Studi terhadap 4.990 pasangan DEX menemukan bahwa pedagang ritel tidak memiliki keunggulan perdagangan

Selama bertahun-tahun, para pedagang kripto percaya bahwa bursa terdesentralisasi adalah salah satu tempat di mana investor ritel masih bisa mengungguli kerumunan. Namun, berbeda dengan bursa terpusat yang dipadati oleh perusahaan profesional dan algoritma canggih, pasar DEX terfragmentasi, kacau, dan didominasi oleh pedagang kecil.

Tetapi sebuah studi baru menunjukkan bahwa keyakinan itu mungkin salah.

Setelah menguji 15 strategi perdagangan pada 4.990 pasangan DEX yang mencakup 27 blockchain, peneliti Daniel Gatto menemukan sedikit bukti bahwa data harga historis saja tidak dapat memberikan keunggulan perdagangan yang konsisten. Kesimpulan makalah ini dirangkum dalam sebuah frasa sederhana yang diulang-ulang sepanjang penelitian: “Tidak ada keunggulan tanpa informasi.”

Dengan kata lain, grafik harga sendiri mungkin tidak cukup untuk menghasilkan keuntungan, bahkan di dunia yang seharusnya tidak efisien dari memecoins dan token mikro-kap.

Daya tarik pasar DEX selalu mudah dipahami. Ribuan token baru diluncurkan setiap minggu di seluruh jaringan Ethereum, Solana, Base, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Avalanche, dan puluhan jaringan lainnya. Di sini, likuiditas terfragmentasi karena partisipasi pasar sebagian besar didorong oleh ritel, dan persaingan institusional tetap terbatas dibandingkan dengan bursa terpusat utama.

Gagasan seluruhnya adalah bahwa jika persaingan menghilangkan peluang menguntungkan dari pasar matang, maka ekor panjang kacau dari token DEX seharusnya menjadi salah satu dari sedikit tempat di mana pedagang masih dapat menemukan aset yang salah harga dan pola yang dapat dieksploitasi.

Studi Gatto bertujuan untuk menguji asumsi tersebut menggunakan salah satu dataset terbesar yang dikumpulkan pada topik ini. Penelitian ini memeriksa 4.990 pasangan perdagangan DEX-only, menggabungkan sekitar enam bulan data perdagangan harian dengan enam minggu pengamatan per jam. Setiap pasangan token memenuhi persyaratan likuiditas minimum, sementara semua strategi mempertimbangkan biaya perdagangan dunia nyata, termasuk biaya gas, biaya swap, dan slippage AMM.

Hasilnya menantang banyak asumsi paling luas di dunia kripto.

Bahkan sebelum satu strategi pun diuji, data telah menunjukkan gambaran suram.

Hampir tiga perempat dari semua token mencatat pengembalian negatif selama periode sampel, sementara median token kehilangan sekitar 18,5% nilainya. Token tipikal berakhir sekitar 38% di bawah harga puncaknya, dan hampir sepertiganya berakhir dalam studi ini lebih dari 50% di bawah titik tertingginya.

Sementara itu, pengembalian rata-rata di seluruh dataset tetap positif, tetapi hanya karena sejumlah kecil pemenang luar biasa menyebabkan distorsi hasil. Dengan demikian, sebagian besar token kehilangan nilai secara stabil.

Ini adalah dinamika yang dikenal siapa pun yang menghabiskan waktu di Crypto Twitter. Pemenang 50x yang langka dirayakan dan dibagikan tanpa henti, sementara sejumlah jauh lebih besar dari taruhan yang gagal menghilang secara diam-diam dari garis waktu dan saluran Discord.

Menariknya, studi tersebut juga menemukan bahwa token DEX berperilaku berbeda dari apa yang diharapkan banyak trader momentum. Alih-alih mempertahankan tren, harga sering kembali setelah bergerak tajam ke arah mana pun. Dalam praktiknya, trader yang mencoba membeli kekuatan sering kali bertaruh melawan struktur pasar yang mendasarinya.

Untuk memahami mengapa sinyal menguntungkan akhirnya gagal, penelitian menguji delapan pendekatan perdagangan intraday populer, termasuk strategi breakout, sinyal RSI, setup momentum, dan entri berbasis volume.

Pada pandangan pertama, beberapa strategi ini tampak menjanjikan. Yang terkuat menghasilkan keunggulan kotor sekitar 6,5 basis poin per perdagangan sebelum biaya diterapkan. Namun, masalahnya adalah skala.

Di seluruh kolam DEX yang diteliti, biaya perdagangan bolak-balik rata-rata sekitar 230 hingga 240 basis poin setelah mempertimbangkan biaya gas, slippage, dan biaya swap. Sinyal terkuat sama sekali tidak cukup besar untuk mengatasi biaya pelaksanaannya.

Hasilnya adalah ketidaksesuaian hampir 40 banding 1 antara kekuatan sinyal dan biaya perdagangan.

Setelah biaya, strategi scalping rata-rata rugi sekitar 2,5% per perdagangan, dan kurang dari 1% dari konfigurasi yang diuji menghasilkan pengembalian positif selama periode sampel penuh mereka.

Lebih penting lagi, penelitian menemukan bahwa biaya bukanlah penyebab sebenarnya.

Gatto menguji coba berbagai asumsi seputar likuiditas, kualitas eksekusi, dan struktur biaya. Kesimpulannya tetap sama. Bahkan sebelum biaya diterapkan sepenuhnya, sebagian besar sinyal sudah terlalu lemah untuk menghasilkan keuntungan yang bermakna.

Penelitian ini melampaui analisis grafik tradisional.

Gatto mengevaluasi beberapa pendekatan yang umum digunakan oleh trader profesional, termasuk hedging netral pasar, waktu peluncuran token, penyediaan likuiditas, arbitrase lintas-pool, filter tren bitcoin, diversifikasi portofolio, dan analisis aliran pesanan.

Mengherankan bahwa tidak ada yang menghasilkan kinerja yang secara statistik signifikan.

Penyediaan likuiditas awalnya tampak menarik, menghasilkan imbal hasil rendah sebelum mempertimbangkan kerugian sementara. Setelah kerugian sementara dimasukkan, imbal hasil sebagian besar menghilang.

Selain itu, peluang arbitrase lintas-pool ada, tetapi sebagian besar terlalu kecil untuk mengatasi biaya transaksi.

Strategi netral pasar yang menghindari eksposur menggunakan perpetual di bursa terpusat awalnya menghasilkan pengembalian disesuaikan risiko yang menjanjikan. Namun, hasil tersebut gagal bertahan dalam pengujian statistik yang lebih ketat. Secara keseluruhan, pendekatan yang lebih kompleks tidak jauh lebih baik daripada strategi berbasis grafik sederhana.

Salah satu temuan paling mengejutkan dari penelitian ini berasal dari penggunaan uji acak terkontrol.

Para peneliti mengacak urutan pergerakan harga sambil mempertahankan karakteristik statistik keseluruhan setiap token. Mereka kemudian menjalankan kembali strategi perdagangan yang sama pada dataset yang telah diacak.

Secara tak terduga, pasar yang diacak sering terlihat lebih menguntungkan daripada yang asli.

Penjelasannya bukan bahwa randomisasi menciptakan keuntungan. Sebaliknya, pasar DEX nyata mengandung kelompok penurunan tajam yang secara berulang menyakiti trader yang hanya membeli. Randomisasi menghilangkan kelompok-kelompok tersebut sambil mempertahankan fitur statistik lainnya, sehingga strategi tampak lebih efektif.

Kesimpulannya di sini adalah bahwa beberapa pola yang diyakini para pedagang sebagai peluang sebenarnya mungkin merupakan kerugian struktural yang tertanam dalam pasar itu sendiri.

Pada akhirnya, setelah empat belas strategi gagal, Gatto akhirnya menemukan satu pendekatan yang menunjukkan kekuatan prediktif yang secara statistik signifikan.

Para peneliti membangun model pembelajaran mesin menggunakan faktor-faktor seperti return terbaru, volatilitas, perputaran, kondisi likuiditas, dan usia token. Berbeda dengan strategi lainnya, model ini berhasil mengungguli baseline statistiknya.

Namun, keberhasilan ini tidak mutlak karena model tersebut tidak terlalu baik dalam mengidentifikasi pemenang masa depan. Sebaliknya, model ini unggul dalam mengidentifikasi pecundang masa depan.

Ketika peneliti mengurutkan token berdasarkan kinerja yang diprediksi, setiap kelompok masih menghasilkan pengembalian median negatif. Token yang peringkatnya tertinggi bukanlah performer yang kuat; mereka hanya kehilangan lebih sedikit daripada token yang peringkatnya terendah.

Temuan itu mungkin merupakan wawasan paling penting dari studi tersebut.

Di pasar DEX, model prediktif mungkin lebih berguna untuk menghindari kerugian kritis daripada untuk menemukan peluang breakout berikutnya. Keunggulan tampaknya terletak pada mengidentifikasi apa yang tidak dimiliki daripada mengidentifikasi apa yang harus dibeli.

Studi ini juga menyoroti kelemahan besar yang ditemukan dalam banyak backtest kripto: survivorship bias.

Karena dataset dibangun dari kolam likuiditas aktif, token yang sudah runtuh dan menghilang kurang terwakili. Para peneliti memperkirakan setidaknya 9,2% dari kolam yang masih aktif sudah secara fungsional mati berdasarkan aktivitas perdagangan, dan angka sebenarnya kemungkinan lebih tinggi jika proyek yang sepenuhnya ditinggalkan dipertimbangkan.

Ini berarti pengembalian historis mungkin tampak lebih baik daripada kenyataannya.

Pentingnya, bias kelangsungan hidup tidak menciptakan keunggulan perdagangan yang salah dalam studi ini. Strategi aktif tetap kinerjanya lebih rendah bahkan di antara token-token yang masih bertahan. Namun, hal ini menunjukkan bahwa banyak backtest yang dibagikan secara publik mungkin menyajikan gambaran yang lebih optimis daripada yang dialami trader secara real time.

Pelajaran praktisnya bukanlah bahwa perdagangan yang menguntungkan tidak mungkin. Pelajarannya adalah bahwa grafik harga saja kemungkinan besar tidak akan memberikan keunggulan yang berkelanjutan.

Dalam ribuan pengujian, sinyal RSI, rata-rata bergerak, strategi breakout, indikator momentum, dan beberapa pendekatan lebih canggih lainnya gagal menghasilkan keuntungan yang berkelanjutan. Satu-satunya model yang menunjukkan daya prediktif bergantung pada informasi di luar tindakan harga sederhana, termasuk usia token dan karakteristik likuiditas.

Bagi para pedagang, ini berarti setiap strategi harus diuji tidak hanya terhadap kinerja historis, tetapi juga terhadap randomisasi dan baseline beli-dan-hold sederhana. Dalam studi ini, banyak strategi yang awalnya tampak menjanjikan gagal dalam ujian tersebut.

Secara lebih luas, temuan ini menantang salah satu narasi paling bertahan dalam dunia kripto bahwa pedagang ritel dapat secara konsisten mengungkap alpha di pasar DEX hanya dengan membaca grafik.

Meskipun demikian, studi ini meninggalkan satu kemungkinan terbuka. Karena dataset memerlukan token untuk bertahan cukup lama untuk menghasilkan riwayat perdagangan yang bermakna, studi ini tidak dapat mengevaluasi strategi peluncuran jangka waktu sangat singkat yang beroperasi dalam beberapa momen pertama keberadaan sebuah token.

Sisi itu belum diuji.

Namun, semuanya menunjukkan arah yang sama. Setelah memeriksa hampir 5.000 token DEX dan 15 pendekatan perdagangan terpisah, studi ini sampai pada kesimpulan yang akan dianggap tidak nyaman oleh banyak trader, yaitu bahwa grafik bukanlah keunggulan. Jika peluang menguntungkan masih ada di pasar DEX, kemungkinan besar berasal dari informasi yang belum diserap pasar daripada pola yang sudah terlihat pada grafik harga.

Terkait:Bagaimana Perusahaan Prop Trading Membatasi Jarak Antara Volatilitas Kripto, Keterampilan, dan Modal Pasar Tradisional