เหตุการณ์หางหนาใน Bitcoin: เมื่อหางหนาท้าทายโมเดลเชิงปริมาณ

ตลาดการเงินชอบเชื่อว่าตนเองสามารถทำนายได้ แต่ Bitcoin เพิ่งให้บทเรียนแห่งความอ่อนน้อมถ่อมตนไปเมื่อไม่นานมานี้ การลดลงอย่างรุนแรงที่บันทึกไว้เมื่อไม่นานมานี้มีค่าถึง -5.65 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ทางสถิติที่แทบเป็นไปไม่ได้ตามเกณฑ์อุตสาหกรรม เพื่อให้เข้าใจบริบท: มาตรฐาน Six Sigma ในการผลิตอนุญาตให้มีข้อผิดพลาดเพียง 3.4 ต่อหนึ่งล้านชิ้น ซึ่งทำให้เหตุการณ์เช่นนี้โดยทฤษฎีเป็นไปไม่ได้ อย่างไรก็ตาม มันเกิดขึ้นจริง เตือนใจอย่างเจ็บปวดว่าตลาดนั้นปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ที่แตกต่างจากโรงงานอุตสาหกรรมอย่างสิ้นเชิง

คำจำกัดความและลักษณะของ fat-tail: เกินกว่ารูปแบบมาตรฐาน

แนวคิดของ fat-tail หรือ “หางหนา” หมายถึงเหตุการณ์สุดขีดเหล่านี้ที่เกินกว่าการทำนายของการแจกแจงแบบปกติในคลาสสิก ในการแจกแจงในอุดมคติแบบทฤษฎี การเคลื่อนไหวที่ -5.65σ ควรเกิดขึ้นประมาณหนึ่งครั้งในพันล้านวัน อย่างไรก็ตาม การมีอยู่ของหางหนาในตลาดการเงินเป็นคำอธิบายว่าทำไมความผิดปกติเหล่านี้จึงปรากฏบ่อยกว่าที่โมเดลทางวิชาการคาดการณ์ไว้

ความผันผวนที่สังเกตเมื่อวานเกือบแตะขีดสุด: อยู่ห่างจากความเป็นไปได้ทางอุตสาหกรรมโดยสิ้นเชิงเพียง 0.35 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เหตุการณ์ fat-tail เหล่านี้ไม่ใช่ความผิดปกติที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราว ตั้งแต่บันทึกการซื้อขาย Bitcoin ครั้งแรกในเดือนกรกฎาคม 2010 ก็มีเหตุการณ์คล้ายกันเกิดขึ้น 4 ครั้ง คิดเป็นประมาณ 0.07% ของวันซื้อขายทั้งหมด ซึ่งเป็นอัตราที่น้อยนิด แต่สะท้อนให้เห็นถึงความสำคัญของหางหนาในความเป็นจริงของตลาดคริปโต

ความผันผวนสุดขีดที่เป็นปรากฏการณ์ทางสถิติในสี่ทศวรรษ

สิ่งที่ทำให้เหตุการณ์นี้โดดเด่นเป็นพิเศษคือมันไม่เคยเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ถือว่ามีความวุ่นวายที่สุด ตลาดขาลงในปี 2018 และ 2022 ก็ไม่เคยเห็นการลดลงเช่นนี้ในช่วงเวลา 200 วันแบบเลื่อนที่เคยมีมา เพื่อเปรียบเทียบ เหตุการณ์ล่มอย่างรวดเร็วในปี 2020 ยังคงเป็นข้อยกเว้นที่ยืนยันกฎ: แม้แต่วิกฤตใหญ่ก็ไม่ได้สร้างหางหนาเช่นนี้เสมอไป

ความหายากนี้ชวนตั้งคำถามพื้นฐาน: ข้อมูลประวัติศาสตร์สามารถให้แสงสว่างเกี่ยวกับความเสี่ยงในอนาคตได้อย่างไร เมื่อโมเดลปัจจุบันอาศัยข้อมูลหลังปี 2015 เป็นหลัก ตัวอย่างข้อมูลประวัติศาสตร์ที่เกินกว่า 5.65σ ยังคงมีอยู่อย่างจำกัดมาก ทำให้ผู้จัดการพอร์ตและนักวิเคราะห์เชิงปริมาณต้องเผชิญกับช่องว่างของข้อมูลในอดีต

ข้อจำกัดของกลยุทธ์เชิงปริมาณต่อเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้

กลยุทธ์เชิงปริมาณสมัยใหม่มีความเปราะบางต่อ fat-tail อย่างชัดเจน CoinKarma ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการเทรดเชิงปริมาณ ได้บันทึกการขาดทุนทางกระดาษอย่างมีนัยสำคัญในเหตุการณ์ตลาดนี้ โชคดีที่การใช้เลเวอเรจในระดับปานกลางประมาณ 1.4 เท่า ทำให้ความเสี่ยงไม่เกินขีดจำกัด โดยความสูญเสียสูงสุดอยู่ที่ประมาณ 30%

ปรากฏการณ์นี้สะท้อนความขัดแย้งสำคัญ: โมเดลเชิงปริมาณที่ซับซ้อนส่วนใหญ่อาศัยข้อมูลที่ประวัติศาสตร์ไม่เพียงพอที่จะจับความแตกต่างของความเสี่ยงสุดขีด หางหนาเหล่านี้หลบหนีการคำนวณที่อิงกับการแจกแจงแบบปกติที่ถูกปรับให้เรียบง่าย

ความสามารถในการปรับตัวและบทเรียนจากวิกฤตตลาด

แม้สภาวะสุดขีดเหล่านี้จะเป็นประสบการณ์ที่มีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับนักลงทุนและนักพัฒนาอัลกอริทึม แต่ก็ยังเป็นสิ่งจำเป็น ข้อมูลจากสัญญาอัจฉริยะและการวิเคราะห์บนเชนจะเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงโมเดลการจัดการความเสี่ยงในอนาคต โดยเฉพาะในด้านการจับความเป็นไปได้ของ fat-tail

Bitcoin ยังคงแสดงให้เห็นว่าทรัพย์สินทางการเงินในอนาคตจะไม่เคยเป็นไปตามบทที่เขียนโดยคณิตศาสตร์แบบคลาสสิก การเข้าใจ fat-tail คือการยอมรับความอ่อนน้อมต่อความไม่แน่นอนและเตรียมกลยุทธ์ให้พร้อมรับมือ