Коли імпульс втрачає силу: розбір структурної рамки ринку мемів

Автор: Бінбей дослідницький інститут

Виконавче резюме

17 січня 2025 року, TRUMP токен запущено на Solana. На початку запуску, 800 мільйонів із загального обсягу 1 мільярда — — тобто 80% — — зосереджені в руках двох структур, пов’язаних із Трампом: CIC Digital LLC та Fight Fight Fight LLC[1]. Після запуску протягом 36 годин цей токен досяг історичного максимуму 74,27 долара[2]. Станом на дату швидкого знімка цього звіту — 22 травня 2026 року — TRUMP відкотився приблизно на 97% від цього піку[2]. Під час запуску, годинний закритий RSI глибоко входив у зону перекупленості, MACD гістограма на перехідних точках ставала позитивною — — обидва індикатори спровокували нормативні значення, визначені їх авторами у 1970-х роках для товарних та фондових ринків. Але ці цінові ряди, згідно з усіма існуючими регуляторними та академічними визначеннями на дату знімка, не мають підґрунтя у реальних активів, що робить «перекупленість» беззмістовною.

Комісія з цінних паперів та бірж США, відділ корпоративних фінансів, 27 лютого 2025 року опублікувала «Заяву співробітників Meme Coin», яка кваліфікує Meme активи як з обмеженим або відсутнім застосуванням або функціоналом, цінність яких зумовлена спекуляцією, і робить висновок, що торгівля такими токенами не є пропозицією цінних паперів у розумінні законодавства[3]. Проте заперечення комісара Crenshaw у цей час поставили під сумнів цей юридичний висновок, але не оспорювали саму емпіричну спостережуваність «відсутності фундаментальної бази» у цьому класі активів[4]. Solidus Labs у травні 2025 року зафіксували: у період з січня 2024 до березня 2025 року, сумарна кількість токенів, деплойнутих на Pump.fun, перевищила 7 мільйонів, з яких 98,6% впали нижче порогу ліквідності у 1000 доларів, і лише близько 97 000 токенів залишилися вище цього порогу[5]. Ступінь «випуску» на платформі Pump.fun до стандартних автоматичних маркет-мейкерів (AMM), згідно з даними Step Data, у другому кварталі 2025 року становив у середньому 0,78%[6], і у липні та серпні 2025 року залишався у діапазоні 0,7%–0,8% (джерело — стаття Cointelegraph про механізми платформи)[7].

Цей звіт формулює три основні положення та конкретизує методологічний каркас для їх перевірки.

Положення 1. Класичні індикатори імпульсу — — відносний індекс сили Wilder[8], ковзні середні Appel[9][10], випадковий індекс Lane[11][12] — — калібровані на американських товарних і фондових даних 1957–1979 років. Ознакою входження імпульсних показників у рецензовану літературу є стаття Jegadeesh і Titman 1993 року у Journal of Finance, яка використовує дані американського ринку 1965–1989 років[13]. Жоден із цих калібрів не був перевірений на активи без фундаментальної оцінки. Метасистематичний огляд Park і Irwin 2007 року, що охоплює 95 досліджень технічного аналізу, фіксує факт: технічні торгові стратегії при валютних і ф’ючерсних ринках приносять економічний прибуток, а на фондовому — ні[14]. Ця асиметрія сама по собі суперечить «універсальним» обіцянкам, навіть у межах внутрішньої категорії активів, де ці індикатори були розроблені.

Положення 2. Формування цін Meme активів і дизайн класичних індикаторів відрізняються структурою ринків. Liu і Tsyvinski 2021 року у Review of Financial Studies довели: основні криптовалюти — — Bitcoin, Ethereum, Ripple — — майже не мають експозиції до більшості традиційних фондових і макроекономічних факторів, а також до доходів від валют і товарів[15]. Найбільші криптовалюти ще не мають факторної експозиції до класичних активів, а Meme активи, що знаходяться у хвості розподілу, тим паче не мають. Ціни Meme активів формуються увагою, яка рефлексивно зумовлюється механізмами Pump.fun та подібних платформ, через автоматичні маркет-мейкери на Raydium, PumpSwap, Uniswap. Бюлетень BIS №69 описує цю структуру як «високу рефлексивність криптовалют як класу активів»[16].

Положення 3. Будь-який вибір вікна або порогових значень індикаторів — — математичних конструкцій, створених для виявлення цінової поведінки, що керується інформацією — — не здатний перетворити їх у математичну модель уваги, що керує цінами. Вхідний простір вже змінився, і індикатори не бачать власного вхідного простору. Це формальне твердження «недостатньої параметричної налаштовуваності».

Цей звіт пропонує три відхилення від стандартної практики: заміна фіксованих порогів — — наприклад, RSI 70 і 30 — — на ранжування за горизонтальним зрізом[17]; включення змінних, що опосередковано відображають увагу[18][19] та концентрацію позицій, у рівноправний каркас індикаторів; визначення виходу як спостереження, а не прогнозу. Деталі емпіричного протоколу — — вибірка, вікна, статистичні тести, контрольні активи — — викладені у третьому розділі. Після отримання статистичних результатів через перетин параметрів, цифрові висновки будуть опубліковані як оновлення.

Чотири умови фальсифікації структурних відмов — — наведені у сьомому розділі.

Перша глава · Класичні індикатори та їх історична сфера застосування

Класична група імпульсних індикаторів досі є стандартним набором у розважальних торгових платформах, їхній початок — — це чотири роботи, опубліковані між 1957 і 1993 роками, кожна з яких калібрована на даних американських товарних або фондових ринків. Історичні записи послідовні і добре задокументовані: жоден із калібрів не був перевірений на активах без фундаментальної оцінки.

1.1 Lane (1957) і випадковий індекс

George C. Lane — — чикагський товарний трейдер, пов’язаний з Investment Educators Inc. Він написав «Стохастичний процес» (The Stochastic Process), який був внутрішнім навчальним курсом з авторською ліцензією 1957 року[12]. Джерело методу — — спостереження за цінами товарних ф’ючерсів на Чикагській товарній біржі — — кукурудзи, сої, пшениці. Lane і його колеги зафіксували закономірність: ціни зазвичай концентруються біля верхньої або нижньої межі за кілька днів перед завершенням зростаючого руху або перед його розворотом. Формула %K = 100 × (close − low_n) / (high_n − low_n), нормалізує ціну закриття за останні N днів до цінового діапазону, припускаючи, що розподіл у межах цього діапазону несе інформацію про розподіл покупок і розпродажів. Це припущення базується на внутрішньоденних торгах у товарних пулів, де спостерігачі можуть розумно інтерпретувати патерни розпродажу[11][20].

1.2 Wilder (1978) і відносний індекс сили (RSI)

J. Welles Wilder опублікував у 1978 році «Нові концепції у системах технічної торгівлі» (New Concepts in Technical Trading Systems). Перед цим він кілька років використовував ручний розрахунок імпульсних індикаторів для торгівлі товарними ф’ючерсами[8]. Приклади даних у книзі — — це ціни закриття ф’ючерсів на какао, сої, мідь, свиней, срібло за період 1972–1977 років. Стандартний параметр RSI — — 14 днів, що відповідає компромісу між швидкодією і стабільністю сигналу у контексті товарних ф’ючерсів з тижневим контрактним циклом. Wilder чітко позиціонує свою роботу як товарну; у книзі немає калібрування для акцій.

RSI базується на трьох припущеннях. По-перше, ціна повертається до середнього за волатильністю за N днів, тому екстремальні значення сигналізують про надмірну реакцію. По-друге, пороги перекупленості і перепроданості — — 70 і 30 — — залишаються стабільними у різних часах і для різних активів за початковим калібром Wilder. По-третє, тренди і фази консолідації можна ідентифікувати, і вони тривають достатньо довго, щоб індикаторне вікно могло уловити точки розвороту. Жодне з цих припущень не було перевірене на активи без фундаментальної оцінки.

1.3 Appel (1979) і ковзні середні з різною швидкодією

Gerald Appel почав поширювати метод MACD у середині 1970-х через Signalert Corp, а у 1979 році офіційно його формалізував у самостійному посібнику, а потім у книзі «Технічний аналіз: потужні інструменти для активних інвесторів» (Technical Analysis: Power Tools for Active Investors)[9][10]. Тригер параметрів (12, 26, 9) відображає поширену тоді практику тижневих торгових циклів: близько двох тижнів, місяць, півтора тижня. Спочатку Appel пропонував несиметричні параметри — — (8, 17, 9) для купівлі, (12, 25, 9) для продажу — — але у процесі поширення програмних засобів вони стандартизувалися у симетричну трійку (12, 26, 9).

Дані, що використовувалися — — це індекс Dow Jones Industrial і вибрані акції NASDAQ у 1970-х, — — період високої волатильності через інфляцію, але з розпізнаваними фундаментальними показниками. У дослідженні Maitah і співавторів 2021 року зазначено, що класичний (12, 26, 9) у 2011–2019 роках на ф’ючерсах Nikkei 225 дає негативний прибуток[21]. Це свідчить, що параметри мають специфічну калібровку під ринок, і їх не можна безпосередньо переносити між різними ринками.

[21] 1.4 Jegadeesh і Titman (1993): академічна точка опори для імпульсу

Перший запис у рецензованій літературі про імпульс — — стаття Jegadeesh і Titman 1993 року у Journal of Finance. Вони зафіксували факт: американські акції з позитивною доходністю за 3–12 місяців у минулому продовжують переважати у майбутньому короткостроковому періоді. Це базується на даних CRSP за період 1965–1989 років, що стало основою для сучасних факторів імпульсу у фінансовому моделюванні. Ефект спостерігається у активів з реальним грошовим потоком; подальші дослідження розширювали його на інші класи активів, але кожен раз потрібно окреме емпіричне підтвердження.

1.5 Park і Irwin (2007): оглядова оцінка

Стаття Park і Irwin 2007 року у Journal of Economic Surveys — — найвагоміший огляд класичних технічних стратегій[13]. Вони проаналізували 95 сучасних досліджень: 56 — — позитивні результати, 20 — — негативні, 19 — — змішані. Висновок: технічний аналіз приносить економічний прибуток на валютних і ф’ючерсних ринках, але не на фондовому. Це суперечить «універсальним» обіцянкам, закладеним у 1957–1979 роках. Вказує на те, що навіть у межах активів, для яких розроблялися індикатори, їхня ефективність залежить від ринкової структури, а не лише від математичної конструкції.

Залишилися три приховані припущення класичних досліджень: ціна дисконтована або частково дисконтована фундаментальна інформація; повернення до середнього — — стандартна поведінкова тенденція; тривалість тренду — — порівнювана з параметрами індикатора. Всі вони базуються на існуванні внутрішнього орієнтира цінності, навколо якої ціна коливається. Чи існує такий орієнтир у ринках Meme — — питання другого розділу.

Друга глава · Генератор цін Meme активів

Запуск TRUMP 17 січня 2025 року — — це найкраще задокументоване подія у сфері Meme активів###[14][1]. У цьому запуску 80% загального обсягу зосереджено в руках двох структур, що спричинило зростання до 74,27 долара за 36 годин і подальше відкотження. Класичні RSI і MACD механічно слідували цій траєкторії, не маючи підґрунтя у реальних активів. Випадок TRUMP — — не винятковий, а найчистіший приклад, що демонструє інший тип цінового формування, відмінний від ринків, для яких калібровані класичні індикатори. Ця структура розгортається за трьома вимірами: відсутність фундаментальних орієнтирів, домінування уваги як рефлексивної змінної ціни, екстремальна концентрація пропозиції і позицій.

[2] 2.1 Відсутність фундаментальних орієнтирів

Комісія з цінних паперів і бірж США, 27 лютого 2025 року, опублікувала «Заяву співробітників Meme Coin», яка кваліфікує Meme активи як з обмеженим або відсутнім застосуванням або функціоналом, цінність яких зумовлена спекуляцією, і робить висновок, що торгівля такими токенами не є пропозицією цінних паперів[3]. Це базується на емпіричному спостереженні: відсутність грошових потоків, прав на вартість компанії або будь-яких економічних прав, що можна оцінити у стандартних моделях. Заперечення Crenshaw не ставлять під сумнів цю базову істину, а лише юридичний висновок.

Відсутність фундаменту характерна не лише для Meme. Liu і Tsyvinski 2021 року у Review of Financial Studies довели: основні криптовалюти — — Bitcoin, Ethereum, Ripple — — майже не мають експозиції до традиційних факторів фондового і макроекономічного аналізу, а також до доходів від валют і товарів###. Найбільші криптовалюти ще не мають факторної експозиції до класичних активів, а Meme — — тим паче. Інструменти класичного імпульсу створені для ринків, де ціна коливається навколо «затухаючої» фундаментальної вартості; у ринках Meme такої вартості немає.

[3] 2.2 Увага як домінуюча змінна

Альтернативою фундаменту є увага — — її можна вимірювати через пошукові запити, згадки у соцмережах, потенційну аудиторію платформ Meme. Da, Engelberg і Gao у 2011 році у Journal of Finance ввели Google Trends як змінну уваги. Вони показали, що аномальні пошукові запити передбачають ціновий рух протягом двох тижнів і повертаються у тому ж році[4]. Liu і Tsyvinski у 2021 році повторили цей аналіз для криптовалют і підтвердили, що увага передбачає доходи.

Barber і Odean 2008 року у Review of Financial Studies показали: індивідуальні інвестори — — основні покупці уваги, оскільки їхні пошукові запити асиметричні — — вони не мають доступу до всього спектру активів і реагують лише на ті, що досяжні. У ринках Meme ця асиметрія ще більш виражена: платформа Pump.fun, запущена 19 січня 2024 року, до швидкого знімка 2025 року випустила понад 11,9 мільйонів токенів[15]###. В такій масштабності рішення про купівлю однієї Meme — — це фактично вибір активу, що привертає найбільше уваги, — — системно неможливо зробити вручну.

[18] 2.3 Рефлексивність без орієнтира

Soros 1987 року формалізував рефлексивність як двонапрямний зворотний зв’язок між сприйняттям учасників і фундаментом. У класичних ринках ця циклічність обмежена фундаментальним орієнтиром: ціна може відхилятися, але повернеться до справжньої вартості. У ринках Meme такого орієнтира немає: увага стимулює ціну, а ціна — увагу, і цикл триває, доки увага не вичерпана — — тоді ціна руйнується. Це не те, що індикатори були створені для виявлення, — — це стан перемикання, і коливальні індикатори не здатні внутрішньо діагностувати цей перехід.

[15] 2.4 Концентрація позицій

Класичні імпульсні індикатори базуються на припущенні розподілу позицій — — розподілена кількість учасників, що формують ціновий ряд через аукціон. У ринках Meme ця структура системно порушується.

Найкращий приклад — запуск TRUMP 17 січня 2025 року. 800 мільйонів із 1 мільярда токенів були зосереджені у руках CIC Digital LLC і Fight Fight Fight LLC[22]. Це порушує припущення про розподілену базу позицій, яке лежить в основі технічного аналізу. Незалежно від того, що показують RSI у перші дні після запуску, реальний ціновий ряд — — не сума незалежних угод, а рішення двох структур.

TRUMP — — найчистіший приклад концентрації, але не єдиний. За допомогою платформ, що запускають через «бандлінгові» криві, зазвичай значна частина пропозиції залишається у руках розробників або пов’язаних гаманців. За даними Step Data за третій квартал 2025 року, близько 89% токенів, деплойнутих на таких платформах, мають ринкову вартість нижче 50 000 доларів[23]. Це свідчить про високу концентрацію на рівні розподілу позицій у будь-який момент часу. У цьому звіті буде використано дані Solscan і Etherscan для аналізу розподілу концентрації по всьому ринку; структура — — порушення припущення «розподіленої бази» — — очевидна не лише у TRUMP, а й у більшості Meme активів.

[24] 2.5 Мікроструктура автоматичних маркет-мейкерів

Класичні індикатори перевіряються у ринках з порядковими книгами — — де учасники постійно пропонують двосторонні ціни. У ринках Meme основна торгівля відбувається через AMM: Raydium і PumpSwap на Solana, Uniswap на Ethereum — — ціни формуються не з останніх ордерів, а з функцій цінового пулу. Це означає, що цінові зміни — — не відображення інформаційного агрегату, а механічний результат математичних рівнянь. За даними Solidus Labs за 2024–2025 роки, з понад 7 мільйонів деплойнутих токенів на Pump.fun, лише близько 97 000 зберігали ліквідність понад 1000 доларів, решта — — дуже малі пули, що не здатні забезпечити цінове відкриття###. Аналіз SolanaFloor показує, що понад 74,6% пулів, що перейшли з Pump.fun на Raydium, стали неактивними. RSI, застосований до таких рядів, фактично вимірює ціновий розподіл у «повітряному» пулі, а не у глибокому порядковому книзі.

Третя глава · Емпіричний протокол

Структурний аналіз у другій главі підтвердив: формування цін Meme активів суттєво відрізняється від ринків, для яких калібровані класичні індикатори. Як саме ця різниця проявляється у значеннях індикаторів — — питання емпіричне. У цьому розділі викладено методологію, яку застосовує Бінбей дослідницький інститут для відповіді на це питання; результати, отримані у рамках цієї методології, будуть опубліковані як оновлення після аналізу даних.

[25] 3.1 Конструювання вибірки

Вибірка базується на даних CoinGecko за топ-200 токенів за ринковою капіталізацією у категорії «meme», що торгуються на Ethereum і Solana станом на дату знімка. На кожну дату ребалансування застосовуються три фільтри: обсяг торгів за останні 7 днів у децентралізованих і централізованих біржах — — понад 1 мільйон доларів; історія цін за щонайменше 30 днів до дати спостереження; глибина пулу на основних платформах — — не менше 100 000 доларів.

Ці пороги виключають більшу частину вибірки з Pump.fun. За даними Solidus Labs, з січня 2024 до березня 2025 року, понад 700 000 токенів, деплойнутих на Pump.fun і з не менше ніж 5 угодами, мають сумарну ринкову вартість менше 7000 токенів, з яких лише близько 97 000 зберігали ліквідність понад 1000 доларів. Ступінь «випуску» на платформі Pump.fun до стандартних AMM у другому кварталі 2025 року становив у середньому 0,78%, у липні–серпні — — 0,7–0,8%. Вибірка охоплює активи, що залишилися у межах глибини ліквідності, — — решта — — виключена через вибіркову вибірку.

[7] 3.2 Корекція виживання

Будь-який бек-тест, зроблений станом на 22 травня 2026 року, враховує лише ті токени, що «вижили» до цієї дати. Вони формують «товстий хвіст» розподілу доходів. 98,6% провалів Pump.fun, зафіксовані Solidus Labs, — — це причина, чому простий бек-тест систематично переоцінює ефективність індикаторів[26].

Розв’язання — — реконструювати вибірку станом на кожну дату. Щотижня, під час ребалансування, відновлювати вибірку так, ніби вона мала вигляд у цей момент, включно з провалами. API історичних знімків CoinGecko і CoinMarketCap підтримують таку реконструкцію щотижня; Kaiko надає дані поряд із станом пулів і ордерів у реальному часі. Без такої реконструкції будь-які статистичні результати будуть завищені через «випадкову» вибірку провалів.

[16] 3.3 Вікно бек-тестування

Розділ розділяє три періоди, що відповідають структурним змінам у ринках Meme, зафіксованим у другій главі.

Передпампівський період — — з січня 2023 до січня 2024 року, включає запуск BONK (25 грудня 2022), PEPE (квітень 2023), WIF (листопад 2023). Характеристика — — відсутність кривих з фіксованою кривиною, децентралізовані біржі без посередників. Дані про концентрацію позицій — — менш повні, але доступні через історичні архіви Etherscan і Solscan.

Період Pump.fun — — з січня 2024 до січня 2025, починається з запуску Pump.fun 19 січня 2024. Тут відбувається індустріалізація створення Meme через криві, перехід до AI Meme у жовтні–листопаді 2024, і зменшення тривалості періодів від кількох тижнів до кількох днів.

Політичний Meme — — з січня 2025 до травня 2026, починається з запуску TRUMP 17 січня 2025 і MELANIA 19 січня 2025. Тут спостерігається екстремальна концентрація запуску, регуляторна позиція SEC у лютому 2025, і зростання середнього плеча маржі у перпетуальних контрактах.

3.4 Параметри індикаторів

Використовуються стандартні параметри без оптимізації: RSI 14, MACD (12, 26, 9), випадковий індекс (14, 3, 3), імпульсний період 10. Мета — — визначити, чи поведінка індикаторів у Meme відповідає поведінці на каліброваних ринках. Оптимізація, застережена Park і Irwin, може ввести упередженість через «дані підглядання». Перекалібрування для Meme — — не головна мета цього дослідження; важливо — — чи однакові інструменти читають увагу і цінову поведінку.

[1] 3.5 Статистичні тести

Для кожного бек-тесту, активу і сигналу індикатора обчислюються: точність напрямку за N днів (N = 1, 3, 7, 14), порівняння з безумовною ймовірністю; кумулятивний прибуток з урахуванням транзакційних витрат (30 базисних пунктів для децентралізованих, 10 — — для централізованих бірж, плюс 50 базисних пунктів за прослизання); причинно-наслідковий аналіз Google Trends (аномальні запити) і цінових змін; і тест White (2000) для контролю за упередженістю.

[27] 3.6 Контрольні активи

Застосування тих самих індикаторів до Bitcoin, Ethereum і Solana. Враховуючи, що технічний аналіз у фондовому секторі працює погано, а у валютних і ф’ючерсних — добре, припускаємо, що основні криптовалюти займають центральне місце у цій шкалі. Вважаємо, що Meme — — це четверта точка, не випадкова, а структурована, — — не просто шум.

3.7 Базові дослідження у літературі

Детцель, Liu, Strauss, Zhou, Zhu 2021 року — — найближчий до цього дослідження контроль — — показали, що співвідношення цін до ковзних середніх у межах і за межами вибірки прогнозує доходи Bitcoin, і що подібні ефекти спостерігаються у акціях інтернет-епохи та акціях з низьким покриттям аналітиків. Теоретична основа — — модель рівноваги з повільним навчанням: учасники повільно засвоюють важко оцінювані фундаментальні дані, а технічний аналіз агрегує цей процес. Чи застосовна ця модель до активів без фундаменту — — питання, яке досліджує Бінбей.

Liu, Tsyvinski і Wu у майбутній статті у Journal of Financial and Quantitative Analysis довели, що у криптовалютах існує трендовий фактор, і що імпульс у часових рядах зберігається у ширшій криптосистемі[5]. Вони виключили з аналізу токени з низькою торгівельною активністю, але досліджують саме цю частину — — Meme — — як потенційно структуровану, але ще не досліджену.

[28] 3.8 Оновлення емпіричних результатів

Після застосування описаної методології і корекції за багатократними упередженостями, результати для всіх періодів будуть опубліковані як оновлення, після порівняння з базовими дослідженнями Detzel і співавторів, Liu і співавторів. Спершу — — методологічна рамка, потім — — цифрові результати. Це демонструє пріоритет аналізу: структурна аргументація може існувати без цифрових підтверджень, але без них — — вона буде неповною і легко сприйматиметься неправильно.

Четверта глава · Чому параметрична налаштовуваність не може виправити цю диспропорцію

Загалом, у ринковій практиці, коли індикатори працюють погано, — — логіка — — це оптимізація параметрів. Історія імпульсних індикаторів — — від акцій до товарів, валют і Bitcoin — — це історія повторних калібрувань. Але існують чотири механізми, що пояснюють, чому ця стратегія не підходить для Meme.

4.1 Ціна як контейнер інформації, так і уваги

У 1978 році RSI на американському ринку досяг 70 — — це означає, що ціна вже так зросла, що повернення до фундаментальної вартості — — цілком ймовірне. Аналогічно, у 2026 році, RSI у Meme — — це сигнал «уваги», що ціна вже так зросла, що увага до активу досягла піку. Обидва значення — — однакові цифри, але описують різні явища.

Оптимізація параметрів — — вибір різних вікон і порогів — — не може подолати цю різницю, оскільки базовий сигнал формується різними процесами. RSI на 14 днів, застосований до уваги, дає функцію уваги, а не цінового процесу. Зміна вікна на 7 або 21 день змінює кількість згладжуваних процесів, але не змінює сам процес.

[5] 4.2 Відсутність зовнішнього орієнтира у циклах рефлексивності

Модель Soros 1987 року — — двонапрямний зворотний зв’язок між сприйняттям і фундаментом. У класичних ринках ця циклічність обмежена орієнтиром — — ціна повернеться до справжньої вартості. У ринках Meme такого орієнтира немає: ува