ビットコイン：極端なイベントが正規分布に挑戦するとき

最近、ビットコインは正規分布の基本的な仮定に挑戦する市場動きを見せました。ChainCatcherによると、200日間の下落期間中に標準偏差から-5.65の動きが発生し、これは理論上、約10億回に1回しか起こり得ない出来事とされています。

この出来事の規模を理解するには、業界標準と比較するだけで十分です。製造業では、シックスシグマの概念により、1百万個あたり3.4個の不良品のみ許容され、-3σの事象はほぼ不可能と定義されています。ビットコインはこれよりほぼ2σも極端な動きを経験しており、昨日のボラティリティはその不確実性からわずか0.35σの範囲内に位置していました。

-5.65標準偏差の出来事

正規分布は、これほど極端な動きは実際の時系列ではほとんど存在し得ないと予測します。しかし、ビットコインの過去のデータはより複雑な現実を示しています。2010年7月以降の取引記録開始以来、同程度の規模の出来事はわずか4回記録されており、これは全取引日の約0.07％に相当します。2018年や2022年の深刻な下落市場の中でも、200日間の期間内にこのような急落は観測されませんでした。

歴史的背景における統計的稀少性

このパターンは、金融市場が厚い尾の効果を示すことを証明しています。これは、従来の正規分布の仮定に大きく反する特徴です。現在の多くの定量モデルは、2015年以降のデータに基づいていますが、その期間には2020年のクラッシュのような類似の出来事を除き、こうした規模のイベントは含まれていません。

5.65σを超える歴史的サンプルは、現代においてほとんど存在しません。2020年のクラッシュの異常を除けば、それ以前のイベントは2015年以前に起きており、モデル開発者がリスク管理アルゴリズムを正規分布に基づいて適切に調整するための前例はほとんどありません。

定量モデルとリスク管理への教訓

CoinKarmaの定量戦略は、この極端な市場イベント中に紙上で損失を出しました。しかし、レバレッジを約1.4倍と低く抑えていたため、最大下落は約30％にとどまり、全体的な影響は管理可能でした。この出来事は、重要な真実を示しています。極端な市場条件はコストのかかる学習経験ですが、オンチェーンや契約データは、正規分布だけに頼らない将来のリスク管理モデルを構築する上で不可欠となるでしょう。ビットコインの実際のボラティリティは、従来の統計的前提を引き続き挑戦し続けており、市場参加者にとって、起こり得ない事態に備えることは不要なコストではなく、暗号資産においては基本的な必要性であることを思い起こさせます。