Penelitian berjudul Investor Sentiment States and Tail Risk Management in Cryptocurrency Markets berangkat dari karakter cryptocurrency yang dikenal memiliki perubahan harga sangat cepat. Bitcoin dan aset digital lainnya dapat mengalami kenaikan maupun penurunan besar dalam waktu singkat. Kondisi tersebut membuat pengukuran risiko menjadi penting, terutama risiko kerugian ekstrem yang tidak selalu terlihat dari rata-rata keuntungan atau volatilitas biasa.
Zhou dan Zhusupova menggunakan Crypto Fear & Greed Index sebagai indikator suasana pasar. Indeks tersebut memiliki rentang 0–100. Nilai rendah menunjukkan tingkat ketakutan yang lebih tinggi, sedangkan nilai tinggi menunjukkan sentimen yang lebih optimistis atau Greed.
Untuk memudahkan analisis, peneliti membagi kondisi pasar menjadi tiga keadaan. Nilai indeks di bawah 25 dikategorikan sebagai Fear, nilai 25–75 sebagai Neutral, dan nilai di atas 75 sebagai Greed. Data penelitian mencakup 1.826 observasi harian Bitcoin, Ethereum, dan indeks sentimen selama 1 Januari 2020 hingga 31 Desember 2024.
Fear Berkaitan dengan Risiko Pasar yang Lebih Tinggi
Analisis menunjukkan perbedaan yang cukup jelas antara kondisi Fear, Neutral, dan Greed.
Pada periode Fear, volatilitas portofolio Bitcoin-Ethereum rata-rata mencapai 4,83%. Angka tersebut lebih tinggi dibandingkan periode Neutral sebesar 2,91% dan Greed sebesar 3,70%.
Perbedaan juga terlihat pada ukuran risiko kerugian ekstrem. Rata-rata rolling Value-at-Risk (VaR) selama periode Fear mencapai -7,00%, sedangkan Neutral sebesar -4,51% dan Greed -4,48%.
Ukuran yang lebih berfokus pada kerugian ekstrem, yaitu Conditional Value-at-Risk (CVaR), menunjukkan pola serupa. Rata-rata rolling CVaR pada periode Fear mencapai -11,72%, dibandingkan -6,81% pada Neutral dan -7,12% pada Greed.
Peneliti juga menemukan perbedaan pada drawdown atau penurunan nilai portofolio dari titik tertinggi sebelumnya. Rata-rata current drawdown mencapai -51,76% pada periode Fear, sementara Neutral berada pada -34,31% dan Greed -18,57%.
Temuan tersebut menunjukkan bahwa kondisi Fear berkaitan dengan lingkungan pasar yang memiliki risiko lebih tinggi. Sebaliknya, perbedaan rata-rata return harian antarkondisi sentimen relatif kecil. Return rata-rata portofolio tercatat sekitar 0,30% pada Fear, 0,22% pada Neutral, dan 0,23% pada Greed.
Dengan demikian, indikator sentimen dalam penelitian ini tampak lebih informatif untuk membaca perubahan kondisi risiko daripada untuk memprediksi besarnya return harian.
Sentimen Tetap Memberikan Informasi Setelah Volatilitas Diperhitungkan
Zhou dan Zhusupova kemudian menggunakan analisis regresi untuk mengetahui apakah sentimen masih berkaitan dengan risiko penurunan setelah volatilitas pasar diperhitungkan.
Model pertama menunjukkan bahwa Fear & Greed Index memiliki hubungan signifikan dengan rolling CVaR dan menjelaskan sekitar 24,1% variasi risiko tersebut.
Ketika volatilitas portofolio dimasukkan sebagai variabel pengendali, kemampuan penjelasan model meningkat menjadi sekitar 58,1%. Variabel sentimen tetap signifikan. Artinya, informasi dari Fear & Greed Index memberikan tambahan informasi mengenai risiko penurunan yang tidak sepenuhnya tercermin dari volatilitas harga.
Model ketiga menggunakan indikator khusus untuk kondisi Fear. Hasilnya menunjukkan hubungan signifikan antara keadaan Fear dan risiko penurunan yang lebih berat. Model tersebut menjelaskan sekitar 53,9% variasi rolling CVaR.
Secara statistik, perbedaan kondisi risiko antarkelompok sentimen juga didukung oleh pengujian ANOVA dan Kruskal-Wallis. Volatilitas, rolling VaR, rolling CVaR, dan current drawdown menunjukkan perbedaan yang signifikan dengan nilai p di bawah 0,001. Sebaliknya, perbedaan return portofolio antarstatus sentimen tidak signifikan.
Strategi Berbasis Sentimen Menurunkan Volatilitas
Penelitian juga menguji strategi sederhana untuk menyesuaikan eksposur cryptocurrency berdasarkan sentimen.
Portofolio pembanding mempertahankan alokasi 50% Bitcoin dan 50% Ethereum. Ketika kondisi Fear muncul, strategi berbasis sentimen mengurangi eksposur cryptocurrency menjadi 25% Bitcoin, 25% Ethereum, dan 50% kas. Pada kondisi Neutral dan Greed, alokasi kembali menjadi 50% Bitcoin dan 50% Ethereum.
Hasilnya menunjukkan bahwa strategi tersebut memang menurunkan volatilitas portofolio. Volatilitas turun dari 3,67% menjadi 3,15%, atau sekitar 14,24%.
Sharpe ratio juga meningkat dari 1,227 menjadi 1,276, yang menunjukkan peningkatan kinerja berdasarkan risiko yang ditanggung.
Namun, strategi tersebut tidak menghasilkan return lebih tinggi. Return kumulatif portofolio pembanding mencapai 19,88%, sedangkan strategi berbasis sentimen menghasilkan 17,65%. Return tahunan masing-masing sebesar 83,63% dan 79,52%.
Peneliti juga menemukan bahwa strategi tersebut tidak memberikan perlindungan berarti terhadap kerugian paling ekstrem. Maximum drawdown strategi sentimen mencapai -76,71%, sedikit lebih buruk dibandingkan portofolio pembanding sebesar -76,31%. Rolling CVaR terbaru pada kedua strategi juga sama, yaitu -5,29%.
Bukan Sinyal Trading Tunggal
Ningyu Zhou dan Zhanat Mukhtarovna Zhusupova menekankan bahwa Fear & Greed Index sebaiknya dipandang sebagai alat pemantauan risiko, bukan sebagai sinyal perdagangan yang berdiri sendiri.
Sentimen dapat membantu mengidentifikasi periode ketika kondisi risiko meningkat. Namun, indikator tersebut tidak mampu menghilangkan risiko kerugian ekstrem. Perubahan likuiditas, struktur pasar, peristiwa regulasi, dan faktor lainnya tetap dapat memengaruhi cryptocurrency.
Strategi berbasis sentimen juga memiliki keterbatasan. Ketika Fear muncul, penurunan harga mungkin sudah berlangsung. Mengurangi eksposur setelah pasar mengalami tekanan dapat menurunkan volatilitas, tetapi juga dapat menyebabkan investor kehilangan sebagian keuntungan ketika harga kembali pulih.
Menurut Zhou dan Zhusupova, penggunaan indikator sentimen akan lebih tepat jika digabungkan dengan ukuran volatilitas, likuiditas, dan indikator tekanan pasar lainnya. Temuan penelitian menunjukkan bahwa manfaat utama pendekatan tersebut berada pada pemantauan risiko dan pengelolaan eksposur, bukan pada upaya memaksimalkan return.
Profil Penulis
Ningyu Zhou merupakan penulis pertama dan corresponding author dalam artikel ini. Zhou berafiliasi dengan Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan dan memiliki fokus publikasi pada cryptocurrency, sentimen investor, analisis risiko, dan keuangan digital. Informasi mengenai gelar akademik Zhou tidak dicantumkan dalam naskah sumber.
Zhanat Mukhtarovna Zhusupova merupakan penulis kedua dan juga berafiliasi dengan Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan. Naskah sumber tidak mencantumkan gelar akademik maupun profil bidang keahlian yang lebih rinci.
Sumber Penelitian
URL: https://journalfintech.my.id/index.php/fintech
Naskah mencatat artikel diterima pada 23 Juli 2026 dan menggunakan data Bitcoin, Ethereum, serta Crypto Fear & Greed Index periode 2020–2024.
0 Komentar