Suy luận chênh lệch giá một chiều từ giao dịch ẩn danh trên sàn tiền mã hóa

Tóm tắt

Nghiên cứu này trình bày phương pháp nhận diện các chuỗi chênh lệch giá một chiều (OWA) có khả năng xảy ra trong dữ liệu giao dịch giao ngay từ các sàn tiền mã hóa tập trung, nơi dữ liệu công khai không có danh tính nhà giao dịch hoặc địa chỉ ví. Phương pháp suy luận các chuỗi giao dịch liên kết từ những giao dịch đã ẩn danh, giúp nhà nghiên cứu ước tính tần suất hoạt động này cũng như tổng khối lượng và lợi nhuận.

Khi áp dụng vào dữ liệu Binance trong năm năm và dữ liệu Kraken trong chín năm, phương pháp nhận diện hàng trăm triệu chuỗi có khả năng xảy ra trên Binance và gần hai triệu chuỗi trên Kraken. Tổng lợi nhuận ước tính là dương, nhưng lợi nhuận trung bình mỗi chuỗi dưới một đô la sau phí. Nghiên cứu cũng báo cáo rằng các chuỗi diễn ra nhanh hơn theo thời gian trong khi khả năng sinh lời riêng lẻ giảm. Đây là các mẫu được suy luận chứ không phải nhà giao dịch được nhận diện trực tiếp, và phần tóm tắt không trình bày chi tiết quy tắc phát hiện hay mức độ bất định của các ước tính. Kết quả cho thấy chênh lệch giá tái diễn, nhưng không xác định điều kiện thị trường nào khiến những chuỗi cụ thể có lợi nhuận.

Ý chính

• Có thể phân tích giao dịch giao ngay ẩn danh để suy luận các chuỗi chênh lệch giá một chiều có khả năng xảy ra.
• Nghiên cứu áp dụng phương pháp vào lịch sử giao dịch của Binance và Kraken.
• Tổng lợi nhuận ước tính dương nhưng lợi nhuận trung bình mỗi chuỗi sau phí rất nhỏ.
• Các chuỗi được suy luận diễn ra nhanh hơn trong khi khả năng sinh lời riêng lẻ giảm.
• Các điều kiện chính xác hỗ trợ hoạt động chênh lệch giá có lợi nhuận vẫn chưa được làm rõ.

Thẻ

# A Truckload of Satoshis: Detecting and Measuring One-Way Arbitrage in the Wild


# A Truckload of Satoshis: Detecting and Measuring One-Way Arbitrage in the Wild









Centralized cryptocurrency exchanges (CEXes) enable fast off-chain conversions between hundreds of coins. It is an open question which algorithmic trading patterns occur on these platforms. A major challenge to measuring CEXes is that their public trade data does not contain addresses or trader identifiers allowing linkage. We propose a novel methodology to infer one-way arbitrage (OWA) trading in anonymized spot trade data from CEXes. We identify 402 M likely OWA sequences in 5 years of trading on Binance (and almost 2 M during 9 years on Kraken), accounting for 0.94 % and 0.13 % of the total traded volume, respectively. While we estimate total profits of $31.2 M on Binance and $975 k on Kraken, profits from individual OWA sequences are less than $1 on average after accounting for trading fees. We also observe that OWA has become faster over time, while the profitability of individual sequences has decreased. Our findings highlight that pricing discrepancies regularly occur in CEXes, and raise questions for future work to identify the precise circumstances that enable profitable OWA.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.