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Empréstimos com stablecoins podem antecipar volatilidade do Ethereum
A pesquisa da Amberdata examinou a relação entre os movimentos de preço do Ethereum e a atividade de empréstimos baseados em USDC, USDT e DAI.
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Um relatório recente da Amberdata sugere que os pagamentos de empréstimos on-chain com stablecoins podem funcionar como um sinal antecipado de mudanças de liquidez e picos de volatilidade no preço do Ethereum (ETH).
Segundo a análise, o comportamento dos usuários em protocolos de lending dentro do ecossistema DeFi, especialmente a frequência de quitação de dívidas, pode indicar momentos de estresse crescente no mercado.
A pesquisa examinou a relação entre os movimentos de preço do Ethereum e a atividade de empréstimos baseados em stablecoins como USDC, USDT e DAI.
Os dados revelaram uma correlação clara entre aumentos na taxa de pagamento de empréstimos e maiores oscilações no preço do ETH, o que sugere que essa métrica pode ser útil para antecipar períodos de instabilidade no mercado cripto.
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Um termômetro precoce de instabilidade no mercado do Ethereum
A Amberdata utilizou o modelo estatístico Garman-Klass (GK) para analisar a volatilidade do Ethereum em períodos de intensa atividade de mercado. Assim, diferente de métricas tradicionais baseadas apenas no preço de fechamento, o estimador GK considera todo o intervalo intradiário. Em suma, este inclui preços de abertura, máxima, mínima e fechamento — o que proporciona uma leitura mais precisa das oscilações.
A metodologia foi aplicada a pares de negociação entre ETH e as stablecoins USDC, USDT e DAI, com o objetivo de correlacionar a volatilidade do ativo com métricas de empréstimos em protocolos DeFi. Entre os indicadores analisados, a frequência de quitação de empréstimos mostrou a correlação positiva mais forte e consistente com a volatilidade do Ethereum.
Os coeficientes de correlação foram:
- USDC: 0,437
- USDT: 0,491
- DAI: 0,492
Esses números indicam que, quando há um aumento nas quitações de empréstimos, há também maior instabilidade no mercado. Segundo o relatório, esse comportamento pode estar ligado a estratégias de redução de risco, como fechamento de posições alavancadas ou realocação de capital diante de movimentos de preço.
Além das quitações, métricas relacionadas a saques também apresentaram correlação moderada com a volatilidade do ETH. No caso da USDC, tanto o volume de retiradas quanto a frequência relativa de saques mostraram coeficientes de 0,361 e 0,357, respectivamente.
Isso sugere que fluxos de saída — mesmo quando não expressivos em valor — podem indicar posturas defensivas dos participantes. Como resultado, reduz-se a liquidez e aumenta a sensibilidade do preço.
Para a Amberdata, esses dados reforçam a ideia de que a atividade de reembolso e saque em plataformas DeFi pode servir como um termômetro precoce de instabilidade ou estresse no mercado do Ethereum.
Frequência de transações se mostra mais eficaz
Ademais, além da frequência de quitação de empréstimos, o relatório da Amberdata também avaliou outros indicadores relacionados a atividades de crédito em DeFi, como valores emprestados e volumes de pagamento em dólares.
No ecossistema da USDT, os valores em dólar para pagamentos de empréstimos apresentaram correlação de 0,344 com a volatilidade do Ethereum. Já os valores emprestados mostraram um coeficiente de 0,262. Embora essas correlações sejam mais fracas do que as baseadas na quantidade de transações, ainda assim ajudam a compor o panorama geral sobre o comportamento do mercado.
No caso da DAI, o padrão foi semelhante, porém em escala menor. A frequência das liquidações de empréstimos continuou sendo um sinal confiável de volatilidade. Contudo, o tamanho reduzido das transações médias dentro desse ecossistema enfraqueceu a relevância das métricas baseadas em volume.
Por fim, um dado que chamou atenção foi a baixa correlação entre retiradas em dólares dentro da rede DAI, que ficou em apenas 0,047. Isso reforça a conclusão do estudo: a frequência das transações é um indicador mais sensível e eficaz do que o volume financeiro movimentado quando se trata de antecipar oscilações no preço do Ethereum.
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