Введение
Актуальной областью современных исследований являются поиск связей экономических показателей с космической погодой, что определяется, с одной стороны, глобализация экономики, а с другой – планетарным масштабом воздействия космической погоды на все оболочки Земли.
Влияние солнечной активности на вариации стоимости пшеницы установил Уильям Гершель еще в 1801 году. С тех пор накопились многочисленные свидетельства о сопряженности ритмики самых разных показателей экономики и солнечной, геомагнитной активности и т.д. [1, 2, 3].
Сегодня особый интерес вызывают криптовалюты. Однако, применительно к ним бытует мнение, что крипторынок слишком молод (активы торгуются порядка 15 лет), волатилен, подвержен влиянию непредсказуемых событий; поэтому в нем трудно выявить ритмику. Мы полагаем, что такие циклы могут быть найдены, если в качестве методологической основы использовать сопряженность их ритмики с показателями космической погоды. Представляется целесообразным анализ ритмики нескольких распространенных и вместе с тем различных по особенностям функционирования криптовалют, чтобы по возможности установить универсальные для них ритмы.
Цель исследования: поиск общих ритмов в функционировании криптовалют и космической погоде.
Материалы и методы
С помощью спектрального анализа Фурье и варианта косинор-анализа, описанного в [4] (для обеспечения надежности результатов) выделены наиболее мощные ритмы в среднесуточных индексах космической погоды Ар (среднеширотный индекс геомагнитной активности) и F10.7 (поток солнечного радиоизлучения на длине волны 10,7 см), отражающих магнитосферный и ионосферный каналы передачи ее влияния в среду обитания. Также найдены ритмы для количества транзакций криптовалют Avalanche, Bitcoin, Dash, Dogecoin, Etherium, Litecoin, Polygon, Zcash. Общий размах дат – 2009-2024 гг. Диапазон проанализированных ритмов в рамках данной работы – 0,1-5 лет. Верхняя граница обусловлена пределом точности измерений Фурье-анализа. Ритмы ниже границы 0,1 лет, относящиеся к инфрадианной ритмике, а также зависимость динамики криптовалют от кратких колебаний космической погоды (например, магнитных бурь) являются предметом других наших исследований.
Ранее было показано, что среди прочих показателей криптовалют от космической погоды зависит именно число транзакций, а не ее курс [5]. Важно отметить, что именно количество транзакций (в отличие от курса криптовалюты) напрямую зависит от поведения зачастую не связанных друг с другом участников рынка. А именно психическое состояние человека и его поведение в первую очередь связаны с космической погодой [6]. Отдельная проверка в рамках данного исследования это подтвердила. Поэтому ниже будут приведены результаты по количеству транзакций.
Все исходные данные были получены из открытых источников, в частности, из репозитория открытых данных Google Big Query. Big Query – это облачный сервис Google для работы с большими данными, запущенный в 2011 году. Он предлагает онлайн-хранилище данных, позволяющее безопасно хранить и быстро обрабатывать большие объёмы информации без необходимости использования отдельного сервера для этих целей. Данные были получены путём выполнения SQL-запросов непосредственно через консоль Google Big Query. Источником данных для выявления влияния космической погоды на статистику транзакций рассматриваемой криптовалюты служил постоянно обновляемый онлайн-файл https://kp.gfz-potsdam.de/app/files/Kp_ap_Ap_SN_F107_since_1932.txt Немецкого исследовательского центра геологических наук GFZ.
Результаты
В таблице 1 приведен список наиболее значимых периодов в исследованных показателях – индексах геомагнитной активности Ар, солнечной F10.7 и количестве транзакций криптовалют, названия которых также приведены в первом столбце таблицы.
Таблица 1. Основные периоды в индексах солнечной (F10.7) и геомагнитной активности (Ар) и в количестве транзакций криптовалют (в годах)
|
Диапазон ритмов (лет) Показатель |
< 1 года |
1-2 года |
2-3 года |
> 3 лет |
|
Ap |
0,2; 0,5; 0,9 |
1,1; 1,8 |
2,3 |
4,0 |
|
F10.7 |
|
1,3; 1,8 |
2,0; 2,7 |
3,2; 4,0 |
|
Avalanche |
0,9 |
1,4 |
2,2 |
|
|
Bitcoin |
0,9 |
1,3 |
2,3 |
3,2; 4,0 |
|
Dash |
0,2 |
1,7 |
||
|
Dogecoin |
0,8 |
2,8 |
3,7 |
|
|
Etherium |
1,3; 1,6; 1,9 |
2,3 |
3,1 |
|
|
Litecoin |
0,5 |
|
2,6 |
3,3 |
|
Polygon |
0,9 |
1,4 |
2,2 |
|
|
Zcash |
0,5 |
1,4; 1,8 |
2,8 |
|
Казалось бы, следовало бы ожидать наличия годового периода в количестве транзакций в криптовалюте. Однако, финансовый год далеко не во всех странах совпадает с календарным: например, в США – с 1 октября по 30 сентября, в Японии – с 1 апреля по 31 марта.
Обсуждение результатов
Есть основания полагать, что зависимость экономических показателей от космической погоды, включая сопряженность ритмики, является не только следствием опосредованного влияния солнечной активности на климат и погоду, через него – на урожайность, потребление ресурсов и, в конечном счете, на динамику ценообразования; но и на непосредственно психическое состояние, поведение отдельных людей и социумов буквально на всех временных масштабах (сводные данные приведены, например, в работе [11]). Основным механизмом связи биологических и социальных процессов с вариациями космической погоды является механизм синхронизации, когда внутренние автоколебания систем подстраиваются под внешние датчики времени: прежде всего – сверхнизкочастотные электромагнитные поля и вариации галактических космических лучей, имеющие важное сигнальное значение [12, 13].
К известным в макроэкономике циклам относятся: краткосрочные циклы Китчина (3–4 года); среднесрочные циклы Жюгляра (в пределах 7–11 лет); циклы Кузнеца (17–25 лет); длинные волны Кондратьева – в пределах 45-60 лет. В рамках данной статьи мы оставляем за скобками попытки истолкования, дискуссии о сугубо экономических причинах данных циклов и неудачные попытки связать их в единую картину, что достаточно подробно освещается, например, в монографии [14]. С другой стороны, эти циклы просматриваются во многих социальных и биологических явлениях и при этом связаны с космической погодой. Например, период длинных волн Кондратьева (55±5 лет) встречается во множестве социальных и природных явлений и при этом является одним из наиболее устойчивых и мощных в космической погоде как в ионосферном, так и магнитосферном каналах передачи в среду обитания [15]. Каждая волна Кондратьева включает в себя пять ~11-летних циклов солнечной активности – от максимума до максимума. Более того, упомянутые выше экономические циклы оказываются не только де факто близки к гармоникам выраженных циклов солнечной активности, но и содержат более тонкие их характеристики. Так, ~11-летний цикл солнечной активности (может варьироваться в пределах 7-17 лет), характеризуется быстрым (~4 года – верхняя граница цикла Китчина) подъемом и медленным (~7 лет – нижний предел цикла Жюгляра, а ~11-летний цикл солнечной активности равен его верхнему пределу) спадом. Двадцать два года – полный цикл солнечной активности – близок по длительности к циклу Кузнеца. Между прочим, и цикл Китчина представлен в космической погоде на нашем интервале двумя ритмами – 3,2 и 4,0.
Примечательно, что менее длительные циклы в экономике практически не рассматриваются, тогда как в нашей работе ритмы ~0,5; ~0,9; 1,3-1,4; 1,7-1,8; 2,2-2,3; 2,6-2,8; 3,1-3,3 лет встречаются и в индексах космической погоды, и у большинства криптовалют, что, безусловно, открывает новые перспективы в самых разных исследованиях экономического характера.
Полученный набор сопряженных периодов, а также другие экономические циклы большей длительности (которые мы не смогли здесь экспериментально проанализировать из-за небольшой длины рядов данных) является не только гармоническим, но и находит реальное выражение в колебаниях всех космофизических параметров, а также состояния магнитосферы и ионосферы Земли, в конечном счете отражаясь в вариациях погоды, климата, биотропного электромагнитного фона среды обитания.
Выводы
Анализ ритмики транзакций различных 8 криптовалют и индексов геомагнитной активности Ар и солнечной активности F10.7 в диапазоне 0,1-5 лет на протяжении 2009-2024 гг. выявил их тесную сопряженность, что указывает на возможную связь некоторых особенностей данного рынка с вариациями космической погоды. Следует отметить частую встречаемость в криптовалютах ритмов, характерных для космической погоды, а именно: ~0,5; ~0,9; 1,3-1,4; 1,7-1,8; 2,2-2,3; 2,6-2,8; 3,1-3,3 лет. Полученные результаты могут послужить отправной точкой для исследования короткопериодной цикличности в экономике с прицелом на их зависимость от ритмики космической погоды, построение математических моделей, направленных на прогноз и более тонкий анализ процессов (например, с учетом сдвигов фаз тех или иных ритмов в экономике относительно ритмов в показателях космической погоды).
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
1. Pustilnik L.A., Din G.Y. Space Climate Manifestation in Earth Prices – from Medieval England up to Modern U.S.A. Sol Phys 2004; 224: 473-481.
2. Walsh B.J. Economic Cycles and Changes in the Earth Geomagnetic Field. Cycles 1993; 5: 76-80.
3. Белкин В.А. Макроэкономические показатели и циклы солнечной активности: механизм и факты прочных связей (1867-2014 годы). Челябинский гуманитарий 2015; 2(31): 7-27.
4. Григорьев П.Е. Связь инфрадианной ритмики физиологических процессов у животных с вариациями гелиогеофизических факторов: дис. ... канд. биол. наук. Симферополь, 2005. 141 с.
5. Vitulyova Y., Moldakhan I., Grigoriev P., et al. Some regularities of transaction statistics of cryptocurrency Ethereum: opportunities to study the impact of space weather on human economic behavior on a global scale. Front Blockchain 2024; 7: 1455451.
6. Григорьев П.Е. Влияние космофизических факторов на психические процессы. В кн.: Биотропное воздействие космической погоды (по материалам российско-украинского мониторинга "Гелиомед" 2003-2010); под ред. М.В. Рагульской. М., Киев. СПб: ВВМ, 2010; с. 104-127.
7. Orlando M., Moreno G., Parisi M., Storini M. Semiannual variation of the geomagnetic activity and solar wind parameters. Journal of Geophysical Research: Space Physics 1993; 20(20): 2271-2274.
8. Kato C., Munakata K., Yasue S., et al. A ∼1.7-year quasi-periodicity in cosmic ray intensity variation observed in the outer heliosphere. J Geophys Res 2003; 108: 1367.
9. Obridko V.N., Shelting B.D. Occurrence of the 1.3-year periodicity in the large-scale solar magnetic field for 8 solar cycles. Advances in Space Research 2007 40(7): 1006-1014.
10. Krivova N.A., Solanki S.K. The 1.3-year and 156-day periodicities in sunspot data: Wavelet analysis suggests a common origin. Astronomy and Astrophysics 2002; 394(2): 701-706.
11. Владимирский Б.М. Космическая погода и социокультурная динамика. Электронное научное издание “Альманах Пространство и Время” 2012 1(2): 16.
12. Темурьянц Н.А., Владимирский Б.М., Тишкин О.Г. Сверхнизкочастотные электромагнитные сигналы в биологическом мире. Киев: Наукова думка, 1992; 187 с.
13. Громозова Е.Н., Григорьев П.Е., Качур Т.Л., и др. Влияние космофизических факторов на реакцию метахромазии волютиновых гранул Saccharomyces cerevisiae. Геофизические процессы и биосфера 2010; 9(2): 67-76.
14. Гринин Л.Е., Коротаев А.В. Кондратьевские волны: длинные и среднесрочные циклы. Волгоград: Учитель, 2014; 275 с.
15. Владимирский Б.М. Длинные волны Кондратьева и космический климат. Геофизические процессы и биосфера 2012; 11(2): 71–84.
Поступила в редакцию 23 января 2025 г., Принята в печать 29 января 2025 г.
