Nonlinear Identification and Early Warning of Stablecoin Price Depegging: Empirical Evidence Based on a Cusp Catastrophe Model

In der chaotischen Welt der digitalen Währungen, in der die Preise von einem Moment zum nächsten wild schwanken können, gibt es eine spezielle Klasse von Vermögenswerten, die darauf ausgelegt ist, ruhig zu bleiben. Dies sind Stablecoins, digitale Token, die darauf abzielen, einen stabilen Wert zu halten, der meist an einen US-Dollar gekoppelt ist. Sie fungieren als Brücke zwischen dem volatilen Kryptomarkt und der Realwirtschaft und ermöglichen es Händlern, Geld in und aus riskanten Investitionen zu bewegen, ohne das digitale Ökosystem zu verlassen. Meistens halten diese Coins genau das ein, was sie versprechen, und handeln sehr nah an der Ein-Dollar-Marke. Die Geschichte hat jedoch gezeigt, dass diese Stabilität nicht garantiert ist. Wenn das Vertrauen schwindet, wenn die Reserven infrage gestellt werden oder wenn der Markt in Panik gerät, können diese Coins plötzlich ihren Peg (die Bindung an den Wert) verlieren, was zu einem Wertverlust oder einem unvorhersehbaren Anstieg führt. Zu verstehen, warum und wie das passiert, ist nicht nur für Investoren, sondern für jeden, der beobachtet, wie sich digitales Geld entwickelt, von entscheidender Bedeutung. Die Kernfrage, mit der sich Forscher beschäftigen, ist, ob diese Preisbrüche nur normale Unebenheiten auf dem Weg sind oder ob es sich um plötzliche, katastrophale Sprünge handelt, die ein tieferes Versagen des Systems signalisieren.

Ein Team von Forschern der Sun Yat-sen Universität und der Fudan Universität machte sich daran, genau dieses Problem zu untersuchen, indem sie vier der populärsten Stablecoins betrachteten: USDT, USDC, DAI und FRAX. Sie wollten über einfache Preisdiagramme hinausgehen, um die verborgenen Mechanismen zu verstehen, die dazu führen, dass diese Coins aus der Stabilität ausbrechen. Zu diesem Zweck verwendeten sie einen mathematischen Rahmen, der als Katastrophenmodell bekannt ist. Stellen Sie sich dieses Modell als eine Möglichkeit vor, eine Landschaft abzubilden, in der ein System in einem stabilen Tal existieren kann, aber unter bestimmten Drücken plötzlich über einen Grat stürzen und in einen völlig anderen Zustand übergehen kann. Dieser Ansatz ermöglichte es den Wissenschaftlern, zwischen zwei sehr unterschiedlichen Arten von Preisbewegungen zu unterscheiden. Die eine Art ist die alltägliche Fluktuation, bei der der Preis aufgrund des normalen Handels leicht auf oder ab wackelt. Die andere ist ein echter Bruch des Pegs, bei dem sich der Wert des Coins fundamental vom Ein-Dollar-Wert wegbewegt, oft aufgrund eines Vertrauensverlusts oder eines strukturellen Mangels. Durch die Anwendung dieser Linse auf tägliche Daten von 2019 bis 2023 zeichneten die Forscher ein nuancierteres Bild des Risikos, als bisher verstanden wurde.

Die Studie begann mit dem Testen zweier verschiedener Methoden zur Messung der Gesundheit dieser Coins. Die erste Methode untersuchte, wie weit der Preis von einem Dollar entfernt war, ein direktes Maß für die Integrität des Pegs. Die zweite Methode betrachtete die tägliche prozentuale Veränderung, welche die Geschwindigkeit und Intensität des Handels erfasst. Die Ergebnisse zeigten einen markanten Unterschied zwischen diesen beiden Ansichten. Bei der Messung der Distanz von einem Dollar stellte das Modell fest, dass wahre, katastrophale Sprünge selten waren. Dies deutet darauf hin, dass die Mechanismen, die diese Coins zusammenhalten, die meiste Zeit gut funktionieren und den Preis eng an sein Ziel binden. Als die Forscher jedoch die täglichen prozentualen Veränderungen betrachteten, detektierte das Modell eine Flut von Sprüngen. Dies deutet darauf hin, dass die Coins zwar selten ihren Peg vollständig verlieren, aber ständig kurzfristigen, heftigen Schocks ausgesetzt sind, die wie Sprünge in den Daten aussehen. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass diese beiden Maße unterschiedliche Geschichten erzählen: Das eine offenbart die seltenen Momente, in denen das System tatsächlich versagt, während das andere die konstante, hochfrequente Turbulenz des Marktes erfasst.

Die überraschendste Entdeckung war vielleicht, dass das Risiko eines Bruchs des Pegs eines Coins nicht einfach davon abhängt, um welche Art von Coin es sich handelt. Lange Zeit haben Experten Stablecoins in ordentliche Gruppen kategorisiert: jene, die durch echte Dollar in einer Bank gedeckt sind, jene, die durch andere Kryptowährungen gedeckt sind, und jene, die komplexe Algorithmen verwenden, um ihren Wert zu erhalten. Die gängige Annahme war, dass die algorithmischen am fragilsten und die durch Dollar gedeckten am sichersten seien. Die Forscher fanden diese Sichtweise unvollständig. Stattdessen wird das Risiko dadurch bestimmt, wie der Coin in den Markt eingebettet ist und wie Angebot und Nachfrage verwaltet werden. Beispielsweise verhalten sich zwei der durch Dollar gedeckten Coins, USDT und USDC, trotz ähnlicher Besicherung sehr unterschiedlich. USDT neigt dazu, größere Preisabweichungen zu zeigen, wenn seine Marktgröße wächst, wahrscheinlich weil die neuen Coins Zeit benötigen, um über die Börsen verteilt zu werden, was temporäre Ungleichgewichte schafft. Im Gegensatz dazu wird USDC oft stabiler, wenn es wächst, weil sein Einlöseprozess direkter und transparenter ist. Dies bedeutet, dass das spezifische Design dessen, wie Geld in das System hinein- und herausfließt, weit wichtiger ist als das allgemeine Label „durch Dollar gedeckt“.

Die Studie verfolgte auch, wie sich die Risikoquellen im Laufe der Zeit verändert haben. In den frühen Tagen des Kryptomarktes, etwa um 2020, wurden die Preise dieser Coins stark von traditionellen Finanzmärkten beeinflusst, wie etwa Aktienindizes und globalen Zinssätzen. Als das Ökosystem reifte, verlagerten sich die Treiber nach innen. Bis 2022 und 2023 kamen die größten Bedrohungen aus der Kryptowelt selbst, wie etwa der Zusammenbruch anderer digitaler Vermögenswerte oder das Scheitern von Kryptobörsen. Die Forscher beobachteten, dass die Coins während großer Krisen, wie der Insolvenz der Börse FTX oder dem Scheitern der Silicon Valley Bank, komplex reagierten. Einige Coins fungierten als sichere Häfen und zogen Kapital an, während andere unter der Panik litten. Die Studie hob hervor, dass das Risiko nicht mehr nur externe Schocks betreffen, sondern davon abhängt, wie die verschiedenen Teile des digitalen Finanzsystems miteinander vernetzt sind. Ein Problem in einem Bereich, wie etwa einer Bank, die Reserven für einen Stablecoin hält, kann schnell durch das gesamte System kaskadieren und sogar andere Coins mit unterschiedlichem Design beeinflussen.

Eines der praktischsten Ergebnisse der Forschung ist die Fähigkeit, Unheil vorherzusagen, bevor es eintritt. Das Team testete, ob sie Warnsignale in den Tagen vor einem Preisbruch erkennen könnten. Sie fanden heraus, dass sie das Risiko mit hoher Genauigkeit vorhersagen konnten, indem sie spezifische strukturelle Indikatoren beobachteten. Für moderate Preisabweichungen, die klein, aber spürbar sind, treten die Warnsignale schnell auf, oft innerhalb von ein oder zwei Tagen. Diese werden meist durch plötzliche Verschiebungen des Handelsvolumens oder der Liquidität verursacht. Bei schweren Depegging-Ereignissen, bei denen der Coin einen signifikanten Teil seines Wertes verliert, bauen sich die Warnsignale jedoch langsamer auf. Die Forscher fanden heraus, dass die Betrachtung eines sieben-Tage-Fensters der Daten die beste Frühwarnung für diese großen Krisen lieferte. Indikatoren wie die Konzentration der Bestände bei wenigen großen Investoren, der Geldfluss auf der Blockchain und die Gesamtgröße der Marktkapitalisierung des Coins dienten alle als zuverlässige Signale. Dies legt nahe, dass Regulatoren und Marktteilnehmer nicht warten müssen, bis ein Coin abstürzt, um zu wissen, dass er in Schwierigkeiten steckt; sie können die Risse in der Struktur bereits Tage im Voraus sehen.

Die Auswirkungen dieser Erkenntnisse sind bedeutend für die Art und Weise, wie wir digitale Vermögenswerte überwachen und verwalten. Die Forschung legt nahe, dass wir aufhören müssen, Stablecoins als eine einzige, einheitliche Gruppe zu betrachten, und stattdessen beginnen müssen, sie basierend auf ihrem spezifischen Verhalten und ihrer Struktur zu behandeln. Ein Einheitsansatz für Regulierung oder Risikomanagement würde die einzigartigen Schwachstellen jedes einzelnen Coins übersehen. Stattdessen sollten Überwachungssysteme sowohl die langfristige Stabilität des Pegs als auch die kurzfristige Turbulenz des Handels verfolgen. Indem man den grundlegenden Mechaniken Aufmerksamkeit schenkt – etwa wie schnell neue Coins eingelöst werden können oder wie konzentriert das Eigentum ist –, ist es möglich, zu identifizieren, welche Coins unter Stress am wahrscheinlichsten scheitern werden. Die Studie bietet einen klaren Weg nach vorn: Indem wir die nichtlineare Natur dieser Risiken verstehen und die richtigen Werkzeuge zu deren früher Erkennung nutzen, können wir die Stabilität des digitalen Finanzsystems besser schützen. Das Ziel ist nicht nur, zu reagieren, wenn ein Coin bricht, sondern die Kräfte zu verstehen, die ihn an den Rand drängen, noch bevor er es überhaupt erreicht.