DOI: https://doi.org/10.1080/23322039.2026.2625541
تاريخ النشر: 2026-02-09
المؤلف: Yuxuan Li وآخرون
الموضوع الرئيسي: نموذج المخاطر المالية وتقلبات السوق
نظرة عامة
إن الموافقة على صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين (ETFs) القائمة على السوق الأمريكية في يناير 2024 تمثل تقدمًا كبيرًا في اعتماد المؤسسات للأصول الرقمية. تبحث هذه الدراسة في تأثير إدخال صناديق الاستثمار المتداولة على ديناميكيات الارتباط بين البيتكوين و18 عملة بديلة رئيسية، باستخدام بيانات العائد اليومي من يناير 2021 إلى سبتمبر 2025 وتوظيف شبكة عصبية من نوع الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) للتحليل. تشير النتائج إلى انخفاض ملحوظ في الارتباطات بعد إدخال صناديق الاستثمار المتداولة عبر كل من النوافذ الزمنية القصيرة (6 أشهر) والطويلة (12 شهرًا)، مما يشير إلى انفصال هيكلي مدفوع بـ “التدفقات المستقلة” لرأس المال المؤسسي إلى البيتكوين، والتي لا تمتد بشكل متناسب إلى العملات البديلة.
تشير النتائج إلى أن البيتكوين أصبح بشكل متزايد فئة أصول متميزة، تتميز بتقليل التكامل مع سوق العملات المشفرة الأوسع. يتطلب هذا التحول إعادة تقييم استراتيجيات تنويع المحفظة، وتقييمات المخاطر النظامية، وتصميم أدوات مالية للأصول الرقمية لتعكس تقسيم السوق الناشئ وتأثير التدفقات المؤسسية. وبالتالي، تتأثر ديناميكيات عوائد البيتكوين بشكل متزايد بالطلب المؤسسي، والتوقعات التنظيمية، والظروف المالية الكلية، مما يقلل من دوره التاريخي كمرسل رئيسي لإشارات الأسعار داخل نظام العملات المشفرة.
مقدمة
إن إدخال أول صناديق استثمار متداولة في البيتكوين (ETFs) القائمة على السوق الأمريكية في 10 يناير 2024 يمثل تطورًا كبيرًا في دمج العملات المشفرة في الأسواق المالية التقليدية. أدى هذا الحدث إلى تدفقات كبيرة من رأس المال وزيادة في سيولة السوق، حيث كانت التداولات المتعلقة بصناديق الاستثمار المتداولة تشكل أحيانًا ما يقرب من نصف إجمالي حجم معاملات البيتكوين. وبالتالي، وصل البيتكوين إلى أعلى مستوى له على الإطلاق وهو 100,000 دولار أمريكي بحلول 5 ديسمبر 2024. ومع ذلك، لم تمتد هذه الزيادة في الطلب المؤسسي إلى سوق العملات المشفرة الأوسع، حيث كانت العديد من العملات المشفرة البديلة (العملات البديلة) تحت الأداء، مما يشير إلى تحول هيكلي محتمل في الاعتماد المتبادل بين الأصول الرقمية مدفوعًا بتدفقات رأس المال المتعلقة بصناديق الاستثمار المتداولة.
تشير الأدبيات الحالية إلى وجود اعتماد متبادل قوي بين العملات المشفرة، حيث كان البيتكوين يؤثر تقليديًا على أسواق العملات البديلة. وثقت الدراسات حركات غير خطية وتدفقات تقلب ثنائية الاتجاه بين العملات المشفرة الرئيسية. ومع ذلك، لا يزال تأثير الصدمات المؤسسية، مثل إدخال صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين، على هذه العلاقات غير مستكشف بشكل كافٍ. تهدف هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال التحقيق فيما إذا كان الارتباط بين البيتكوين والعملات البديلة الرئيسية قد تغير بعد إطلاق صناديق الاستثمار المتداولة. باستخدام بيانات العائد اليومي من يناير 2021 إلى سبتمبر 2025، تستخدم الدراسة تصميم انقطاع الانحدار وإطار عمل الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) لتحليل كل من التعديلات القصيرة الأجل وديناميكيات الارتباط الطويلة الأجل. تشير النتائج إلى انخفاض كبير بعد إدخال صناديق الاستثمار المتداولة في الارتباطات بين البيتكوين والعملات البديلة، مما يشير إلى أن البيتكوين يتطور ليصبح فئة أصول أكثر استقلالية، مع تداعيات على تنويع المحفظة ومراقبة المخاطر النظامية في سياق زيادة الاعتماد المؤسسي.
طرق البحث
في هذه الدراسة، يفحص المؤلفون تأثير إدخال صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين القائمة على السوق الأمريكية على الحركة المشتركة بين البيتكوين والعملات البديلة الرئيسية باستخدام نموذج التعلم التسلسلي من نوع الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM). تعمل الأطر الاقتصادية التقليدية، مثل الانحدار الذاتي المتجه (VAR) والارتباط الشرطي الديناميكي – الانحدار الذاتي الشرطي العام (DCC-GARCH)، كمعايير لنمذجة الاعتماديات الخطية المتغيرة مع الزمن. ومع ذلك، فإن هذه الطرق محدودة في قدرتها على التقاط السلوكيات غير الخطية وغير المتماثلة والمعتمدة على الأنظمة التي تتميز بها أسواق العملات المشفرة.
يوفر نموذج LSTM نهجًا قائمًا على البيانات يتعلم بشكل فعال الاعتماديات الزمنية من تسلسلات العائد دون قيود الافتراضات المعلمية بشأن الأشكال الوظيفية أو مواقع نقاط الانكسار. تتيح هذه المرونة تحليلًا أكثر دقة للتحولات الهيكلية في ديناميكيات الحركة المشتركة بعد إدخال صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين، مما قد يكشف عن رؤى قد تغفلها الطرق التقليدية.
نقاش
تناقش ورقة البحث التحولات الهيكلية في ديناميكيات الارتباط بين البيتكوين و18 عملة بديلة رئيسية بعد الموافقة على صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين في يناير 2024. باستخدام نموذج اقتصادي من نوع الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، تكشف الدراسة أن الارتباطات بين البيتكوين والعملات البديلة قد انخفضت بشكل كبير، مما يشير إلى انفصال هيكلي. يظهر التحليل أنه قبل الموافقة على صناديق الاستثمار المتداولة، كان هناك انخفاض تدريجي في الارتباطات حيث بدأ المشاركون في السوق في توقع مؤسسية البيتكوين. بعد الموافقة على صناديق الاستثمار المتداولة، لوحظ انخفاض حاد في الارتباطات، مما يشير إلى أن تدفقات رأس المال أصبحت مركزة في صناديق الاستثمار المتداولة في البيتكوين، مما أدى إلى بيئة سيولة مجزأة حيث لم تعد تحركات أسعار البيتكوين تؤثر بشكل منهجي على عوائد العملات البديلة.
تسلط النتائج الضوء على أن البيتكوين قد انتقل من كونه معيارًا عالميًا داخل نظام العملات المشفرة إلى العمل كأصل متميز من الدرجة المؤسسية، مدفوعًا بشكل أساسي بالظروف المالية الكلية والتوقعات التنظيمية. تشير هذه التطورات إلى إعادة هيكلة أساسية في نقل إشارات الأسعار داخل أسواق الأصول الرقمية، مبتعدة عن هيكل عامل موحد نحو بنية أكثر تصنيفًا. إن التداعيات على المستثمرين والمنظمين كبيرة، حيث قد لا تكون استراتيجيات إدارة المخاطر التقليدية المعتمدة على الارتباط قابلة للتطبيق بعد الآن، مما يتطلب إعادة تقييم تخصيص الأصول والأطر التنظيمية في ضوء هذه الديناميكيات الناشئة.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود في تحليلها للتغيرات الهيكلية الناتجة عن صناديق الاستثمار المتداولة في أسواق العملات المشفرة. بينما تعزل بفعالية حدث صناديق الاستثمار المتداولة كصدمة هيكلية، إلا أنها لا تأخذ في الاعتبار عوامل أوسع مثل مشاعر المستثمرين، وتقلبات السوق، والظروف المالية الكلية، التي يمكن أن تؤثر أيضًا على الحركة المشتركة للعوائد. يسمح استخدام هيكل الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) بالتقاط التعديلات غير الخطية والمعتمدة على الأنظمة من تسلسلات الأسعار؛ ومع ذلك، فإن استبعاد المشاعر ومؤشرات أخرى يحد من نطاق النتائج.
يمكن أن تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دمج مؤشرات المشاعر، ومقاييس التقلبات المدركة، ومعايير أسعار الفائدة لتقييم قوة الانفصال الملحوظ عبر ظروف السوق المتغيرة. بالإضافة إلى ذلك، فإن التحقيق في استمرارية الانفصال الهيكلي خلال أسواق الثور أو الدب الكبيرة، فضلاً عن تفاعل التدفقات المدفوعة بصناديق الاستثمار المتداولة مع السيولة في التمويل اللامركزي، من شأنه تعزيز فهم آليات تقسيم السوق. يمكن أن يساعد استكشاف تأثيرات الأحداث التنظيمية أو التكنولوجية الكبرى، مثل تنفيذ تنظيم الأسواق في الأصول المشفرة (MiCA) أو التحديثات البروتوكولية الكبيرة، في توضيح ما إذا كانت الموافقة على صناديق الاستثمار المتداولة هي محفز فريد أو جزء من تطور هيكلي أوسع في أنظمة الأصول الرقمية.
DOI: https://doi.org/10.1080/23322039.2026.2625541
Publication Date: 2026-02-09
Author(s): Yuxuan Li et al.
Primary Topic: Financial Risk and Volatility Modeling
Overview
The approval of U.S.-based spot Bitcoin Exchange-Traded Funds (ETFs) in January 2024 represents a significant advancement in the institutional adoption of digital assets. This study investigates the impact of ETF introduction on the correlation dynamics between Bitcoin and 18 major altcoins, utilizing daily return data from January 2021 to September 2025 and employing a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network for analysis. The findings indicate a notable decline in correlations post-ETF across both short-term (6-month) and long-term (12-month) rolling windows, suggesting a structural decoupling driven by ‘independent inflows’ of institutional capital into Bitcoin, which do not extend proportionately to altcoins.
The results imply that Bitcoin is increasingly becoming a distinct asset class, characterized by reduced integration with the broader cryptocurrency market. This shift necessitates a reevaluation of portfolio diversification strategies, systemic risk assessments, and the design of digital asset financial instruments to reflect the emerging market segmentation and the influence of institutional flows. Consequently, Bitcoin’s return dynamics are increasingly influenced by institutional demand, regulatory expectations, and macro-financial conditions, diminishing its historical role as a primary price signal transmitter within the cryptocurrency ecosystem.
Introduction
The introduction of the first U.S.-based spot Bitcoin Exchange-Traded Funds (ETFs) on January 10, 2024, marks a significant development in the integration of cryptocurrencies into traditional financial markets. This event led to substantial capital inflows and increased market liquidity, with ETF-related trades sometimes constituting nearly half of total Bitcoin transaction volume. Consequently, Bitcoin reached an all-time high of USD 100,000 by December 5, 2024. However, this surge in institutional demand did not extend to the broader cryptocurrency market, as many alternative cryptocurrencies (altcoins) underperformed, suggesting a potential structural transformation in the interdependencies among digital assets driven by ETF-related capital flows.
Existing literature indicates strong interdependence among cryptocurrencies, with Bitcoin traditionally influencing altcoin markets. Studies have documented nonlinear co-movements and bidirectional volatility spillovers among major cryptocurrencies. However, the impact of institutional shocks, such as the introduction of Bitcoin ETFs, on these relationships remains underexplored. This study aims to fill this gap by investigating whether the correlation between Bitcoin and major altcoins has shifted following the ETF launch. Utilizing daily return data from January 2021 to September 2025, the research employs a regression discontinuity design and a Long Short-Term Memory (LSTM) framework to analyze both short-term adjustments and long-term correlation dynamics. The findings indicate a significant post-ETF decline in correlations between Bitcoin and altcoins, suggesting that Bitcoin is evolving into a more independent asset class, with implications for portfolio diversification and systemic risk monitoring in the context of increasing institutional adoption.
Methods
In this study, the authors examine the impact of the introduction of U.S. spot Bitcoin ETFs on the comovement between Bitcoin and major altcoins using a Long Short-Term Memory (LSTM) sequence-learning model. Traditional econometric frameworks, such as Vector Autoregression (VAR) and Dynamic Conditional Correlation-Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (DCC-GARCH), serve as benchmarks for modeling time-varying linear dependencies. However, these methods are limited in their ability to capture the nonlinear, asymmetric, and regime-dependent behaviors typical of cryptocurrency markets.
The LSTM model offers a data-driven approach that effectively learns temporal dependencies from return sequences without the constraints of parametric assumptions regarding functional forms or break-point locations. This flexibility allows for a more nuanced analysis of the structural shifts in comovement dynamics following the introduction of Bitcoin ETFs, potentially revealing insights that traditional methods may overlook.
Discussion
The research paper discusses the structural shifts in the correlation dynamics between Bitcoin and 18 major altcoins following the approval of spot Bitcoin ETFs in January 2024. Utilizing a Long Short-Term Memory (LSTM) econometric model, the study reveals that the correlations between Bitcoin and altcoins have significantly declined, indicating a structural decoupling. The analysis shows that prior to the ETF approval, there was a gradual decline in correlations as market participants began to anticipate Bitcoin’s institutionalization. Post-ETF approval, a sharp drop in correlations was observed, suggesting that capital flows became concentrated in Bitcoin ETFs, leading to a segmented liquidity environment where Bitcoin’s price movements no longer systematically influence altcoin returns.
The findings highlight that Bitcoin has transitioned from being a universal benchmark within the cryptocurrency ecosystem to functioning as a distinct institutional-grade asset, primarily driven by macro-financial conditions and regulatory expectations. This evolution signifies a fundamental restructuring of price signal propagation within digital-asset markets, moving away from a unified factor structure to a more stratified architecture. The implications for investors and regulators are substantial, as traditional correlation-based risk management strategies may no longer be applicable, necessitating a reevaluation of asset allocation and regulatory frameworks in light of these emerging dynamics.
Limitations
The study acknowledges several limitations in its analysis of ETF-induced structural changes in cryptocurrency markets. While it effectively isolates the ETF event as a structural shock, it does not account for broader factors such as investor sentiment, market volatility, and macro-financial conditions, which could also influence return comovement. The use of Long Short-Term Memory (LSTM) architecture allows for capturing nonlinear and regime-dependent adjustments from price sequences; however, the exclusion of sentiment and other indicators limits the scope of the findings.
Future research directions could involve integrating sentiment indices, realized volatility metrics, and interest-rate benchmarks to evaluate the robustness of the observed decoupling across varying market conditions. Additionally, investigating the persistence of structural separation during significant bull or bear markets, as well as the interaction of ETF-driven flows with liquidity in decentralized finance, would enhance understanding of market segmentation mechanisms. Exploring the impacts of major regulatory or technological events, such as the implementation of the Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation or significant protocol upgrades, could further clarify whether ETF approval is a unique catalyst or part of a broader structural evolution in digital asset ecosystems.