<
THE GURU • CRYPTOCURRENCY

เปิดความเชื่อมโยง Cryptocurrency และตลาดทุน ผ่านมุมมองการวิเคราะห์ Data Analytics

บทความโดย: ดร.ณัฐ บัณฑิตวัฒนาวงศ์

กระโจนเข้าหามูลค่าจากสิ่งที่ไม่มีวันคาดเดาได้

ในช่วงหนึ่งถึงสองปีที่ผ่านมา ไม่ว่าเราจะรับข่าวสารผ่านช่องทางไหนก็ตาม มีอันต้องพบข่าวสินทรัพย์ดิจิทัลอยู่บ่อยครั้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งข่าวเกี่ยวกับ “สกุลเงินเข้ารหัส” (cryptocurrency) กระแสข่าวที่เพิ่มขึ้นเรื่อยมาอาจสร้างภาพความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนว่า “cryptocurrency ก้าวเข้ามาเป็นตัวเลือกให้นักลงทุนและทดแทนสินทรัพย์กระแสหลัก” อาทิเช่น หุ้น ทอง หรือ น้ำมันไปเสียแล้ว แต่ถึงจะมีข่าวการสร้างกำไรเป็นอันมากของนักลงทุน แต่โดยภาพรวมกลุ่ม cryptocurrency อาจไม่ได้รับหรือส่งอิทธิพลต่อสินทรัพย์กระแสหลักนัก และยังถือเป็นเพียงสินทรัพย์เฉพาะกลุ่มเท่านั้น  

ราวกับเป็นวัฏจักร ภาวะเศรษฐกิจถดถอยหรือเกิดวิกฤติ ถือเป็นเวลาที่มีธุรกิจประเภทใหม่ๆ เกิดขึ้น ในวิกฤติการเงินปี 2008 cryptocurrency ก็เริ่มแพร่หลายในต่างประเทศ จนกระทั่ง COVID-19 มาทำลายบรรยากาศทางเศรษฐกิจในสองปีที่ผ่านมา กระแสการเปิดกว้างในการลงทุนและการยอมรับ cryptocurrency ก็เริ่มเพิ่มขึ้นในประเทศไทย เพราะการเข้าถึงที่ง่ายและไม่จำเป็นต้องมีทุนทรัพย์มากนัก จึงดึงดูดนักลงทุนรายใหม่จำนวนไม่น้อยเข้ามาอย่างต่อเนื่อง ความกระตือรือร้นของการลงทุนคงเห็นได้จากจำนวนผู้ลงทะเบียนซื้อ-ขาย และปริมาณการซื้อ-ขาย ที่ขยายตัวขึ้นเป็นอันมาก 

cryptocurrency ถูกมองว่าเป็นกลุ่มสินทรัพย์เพื่อการเก็งกำไร และราคามีความผันผวนสูง แต่ในระยะที่ผ่านมามีรายงานว่า ราคา cryptocurrency เริ่มเคลื่อนไหวสอดคล้องไปในทิศทางและจังหวะเวลาเดียวกัน กับราคาสินทรัพย์กระแสหลัก เช่น ดัชนีหุ้นในกลุ่ม S&P 500 น้ำมันดิบ หรือทองคำ อย่างน้อยก็ในระยะสั้น ในสถานการณ์ที่ผันผวนสูง ข่าวการเคลื่อนไหวของราคา cryptocurrency กับราคาสินทรัพย์กระแสหลักไปในทิศทางเดียวกัน อาจเป็นข่าวที่ทำให้นักลงทุนกังวล เพราะราคาที่ผันผวนในตลาด cryptocurrency อาจส่งผ่านไปถึงราคาสินทรัพย์กระแสหลักให้ผันผวนตามกันไปด้วย 

อยู่กับความไม่แน่นอน 

ถ้าประเมินว่าราคาสินทรัพย์คู่หนึ่งมีการเคลื่อนไหวสอดคล้องกันหรือไม่ โดยทั่วไปมักใช้สหสัมพันธ์ (correlation) เป็นเครื่องยืนยัน ค่าสหสัมพันธ์จะมีค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 “เครื่องหมาย” แสดงรูปแบบการเคลื่อนที่ การเป็นลบ หมายความว่า การขึ้นและลงของราคาของทั้งคู่นั้นสวนทางกัน แต่การเป็นบวก หมายความว่า การขึ้นและลงของราคาของทั้งคู่นั้นไปในทางเดียวกัน หากเราละความสนใจจากเครื่องหมายบวกลบ “ขนาด” ของค่าสหสัมพันธ์ยืนยันความแม่นยำว่า รูปแบบการเคลื่อนที่มีโอกาสเกิดขึ้นสูง ยิ่งใกล้หนึ่งยิ่งพบรูปแบบการเคลื่อนที่ (ทิศเดียวกัน/ทิศตรงข้าม) บ่อยยิ่งขึ้น ดังนั้น หากขนาดสหสัมพันธ์ยิ่งใกล้ศูนย์    ยิ่งพบรูปแบบการเคลื่อนที่ (ทิศเดียวกัน/ทิศตรงข้าม) ได้ยากยิ่งขึ้น

ข่าวการค้นพบสหสัมพันธ์ระหว่าง cryptocurrency และราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 ในสภาวะที่ cryptocurrency ทำลายสถิติราคาสูงสุดและราคาตกต่ำสุดอยู่บ่อยๆ ย่อมไม่ใช่ข่าวดี อย่างน้อยก็สำหรับนักลงทุนที่ถือหุ้นราคาแพงอย่าง S&P 500 เพราะสหสัมพันธ์เป็นช่องทางส่งผ่านความเสี่ยง สหสัมพันธ์ที่มีค่าสูง ส่งผ่านความผันผวนของราคา cryptocurrency ให้ข้ามไปสร้างความผันผวนในราคาหุ้น S&P 500 

ตามปกติตลาดการเงินตื่นตัวและติดตามสหสัมพันธ์กันในระดับรายวันอยู่แล้ว และขนาดสหสัมพันธ์ที่แม้ไม่ได้สูงนักก็สร้างความกังวลได้ระดับหนึ่งแล้ว เพราะทุกเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นคือความเสี่ยงที่นักลงทุนต้องเผชิญมากขึ้น หากมูลค่าการลงทุนสูงความกังวลก็เพิ่มขึ้นเป็นเงาตามตัว 

สถานการณ์ที่พัฒนาตลอดเวลาเอื้อต่อการการติดตามสหสัมพันธ์ในระยะสั้น แต่การติดตามสหสัมพันธ์ในระยะสั้นไม่เอื้อต่อการค้นหาลักษณะร่วมของสถานการณ์เลย

การประเมินสหสัมพันธ์ครั้งนี้จึงขยายกรอบเวลาพิจารณาให้นานขึ้น และพิจารณาสหสัมพันธ์ลงในรายสินทรัพย์ 

(cryptocurrency จำนวน 21 รายการ หุ้นในกลุ่ม S&P 500 จำนวน 505 รายการ  รวมทั้ง ราคาทองคำและน้ำมันดิบ) คำนวณสหสัมพันธ์จากราคาปิดตลาดเฉลี่ยในกรอบ 7 วัน กินระยะเวลาตลอดไตรมาสสุดท้ายของปี 2021 และพิจารณาเฉพาะคู่สหสัมพันธ์ที่มีขนาดใหญ่ (ขนาดสหสัมพันธ์ไม่น้อยกว่าร้อยละ 80) 

มองหาความจริงอื่น คำตอบอาจมิได้มีเพียงหนึ่งอย่าง

จากความเป็นไปได้ว่า ความผันผวนของราคา cryptocurrency อาจส่งผ่านเข้าสู่ราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 ถ้าเราเลือกพิจารณาสหสัมพันธ์ของราคา cryptocurrency บางสกุลกับดัชนีราคา (ราคาเฉลี่ย) ของหุ้น S&P 500 ลองผิดลองถูกโดยเปลี่ยนสกุล cryptocurrency ไปเรื่อย จนได้สหสัมพันธ์ที่สูงพอ ลงท้ายเราอาจเชื่อแบบเหมารวมว่า ความผันผวนของราคาภายในอุตสาหกรรม cryptocurrency สร้างความหวาดหวั่นต่อนักลงทุน และน่าหวาดหวั่นยิ่งกว่าความผันผวนของราคาสินทรัพย์จากอุตสาหกรรมอื่น เราไม่ควรยึดถือความเชื่อแบบเหมารวมกับ cryptocurrency ทุกสกุล การวิเคราะห์นี้จึงสร้างเครือข่ายของสหสัมพันธ์ (correlation network) ขึ้นมาวัดความสามารถในแพร่กระจายความผันผวนจากราคาของ cryptocurrency เข้าสู่ราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 ทองคำ และน้ำมันดิบ 

รายการสินทรัพย์ในกลุ่ม S&P 500 ปรากฎขึ้นละลานตาในเครือข่ายของสหสัมพันธ์ (วงกลมสีเหลือง ภาพ 1) ภายในเครือข่าย cryptocurrency หลายสกุลมีสหสัมพันธ์กับราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 หลายราการ (วงกลมสีน้ำเงิน ภาพ 1) โดยผิวเผิน สหสัมพันธ์นั้นกลับมุ่งไปที่หุ้นบางกลุ่ม ไม่ได้โยงใยกับหุ้นจำนวนมาก ความผันผวนจากราคา cryptocurrency บางสกุลอาจสร้างความ  ผันผวนให้กับราคาหุ้น S&P 500 บางรายการเท่านั้น

ภาพ 1 เครือข่ายสหสัมพันธ์ (Correlation Network) ระหว่างราคาหุ้น S&P 500 และราคา cryptocurrency ในตลาดสหรัฐอเมริกา


หมายเหตุ 1: ราคาสินทรัพย์ทั้งสองประเภท คำนวณจากราคาปิดตลาดเฉลี่ยในรอบ 7 วัน ตลอดไตรมาสสามของปี 2021 ราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 แสดงด้วย วงกลมสีแหลือง ราคา cryptocurrency แสดงด้วย วงกลมสีน้ำเงิน เส้นที่เชื่อมต่อวงกลม แสดงขนาดสหสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ที่อยู่ระหว่าง 0.8 ถึง 1.0 0.8≤|corr_xy|≤1 ยิ่งเส้นมีความเข้มสูง ขนาดสหสัมพันธ์จะสูงตามไปด้วย

หมายเหตุ 2: ผลของการนำหสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ที่ต่ำกว่า 0.8 ออกไป  ทำให้เครือข่ายสหสัมพันธ์ดังกล่าวประกอบด้วย cryptocurrency 18 รายการ และหุ้นในกลุ่ม S&P 500 491 รายการ

ที่มา: ข้อมูลราคาปิดตลาดรายวันนำมาจาก Yahoo Finance


อิทธิพลของความเชื่อมโยง โอบรับและส่งมอบความผันผวนสู่สิ่งต่างๆ รอบตัว

เมื่อมองลึกลงไปภายในโครงข่าย โอกาสที่ความผันผวนจากราคาสินทรัพย์หนึ่งจะแพร่กระจายไปสู่สินทรัพย์อื่นขึ้นอยู่กับสองปัจจัย การแพร่กระจายโดยตรง และการเป็นพาหะให้เกิดการแพร่กระจายโดยอ้อม การมีสหสัมพันธ์ระหว่างราคาสินทรัพย์ทำให้ความผันผวนของราคาสินทรัพย์หนึ่งสามารถส่งผ่าน (Transmission) ไปสู่ราคาสินทรัพย์อื่นได้ หากราคาสินทรัพย์หนึ่งมีคู่สหสัมพันธ์กับราคาสินทรัพย์อื่นพร้อมกันเป็นจำนวนมาก หากเกิดความผันผวนของราคาในสินทรัพย์ดังกล่าวขึ้น ความผันผวนนี้จะถูกส่งผ่านออกไปทุกทิศทางตามจำนวนคู่สหสัมพันธ์นี้ 

ยิ่งจำนวนคู่สหสัมพันธ์มากเท่าไร การแพร่กระจายยิ่งขยายออกเป็นวงกว้าง การแพร่กระจายโดยตรงจึงขึ้นอยู่กับจำนวนคู่สหสัมพันธ์ระหว่างราคาสินทรัพย์หนึ่งกับราคาสินทรัพย์อื่นในเครือข่าย (วัดด้วย Degree of Centrality) แต่ในบางกรณี เมื่อราคาสินทรัพย์ที่หนึ่งเกิดความผันผวน อาจส่งผลให้ราคาสินทรัพย์ที่สองผันผวนตามไปด้วย แม้ว่าราคาสินทรัพย์ทั้งคู่นี้จะไม่มีสหสัมพันธ์ต่อเลยก็ตาม เหตุเพราะมีสินทรัพย์ที่สาม ซึ่งมีสหสัมพันธ์กับทั้งสินทรัพย์ทั้งสองรายการพร้อมกัน ทำหน้าที่เป็นพาหะนำความผันผวนจากราคาสินทรัพย์ที่หนึ่ง เข้าสู่ราคาสินทรัพย์ที่สาม และส่งผ่านไปสู่ราคาสินทรัพย์ที่สอง 

การแพร่กระจายโดยอ้อมจึงขึ้นอยู่กับจำนวนคู่สหสัมพันธ์ทางอ้อมเหล่านี้ (วัดด้วย Betweenness Centrality) เพราะฉะนั้นท้ายที่สุด เราสามารถคำนวณโอกาสที่ความผันผวนจากราคาสินทรัพย์หนึ่งพาให้ราคาสินทรัพย์ที่เหลือในโครงข่ายผันผวนไปวงกว้างด้วย โดยขมวดรวมการแพร่กระจายทางตรงและทางอ้อมเข้าด้วยกัน (วัดด้วย PageRank)

กลับตาลปัตร: สิ่งที่รู้จักดีอาจน่าพรั่นพรึงกว่าสิ่งที่ไม่เคยรู้จัก

แต่ไม่ว่าการแพร่กระจายความผันผวนของราคาสินทรัพย์จะถูกวัดด้วยมาตรฐานใด คำถามสำคัญหนีไม่พ้นว่า บรรดาสินทรัพย์ในโครงข่ายสหสัมพันธ์นี้ มีลักษณะการแพร่กระจายความผันผวนอย่างไร? เพื่อคลี่คลายข้อสงสัยนี้เราทำการวัดความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวน เราพบว่า สินทรัพย์ในโครงข่ายแบ่งออกได้เป็นสามกลุ่มคือ

1. กลุ่มอิทธิพลต่อโครงข่ายสูง (High Influence) เนื่องจากสามารถแพร่กระจายความผันผวนทางตรงและทางอ้อมสูงกว่าค่าเฉลี่ย และมีโอกาสแพร่กระจายในวงกว้างสูงกว่าค่าเฉลี่ย 

2. กลุ่มอิทธิพลต่อโครงข่ายต่ำ (Low Influence) กลุ่มนี้มีลักษณะที่ตรงกันข้ามกับกลุ่มแรกทั้งหมด เพราะมีความสามารถแพร่กระจายความผันผวนทางตรงและทางอ้อม และมีโอกาสแพร่กระจายในวงกว้างต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 

3. กลุ่มอิทธิพลต่อโครงข่ายปานกลาง (Medium Influence) เพราะสินทรัพย์ในกลุ่มนี้ ทำหน้าที่เป็นพาหะอย่างโดดเด่น โดยรับและส่งผ่านความผันผวนสู่สินทรัพย์อื่นในโครงข่ายสูงกว่าค่าเฉลี่ย แต่กลับมีความสามารถแพร่กระจายความผันผวนทางตรง รวมทั้งโอกาสที่จะสร้างการแพร่กระจายให้เกิดขึ้นในวงกว้างได้น้อยกว่าค่าเฉลี่ย (ภาพ 2)

ภาพ 2 ผลการจำแนกความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาในโครงข่ายสหสัมพันธ์


หมายเหตุ: ค่า Degree of Centrality ค่า Betweenness Centrality และค่า Pagerank ถูกปรับให้เป็นคะแนนมาตรฐาน (Standardization) จึงมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ศูนย์ และมีมาตรวัดเป็นจำนวนเท่าของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การแบ่งกลุ่มจัดทำด้วย K-means จำนวนกลุ่มวัดจาก Sihouettes Curve 

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

หลังจากลองจำแนกประเภทการแพร่กระจายความผันผวนตามรายอุตสาหกรรม (ภาพ 3) พบว่า หุ้นกลุ่ม Technology Industrial และ consumer cyclical จำนวนมากมีอิทธิพลต่อโครงข่ายสูง ตรงกันข้าม cryptocurrency แทบทั้งหมดมีอิทธิพลต่อโครงข่ายน้อย

ภาพ 3 จำนวนสินทรัพย์รายอุตสาหกรรมจำแนกตามประเภทอิทธิพลต่อโครงข่ายสหสัมพันธ์


หมายเหตุ: กลุ่มอุตสาหกรรมจำแนกตามรายละเอียดของสินทรัพย์ที่ระบุไว้ในการซื้อขาย (ที่มา Yahoo Finance) ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาอ้างอิงจากวิธีการตาม ภาพ 2

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

โอกาสที่ราคา cryptocurrency ผันผวนแล้วชักนำให้ราคาหุ้นหลายตัวในกลุ่ม S&P 500 สั่นไหวไปด้วยนั้นมี แต่ก็ไม่ขยายวงกว้างไปได้เท่ากับการที่ ราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 ผันผวน แล้วพาให้หุ้นจำนวนมากในกลุ่มเดียวกันผันผวนไปด้วย สถานการณ์กลับตาลปัตร ไม่มีโอกาสให้นักลงทุนในกลุ่มหุ้น S&P 500 กังวลใจมากนักเมื่อพบว่า ราคาของ cryptocurrency ผันผวน กลับกัน เป็นนักลงทุน cryptocurrency เองที่ต้องกังวล เมื่อพบว่า ราคาหุ้นในกลุ่ม S&P 500 ผันผวน เพราะนั้นเป็นสัญญาณว่า ความผันผวนอาจกำลังลุกลามมาสู่ราคา cryptocurrency

เมื่อเปรียบเทียบความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนระหว่าง cryptocurrency และหุ้น S&P 500 ในโครงข่ายสหสัมพันธ์ โดยรวมแล้ว หุ้นในกลุ่ม S&P 500 มีโอกาสแพร่กระจายผันผวนออกไปในวงกว้างมากกว่า cryptocurrency (ภาพ 5) อาจด้วยหุ้นในกลุ่มนี้บางส่วนสามารถในการแพร่กระจายผันผวนทางตรงโดดเด่นกว่า cryptocurrency ราวสามถึงสี่เท่า (ภาพ 4 ซ้าย) สินทรัพย์อื่นทำหน้าที่ทั้งรับและแพร่กระจายความผันผวนจากสินทรัพย์ต้นต่อ จนที่สุดแล้วการแพร่กระจายความผันผวนกินวงกว้าง หากต้นตอของความผันผวนนี้เกิดจากหุ้นไม่ใช่ cryptocurrency โอกาสที่จะเกิดเหตุการณ์นี้อาจสูงกว่าเป็นเท่าตัว (ภาพ 4 ขวา)

ภาพ 4 การกระจายของ ค่า Degree of Centrality ค่า Betweenness Centrality และค่า Pagerank เปรียบเทียบระหว่าง cryptocurrency และหุ้นในกลุ่ม S&P 500


หมายเหตุ: ค่า Degree of Centrality ค่า Betweenness Centrality และค่า Pagerank มีค่าเป็นบวก แต่ในที่นี้ การประมาณการความหนาแน่นของเคอร์เนล (Kernal Density Estimation, KDE) ไม่ได้กำหนด Bandwidth จึงอาจพบค่าต่ำกว่าศูนย์ในบางกรณี

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

ภาพ 5 ค่า Degree of Centrality ค่า Betweenness Centrality และค่า Pagerank  20 อันดับสูงสุด เปรียบเทียบระหว่าง cryptocurrency และหุ้นในกลุ่ม  S&P 500


ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน


ความกลัวตัดทอนอิทธิพล

แม้ว่า cryptocurrency จะไม่มีอิทธิพลต่อโครงข่ายโดยรวมมากนัก แต่อย่างน้อยในช่วงหนึ่งถึงสองปีนี้ การทำราคาสูงสุดใหม่ (หรือทำราคาต่ำสุดใหม่) ของ cryptocurrency ก็เรียกร้องความสนใจจากนักลงทุนได้ไม่น้อย จึงทำการวิเคราะห์ต่อว่าการทำราคาใหม่ขยายหรือลดอิทธิพลของ cryptocurrency ส่งผลต่อโครงข่ายสหสัมพันธ์หรือไม่? 

เราตัดสินใจวัดอิทธิพลของโครงข่ายรายวันต่อเนื่องตลอดไตรมาสสุดท้ายของปี 2564  และจำแนกความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนในโครงข่าย ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนของสินทรัพย์รายการต่างๆ ในโครงข่ายยังคงแบ่งออกได้เป็นสามกลุ่มเช่นเดิม จากนั้น เรามุ่งไปที่กลุ่ม cryptocurrency แต่ละกลุ่ม กลุ่มอิทธิพลสูง กลุ่มอิทธิพลกลาง และกลุ่มอิทธิพลต่ำ แน่นอนว่าตลอดช่วงเวลาสามเดือนสุดท้ายของปี 2564 cryptocurrency มีการโยกย้ายข้ามกลุ่มกันไปมาตลอดเวลา แต่การเปลี่ยนแปลงนี้ดูซบเซาลงเรื่อยเมื่อเข้าสู่เดือนสุดท้ายของปี (ภาพ 6) จากที่เคยมีโอกาสโยกย้ายข้ามไปทั้งสามกลุ่ม ความหลากหลายกลับลดลง กลุ่มอิทธิพลสูงไม่ค่อยปรากฏให้เห็นบ่อยเหมือนเคย

ภาพ 6 การเปลี่ยนแปลงอิทธิพลของ cryptocurrency กับโครงข่ายสหสัมพันธ์


หมายเหตุ 1: ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาจำแนกด้วยวิธีการตาม K-means จำนวนกลุ่มวัดจาก Sihouettes curve 

หมายเหตุ 2: กลุ่มอิทธิพลปานกลางมีความสามาถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาทางตรงต่ำกว่าค่าเฉลี่ย แต่มีความสามารถในการแพร่กระจายด้านอื่นๆ สูงกว่าค่าเฉลี่ยไม่มากนัก

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

การหายไปของ cryptocurrency ที่มีอิทธิพลสูงต่อโครงข่าย หมายความว่า ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนของ cryptocurrency ที่เดิมเคยเป็นสมาชิกในกลุ่มนี้เบาบางลง (จนตกไปอยู่ในกลุ่มอิทธิพลปานกลางและน้อยในที่สุด) เป็นไปได้ว่าข่าวการทำราคาสูงสุดและต่ำสุดใหม่ของ cryptocurrency อาจเป็นสาเหตุหนึ่งให้สมาชิกในกลุ่มอิทธิพลสูงลดลงไปเรื่อยๆ 

ถึงไตรมาสสุดท้ายของปี 2564 จะพบ “ข่าว” การทำราคาสูงสุดใหม่ของ cryptocurrency เป็นอันมาก แต่ “ข่าว” การทำราคาสูงสุดจากจาก cryptocurrency เพียงไม่กี่สกุลเท่านั้น ที่พอจะมีน้ำหนักเปลี่ยนแปลงความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนของกลุ่มได้ (ภาพ 7) โดยภาพรวม กลุ่มอิทธิพลสูงมีความอ่อนไหวกับ “ข่าวการทำราคาสูงสุดใหม่” ของ cryptocurrency ต่างๆมากเป็นพิเศษ (หากเทียบกับสองกลุ่มที่เหลือ) โดยเฉพาะข่าวการทำราคาสูงสุดใหม่จากสกุล DOGE และ MNC 

ภาพ 7 ขนาดผลกระทบจาก “ข่าวการทำราคาสูงสุดใหม่” ต่ออิทธิพลของ cryptocurrency


หมายเหตุ 1: ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาด้วยวิธีการตาม K-means จำนวนกลุ่มวัดจาก Sihouettes curve 

หมายเหตุ 2: การประเมินผลกระทบจากข่าวสารวัดด้วยค่า Hedge’s g 

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

ในอีกด้านหนึ่ง กลุ่มอิทธิพลปานกลางมีความอ่อนไหวกับ “ข่าวการทำราคาต่ำสุดใหม่” ของ cryptocurrency ต่างๆมากเป็นพิเศษ แต่สำหรับกลุ่มอิทธิพลสูง อาจไม่ได้อ่อนไหวกับ “ข่าวการทำราคาต่ำสุดใหม่” กับทุกสกุล แต่สกุล NXT กลับสร้างผลกระทบมากเป็นพิเศษต่อกลุ่มนี้ 

ภาพ 8 ขนาดผลกระทบจาก “ข่าวการทำราคาต่ำสุดใหม่” ต่ออิทธิพลของ cryptocurrency


หมายเหตุ 1: ความสามารถในการแพร่กระจายความผันผวนด้านราคาด้วยวิธีการตาม K-means จำนวนกลุ่มวัดจาก Sihouettes curve 

หมายเหตุ 2: การประเมินผลกระทบจากข่าวสารวัดด้วยค่า Hedge’s g 

ที่มา: คำนวณโดยผู้เขียน

เมื่อทราบว่า “ข่าวการทำราคาสูงสุดใหม่” และ “ข่าวการทำราคาต่ำสุดใหม่” จาก cryptocurrency เพียงบางสกุลเท่านั้น ที่สำคัญพอจะมีน้ำหนักเปลี่ยนแปลงความสามารถแพร่กระจายความผันผวนในโครงข่ายของกลุ่มอิทธิพลสูงได้บ้าง เราจึงหันมาดูความเข้มข้นของข่าวที่เกิดขึ้นในแต่ละเดือนของ cryptocurrency สำคัญเหล่านี้ เราพบว่า เมื่อยิ่งขยับเข้าใกล้สิ้นปี 2564 นักลงทุน cryptocurrency ต้องเผชิญกับข่าวร้ายจาก “การทำราคาต่ำสุดใหม่”เสียมากกว่า (ภาพ 9) ประจวบเหมาะกับการจำนวนสมาชิกของ cryptocurrency ที่มีอิทธิพบต่อโครงข่ายสหสัมพันธ์สูง ถูกลบหายออกจากกลุ่มไปเรื่อยๆ (ภาพ 6) 

ดังนั้นหากจะอนุมานเอาว่า “ข่าวการทำราคาต่ำสุดใหม่” จาก cryptocurrency สำคัญเป็นดัง “ข่าวร้าย” สำหรับวงการสินทรัพย์ดิจิทัล ข่าวร้ายนี้ก็ัยังอาจมีแง่ดีอยู่บ้าง เพราะยิ่งข่าวร้ายนี้ปรากฎบ่อยขึ้น โอกาสที่ความผันผวนของราคาในตลาด cryptocurrency จะไปสร้างความวุ่นวายต่อในตลาดหุ้น S&P 500 นั้นก็ค่อยๆ จืดจางลง โอกาสที่ความเสี่ยงจากตลาด cryptocurrency จะถูกผนวกเข้ากับตลาดหุ้น S&P 500 ก็น้อยลงไปทุกที

เกี่ยวกับนักเขียน

ดร.ณัฐ บัณฑิตวัฒนาวงศ์ ดร.ณัฐ บัณฑิตวัฒนาวงศ์ Data Scientist Manager, Bluebik Group PLC.

อ่านบทความทั้งหมดของนักเขียน