ビットコインは歴史的な標準偏差を超える極端な下落を記録

今朝、ビットコインは暗号資産取引の歴史上稀に見る大きな下落を記録しました。ChainCatcherのデータによると、その下落は過去200日間の遡及期間において標準偏差-5.65σを超え、現代の統計モデルの予測を大きく上回る数値です。この事象の極端さを理解するには、世界的な製造業で用いられるSix Sigmaの基準と比較するだけで十分です。通常、許容される欠陥率は100万個あたり3.4個です。

前日のビットコインのボラティリティはわずか0.35σであり、これは業界の通常範囲内です。しかし、今日の急落と比較すると、この売りの波は非常に稀な統計的異常となります。正規分布における-5.65σの事象の理論的確率は約10億分の1とされており、多くの自動取引モデルにとってはほぼ不可能に思える数字です。

過去のデータを超える売りの波動

興味深いことに、2010年7月のビットコイン取引開始以来、このような標準偏差の大きな下落はわずか4回しか記録されていません。これは、ビットコインの取引日全体のわずか0.07％に過ぎません。2018年や2022年の深刻な弱気市場の際にも、200日間のロールング期間でこのような標準偏差の急落は観測されていません。

現代の多くの定量モデルが利用できるデータは、2015年以降の期間に限定されており、標準偏差が5.65σを超えるサンプルは、2020年3月のフラッシュクラッシュの例外を除き、すべて2015年以前のものです。この状況は、現代の予測モデルのキャリブレーションにとって非常に限られた前例しか存在しないことを示しています。

自動取引戦略への実質的な影響

レバレッジ約1.4倍のモデルを採用しているCoinKarmaの取引戦略は、この市場の激しい変動の中で紙損失（ペーパーロス）を大きく被りました。それでも、リスク管理を徹底しているため、最大損失は約30％に抑えられ、全体的な影響は管理可能な範囲にとどまりました。

このような極端な市場状況は、非常に高価ではありますが、貴重な教訓となります。定量投資の実務者にとっては、今後のリスクコントロールモデルの開発において、先物契約やオンチェーンデータをより包括的に取り入れる必要性を示しています。より長期かつ多様な歴史データを活用することが、未曾有の標準偏差に耐えうるより堅牢な戦略構築の鍵となるでしょう。