Кто движет быстрым ростом стейблкоинов?

Данные по ставкам, спредам и логике кредитного плеча в недельных данных USDC/USDT за четыре года.

Автор: Купер Дюшан

Перевод: Саирша, Foresight News

Стейблкоины на блокчейне — это токены, привязанные к стабильной стоимости, которые пользователи могут использовать для участия в кредитных протоколах, обмена на другие токены или оплаты различных услуг в сети. Динамика цен стейблкоинов также отражает макроэкономическую среду и часто используется для трансакций через границы, а также помогает пользователям в странах с высокой инфляцией и постоянным обесцениванием национальной валюты накапливать активы в долларах.

История роста стейблкоинов

Индустрия стейблкоинов прошла через несколько экономических циклов. В марте 2023 года Silicon Valley Bank столкнулся с оттоком вкладчиков из-за убытков по долгосрочным облигациям, что привело к девальвации USDC, и часть резервных активов USDC оказалась под ударом. Этот инцидент привел к снижению объема предложения USDC с пиковых 56,6 миллиарда долларов в 2022 году до минимальных 27,9 миллиарда долларов в феврале 2024 года.

Источник: Talos CM Network Data Pro

В ноябре 2024 года спрос со стороны институциональных инвесторов возрос, и темпы роста предложения стейблкоинов ускорились. В марте 2025 года объем предложения USDC вернулся к историческому максимуму. Однако в 2026 году рост стейблкоинов замедлился, и у некоторых стейблкоинов даже наблюдалось снижение предложения. Какие различия существуют между замедлением роста в 2026 году и процветанием рынка в 2025 году? На основе этого мы проводим исследование, чтобы выяснить факторы, влияющие на рост предложения стейблкоинов, и исследовать возможные подходы к прогнозированию их роста.

Регрессионный анализ

Объем и структура обращения различных стейблкоинов значительно различаются. Небольшие стейблкоины легко подвержены влиянию отдельных факторов, и трудно выделить основные переменные, влияющие на рост предложения. Например, рост небольших стейблкоинов часто сильно зависит от субсидий со стороны эмитента, что не обеспечивает устойчивости.

В данной статье мы выбрали USDC и USDT в качестве образцов для исследования: оба имеют объем более 25 миллиардов долларов, широко обращаются на нескольких блокчейнах и крупных биржах, и сами токены не предоставляют держателям нативных доходов. Мы используем недельные данные за последние четыре года, выбираем 6 переменных и применяем однократную задержку к факторам, чтобы проанализировать влияние каждого фактора на рост предложения USDC и USDT.

Описание переменных:

• Ставка финансирования бессрочных контрактов: средняя годовая ставка финансирования на рынках BTC и ETH в пяти крупнейших биржах по открытым позициям.
• Объем предложения конкурентных стейблкоинов: общий объем предложения остальных 7 стейблкоинов (BUSD, TUSD, GUSD, PYUSD, EURC и др.) на текущий момент.
• Общая рыночная капитализация криптоактивов: недельное изменение общей рыночной капитализации всех криптоактивов без учета стейблкоинов (CapMrktCurUSD).
• Изменение доходности 2-летних облигаций США: недельное изменение рыночной доходности 2-летних фиксированных сроков облигаций США (данные из FRED).
• Чистый прирост ликвидности Федеральной резервной системы: недельное изменение чистой ликвидности Федеральной резервной системы. Формула расчета: общие активы Федеральной резервной системы - общий счет казначейства - обратные репо (данные из FRED).
• Индекс доллара: недельное изменение общего номинального индекса доллара (данные из FRED).

Источник: Talos CM Market Data, Network Data Pro, FRED (Федеральный резервный банк Сент-Луиса)

Результаты базовой модели показывают, что ставка финансирования бессрочных контрактов, объем предложения конкурентов, общая рыночная капитализация криптоактивов и изменение доходности 2-летних облигаций США статистически значимы на уровне 5%. Только ставка финансирования бессрочных контрактов может объяснить 13,3% колебаний роста предложения USDC и USDT. Если ставка финансирования бессрочных контрактов по BTC и ETH на рынке за предыдущую неделю повышается, то темпы роста предложения стейблкоинов на следующей неделе обычно превышают средние значения.

Анализ по отдельным стейблкоинам

USDC и USDT имеют схожие функции, но их распределение по сетям и целевые регионы пользователей различаются. При отдельном анализе данных о росте предложения двух стейблкоинов можно заметить, что влияние факторов на них различно.

Источник: Talos CM Market Data, Network Data Pro, FRED

Рост ставки финансирования бессрочных контрактов будет способствовать увеличению темпов роста предложения USDC и USDT на следующей неделе, что является самым сильным отдельным фактором влияния. При контроле других переменных этот фактор объясняет примерно 10% колебаний недельного предложения USDC и около 4% для USDT. Высокая ставка финансирования указывает на рост спроса на рычаги, и трейдеры будут создавать USDC/USDT в качестве маржи для открытия позиций с кредитным плечом.

USDT составляет около 42% от объема маржи на фьючерсном рынке и является ключевым маржинальным активом централизованных бирж. USDC охватывает около 10% маржинального рынка фьючерсов, сосредоточенного на платформах Hyperliquid, dYdX, Deribit и т.д., что подчеркивает глубокую интеграцию USDC в экосистему DeFi.

Воздействие доходности крипторынка на два стейблкоина противоположно и статистически значимо. Если на прошлой неделе цены на криптоактивы выросли, то на следующей неделе темпы роста предложения USDC, как правило, замедляются; этот показатель может объяснить 4,6% колебаний недельного роста USDC. Напротив, после роста крипторынка темпы роста предложения USDT ускоряются на следующей неделе, и этот показатель объясняет 5,3% колебаний недельного роста USDT.

Проще говоря: когда повышается риск на рынке и происходит расширение кредитного плеча, предложение USDT увеличивается; в период снижения рынка трейдеры уменьшают кредитное плечо и создают USDC в качестве резервов, чтобы получить доход на блокчейне.

Введение фактора спреда

Базовая модель использует исторические данные за четыре года, чтобы обеспечить надежность проверки значимости факторов. Мы добавили новую переменную — спред, которая доступна только с 2023 года, определяемую как средняя годовая доходность депозитов стейблкоинов на платформе Aave v3 минус доходность 3-месячных казначейских облигаций США.

Период исследования был изменен на 2023 год и позже, и регрессионная модель была повторно запущена: сначала была построена модель для комбинации USDC+USDT с добавлением переменной спреда, а затем была проведена отдельная регрессия для каждого из двух стейблкоинов.

Источник: Talos CM Market Data, Network Data Pro, Protocol Metrics, FRED

Спред и ставка финансирования бессрочных контрактов являются индикаторами общего уровня рычагов на рынке, и их корреляция довольно высока, коэффициент корреляции 0,61. Поэтому необходимо различать: добавленная переменная спреда приносит дополнительную объяснительную силу или колебания объясняются двумя высоко коррелированными переменными.

Для объединенной выборки и модели USDT влияние добавленного спреда на объяснительную силу ограничено, модель лишь распределяет дисперсию между двумя высоко коррелированными переменными. Однако для USDC спред может эффективно объяснить рост недельного предложения на уровне значимости 5%. Суммарно ставки финансирования и спред могут объяснить 15,9% колебаний недельного роста предложения USDC. USDC является нативным залогом DeFi, и когда доходность на блокчейне растет, рынок создает USDC для хранения в протоколе и получения спреда; по сравнению со ставкой финансирования, показатель спреда может более точно уловить эту логику.

Могут ли задержанные переменные оптимизировать результаты анализа?

Задержка объясняющих переменных на одну неделю, по сравнению с использованием синхронных данных за текущую неделю, дает лучшие результаты подгонки.

После обработки задержки факторы в совокупности могут объяснить около 13% колебаний недельного предложения USDC и около 16% для USDT. Значимые факторы возникают до изменений в предложении, что указывает на то, что факторы влияют на изменения предложения, а не наоборот.

Тем не менее, все еще существует множество колебаний, которые не могут быть объяснены моделью. Все модели могут объяснить не более 25% колебаний роста предложения стейблкоинов. Остальные колебания происходят из различных специфических факторов: операций с казначейскими средствами эмитента, стимулов для создания и выкупа токенов, интеграции каналов ввода-вывода, различных регуляторных политик в разных юрисдикциях и т.д.

Заключение

Хотя все модели могут объяснить не более 25% изменений в объеме предложения стейблкоинов, показатели на блокчейне, включая ставку финансирования бессрочных контрактов, спред, общую рыночную капитализацию криптоактивов, могут значительно объяснить часть колебаний недельного роста предложения USDC и USDT.

Крипторынок развивается очень быстро, и одной из основных проблем исторических моделей является их неспособность справляться с изменениями макромеханизмов. Включение данных за 2022 год включает такие черные лебеди, как крах FTX, Celsius и Three Arrows Capital. В последние годы модели лучше соответствуют рыночной среде после входа институционального капитала. С учетом того, что учреждения продолжают использовать инфраструктуру блокчейна, в будущем могут появиться новые показатели, которые помогут нам лучше понять основные факторы роста предложения стейблкоинов.