😅ตลาดถล่มเพราะ “การเทขายพร้อมกัน” จริงหรือ?
วิเคราะห์เชิงวิชาการกรณีข่าว Binance–Coinbase–Wintermute dump BTC และปรากฏการณ์ “ราคากระดาษ vs ราคาจริง” ในทองคำ
⸻
บทนำ: จากข่าวไวรัล สู่คำถามเชิงโครงสร้าง
กระแสข่าวที่ระบุว่า
“Binance เทขาย 40,467 BTC, Coinbase 15,630 BTC, Wintermute 12,697 BTC … นี่คือการปั่นตลาดแบบประสานกัน”
รวมถึงโพสต์ที่ชี้ว่า ทองคำ–เงินร่วงแรงพร้อมกัน และเกิดความแตกต่างระหว่าง ราคากระดาษ (paper price) กับ ราคาทองจริง (physical price) ได้สร้างความตื่นตระหนกในหมู่นักลงทุนอย่างมาก
คำถามสำคัญเชิงวิชาการคือ
สิ่งที่เกิดขึ้นคือ “การสมคบคิดปั่นตลาด” หรือเป็น ผลลัพธ์ตามกลไกปกติของระบบการเงินสมัยใหม่ภายใต้ภาวะสภาพคล่องตึงตัว?
บทความนี้จะวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ โดยแยก “ข้อเท็จจริงเชิงโครงสร้าง” ออกจาก “การตีความเชิงอารมณ์” บนฐานงานวิจัยเศรษฐศาสตร์การเงินและตลาดทุน
⸻
1) “Exchange Dump” ≠ Exchange ขายของตัวเอง
ในเชิงวิชาการ จำเป็นต้องแยกให้ชัดระหว่าง
• Exchange-owned inventory
• Customer flow / broker execution
งานวิจัยโครงสร้างตลาดคริปโตชี้ว่า ปริมาณ BTC จำนวนมากที่ “ออกจาก exchange” หรือ “ถูกขายผ่าน exchange”
ส่วนใหญ่คือ คำสั่งของลูกค้า ไม่ใช่ proprietary trading ของตัว exchange เอง
(Makarov & Schoar, 2022)
ดังนั้น การเห็นข้อมูลว่า Binance หรือ Coinbase มี volume ขายสูง
ไม่สามารถสรุปอัตโนมัติว่า exchange สมคบกัน dump ตลาด
⸻
2) ทำไมจึงดูเหมือน “ขายพร้อมกัน”
ปรากฏการณ์นี้อธิบายได้ด้วย Liquidity–Leverage Feedback Loop
กลไกมีลำดับดังนี้
1. ราคาเริ่มหลุดแนวรับ → volatility เพิ่ม
2. ระบบ margin & derivative trigger liquidation
3. Market maker ลด liquidity (ถอน bid)
4. Order book บางลง → ราคาไหลเร็ว
5. Forced selling เกิดพร้อมกันข้ามแพลตฟอร์ม
นี่คือกลไกที่เอกสารการเงินเรียกว่า liquidation cascade
ซึ่งเกิดขึ้น “โดยไม่ต้องมีผู้บงการคนเดียว” (Gkillas et al., 2020; Kyle & Xiong, 2001)
กล่าวอย่างตรงไปตรงมา:
ตลาดล่มได้ โดยไม่ต้องมีวายร้าย
⸻
3) Wintermute, Market Maker และบทบาทที่ถูกเข้าใจผิด
Wintermute และ market maker รายใหญ่ ไม่ได้มีหน้าที่พยุงราคา
แต่มีหน้าที่ จัดสภาพคล่องตามความเสี่ยงที่รับได้
ในช่วง stress
• volatility ↑
• inventory risk ↑
• funding rate ผันผวน
Market maker จะ
ลด exposure พร้อมกันตามโมเดลความเสี่ยง
(Ho & Stoll, 1981; Duffie, 2010)
สิ่งนี้ “ดูเหมือนสมคบคิด” แต่แท้จริงคือ พฤติกรรมที่ rational และเหมือนกันทางคณิตศาสตร์
⸻
4) ทองคำร่วงแรง = ระบบการเงินพัง?
กรณีทองคำและเงิน (silver) ที่ร่วงพร้อมคริปโต มักถูกตีความว่า
“เงินสถาบันกำลังหนีตาย”
ในเชิงวิชาการ นี่สอดคล้องกับสิ่งที่เรียกว่า Dash for Cash
ซึ่งเกิดในวิกฤตใหญ่หลายครั้ง (เช่น 2008, 2020)
เมื่อสภาพคล่องหาย
→ นักลงทุนขาย ทุกอย่างที่ขายได้
→ แม้แต่สินทรัพย์ป้องกันความเสี่ยง (Duffie, 2020)
ดังนั้น
• ทองร่วง ≠ ทองไร้ค่า
• แต่คือ สภาพคล่องถูกดูดออกจากระบบ
⸻
5) “ราคากระดาษ vs ราคาจริง” มีอยู่จริงหรือไม่
งานวิจัยตลาดโลหะมีค่าแยกชัดเจนระหว่าง
• Paper market (futures, ETFs)
• Physical market (bars, coins)
ในภาวะปกติ ทั้งสองราคาเชื่อมกันด้วย arbitrage
แต่ในภาวะวิกฤต
ข้อจำกัดด้านการส่งมอบ, logistics และ credit risk
ทำให้ราคาแยกจากกันได้ (Baur & Glover, 2012; Gorton et al., 2013)
ดังนั้นข่าวที่ว่า
• ทองจริงในบางประเทศแพงกว่ากระดาษ
ไม่ใช่เรื่องเพ้อเจ้อ แต่ก็
ไม่ใช่หลักฐานว่าระบบพังในทันที
⸻
6) Fed ติดกับดักจริงหรือ?
วรรณกรรมเศรษฐศาสตร์เรียกสถานการณ์นี้ว่า
Policy Trade-off under Financial Dominance
• ลดดอกเบี้ย → ช่วยตลาด แต่เสี่ยงเงินเฟ้อ
• คุมดอกเบี้ย → คุมเงินเฟ้อ แต่เสี่ยง credit event
นี่ไม่ใช่ “ทางตันแบบสมคบคิด”
แต่คือ ข้อจำกัดเชิงโครงสร้างของระบบการเงินที่พึ่งพาหนี้สูง
(Sargent & Wallace, 1981; Gorton & Metrick, 2012)
⸻
7) บทสรุปเชิงวิชาการ
1. ยังไม่มีหลักฐานเชิง empirical ว่าเป็น coordinated manipulation
2. สิ่งที่เห็นสอดคล้องกับ liquidation cascade + liquidity shock
3. Exchange & market maker ทำงานตามโมเดลเดียวกัน → เคลื่อนไหวคล้ายกัน
4. ราคากระดาษกับราคาจริงสามารถแยกได้ในภาวะวิกฤต แต่ไม่ใช่จุดจบของระบบ
5. ความผันผวนสูง ≠ ระบบล่ม แต่คืออาการของระบบที่ leverage สูง
⸻
เอกสารอ้างอิง (คัดเลือก)
• Makarov, I., & Schoar, A. (2022). Trading and arbitrage in cryptocurrency markets
• Gkillas, K., et al. (2020). Extreme dependence and liquidation cascades
• Kyle, A., & Xiong, W. (2001). Contagion as a wealth effect
• Ho, T., & Stoll, H. (1981). Optimal dealer pricing
• Duffie, D. (2010, 2020). Market making & intermediation under stress
• Baur, D., & Glover, K. (2012). Gold market microstructure
• Gorton, G., et al. (2013). The fundamentals of commodity futures
• Sargent, T., & Wallace, N. (1981). Some unpleasant monetarist arithmetic
• Gorton, G., & Metrick, A. (2012). Regulating the shadow banking system
⸻
8. เปรียบเทียบเชิงโครงสร้าง: Bitcoin vs Gold vs Cash เมื่อเกิดวิกฤต
ในวรรณกรรมการเงินสมัยใหม่ วิกฤตไม่ได้แบ่งสินทรัพย์เป็น “ดี–เลว”
แต่แบ่งตาม ความสามารถในการแปลงเป็นสภาพคล่อง (liquidity hierarchy)
8.1 เงินสด (Cash)
เงินสดอยู่บนยอดพีระมิดของระบบการเงิน
• ใช้ชำระหนี้ได้ทันที
• ไม่มีความเสี่ยงด้านราคา
• เป็นสิ่งที่ทุกฝ่ายต้องการพร้อมกันในวิกฤต
ในช่วง dash for cash นักลงทุนจึงขาย ทุกสินทรัพย์ เพื่อถือเงินสด
(Brunnermeier & Oehmke, 2013; Duffie, 2020)
นี่คือเหตุผลที่ “ทุกอย่างร่วงพร้อมกัน” โดยไม่ต้องมีแผนลับใดๆ
⸻
8.2 ทองคำ (Gold)
ทองคำมีคุณสมบัติเป็น store of value ระยะยาว
แต่ในระยะสั้น
• ถูกใช้เป็น collateral
• ถูกขายเพื่อเติม margin
• ถูก liquidate เพื่อปิด position อื่น
งานวิจัยพบว่า
ทองคำ ป้องกันวิกฤตได้หลังฝุ่นตลบ ไม่ใช่ในวันแรกของวิกฤต
(Baur & Lucey, 2010; Smales, 2019)
ดังนั้น “ทองร่วงแรง” ไม่ได้แปลว่าทองล้มเหลว
แต่แปลว่า ทองถูกใช้เป็นแหล่งสภาพคล่อง
⸻
8.3 บิตคอยน์ (Bitcoin)
บิตคอยน์อยู่ในตำแหน่งพิเศษ
• ไม่ใช่หนี้ของใคร
• ไม่ได้ขึ้นกับรัฐ
• แต่ถูกซื้อขายในตลาดที่ leverage สูง
ในเชิงทฤษฎี บิตคอยน์คือ
liquidity-sensitive asset
ที่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของ discount rate อย่างรุนแรง
(Piazzesi et al., 2007; Corbet et al., 2020)
จึงไม่แปลกที่ในช่วงวิกฤต
บิตคอยน์จะ “ร่วงก่อน” และ “แรงกว่า”
⸻
9) ทำไม “ราคากระดาษ” ถึงถูกโจมตีในยามวิกฤต
ข้อกล่าวหาเรื่อง
“ราคาทองคำในจอไม่จริง”
มีรากฐานทางทฤษฎีจากแนวคิด financialization of commodities
ตลาด futures และ ETF ทำให้
• การถือครองเปลี่ยนจากของจริง → สัญญา
• ความต้องการสภาพคล่องสูงกว่า demand เชิงกายภาพ
งานวิจัยชี้ว่า
เมื่อเกิด counterparty risk หรือ delivery constraint
ราคา paper และ physical สามารถแยกชั่วคราวได้
(Gorton et al., 2013; Cheng & Xiong, 2014)
แต่สิ่งสำคัญคือ
การแยกราคานี้คือ อาการ ไม่ใช่ สาเหตุ ของวิกฤต
⸻
10) “No Soft Landing” เป็นโวหารหรือข้อเท็จจริงเชิงทฤษฎี
แนวคิดว่า
“ไม่ว่าจะเลือกทางไหน ระบบต้องพัง”
สะท้อนสิ่งที่เศรษฐศาสตร์เรียกว่า
Debt Overhang + Financial Dominance
เมื่อหนี้รวมสูง
• ดอกเบี้ยต่ำ → เงินเฟ้อ
• ดอกเบี้ยสูง → credit event
นี่ไม่ใช่กับดักจากความชั่วร้ายของใคร
แต่คือผลสะสมของระบบที่ขยาย leverage มายาวนาน
(Minsky, 1986; Gorton & Metrick, 2012)
⸻
11) ทำไม “ทฤษฎีสมคบคิด” จึงแพร่กระจายในช่วงตลาดพัง
ในเชิงพฤติกรรมการเงิน
มนุษย์มีแนวโน้ม
• หา “ตัวการ”
• แทนที่จะยอมรับ ระบบที่ซับซ้อนและไร้ศูนย์กลาง
งานวิจัย behavioral finance ชี้ว่า
ในช่วงขาดทุนหนัก การอธิบายแบบสมคบคิดช่วยลดความไม่แน่นอนทางจิตใจ
(Shiller, 2017)
แต่ปัญหาคือ
มันทำให้มองข้าม โครงสร้างความเสี่ยงที่แท้จริง
⸻
12) บทสรุประดับลึก: ตลาดไม่ได้พังเพราะ “ใครบางคน”
ตลาดร่วงแรงเพราะ
1. สภาพคล่องหายพร้อมกัน
2. Leverage สูงเกินสมดุล
3. สินทรัพย์ถูกผูกด้วย collateral network
4. ระบบตอบสนองเชิงกลไก ไม่ใช่เชิงศีลธรรม
วิกฤตไม่ต้องการผู้ร้าย
แค่มีกฎฟิสิกส์ของการเงิน + แรงเฉื่อยของหนี้ ก็พอแล้ว
⸻
13) Implication สำหรับนักลงทุนเชิงโครงสร้าง
• อย่าวิเคราะห์ตลาดด้วย “เจตนาร้าย” เป็นหลัก
• ให้มอง liquidity, leverage, balance sheet
• แยก ระยะสั้น (forced selling) ออกจาก ระยะยาว (value thesis)
• เข้าใจว่า safe haven ทำงาน หลังวิกฤต ไม่ใช่ก่อน
⸻
เอกสารอ้างอิงเพิ่มเติม
• Brunnermeier, M., & Oehmke, M. (2013). The maturity rat race
• Duffie, D. (2020). Intermediation of Treasury markets
• Baur, D., & Lucey, B. (2010). Is gold a hedge or a safe haven?
• Smales, L. (2019). Safe haven assets
• Piazzesi, M., et al. (2007). Stochastic discount factors
• Cheng, I.-H., & Xiong, W. (2014). Financialization of commodities
• Minsky, H. (1986). Stabilizing an unstable economy
• Shiller, R. (2017). Narrative economics
#Siamstr #nostr #bitcoin #BTC
