Mesurer le risque sur les marchés de la cryptomonnaie
Apprends à évaluer les risques dans le monde imprévisible des cryptomonnaies.
Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang
― 8 min lire
Table des matières
- C'est quoi le risque, au juste ?
- Pourquoi on s'inquiète du Risque systémique ?
- Les outils qu'on utilise pour mesurer le risque
- Le défi des risques individuels
- Présentation des mesures de risque multivariées
- Les maths derrière tout ça (Reste cool !)
- Exemple concret : Le marché des cryptomonnaies
- Pourquoi ça compte
- L'importance des contributions au risque
- Mesures de contribution au risque basées sur des ratios
- Les données derrière tout ça
- Un aperçu des chiffres
- Réaliser ta stratégie d'investissement
- Conclusion : Garder tes pièces en sécurité
- Source originale
- Liens de référence
La cryptomonnaie, c'est un peu la ruée vers l'or numérique de notre époque-c'est excitant, imprévisible et souvent un peu flippant. Mais comme dans toute ruée vers l'or, il y a un risque de perdre vos pièces brillantes. Alors, comment on comprend et mesure ces risques, surtout dans un marché qui peut changer du tout au tout d'un jour à l'autre ? Plongeons dans l'univers de la mesure des risques dans les marchés de cryptomonnaies, tout en gardant ça simple et clair.
C'est quoi le risque, au juste ?
En termes financiers, le risque, c'est juste la chance de perdre de l'argent. Quand tu investis dans des cryptos, tu paries que leur valeur va grimper. Mais elles peuvent aussi dégringoler. Plus le gain potentiel est grand, plus le risque est élevé. C'est tout une question de peser combien tu pourrais perdre par rapport à combien tu pourrais gagner.
Risque systémique ?
Pourquoi on s'inquiète duAlors, le risque systémique, c'est un terme un peu classe pour désigner le genre de risque qui peut affecter l'ensemble du marché ou tout un groupe d'investissements. Imagine une rangée de dominos-si l'un tombe, il peut faire tomber les autres. En parlant de cryptomonnaies, le risque systémique peut apparaître quand un gros joueur du marché a des soucis, ce qui cause la panique chez les autres investisseurs et, par conséquent, une réaction en chaîne de ventes.
En gros, si Bitcoin (le plus grand joueur crypto) éternue, toutes les autres cryptomonnaies peuvent attraper un rhume. Comprendre le risque systémique aide les investisseurs à voir à quel point ces monnaies numériques sont vraiment connectées.
Les outils qu'on utilise pour mesurer le risque
Tout comme un médecin utilise des outils pour vérifier ta santé, les analystes financiers utilisent différentes mesures pour évaluer le risque. Deux des plus populaires sont le Value-at-Risk (VaR) et l'Expected Shortfall (ES).
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Value-at-Risk (VaR) : Ça te dit combien tu pourrais perdre sur une certaine période avec un niveau de confiance spécifique. Par exemple, si quelqu'un te dit que ton investissement a un VaR de 1 000 $ avec un niveau de confiance de 95 %, ça veut dire qu'il y a 95 % de chances que tu ne perdes pas plus de 1 000 $ dans le mois qui vient.
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Expected Shortfall (ES) : Celui-là est un peu plus avancé. Il prend en compte non seulement le scénario le pire, mais aussi la perte moyenne si les choses tournent vraiment mal. Donc, si tu dépasses le VaR, l'ES te donnera une idée de combien ça pourrait vraiment dégénérer.
Le défi des risques individuels
La plupart des mesures de risque traditionnelles regardent les actifs individuellement, comme évaluer chaque joueur d’une équipe. Elles ne prennent pas en compte comment ces joueurs peuvent travailler ensemble ou s'influencer. Dans un marché interconnecté comme la cryptomonnaie, c'est un problème.
Imagine que tu as trois amis, chacun avec ses propres manies. Si l'un d'eux est contrarié, ça peut ne pas le toucher que lui ; ça pourrait mener à toute une journée dramatique. De même, si une cryptomonnaie fléchit, les autres pourraient suivre, entraînant des problèmes de marché plus importants.
Présentation des mesures de risque multivariées
Pour contrer ça, on doit prendre en compte plusieurs risques en même temps-comme surveiller tous tes amis en même temps. Cette approche s'appelle la mesure des risques multivariés, qui aide à analyser comment différentes cryptomonnaies influencent le risque des autres.
En regardant plusieurs cryptomonnaies simultanément, on peut mieux comprendre le potentiel de ces effets domino.
Les maths derrière tout ça (Reste cool !)
Je sais que les maths peuvent sembler effrayantes, mais t'inquiète-on ne va pas plonger trop profondément ici ! Quand on parle de mesures de risque multivariées, on explore comment comparer différentes cryptos en fonction de leurs niveaux de risque et comment elles interagissent.
Par exemple, si Bitcoin et Ethereum sont liés-comme deux danseurs qui bougent ensemble-ils partagent peut-être des risques. Si l'un danse mal (perd de la valeur), l'autre pourrait lui marcher sur les pieds (perdre aussi de la valeur). Donc, en analysant leur connexion, on peut évaluer comment l'un pourrait influencer l'autre.
Exemple concret : Le marché des cryptomonnaies
Imaginons un exemple pratique. Disons que tu regardes trois cryptomonnaies populaires : Bitcoin, Ethereum et Monero. Tu veux savoir comment elles se portent et si elles pourraient s'influencer pendant des moments de stress sur le marché.
Avec des données réelles, tu peux analyser les variations de prix quotidiennes et voir comment elles évoluent ensemble. Si Bitcoin monte tandis qu'Ethereum et Monero chutent, ça pourrait indiquer une relation unique. Mais si les trois montent et descendent ensemble, ça suggère qu'ils sont plus étroitement liés aux mêmes conditions de marché.
Pourquoi ça compte
Comprendre comment les cryptomonnaies se relient aide les investisseurs à faire des choix plus intelligents. Par exemple, si Bitcoin passe une mauvaise journée, tu pourrais réfléchir à deux fois avant d'acheter plus d'Ethereum-comme tu pourrais reconsidérer d'aller à une fête si tous tes amis se sentent mal.
L'importance des contributions au risque
En plus de vérifier comment les cryptos interagissent, on doit aussi comprendre combien chaque cryptomonnaie contribue au risque global du marché. Certaines cryptos peuvent avoir un impact beaucoup plus grand que d'autres.
Par exemple, si Bitcoin est comme le capitaine d'une équipe de foot, ses actions peuvent influencer le rendement de l'équipe. S'il s'en sort bien, le reste de l'équipe (les autres cryptos) pourrait se sentir plus confiant. Mais s'il galère, tout le monde pourrait être dans la galère.
Mesures de contribution au risque basées sur des ratios
Pour quantifier comment chaque cryptomonnaie contribue au risque systémique, on peut utiliser des mesures basées sur des ratios. Ces mesures aident à comparer les contributions de risque des différentes cryptomonnaies par rapport les unes aux autres.
Pense à ça comme un graphique en secteurs montrant combien chaque personne mange de la tarte. Si Bitcoin engloutit plus que sa part de risque, ça peut influencer combien il en reste pour tout le monde. Garder un œil sur ces contributions peut aider les investisseurs à voir les problèmes potentiels avant qu'ils n'arrivent.
Les données derrière tout ça
Pour comprendre tout ça, on doit analyser des données réelles. Ça inclut de regarder les prix quotidiens, de calculer les pertes et d'examiner les corrélations du marché. Des méthodes statistiques simples-comme observer les pertes moyennes, les écarts-types et les corrélations-nous aident à peindre un tableau plus clair de comment ces cryptomonnaies se comportent ensemble.
Un aperçu des chiffres
Quand on analyse Bitcoin, Ethereum et Monero, on découvre des motifs intéressants. En examinant les variations de prix quotidiennes, on peut calculer comment la valeur de chaque cryptomonnaie fluctue et impacte les autres. On peut aussi observer que si Bitcoin subit une chute significative, ça pourrait pousser les autres à faire de même.
Réaliser ta stratégie d'investissement
Alors, qu'est-ce que tout ça signifie pour toi en tant qu'investisseur ? Eh bien, savoir comment différentes cryptomonnaies se relient peut t'aider à prendre des décisions plus éclairées. Si tu vois que Bitcoin traverse des turbulences, tu pourrais hésiter à investir dans Ethereum ou Monero à ce moment-là.
En comprenant les risques et comment ils s'interconnectent, tu peux développer une stratégie qui t'aide à naviguer dans ce monde sauvage du trading crypto. C'est comme avoir une carte avant de te lancer dans la nature-tu seras mieux préparé pour ce qui t'attend.
Conclusion : Garder tes pièces en sécurité
Dans le marché des cryptomonnaies, comprendre le risque, c'est comme porter un casque en faisant du vélo. C'est essentiel pour te protéger contre les dangers potentiels qui viennent. En utilisant les bons outils pour mesurer le risque systémique et les connexions entre différentes cryptomonnaies, tu peux prendre des décisions d'investissement plus intelligentes.
Alors, la prochaine fois que tu envisages d'investir dans des cryptomonnaies, n'oublie pas de penser à la façon dont elles interagissent, combien de risques chacune apporte à la table, et comment tu peux te protéger des hauts et des bas inévitables. Avec un peu de connaissance et de préparation, tu peux garder tes pièces en sécurité et potentiellement surfer sur les vagues de ce marché passionnant avec confiance.
Titre: Comparisons of multivariate contribution measures of risk contagion and their applications in cryptocurrency market
Résumé: 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.
Auteurs: Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang
Dernière mise à jour: 2024-11-20 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.13384
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.13384
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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