多年來，加密貨幣交易員一直認為，去中心化交易所是零售投資者仍能超越群眾的地方。然而，與聚集了專業公司和複雜演算法的中心化交易所不同，去中心化交易所的市場分散、混亂，且由小型交易者主導。
但一項新研究指出，這種信念可能是錯誤的。
在測試了跨越 27 條區塊鏈的 4,990 個 DEX 交易對的 15 種交易策略後，研究員 Daniel Gatto 發現僅憑歷史價格數據幾乎無法提供穩定的交易優勢。該論文的結論以一句反覆出現的簡單語句概括：「沒有資訊，就沒有優勢。」
換句話說，即使在所謂低效的迷因幣和微型資產代幣市場中，單靠價格圖表也可能不足以產生利潤。
為何去中心化交易所代幣看起來像交易員的夢想
DEX 市場的吸引力一直很容易理解。每週都有數千個新代幣在以太坊、Solana、Base、BNB Chain、Arbitrum、Polygon、Avalanche 及數十個其他網絡上發行。在這裡，流動性分散，市場參與主要由零售投資者推動，與主要中心化交易所相比，機構競爭仍較有限。
整個概念是，如果競爭從成熟市場中消除了盈利機會，那麼去中心化交易所代幣混亂的長尾部分應成為交易者仍能發現價格錯配資產和可利用模式的少數地方之一。
Gatto 的研究旨在利用迄今為止該領域最龐大的數據集之一來測試這一假設。研究檢驗了 4,990 個僅限 DEX 的交易對，結合了約六個月的每日交易數據與六週的每小時觀察數據。每個代幣對均滿足最低流動性要求，且所有策略均考慮了現實交易成本，包括網絡費用、交換費用和 AMM 滑點。
這些結果挑戰了加密貨幣領域許多最廣為接受的假設。
大多數代幣已經在下跌
甚至在任何策略經過測試之前，數據已經呈現出黯淡的圖景。
在樣本期間，近四分之三的代幣呈現負回報，而中位數代幣的價值約下跌了 18.5%。一般代幣的最終價格比最高價低約 38%，近三分之一的代幣在研究結束時低於其高點超過 50%。
同時，整個數據集的平均回報仍為正數，但僅因少數極為出色的獲利者拉高了結果。因此，大多數代幣的價值持續下跌。
這是一種任何花時間關注加密貨幣 Twitter 的人都熟悉的動態。罕見的 50 倍獲利者會被熱烈慶祝和無限分享，而數量遠為龐大的失敗賭注則悄然從時間線和 Discord 頻道中消失。
有趣的是，這項研究還發現，去中心化交易所代幣的表現與許多動量交易者預期的不同。價格在大幅朝任一方向移動後，經常會回歸，而非持續趨勢。實際上，試圖買入強勢的交易者，往往是在與市場的基礎結構對賭。
為何即使是盈利的訊號也失敗了
為了解釋為何盈利訊號最終失敗，該研究測試了八種常見的 intraday 交易策略，包括突破策略、RSI 訊號、動量佈局和基於成交量的進場方式。
乍看之下，這些策略似乎頗有前景。其中最強的一種在扣除成本前，每筆交易的毛利約為 6.5 個基點。然而，問題在於規模。
在所研究的 DEX 池中，一旦將網絡費用、滑點和交換費用計算在內，往返交易成本平均約為 230 至 240 個基點。最強的信號規模仍不足以抵消執行成本。
結果是信號強度與交易費用之間的比率相差近 40 比 1。
扣除成本後，平均掃單策略每筆交易虧損約 2.5%，且少於 1% 的測試配置在其完整樣本期間產生正報酬。
更重要的是，該研究發現成本並非真正的禍首。
Gatto 對流動性、執行品質和費用結構的不同假設進行了壓力測試。結論保持不變。即使在費用完全適用之前，大多數信號已經太弱，無法產生有意義的利潤。
即使最複雜的策略也無法擊敗市場
這項研究的範圍遠遠超越了傳統的圖表分析。
Gatto 評估了專業交易員常見的多種策略，包括市場中性對沖、代幣發行時機、流動性提供、跨池套利、比特幣趨勢過濾、投資組合多元化和訂單流分析。
令人驚訝的是，沒有一個產生了統計上顯著的優異表現。
提供流動性最初看似吸引人，在考慮到暫時性損失前能產生穩定收益。但一旦納入暫時性損失，回報幾乎消失無蹤。
此外，跨池套利機會存在，但大多數機會過小，無法抵消交易成本。
一種最初使用中心化交易所永續合約對沖風險的市場中性策略，最初產生了令人鼓舞的風險調整後回報。然而，這些結果未能通過更嚴格的統計檢驗。總體而言，更複雜的方法與簡單的圖表策略表現相差無幾。
當隨機雜訊看起來比市場更好
該研究最令人驚訝的發現之一來自其使用隨機對照試驗。
研究人員重新排列了價格變動的順序，同時保留了每個代幣的整體統計特徵，然後在隨機化數據集上重新運行了相同的交易策略。
出乎意料的是，隨機排列的市場經常看起來比真實市場更盈利。
解釋並非隨機性創造利潤，而是真實的去中心化交易所市場中存在大量劇烈回撤的聚類，反覆打擊僅持有多頭的交易者。隨機化移除了這些聚類，同時保留了其他統計特徵，使策略看起來更有效。
這裡的結論是，交易者認為自己正在利用的一些模式，實際上可能是市場本身內嵌的結構性劣勢。
唯一真正有效的訊號
最終，在十四種策略失敗後，Gatto 終於找到一種具有統計顯著預測力的方法。
研究人員利用近期回報、波幅、換手率、流動性狀況和代幣年齡等因素構建了一個機器學習模型。與其他策略不同，該模型成功超越了其統計基準。
然而，這項成功並非絕對，因為該模型在識別未來的獲勝者方面並不太出色，反而擅長識別未來的失敗者。
當研究人員根據預期表現對代幣進行排序時，每個組別的中位數回報仍為負數。排名最高的代幣並非表現強勁；它們只是虧損少於排名最低的代幣。
這項發現可能是該研究最重要的見解。
在 DEX 市場中，預測模型對於避免災難性損失可能比發現下一個突破機會更有用。優勢似乎在於識別不該持有的資產，而非識別該購買什麼。
生存偏差問題
該研究還指出許多加密貨幣回測中發現的一個主要弱點：生存偏差。
由於資料集是從活躍的流動性池中建立的，因此已經崩潰並消失的代幣被低估了。研究人員估計，根據交易活動，至少有 9.2% 的仍活躍池已功能上死亡，一旦考慮到完全被棄置的項目，實際數字可能更高。
這意味著歷史回報實際上可能看起來比現實更好。
重要的是，生存偏差並未在研究中創造出虛假的交易優勢。即使在存活下來的代幣中，主動策略仍表現不佳。然而，這表明許多公開分享的回測可能呈現出比交易者在實時中實際經歷的更樂觀的圖景。
這項研究對交易者意味著什麼
實際的啟示並非盈利交易不可能，而是單靠價格圖表很難提供持續的優勢。
在數千次測試中，RSI 信號、移動平均線、突破策略、動量指標以及多種更複雜的方法均未能產生持久的利潤。唯一展現預測能力的模型依賴於超越簡單價格行為的資訊，包括代幣年齡和流動性特徵。
對於交易者而言，這意味著任何策略不僅應根據歷史表現進行測試，還應與隨機性及簡單的買入並持有基準進行比較。在本研究中，許多最初看似有前景的策略都未能通過此測試。
更廣泛而言，這些發現挑戰了加密貨幣中一個長期存在的說法，即零售交易者僅憑閱讀圖表就能在去中心化交易所市場中持續發現 alpha。
然而，該研究仍留下了一種可能性。由於數據集要求代幣有足夠長的生存時間以生成有意義的交易歷史，因此無法評估在代幣存在初期幾分鐘內運作的超短期發行策略。
該邊緣尚未經過測試。
然而，其他所有因素都指向同一方向。在審視了近5,000個DEX代幣和15種獨立的交易策略後，該研究得出一個許多交易員可能感到不適的結論：圖表並非優勢。如果DEX市場中仍存在盈利機會，這些機會更可能來自市場尚未吸收的信息，而非價格圖表上已顯現的模式。
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