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레버리지트레이딩 창업자 "개인투자자 스트레스 신호로 `리테일 VIX` 만들 수 있다"

2025-08-20 18:32:22
레버리지트레이딩 창업자
레버리지트레이딩의 창업자 안톤 팔로바라는 개인투자자들의 스트레스 상황에서의 행동 패턴이 시스템 리스크를 모니터링하는 데 활용할 수 있는 선행 변동성 지수를 만드는 핵심이 될 수 있다고 밝혔다.
레버리지트레이딩은 암호화폐 레버리지, 마진거래, 선물거래에 중점을 둔 교육 및 분석 웹사이트다.
팔로바라는 94개국 2만7416명의 트레이더 데이터를 분석한 '글로벌 레버리지 및 리스크 보고서' 발표 후 벤징가와의 인터뷰에서 이 데이터셋이 변동성이 발생하기 전 방어적 행동 패턴을 보여준다고 설명했다.
그는 "우리 데이터는 청산이 헤드라인을 장식하기 훨씬 전에 트레이더들이 충격에 대비하고 있음을 보여준다"며 "이러한 행동 분석을 통해 분석가들이 마침내 사건 발생 후가 아닌 발생 전에 리스크 심리를 파악할 수 있게 됐다"고 말했다.
레버리지트레이딩의 도구는 사후에 보고되는 청산 집계와 달리, 시장 충격이 발생하기 수 시간 또는 수일 전의 청산 확인, 마진 스트레스 테스트, 포지션 재계산을 기록한다.
팔로바............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.