После анализа взаимосвязи между объемом торгов и ценовым движением в статье далее проведен системный статистический анализ их корреляционной связи. Используя показатель «темп роста объема торгов / рыночная капитализация» в качестве индикатора относительной активности капитала, а также вычисляя коэффициент корреляции между этим показателем и изменениями цен, выявляются типы токенов, более подверженные влиянию капитала. Размер круга на графике отражает силу относительной активности капитала: чем больше круг, тем более выражено расширение объема при единичной рыночной стоимости, а также выше чувствительность цены к притоку капитала.

Из графика видно, что у большинства токенов корреляция сосредоточена в диапазоне 0.65–0.85, что показывает, что в текущем рынке ценовые колебания в значительной степени все еще обусловлены активностью торгов, однако не наблюдается полностью синхронное сильное движение, что отражает наличие определенного слоя капитальных потоков.

В диапазоне высокой корреляции, такие токены как STCUSD, WFLR, WGLUE, XCN имеют коэффициенты, приближающиеся или превышающие 0.85–0.90, что свидетельствует о высокой согласованности их ценовых трендов с изменениями объема торгов. Эти активы обычно обладают ярко выраженными торговыми характеристиками, высокой зависимостью от ликвидности или заметной нарративной составляющей, что делает их цены более подверженными быстрому росту или падению в периоды увеличения объема, являясь типичными высокобета-активами с чувствительной к настроениям реакцией.

Токены с корреляцией в диапазоне 0.75–0.85 демонстрируют «колебания с объемом, но в контролируемых пределах», их цены подвержены влиянию притока и оттока капитала, при этом сохраняется определенная фундаментальная или функциональная поддержка; в то время как активы с низкой корреляцией, такие как WAL, BARD, CTC, QTUM, менее чувствительны к изменениям объема торгов, их движение в большей степени определяется среднесрочным спросом и развитием экосистемы, что придает им более защитные свойства. В целом, распределение корреляций в данном периоде показывает четкую структурную сегрегацию: активы с высокой корреляцией в основном связаны с торговлей и настроениями, активы со средней корреляцией сочетают влияние капитала и логики, а активы с низкой корреляцией обладают большей независимостью, что свидетельствует о переходе рынка к более тонкой дифференциации цен по атрибутам активов.

Связь между активностью объема торгов и изменениями цен показывает, что корреляция у торговых и настроенческих токенов значительно выше, в то время как токены инфраструктуры и зрелых экосистем менее чувствительны к изменениям объема, что свидетельствует о четкой структурной сегрегации рынка.