An Auditable Framework for Stablecoin Depeg Detection: Validation, Bias Quantification and Evidence from a Decade of Stablecoin Data

Die große digitale Dollar-Detektivgeschichte

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Menschen digitale Token verwenden, die genau einen US-Dollar wert sein sollen, nicht mehr und nicht weniger. Diese werden „Stablecoins“ genannt. Betrachten Sie sie wie digitale Schuldscheine, die versprechen, immer gegen einen echten Dollar-Schein eintauschbar zu sein. Sie sind das Lebenselixier einer neuen Art von Internetgeld, das für alles verwendet wird, vom Geldversenden an Freunde bis hin zum Online-Einkauf. Aber hier ist der knifflige Teil: Manchmal verlieren diese digitalen Token ihren Halt. Sie können auf 98 Cent fallen oder auf 1,05 $ steigen. Wenn das passiert, nennt man das einen „Depeg“.

Schon seit langem versuchen Wissenschaftler und Regulierungsbehörden herauszufinden, wie oft diese Depegs vorkommen und wie schlimm sie werden. Aber es gibt ein riesiges Problem: Niemand kann sich auf eine Messung einigen. Es ist, als würde man versuchen zu zählen, wie viele Menschen in einem Raum „groß“ sind, aber eine Person sagt, jeder über 1,78 m sei groß, während eine andere sagt, man müsse über 1,88 m sein, um groß zu sein. Wenn man das Lineal ändert, erhält man eine völlig andere Zählung. Dieses Papier taucht genau in dieses Chaos ein. Es stellt eine einfache, aber lebenswichtige Frage: Hängt die Anzahl der „schlechten Tage“ für diese digitalen Dollar von den Regeln ab, die wir verwenden, um sie zu erkennen? Die Antwort ist ein eindeutiges „Ja“, und die Art und Weise, wie wir Stabilität messen, verändert alles, was wir über diese digitalen Vermögenswerte wissen.

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Das Paper: Ein Detektiv-Leitfaden für digitale Dollar-Fehler

Was haben die Forscher also eigentlich gemacht? Sie haben ein super-striktes, prüfbares „Detektiv-Kit“ gebaut, um diese Depegging-Ereignisse in den Daten aufzuspüren. Anstatt nur zu raten, entwickelten sie einen Satz von Regeln, um einen Stablecoin zu schnappen, wenn er von seinem 1,00 $-Versprechen abweicht. Sie untersuchten zehn verschiedene US-Dollar-gebundene Stablecoins über ein Jahrzehnt, von 2016 bis 2026, unter Verwendung einer massiven Datenbank mit täglichen Preisen.

Hier ist die große Enthüllung: Die Anzahl der Depegs, die man findet, hängt vollständig von den Regeln ab, die man festlegt.

Wenn die Forscher ihre „Sensitivität“ niedrig ansetzten – das heißt, sie markierten einen Depeg, wenn der Preis nur um 1 % von 1,00 $ abwich – fanden sie 191 Ereignisse. Aber wenn sie die Regeln strenger machten und nur Bewegungen größer als 5 % zählten, sank die Zahl der Ereignisse drastisch auf nur 21. Auch die Änderung der „Dauer“-Regel war entscheidend: Wenn sie verlangten, dass ein Preis mindestens sieben Tage lang „seltsam“ blieb, sank die Zahl von 1s 191 auf nur 29. Das Paper zeigt, dass die „Häufigkeit“ und „Schwere“ dieser Abstürze keine feststehenden Fakten des Marktes sind; sie sind lediglich Funktionen der Mathematik, die wir anzuwenden wählen. Es ist, als würde man sagen, ein Raum sei „überfüllt“, nur wenn man entscheidet, dass eine Menge bei 10 Personen beginnt, aber „leer“, wenn man eine Menge erst ab 100 Personen definiert.

Die „Geister“-Ereignisse

Eine der spielerischsten und wichtigsten Entdeckungen war das Finden von „Geister“-Ereignissen. Die Forscher fanden heraus, dass 21,4 % der ursprünglich von ihnen erfassten Roh-Depeg-Ereignisse tatsächlich falsch waren. Dies waren keine echten Marktkrisen; es war lediglich das digitale Äquivalent zu einer Geisterstadt. Diese „Geister“ entstanden, wenn ein Stablecoin eingestellt oder von Börsen entfernt wurde, und die verbleibenden wenigen Preise nur zufälliges Rauschen aus einem leeren Markt waren. Wenn man diese nicht herausgefiltert hätte, würde man glauben, der Markt würde viel häufiger abstürzen, als er es tatsächlich tut. Das Paper schließt diese explizit aus, da sie nicht als echte Stabilitätsfehler gezählt werden dürfen.

Die Hierarchie des Vertrauens

Nachdem sie die Daten bereinigt und die Geister entfernt hatten, rankten sie die Stablecoins danach ein, wie gut sie sich an ihr 1,00 $-Versprechen hielten. Die Ergebnisse waren eindeutig:

• Der Goldstandard: Stablecoins, die durch echte Zentralbanken und Fiat-Geld gedeckt sind (wie USDC), waren die treuesten, mit winzigen Abweichungen von etwa 2,4 Basispunkten (das sind 0,024 %).
• Die riskanten Kinder: Stablecoins, die durch andere Kryptowährungen gedeckt sind (wie DAI und SAI), waren viel unruhiger, mit Abweichungen von 20,3 bzw. 125,5 Basispunkten.
• Der Größen-Mythos: Das Paper argumentiert explizit gegen die Vorstellung, dass „größer gleich sicherer“ ist. Der größte Stablecoin, USDT, lag tatsächlich im Mittelfeld, nicht an der Spitze der Stabilität. Wenn Sie also glauben, der größte Coin sei der sicherste, legt die Datenlage nahe, dass Sie sich irren könnten.

Die perfekte Regel

Die Forscher haben sich nicht nur über schlechte Regeln beschwert; sie haben eine bessere vorgeschlagen. Sie verwendeten einen statistischen Trick namens „Youden's J“, um den optimalen Punkt für die Erkennung echter Probleme zu finden. Sie fanden heraus, dass eine Tageschluss-Schwelle von 2,5 % die optimale Regel war. Diese Regel erfasste jede einzelne dokumentierte reale Krise (100 % Sensitivität) und vermied gleichzeitig die meisten Fehlalarme. Das Paper schlägt vor, dass Regulierungsbehörden und Investoren aufhören sollten, willkürliche Regeln zu verwenden (wie „alles über 1 % ist schlecht“) und stattdessen Regeln nutzen sollten, die nachweislich gegen reale historische Daten funktionieren.

Wie sicher sind wir?

Das Paper ist sehr ehrlich über seine Grenzen. Während sie feststellten, dass die Rangfolge der Stablecoins (zentralisiert vs. krypto-gedeckt) robust ist, geben sie zu, dass einige ihrer tieferen statistischen Modelle „unterpowert“ sind. Das bedeutet, sie verfügen nicht über genügend Datenpunkte, um sicher zu sagen, warum manche Coins mehr scheitern als andere, sondern nur, dass sie es tun.

Sie testeten ihre Ergebnisse auch gegen einen zweiten, unabhängigen Datenanbieter. Das Ergebnis? Nur 61,9 % der „schweren“ Depeg-E Ereignisse (die großen Abstürze) wurden durch die zweite Quelle bestätigt. Das bedeutet, dass etwa zwei Fünftel der von ihnen gefundenen großen Abstürze lediglich Fehler in der Berichterstattung des ersten Datenanbieters sein könnten. Das Paper kommt zu dem Schluss, dass wir bei „schweren“ Ereignissen sehr vorsichtig sein müssen, da diese eher Datenfehler als echte Marktpanik sein könnten.

Das Fazit

Dieses Paper lehrt uns, dass in der Welt des digitalen Geldes die Messung der Stabilität genauso wichtig ist wie die Stabilität selbst. Man kann nicht einfach einen Chart betrachten und sagen „es ist abgestürzt“ oder „es ist in Ordnung“, ohne zu wissen, welches Lineal man benutzt. Die Studie legt nahe, dass wir für die zuverlässigste Sicherheit auf Stablecoins setzen sollten, die durch echtes Geld gedeckt sind, den „Größer ist besser“-Mythos ignorieren und eine 2,5-Prozent-Schwelle verwenden sollten, um echte Probleme zu erkennen. Aber am wichtigsten ist: Sie warnt uns davor, dass wir niemals darüber übereinstimmen werden, wer gewinnt, wenn wir nicht erst über die Regeln des Spiels übereinstimmen.