Що показують дані
Цінове критичне уповільнення з'явилося в п'яти з семи каскадів, але було відсутнє у двох раптових тарифних шоках, спричинених новинами. Аналіз у межах каскаду показав, що параметр порядку стрибав на 1,6–4,4 стандартних відхилень від базового рівня на початку всіх подій. Проксі сприйнятливості знизився в п'яти з семи випадків, і жодна подія не продемонструвала розбіжної сприйнятливості — ключової ознаки, яку зазвичай очікують моделі критичного уповільнення. Згідно з річним звітом CoinGlass про ринок деривативів за 2025 рік, загальний обсяг примусових ліквідацій за рік сягнув $154,6 млрд, а піковий одноденний показник становив $19,1 млрд протягом 10–11 жовтня, що торкнулося близько 1,6 млн трейдерів.
Крах 10–11 жовтня детально
Під час того жовтневого краху ф'ючерси очолили рух. Базис ф'ючерсів BTC коливався приблизно на $1 367 за вісім хвилин, обсяг торгів зріс приблизно в 22 рази порівняно з базовим рівнем за сім хвилин до досягнення дна, а маркова ціна відхилилася вниз і від спотової, і від ф'ючерсної ціни, що підживило рефлексивний цикл ліквідацій. Дослідження зазначає, що 88% усього примусового продажу після початку події відбулося протягом 30 хвилин, і 63% цього продажу було поглинуто поза книгою заявок за рахунок резервного механізму біржі. Відкритий інтерес скоротився на 25–70% під час каскадів. Перспективний мікроструктурний показник під назвою Ризик прослизання (Slippage-at-Risk, SaR), відкалібрований на даних книги заявок Hyperliquid і протестований на події 10 жовтня, продемонстрував властивості випереджального індикатора системного стресу.
Два типи каскадів
Результати свідчать, що сигнали раннього попередження, побудовані на критичному уповільненні, залежать від режиму. В ендогенних накопиченнях попереднє погіршення цінової статистики може допомогти. Але в екзогенних шоках передкрахові сигнали ненадійні, і центральне місце посідають перспективні показники ліквідності. Дослідження наголошує, що мікроструктура та дизайн біржі є першорядними чинниками фактичних результатів, а не лише позиціонування інвесторів чи макроекономічний новинний потік. Це ставить під сумнів поширене припущення, що прогнозування крахів зводиться переважно до ринкових настроїв або зовнішніх новин.
На що слід звернути увагу ризик-командам
Дослідники рекомендують ризик-командам розглядати ідентифікацію режиму як перший крок. Серед показників, яким слід надавати пріоритет: глибина книги заявок під ризиком, прогнозоване прослизання для примусових потоків, поведінка базису між спотовою ціною та перпетуалами, а також чутливість маркованої ціни до тонких угод. Показник SaR, який кількісно оцінює ризик прослизання за примусових потоків, може слугувати доповненням до традиційних сигналів раннього попередження в реальному часі. Автори дослідження стверджують, що покладання виключно на цінові сигнали критичного уповільнення може залишити ризик-команди сліпими до екзогенних шоків. Наступним кроком, на їхню думку, є інтеграція класифікації режимів у системи моніторингу в
