Дослідження 4 990 пар DEX показало, що роздрібні трейдери не мають переваги в торгівлі

Роками криптотрейдери вірили, що децентралізовані біржі — це одне з місць, де роздрібні інвестори ще можуть обдурити толпу. Однак на відміну від централізованих бірж, переповнених професійними фірмами та складними алгоритмами, ринки DEX фрагментовані, хаотичні й перебувають під контролем менших трейдерів.

Але нове дослідження свідчить, що ця віра може бути хибною.

Після тестування 15 торгівельних стратегій на 4 990 парах DEX, що охоплюють 27 блокчейнів, дослідник Деніел Гатто виявив мінімальний доказ того, що історичні дані про ціни самі по собі можуть надати сталу торгівельну перевагу. Висновок статті висловлений у простій фразі, яка повторюється протягом усього дослідження: «Немає переваги без інформації».

Іншими словами, графіки цін самі по собі можуть бути недостатніми для отримання прибутку, навіть у світі мемкоїнів і мікрокапіталізаційних токенів, який вважається неефективним.

Привабливість DEX-ринків завжди була зрозумілою. Кожного тижня тисячі нових токенів запускаються на Ethereum, Solana, Base, BNB Chain, Arbitrum, Polygon, Avalanche та десятках інших мереж. Тут ліквідність розділена, оскільки участь на ринку в основному здійснюється роздрібними інвесторами, а інституційна конкуренція залишається обмеженою порівняно з головними централизованими біржами.

Вся ідея полягає в тому, що якщо конкуренція видаляє прибуткові можливості з дозрілих ринків, то хаотичний довгий хвіст токенів DEX повинен бути одним із небагатьох місць, де трейдери ще можуть виявляти неправильно оцінені активи та використовувані патерни.

Дослідження Гатто було спрямоване на перевірку цього припущення за допомогою одного з найбільших наборів даних, зібраних на цю тему. Дослідження охопило 4 990 торгowych пар тільки DEX, поєднуючи приблизно шість місяців щоденних даних про торгівлю з шістьма тижнями годинних спостережень. Кожна пара токенів відповідала мінімальним вимогам до ліквідності, а всі стратегії враховували реальні витрати на торгівлю, включаючи комісію за газ, комісії за обмін та прослизання AMM.

Результати поставили під сумнів багато найпоширеніших припущень криптовалютної галузі.

Навіть до того, як було протестовано жодну стратегію, дані намальовували мрійний образ.

Майже три чверті всіх токенів показали негативну дохідність під час періоду вибірки, тоді як медіанний токен втратив приблизно 18,5% своєї вартості. Типовий токен завершив період приблизно на 38% нижче своєї пікової ціни, а майже третина — більше ніж на 50% нижче своїх максимумів.

Тим часом середній прибуток по сукупності даних залишився позитивним, але лише через те, що невелика кількість винятково успішних активів спотворила результати. Отже, більшість токенів стабільно втрачали вартість.

Це динаміка, знайома кожному, хто проводить час у Crypto Twitter. Рідкісний переможець із 50x отримує вітання й постійно розповідається, тоді як набагато більша кількість невдалих ставок тихо зникають з ліній часу та Discord-каналів.

Цікаво, що дослідження також виявило, що токени DEX ведуть себе інакше, ніж очікують багато трейдерів на основі імпульсу. Замість того щоб підтримувати тренди, ціни часто поверталися назад після різких рухів у будь-якому напрямку. У практичному плані трейдери, які намагалися купувати на сильних рухах, часто грали проти базової структури ринку.

Щоб з’ясувати, чому прибуткові сигнали закінчуються невдачею, дослідження протестувало вісім популярних інтрадейних підходів, включаючи стратегії пробою, сигнали RSI, моментумні установки та входи на основі об’єму.

На перший погляд, деякі з цих стратегій виглядали перспективно. Найсильніша з них створювала валовий перевагу приблизно 6,5 базисних пунктів за угоду до застосування витрат. Проте проблема полягала в масштабі.

На всіх досліджених пулах DEX загальні витрати на круговий торгівельний цикл в середньому становили приблизно 230–240 базисних пунктів з урахуванням комісії за газ, прослизання та комісій за обмін. Найсильніші сигнали просто не були достатньо великими, щоб перекрити витрати на їх виконання.

Результатом стала невідповідність майже 40 до 1 між силою сигналу та витратами на торгівлю.

Після витрат середня стратегія скальпінгу втрачала приблизно 2,5% за кожну угоду, і менше ніж 1% протестованих конфігурацій дали позитивну дохідність за весь період вибірки.

Ще важливіше, дослідження виявило, що витрати не були справжньою причиною.

Gatto перевірив різні припущення щодо ліквідності, якості виконання та структури комісій. Висновок залишився незмінним. Навіть до повного застосування комісій більшість сигналів вже були занадто слабкими, щоб генерувати значущий прибуток.

Дослідження поширювалося набагато далі за традиційний аналіз графіків.

Gatto оцінив кілька підходів, які часто використовують професійні трейдери, включаючи нейтральне хеджування ринку, таймінг запуску токенів, забезпечення ліквідності, арбітраж між пулами, фільтри тренду Bitcoin, диверсифікацію портфеля та аналіз потоку ордерів.

Здивовано, що ніхто не показав статистично значущого перевищення.

Надання ліквідності спочатку здавалося привабливим, генеруючи скромний дохід до обліку тимчасової втрати. Після врахування тимчасової втрати дохід майже повністю зник.

Також існували можливості арбітражу між пулами, але більшість з них були занадто малими, щоб перекрити транзакційні витрати.

Ринково-нейтральна стратегія, яка хеджувала експозицію за допомогою перпетуальних контрактів на централізованих біржах, спочатку дала обіцяючі результати з урахуванням ризику. Однак ці результати не витримали більш строгого статистичного тестування. Усі складніші підходи показали лише трохи кращі результати, ніж прості стратегії на основі графіків.

Одним із найбільш дивовижних висновків дослідження було його використання рандомізованих контрольних тестів.

Дослідники перемішали послідовність рухів цін, зберігши загальні статистичні характеристики кожного токена. Вони повторно запустили ті самі торгівельні стратегії на рандомізованому наборі даних.

Неочікувано, перемішаний ринок часто виглядав більш прибутковим, ніж реальний.

Пояснення полягає не в тому, що випадковість створює прибуток. Навпаки, реальні ринки DEX містять кластери різких знижень, які неодноразово завдають шкоди трейдерам, які тримають лише довгі позиції. Випадковість видаляє ці кластери, зберігаючи інші статистичні характеристики, що робить стратегії більш ефективними.

Висновок полягає в тому, що деякі зі схем, які трейдери вважають, що використовують, можуть насправді бути структурними недоліками, закладеними всередині ринку.

Нарешті, після того як чотирнадцять стратегій не вдаліся, Гатто нарешті знайшов підхід, який показав статистично значущу прогностичну потужність.

Дослідники створили модель машинного навчання, використовуючи такі фактори, як останні дохідність, волатильність, оборотність, умови ліквідності та вік токена. На відміну від інших стратегій, модель успішно перевершила свою статистичну базову лінію.

Однак успіх не є абсолютним, оскільки модель не була особливо доброю у визначенні майбутніх переможців. Натомість вона добре справлялася з виявленням майбутніх програшів.

Коли дослідники впорядкували токени за передбачуваною продуктивністю, кожна група все ще показала негативну медіанну дохідність. Токени з найвищим рейтингом не були сильними учасниками; вони просто втрачали менше, ніж токени з найнижчим рейтингом.

Це виявлення може бути найважливішим висновком дослідження.

На ринках DEX прогнозні моделі можуть бути кориснішими для уникнення катастрофічних втрат, ніж для виявлення наступної можливості стрімкого зростання. Перевага полягає у визначенні того, чого не варто мати, а не того, що варто купувати.

Дослідження також звертає увагу на велику слабкість, яку виявлено у багатьох крипто-бектестах: супервайворський упередженість.

Оскільки набір даних був створений з активних ліквідних пули, токени, які вже зруйнувалися і зникли, були недопредставлені. Дослідники оцінили, що щонайменше 9,2% ще активних пули вже функціонально мертві на основі торгової активності, а справжнє число, ймовірно, вище, коли враховуються повністю покинуті проекти.

Це означає, що історична прибутковість може насправді виглядати краще, ніж у реальності.

Важливо, що у дослідженні зміщення за наявністю не створило хибної торгової переваги. Активні стратегії все ще показали гірший результат навіть серед токенів, які збереглися. Однак це свідчить про те, що багато публічно поділених бектестів можуть надавати більш оптимістичну картину, ніж трейдери реально спостерігали в реальному часі.

Практичний висновок полягає не в тому, що прибуткова торгівля неможлива. Висновок у тому, що самі цінові графіки малоймовірно нададуть стійку перевагу.

У тисячах тестів сигнали RSI, ковзні середні, стратегії пробою, індикатори імпульсу та кілька інших складніших підходів не змогли забезпечити стійкий прибуток. Єдина модель, яка продемонструвала прогностичну здатність, базувалася на інформації, що перевищує просту цінову дію, включаючи вік токена та характеристики ліквідності.

Для трейдерів це означає, що будь-яку стратегію слід тестувати не лише за історичними результатами, але й за випадковістю та простою стратегією купівлі та утримання. У цьому дослідженні багато стратегій, які спочатку виглядали перспективними, не пройшли цього тесту.

У більш широкому сенсі ці висновки ставлять під сумнів один із найтриваліших нарративів криптовалют — що роздрібні трейдери можуть постійно виявляти альфу на ринках DEX, просто аналізуючи графіки.

Тим не менш, дослідження залишає одну можливість відкритою. Оскільки набір даних вимагав, щоб токени існували достатньо довго, щоб сформувати значущу історію торгів, він не міг оцінити надкороткострокові стратегії запуску, які діють у перші моменти існування токена.

Цей край залишається нетестованим.

Все інше, однак, вказує в тому самому напрямку. Після дослідження майже 5 000 токенів DEX і 15 окремих торгівельних підходів дослідження приходить до висновку, який багато трейдерів знайдуть незручним: графік — це не перевага. Якщо прибуткові можливості ще існують на ринках DEX, вони, ймовірніше, походять з інформації, яку ринок ще не поглинув, ніж з шаблонів, вже видимих на ціновому графіку.

Пов’язано:Як фірми проп-трейдингу з’єднують розрив між криптовалютною волатильністю, навичками та традиційним ринковим капіталом