بائننس پر بالواسطہ کوائن تبادلوں اور تکونی آربیٹریج کی پیمائش

خلاصہ

یہ مطالعہ بائننس کے تاریخی ٹریڈ ڈیٹا میں الگورتھمک ٹریڈنگ سرگرمی کی شناخت اور پیمائش کے طریقے تیار کرتا ہے۔ توجہ بالواسطہ داخلی تبادلوں پر ہے: ٹریڈر ایک درمیانی کوائن کے ذریعے ایک کوائن کو دوسرے میں بدلتا ہے اور براہِ راست تبادلے کے مقابلے میں بہتر شرح حاصل کرتا ہے۔ مصنفین اس سرگرمی کو تکونی آربیٹریج کی ذیلی اسٹریٹیجی قرار دیتے اور اس کے منافع اور خطرات کا جائزہ لیتے ہیں، جن میں بوٹس کے نقصان کم کرنے کے دو طریقے بھی شامل ہیں۔

رپورٹ کردہ تبادلے کی شرح براہِ راست شرح سے 0.144%، یعنی 14.4 بیسس پوائنٹس بہتر ہے، اور یہ اسٹریٹیجی بائننس کی تمام ٹریڈز میں سے 2.71% سے منسوب کی گئی ہے۔ یہ تخمینے ایک مرکزی ایکسچینج کی تاریخی ٹریڈز پر سرگرمی بیان کرتے ہیں۔ اقتباس مشاہدے کی مدت یا نفاذ کی تفصیل نہیں دیتا اور نہ یہ ثبوت کہ ناپا گیا قیمت کا فائدہ فیس، عمل درآمد کی پابندیوں اور دیگر لاگتوں کے بعد بھی منافع بخش رہتا ہے۔

اہم خیالات

• بالواسطہ تبادلے کا راستہ براہِ راست ٹریڈ سے بہتر شرح حاصل کرنے کے لیے ایک درمیانی کوائن سے گزرتا ہے۔
• مطالعہ اس رویے کو تکونی آربیٹریج کی ذیلی اسٹریٹیجی سمجھتا ہے۔
• مصنفین پھیلاؤ، منافع پذیری اور خطرات ناپنے کے لیے بائننس کی تاریخی ٹریڈز استعمال کرتے ہیں۔
• وہ تبادلے کی شرح میں 0.144% فائدہ رپورٹ کرتے اور 2.71% ٹریڈز اس اسٹریٹیجی سے منسوب کرتے ہیں۔
• اقتباس یہ ثابت نہیں کرتا کہ ناپا گیا فائدہ عملی ٹریڈنگ لاگت اور عمل درآمد کی پابندیوں کے بعد برقرار رہتا ہے۔

ٹیگز

# Empirical Analysis of Indirect Internal Conversions in Cryptocurrency Exchanges


# Empirical Analysis of Indirect Internal Conversions in Cryptocurrency Exchanges









Algorithmic trading is well studied in traditional financial markets. However, it has received less attention in centralized cryptocurrency exchanges. The Commodity Futures Trading Commission (CFTC) attributed the $2010$ flash crash, one of the most turbulent periods in the history of financial markets that saw the Dow Jones Industrial Average lose $9\%$ of its value within minutes, to automated order "spoofing" algorithms. In this paper, we build a set of methodologies to characterize and empirically measure different algorithmic trading strategies in Binance, a large centralized cryptocurrency exchange, using a complete data set of historical trades. We find that a sub-strategy of triangular arbitrage is widespread, where bots convert between two coins through an intermediary coin, and obtain a favorable exchange rate compared to the direct one. We measure the profitability of this strategy, characterize its risks, and outline two strategies that algorithmic trading bots use to mitigate their losses. We find that this strategy yields an exchange ratio that is $0.144\%$, or $14.4$ basis points (bps) better than the direct exchange ratio. $2.71\%$ of all trades on Binance are attributable to this strategy.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔