4,990 DEX جوڑوں کے مطالعے سے پتہ چلا کہ ریٹیل ٹریڈرز کے پاس ٹریڈنگ کا کوئی فائدہ نہیں ہے

سالوں تک، کرپٹو ٹریڈرز کا خیال رہا کہ ڈیسینٹرلائزڈ ایکسچینجز ایک ایسی جگہیں ہیں جہاں ریٹیل سرمایہ کار اب بھی گروہ کو ذہنی طور پر پیچھے چھوڑ سکتے ہیں۔ تاہم، مرکزی ایکسچینجز کے برعکس جہاں پیشہ ورانہ فرمیں اور جٹھے الگورتھمز بھرے ہوئے ہوتے ہیں، ڈی ایکس سی مارکیٹس ٹوٹے ہوئے، بے ترتیب اور چھوٹے ٹریڈرز کے زیرِ اثر ہوتے ہیں۔

لیکن ایک نئی تحقیق یہ سوچ کو غلط ثابت کرتی ہے۔

15 ٹریڈنگ حکمت عملیوں کو 27 بلاک چینز پر 4,990 DEX جوڑوں پر ٹیسٹ کرنے کے بعد، محقق ڈینیل گیٹو نے پایا کہ تاریخی قیمت کے ڈیٹا کے بغیر مستقل ٹریڈنگ فائدہ حاصل کرنا مشکل ہے۔ اس تحقیق کا نتیجہ ایک آسان جملے میں مختص ہے جو پوری تحقیق میں دہرایا گیا: “معلومات کے بغیر کوئی فائدہ نہیں۔”

دیگر الفاظ میں، قیمت چارٹس صرف خود کافی نہیں ہوسکتے کہ منافع حاصل کیا جائے، یہاں تک کہ میم کوائن اور مائیکرو کیپ ٹوکن کے دنیا میں جو غیر کارآمد ہونے کا دعویٰ کیا جاتا ہے۔

ڈی ایکس مارکیٹس کی اپیل ہمیشہ سمجھنا آسان رہی ہے۔ ہر ہفتے ایتھریم، سولانا، بیس، بی این بی چین، آرٹیبٹرم، پولیگون، ایوالانچ اور دہوںوں دیگر نیٹ ورکس پر ہزاروں نئے ٹوکن لانچ ہوتے ہیں۔ یہاں، تالاب کا تقسیم ہو جانا ہے کیونکہ مارکیٹ میں شرکت زیادہ تر ریٹیل ڈرائیون ہے، اور ادارتی مقابلہ بڑے مرکزی ایکسچینجز کے مقابلے میں محدود رہتا ہے۔

پورا خیال یہ ہے کہ اگر مقابلہ بالغ بازاروں سے منافع بخش مواقع کو ختم کر دے، تو DEX ٹوکنز کی بے ترتیب لمبی پُچھڑی ایک ایسی کم تعداد کی جگہ ہونی چاہیے جہاں ٹریڈرز اب بھی غلط قیمت والے اثاثوں اور استعمال کے قابل نمونوں کو دریافت کر سکتے ہیں۔

گیٹو کی تحقیق نے اس فرضیہ کو اس موضوع پر اکٹھا کیا گیا سب سے بڑا ڈیٹاسیٹ استعمال کرتے ہوئے ٹیسٹ کرنے کا ارادہ رکھا تھا۔ تحقیق نے 4,990 DEX صرف تجارتی جوڑوں کا جائزہ لیا، جس میں تقریباً چھ ماہ کا روزانہ ٹریڈنگ ڈیٹا اور چھ ہفتے کا گھنٹہ وار مشاہدہ شامل تھا۔ ہر ٹوکن جوڑے کی کم از کم مائعات کی ضروریات پوری ہوئی تھیں، جبکہ تمام حکمت عملیوں نے حقیقی دنیا کے ٹریڈنگ اخراجات، جن میں گیس فیس، سوپ فیس اور AMM سلیپیج شامل تھے، کو شمار کیا تھا۔

نتائج نے کریپٹو کی بہت سی سب سے زیادہ عام قرار دی گئی فرضیات کو چیلنج کیا۔

ایک بھی حکمت عملی کے ٹیسٹ ہونے سے پہلے، ڈیٹا نے ایک اندھیرا منظر پیش کیا۔

نمونہ ادوار کے دوران تقریباً تین چوتھائی ٹوکنز نے منفی returns دیے، جبکہ میڈین ٹوکن کی قیمت میں تقریباً 18.5 فیصد کی کمی آئی۔ عام ٹوکن اپنی اعلیٰ قیمت سے تقریباً 38 فیصد نیچے ختم ہوا، اور تقریباً ایک تہائی نے مطالعہ کے اختتام تک اپنی اعلیٰ قیمت سے 50 فیصد زیادہ نیچے ختم کیا۔

اسی دوران، ڈیٹاسیٹ کے ذریعے اوسط منافع مثبت رہا، لیکن صرف ایک چھوٹی سی تعداد کے استثنائی فاتحین کی وجہ سے نتائج میں تبدیلی آئی۔ اس لیے، زیادہ تر ٹوکنز نے مستقل طور پر اپنی قیمت کھو دی۔

یہ وہ معمول ہے جسے کوئی بھی کریپٹو ٹویٹر پر وقت گزارنے والا جانتا ہے۔ کمیاب 50x جیتنے والے کو سراہا جاتا ہے اور بے شمار شیئر کیا جاتا ہے، جبکہ بہت زیادہ ناکام شرطیں اپنے ٹائم لائن اور ڈسکورڈ چینلز سے خاموشی سے غائب ہو جاتی ہیں۔

دلچسپ بات یہ ہے کہ مطالعہ میں یہ بھی پایا گیا کہ DEX ٹوکنز کا رویہ بہت سے مومنٹم ٹریڈرز کی توقعات سے مختلف تھا۔ رجحانات کو برقرار رکھنے کے بجائے، قیمتیں کسی بھی سمت میں تیزی سے حرکت کے بعد اکثر واپس آ جاتی تھیں۔ عملی طور پر، جو ٹریڈرز طاقت خریدنے کی کوشش کرتے تھے، وہ اکثر بازار کی بنیادی ساخت کے خلاف شرط لگا رہے تھے۔

کامیاب سگنلز کیوں ناکام ہو جاتے ہیں، اس کو سمجھنے کے لیے مطالعہ نے بروک آؤٹ اسٹریٹجیز، RSI سگنلز، مومنٹم سیٹ اپس، اور جامع انٹریز سمیت آٹھ مقبول اندر دن ٹریڈنگ طریقے آزمائے۔

اول نظر میں، ان میں سے کچھ حکمت عملیاں وعدہ کرتی لگ رہی تھیں۔ سب سے زیادہ طاقتور حکمت عملی نے لاگت لگانے سے پہلے ہر ٹریڈ پر تقریباً 6.5 بیسس پوائنٹس کا برآمدہ پیدا کیا۔ تاہم، مسئلہ پیمانہ تھا۔

مطالعہ کیے گئے DEX پولز کے دوران، گیس فیس، سلیپیج اور سوپ فیس شامل کرنے کے بعد، راؤنڈ-ٹرپ ٹریڈنگ لاگت کا اوسط تقریباً 230 سے 240 بیسس پوائنٹس تھا۔ سب سے مضبوط سگنلز صرف اتنے بڑے نہیں تھے کہ ان کی انجام دہی کی لاگت کو پار کر سکیں۔

نتیجہ سگنل کی طاقت اور ٹریڈنگ خرچوں کے درمیان تقریباً 40 فی 1 کا فرق تھا۔

خرچوں کے بعد، اوسط اسکیلپنگ حکمت عملی ہر ٹریڈ میں تقریباً 2.5% کا نقصان کرتی ہے، اور ٹیسٹ کی گئی تمام کنفیگریشنز میں سے 1% سے کم نے اپنے مکمل نمونہ دورانیہ کے دوران مثبت returns حاصل کیے۔

زیادہ اہم بات یہ ہے کہ مطالعہ نے پایا کہ اخراجات حقیقی مسئلہ نہیں تھے۔

گیٹو نے لیکویڈیٹی، ایکزیکیشن کی معیار، اور فی ڈھانچوں کے بارے میں مختلف فرضیات کا ٹیسٹ کیا۔ نتیجہ وہی رہا۔ فیز کو مکمل طور پر لاگو ہونے سے پہلے ہی، زیادہ تر سگنلز پہلے ہی بہت کمزور تھے کہ ان سے معنی خیز منافع حاصل کیا جا سکے۔

تحقیق روایتی چارٹ تجزیہ سے کہیں زیادہ آگے پھیلی۔

گیٹو نے پیشہ ورانہ ٹریڈرز کے ذریعے عام طور پر استعمال ہونے والے کئی طریقے جیسے مارکیٹ نیوٹرل ہیجنگ، ٹوکن لانچ کا وقت، لکویڈیٹی فراہمی، کراس پول آربٹریج، بٹ کوائن ٹرینڈ فلٹرز، پورٹ فولیو کی ت diversification، اور آرڈر فلو تجزیہ کا جائزہ لیا۔

یہ حیرت کی بات ہے کہ کسی نے بھی احصائی طور پر اہم اضافی کارکردگی نہیں دکھائی۔

لیکویڈیٹی فراہمی شروع میں م attracting لگی، جس سے غیر مستقل نقصان کو شامل کرنے سے پہلے معتدل آمدنی حاصل ہوتی تھی۔ جب غیر مستقل نقصان کو شامل کر لیا گیا، تو آمدنی زیادہ تر ختم ہو گئی۔

اس کے علاوہ، کراس پول آربٹریج کے مواقع موجود تھے، لیکن زیادہ تر بہت چھوٹے تھے جو لین دین کے اخراجات کو پار نہیں کر سکتے تھے۔

ایک مارکیٹ نیوٹرل حکمت عملی جس نے مرکزی ایکسچینج پرفیکچوئلز کا استعمال کرتے ہوئے ایکسپوژر کو ہیج کیا، ابتدائی طور پر متوقع خطرہ-تنظیم شدہ منافع پیدا کیا۔ تاہم، ان نتائج نے زیادہ سخت احصائی ٹیسٹنگ کا مقابلہ نہیں کیا۔ تمام معاملات میں، زیادہ پیچیدہ طریقے سادہ چارٹ-بنیادی حکمت عملیوں کے مقابلے میں تھوڑا بھی بہتر نہیں ہوئے۔

اس مطالعہ کے سب سے حیران کن نتائج میں سے ایک اس کے تصادفی کنٹرول ٹیسٹس کے استعمال سے آیا۔

محققین نے قیمت کے حرکات کے ترتیب کو الٹ دیا، جبکہ ہر ٹوکن کی کلی احصائی خصوصیات کو برقرار رکھا۔ پھر انہوں نے رینڈمائزڈ ڈیٹا سیٹ پر وہی ٹریڈنگ حکمت عملیاں دوبارہ چلائیں۔

غیر متوقع طور پر، شفل کیا گیا مارکیٹ اکثر اصل مارکیٹ سے زیادہ منافع بخش نظر آتا تھا۔

وضاحت یہ نہیں کہ تصادفیت سے منافع پیدا ہوتا ہے۔ بلکہ، حقیقی DEX مارکیٹس میں تیز گرنے کے گروہ ہوتے ہیں جو بار بار صرف لمبے پوزیشن والے ٹریڈرز کو نقصان پہنچاتے ہیں۔ رینڈومائزیشن ان گروہوں کو ختم کر دیتی ہے جبکہ دیگر احصائی خصوصیات کو برقرار رکھتی ہے، جس سے حکمت عملیاں زیادہ موثر لگتی ہیں۔

یہ نتیجہ ہے کہ کچھ نمونے جن پر ٹریڈرز کو لگتا ہے کہ وہ فائدہ اٹھا رہے ہیں، وہ دراصل مارکیٹ کے اندر ہی گھلے ہوئے ساختی نقصانات ہو سکتے ہیں۔

آخر میں، جب چودہ حکمت عملیاں ناکام ہو گئیں، گیٹو نے آخرکار ایک ایسا طریقہ دریافت کیا جس میں احصائی طور پر اہم پیش گوئی کی طاقت تھی۔

محققین نے حالیہ منافع، اتار چڑھاؤ، ٹرن اوور، مائعیت کی حالت اور ٹوکن کی عمر جیسے عوامل کا استعمال کرتے ہوئے ایک مشین لرننگ ماڈل تیار کیا۔ دیگر حکمت عملیوں کے برعکس، یہ ماڈل اپنے احصائی بنیادی معیار کو کامیابی سے پیچھے چھوڑ دیا۔

تاہم، کامیابی مکمل نہیں ہے کیونکہ ماڈل مستقبل کے فاتحین کی شناخت میں خاص طور پر اچھا نہیں تھا۔ اس کے بجائے، اس نے مستقبل کے ہارنے والوں کی شناخت میں عمدگی دکھائی۔

جب محققین نے ٹوکنز کو پیش گوئی کی گئی کارکردگی کے لحاظ سے درجہ بندی کی، تو ہر گروپ میں ابھی بھی منفی میڈین ریٹرنز حاصل ہوئے۔ سب سے زیادہ درجہ بند شدہ ٹوکنز مضبوط کارکردگی والے نہیں تھے؛ وہ صرف سب سے کم درجہ بند شدہ ٹوکنز کے مقابلے میں کم نقصان اٹھا رہے تھے۔

وہ دریافت مطالعہ کا سب سے اہم خیال ہو سکتی ہے۔

DEX مارکیٹس میں، پیڈکٹو ماڈلز اگلے براک آؤٹ کے موقع کی تلاش کے بجائے، وسیع نقصان سے بچنے کے لیے زیادہ مفید ہو سکتے ہیں۔ فائدہ اس بات کو پہچاننے میں ہے کہ کیا نہیں خریدنا چاہیے، نہ کہ یہ پہچاننا کہ کیا خریدنا چاہیے۔

مطالعہ میں کرپٹو بیکٹیسٹس میں پائی جانے والی ایک بڑی کمزوری، یعنی سرووورشپ بائیس، پر بھی زور دیا گیا ہے۔

چونکہ ڈیٹا سیٹ کو فعال ترکیبی پولز سے تیار کیا گیا تھا، اس لیے وہ ٹوکن جو پہلے ہی تباہ ہو چکے اور غائب ہو گئے تھے، کم نمائندگی کے زیرِ اثر تھے۔ محققین نے اندازہ لگایا کہ ٹریڈنگ سرگرمی کے حساب سے کم از کم 9.2% فعال پولز پہلے ہی فنکشنل طور پر مردہ ہو چکے تھے، اور جب مکمل طور پر ترک کردہ منصوبوں کو بھی شامل کیا جائے تو حقیقی تعداد زیادہ ہونے کا امکان ہے۔

اس کا مطلب ہے کہ تاریخی منافع واقعی حالت سے بہتر دکھائی دے سکتے ہیں۔

اہم بات یہ ہے کہ اس مطالعے میں سروائیورشپ بائیس نے جھوٹا ٹریڈنگ ایج نہیں بنایا۔ موجودہ ٹوکنز کے درمیان بھی فعال حکمت عملیاں کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتی رہیں۔ تاہم، یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ عام طور پر شیئر کیے گئے بیک ٹیسٹس شاید ٹریڈرز کے لیے حقیقی وقت میں تجربہ کرنے کے مقابلے میں زیادہ مثبت تصویر پیش کرتے ہیں۔

عملی نتیجہ یہ نہیں کہ منافع بخش ٹریڈنگ ناممکن ہے۔ نتیجہ یہ ہے کہ قیمت کے چارٹس صرف اکیلے قابلِ استقلال فائدہ فراہم کرنے کے لیے ناکافی ہو سکتے ہیں۔

ہزاروں ٹیسٹس کے دوران، RSI سگنلز، موبائل ایوریجز، بروک آؤٹ اسٹریٹیجیز، مومنٹم انڈیکیٹرز اور کئی اور جटیل طریقے مستقل منافع حاصل نہیں کر سکے۔ ایک واحد ماڈل جس نے پیشگوئی کرنے کی طاقت دکھائی، وہ سادہ قیمت کے افعال سے مزید معلومات پر منحصر تھا، جس میں ٹوکن کی عمر اور لکویڈٹی کے خصوصیات شamil تھیں۔

ٹریڈرز کے لیے، اس کا مطلب یہ ہے کہ کوئی بھی راستہ نہ صرف تاریخی کارکردگی بلکہ تصادفی اور ایک سادہ خرید کر رکھنے والے بنیادی معیار کے خلاف بھی ٹیسٹ کیا جانا چاہیے۔ اس مطالعے میں، بہت سے ایسے راستے جو شروع میں وعدہ کرنے والے لگ رہے تھے، اس ٹیسٹ میں ناکام ہو گئے۔

زیادہ عام طور پر، یہ نتائج کریپٹو کی ایک سب سے مستقل کہانی کو چیلنج کرتے ہیں جس میں کہا جاتا ہے کہ ریٹیل ٹریڈرز صرف چارٹس پڑھ کر DEX مارکیٹس میں مستقل طور پر الفا حاصل کر سکتے ہیں۔

تاہم، یہ مطالعہ ایک امکان کو کھلا رکھتا ہے۔ کیونکہ ڈیٹاسیٹ کو ٹوکنز کو کافی لمبے وقت تک زندہ رہنے کی ضرورت تھی تاکہ مفید ٹریڈنگ تاریخیں بنائی جا سکیں، اس نے ایسے انتہائی مختصر مدتی لانچ حکمت عملیوں کا جائزہ نہیں لیا جو ٹوکن کے وجود کے پہلے لمحات میں کام کرتے ہیں۔

وہ کنارہ اب تک ٹیسٹ نہیں کیا گیا۔

تاہم، باقی سب کچھ ایک ہی سمت کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ تقریباً 5,000 DEX ٹوکنز اور 15 الگ الگ ٹریڈنگ اپروچز کے جائزے کے بعد، یہ مطالعہ ایک ایسی نتیجہ پر پہنچتا ہے جو بہت سے ٹریڈرز کے لیے ناگوار ہوگا، جو یہ ہے کہ چارٹ کوئی فائدہ نہیں ہے۔ اگر DEX مارکیٹس میں منافع بخش مواقع اب بھی موجود ہیں، تو وہ زیادہ تر اس معلومات سے آئیں گے جو مارکیٹ ابھی تک جذب نہیں کر چکی، نہ کہ قیمت کے چارٹ پر پہلے سے دکھائی دینے والے پیٹرنز سے۔

متعلقہ:کیسے پروپ ٹریڈنگ فرمیں کریپٹو اتار چڑھاؤ، مہارت اور روایتی مارکیٹ کیپٹل کے درمیان فاصلہ پر اپنی پل بنا رہی ہیں