Risiko in den Kryptowährungsmärkten messen
Lern, wie man Risiken in der unberechenbaren Welt der Kryptowährungen einschätzt.
Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang
― 7 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Risiko eigentlich?
- Warum interessiert uns Systemisches Risiko?
- Die Werkzeuge, die wir zur Risikomessung verwenden
- Die Herausforderung individueller Risiken
- Einführung in multivariate Risikomassnahmen
- Die Mathematik dahinter (Bleib ruhig!)
- reales Beispiel: Der Kryptowährungsmarkt
- Warum das wichtig ist
- Die Bedeutung der Beiträge zum Risiko
- Verhältnisbasierte Risikomessungen für Beiträge
- Die Daten dahinter
- Ein Blick auf die Zahlen
- Deine Investitionsstrategie realisieren
- Fazit: Halte deine Münzen sicher
- Originalquelle
- Referenz Links
Kryptowährung ist der digitale Goldrausch unserer Zeit – aufregend, unberechenbar und oft ein bisschen beängstigend. Aber genau wie beim Goldrausch besteht das Risiko, seine glänzenden Münzen zu verlieren. Also, wie verstehen wir diese Risiken und messen sie, besonders in einem Markt, der von einem Tag auf den nächsten heftig schwanken kann? Lass uns in die Welt der Risikomessung im Kryptowährungsmarkt eintauchen und ES einfach und direkt halten.
Was ist Risiko eigentlich?
Finanziell gesehen ist Risiko einfach die Chance, Geld zu verlieren. Wenn du in Kryptowährungen investierst, wettest du darauf, dass deren Wert steigt. Aber er kann auch fallen. Je grösser der potenzielle Gewinn, desto höher das Risiko. Es geht darum, abzuwägen, wie viel du verlieren könntest im Vergleich zu dem, was du gewinnen könntest.
Systemisches Risiko?
Warum interessiert unsSystemisches Risiko ist ein schickes Wort für die Art von Risiko, die den gesamten Markt oder eine ganze Gruppe von Investitionen betreffen kann. Stell dir das wie eine Reihe von Dominosteinen vor – wenn einer fällt, kann er die anderen umwerfen. Wenn wir über Kryptowährungen sprechen, kann systemisches Risiko entstehen, wenn ein grosser Player im Markt Schwierigkeiten hat, was Panik unter anderen Investoren auslösen und eine Kettenreaktion von Verkaufsaktionen nach sich ziehen kann.
Einfacher ausgedrückt: Wenn Bitcoin (der grösste Krypto-Player) niesen muss, könnten alle anderen Kryptowährungen eine Erkältung bekommen. Systemisches Risiko zu verstehen hilft Investoren herauszufinden, wie verbunden diese digitalen Währungen wirklich sind.
Die Werkzeuge, die wir zur Risikomessung verwenden
Genau wie ein Arzt Werkzeuge nutzt, um deine Gesundheit zu überprüfen, verwenden Finanzanalysten verschiedene Masse zur Risikobewertung. Zwei beliebte sind Value-at-Risk (VaR) und Expected Shortfall (ES).
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Value-at-Risk (VaR): Das zeigt dir, wie viel du über einen bestimmten Zeitraum mit einem spezifischen Vertrauensniveau verlieren könntest. Zum Beispiel, wenn jemand sagt, deine Investition hat einen VaR von 1.000 $ bei einem 95%-Vertrauensniveau, bedeutet das, dass die Wahrscheinlichkeit, mehr als 1.000 $ im nächsten Monat zu verlieren, bei 5% liegt.
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Expected Shortfall (ES): Dieses ist ein bisschen komplexer. Es berücksichtigt nicht nur das schlimmste Szenario, sondern auch den durchschnittlichen Verlust, wenn es wirklich schlecht läuft. Wenn du den VaR überschreitest, gibt dir der ES eine Vorstellung davon, wie schlimm es werden könnte.
Die Herausforderung individueller Risiken
Die meisten traditionellen Risikomassnahmen betrachten einzelne Vermögenswerte, als würde man jeden Spieler in einem Team bewerten. Sie berücksichtigen nicht, wie diese Spieler zusammenarbeiten oder sich gegenseitig beeinflussen könnten. In einem vernetzten Markt wie der Kryptowährung ist das ein Problem.
Stell dir vor, du hast drei Freunde, jeder hat seine eigenen Macken. Wenn einer von ihnen verärgert ist, könnte das nicht nur ihn betreffen; es könnte zu einem ganzen Tag voller Drama führen. Ähnlich ist es, wenn eine Kryptowährung schwächelt, könnten andere folgen und das führt zu grösseren Marktproblemen.
Einführung in multivariate Risikomassnahmen
Um das anzugehen, müssen wir mehrere Risiken gleichzeitig betrachten – so als würdest du all deine Freunde gleichzeitig im Auge behalten. Dieser Ansatz wird als multivariate Risikomessung bezeichnet, die hilft, zu analysieren, wie verschiedene Kryptowährungen sich gegenseitig in ihrem Risiko beeinflussen.
Wenn wir mehrere Kryptowährungen zusammen betrachten, können wir besser verstehen, wie wahrscheinlich diese Dominosteineffekte auftreten könnten.
Die Mathematik dahinter (Bleib ruhig!)
Ich weiss, Mathe kann beängstigend wirken, aber keine Sorge – wir tauchen hier nicht zu tief ein! Wenn wir von multivariaten Risikomassnahmen sprechen, erkunden wir, wie wir verschiedene Kryptowährungen nach ihren Risikolevels vergleichen und wie sie miteinander interagieren.
Wenn Bitcoin und Ethereum verbunden sind – wie zwei Tänzer, die gemeinsam tanzen – könnten sie Risiken teilen. Wenn einer schlecht tanzt (Wert verliert), könnte der andere auf die Füsse treten (auch an Wert verlieren). Durch die Analyse ihrer Verbindung können wir abschätzen, wie einer den anderen beeinflussen könnte.
reales Beispiel: Der Kryptowährungsmarkt
Lass uns ein Bild mit einem praktischen Beispiel malen. Angenommen, du schaust dir drei beliebte Kryptowährungen an: Bitcoin, Ethereum und Monero. Du willst wissen, wie sie sich entwickeln und ob sie sich während stressiger Marktphasen gegenseitig beeinflussen könnten.
Mit echten Daten kannst du die täglichen Preisänderungen analysieren und sehen, wie sie sich zusammen bewegen. Wenn Bitcoin steigt während Ethereum und Monero fallen, könnte das auf eine besondere Beziehung hinweisen. Aber wenn alle drei gemeinsam steigen und fallen, deutet das darauf hin, dass sie enger mit den gleichen Marktbedingungen verbunden sind.
Warum das wichtig ist
Zu verstehen, wie Kryptowährungen miteinander in Beziehung stehen, hilft Investoren, klügere Entscheidungen zu treffen. Wenn Bitcoin einen schlechten Tag hat, solltest du vielleicht überlegen, ob du wirklich mehr Ethereum kaufen willst – genau so wie du es dir überlegen würdest, wenn all deine Freunde schlecht drauf sind und du zu einer Party gehen willst.
Die Bedeutung der Beiträge zum Risiko
Neben der Überprüfung, wie Kryptowährungen interagieren, müssen wir auch verstehen, wie viel jede Kryptowährung zum Gesamtrisiko des Marktes beiträgt. Einige Kryptowährungen können viel grösser in ihrem Einfluss sein als andere.
Wenn Bitcoin beispielsweise wie der Kapitän eines Fussballteams ist, können seine Entscheidungen die Leistung des Teams stark beeinflussen. Wenn es gut läuft, fühlen sich die anderen Teammitglieder (andere Kryptowährungen) sicherer. Aber wenn es Probleme gibt, könnte jeder in Schwierigkeiten geraten.
Verhältnisbasierte Risikomessungen für Beiträge
Um zu quantifizieren, wie jede Kryptowährung zum systemischen Risiko beiträgt, können wir verhältnisbasierte Masse verwenden. Diese helfen, die Risikobeiträge verschiedener Kryptowährungen im Verhältnis zueinander zu vergleichen.
Stell dir das wie ein Tortendiagramm vor, das zeigt, wie viel von der Torte jeder isst. Wenn Bitcoin mehr als seinen fairen Anteil an Risiko konsumiert, kann das beeinflussen, wie viel für den Rest übrig bleibt. Darauf zu achten, kann Investoren helfen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.
Die Daten dahinter
Um all das zu verstehen, müssen wir echte Daten analysieren. Dazu gehören tägliche Preise, Verlustberechnungen und die Untersuchung von Markt-Korrelationen. Einfache statistische Methoden – wie das Betrachten von durchschnittlichen Verlusten, Standardabweichungen und Korrelationen – helfen uns, ein klareres Bild davon zu bekommen, wie sich diese Kryptowährungen zusammen verhalten.
Ein Blick auf die Zahlen
Wenn wir Bitcoin, Ethereum und Monero analysieren, entdecken wir interessante Muster. Durch die Untersuchung täglicher Preisänderungen können wir berechnen, wie sich der Wert jeder Kryptowährung schwankt und die anderen beeinflusst. Wir können auch beobachten, dass wenn Bitcoin einen signifikanten Rückgang erlebt, das andere dazu bringen könnte, das Gleiche zu tun.
Deine Investitionsstrategie realisieren
Was bedeutet das jetzt für dich als Investor? Nun, zu wissen, wie verschiedene Kryptowährungen zusammenhängen, kann dir helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Wenn du siehst, dass Bitcoin turbulent ist, könntest du zögern, in Ethereum oder Monero zu investieren.
Indem du die Risiken und ihre Verbindungen verstehst, kannst du eine Strategie entwickeln, die dir hilft, die wilde Welt des Krypto-Handels zu navigieren. Es ist wie eine Karte zu haben, bevor du in die Wildnis gehst – du bist besser auf das vorbereitet, was vor dir liegt.
Fazit: Halte deine Münzen sicher
Im Kryptowährungsmarkt ist es wichtig, das Risiko zu verstehen, als würdest du einen Helm tragen, während du Fahrrad fährst. Es ist essenziell, um dich vor den potenziellen Gefahren, die auf dich zukommen könnten, zu schützen. Indem du die richtigen Werkzeuge zur Messung des systemischen Risikos und der Verbindungen zwischen verschiedenen Kryptowährungen verwendest, kannst du klügere Investitionsentscheidungen treffen.
Also, wenn du das nächste Mal darüber nachdenkst, in Kryptowährungen zu investieren, denk daran, wie sie miteinander interagieren, wie viel Risiko jede mitbringt und wie du dich vor den unvermeidlichen Höhen und Tiefen schützen kannst. Mit ein bisschen Wissen und Vorbereitung kannst du deine Münzen sicher aufbewahren und möglicherweise die Wellen dieses spannenden Marktes mit Zuversicht reiten.
Titel: Comparisons of multivariate contribution measures of risk contagion and their applications in cryptocurrency market
Zusammenfassung: Conditional risk measures and their associated risk contribution measures are commonly employed in finance and actuarial science for evaluating systemic risk and quantifying the effects of risk contagion. This paper introduces various types of contribution measures based on the MCoVaR, MCoES, and MMME studied in Ortega-Jim\'enez et al. (2021) and Das & Fasen-Hartmann (2018) to assess both the absolute and relative effects of a single risk when other risks in a group are in distress. The properties of these contribution risk measures are examined, and sufficient conditions for comparing these measures between two sets of random vectors are established using univariate and multivariate stochastic orders and stochastic dependence notions. Numerical examples are presented for validating the conditions. Finally, a real dataset from the cryptocurrency market is also utilized to analyze the contagion effect in terms of our proposed contribution measures.
Autoren: Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang
Letzte Aktualisierung: 2024-11-20 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.13384
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.13384
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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