ‎за‏ ‎повышенный ‎риск.‏ ‎В ‎инвестициях‏ ‎это ‎известно,‏ ‎как‏ ‎«премия ‎за‏ ‎риск», ‎и ‎инвесторы ‎часто ‎ищут‏ ‎более ‎высокой‏ ‎доходности‏ ‎за ‎более ‎рискованные‏ ‎инвестиции. ‎То‏ ‎же ‎самое ‎происходит ‎и‏ ‎в‏ ‎азартных ‎играх.‏ ‎Ставки ‎на‏ ‎риск ‎(более ‎высокий ‎риск) ‎связаны‏ ‎с‏ ‎более ‎высокими‏ ‎потенциальными ‎прибылями.‏ ‎Однако ‎между ‎этими ‎двумя ‎видами‏ ‎деятельности‏ ‎есть‏ ‎принципиальное ‎различие.‏ ‎Финансовые ‎инвесторы‏ ‎не ‎будут‏ ‎принимать‏ ‎риск, ‎если‏ ‎не ‎видят ‎перспективы ‎прибыли.

И ‎наоборот,‏ ‎игроки ‎готовы‏ ‎рисковать,‏ ‎часто ‎соглашаясь ‎на‏ ‎гораздо ‎более‏ ‎низкую ‎ожидаемую ‎доходность. ‎Возможно,‏ ‎одной‏ ‎из ‎проблем‏ ‎азартной ‎игры‏ ‎в ‎инвестиционные ‎продукты ‎является ‎схожесть‏ ‎психологической‏ ‎структуры ‎людей,‏ ‎которые ‎этим‏ ‎занимаются. ‎

И ‎здесь ‎появляется ‎классический‏ ‎вопрос:‏ ‎«что‏ ‎первично, ‎курица‏ ‎или ‎яйцо»?‏ ‎Люди, ‎приходя‏ ‎на‏ ‎рынок ‎в‏ ‎качестве ‎инвесторов ‎и ‎трейдеров ‎постепенно‏ ‎начинают ‎проявлять‏ ‎все‏ ‎признаки ‎игровой ‎зависимости.‏ ‎Или ‎наоборот,‏ ‎рынок ‎привлекает ‎именно ‎тех‏ ‎людей,‏ ‎которые ‎изначально,‏ ‎по ‎своей‏ ‎психологической ‎структуре, ‎склонные ‎к ‎формированию‏ ‎зависимого‏ ‎поведения. ‎Ответ‏ ‎ещё ‎предстоит‏ ‎найти.

Подарить подписку

Будет создан код, который позволит адресату получить бесплатный для него доступ на определённый уровень подписки.

Оплата за этого пользователя будет списываться с вашей карты вплоть до отмены подписки. Код может быть показан на экране или отправлен по почте вместе с инструкцией.

Будет создан код, который позволит адресату получить сумму на баланс.

Разово будет списана указанная сумма и зачислена на баланс пользователя, воспользовавшегося данным промокодом.

Добавить карту
0/2048