Título
The brilliancy of the trivial many: A comprehensive analysis of retail trader’s positions on decentralized exchanges
Autor
Pinheiro, Rodrigo Alves Pinto Silveira
Resumo
pt
A ampla ado¸c˜ao de m´etodos quantitativos tem revolucionado o processo de tomada de
decis˜oes nos mercados financeiros, na medida em que os dados de m´ultiplas fontes s˜ao
utilizados para extrair informa¸c˜oes e gerar insights valiosos. Este estudo foca-se nos
dados retirados das posi¸c˜oes dos investidores de retalho. Embora estes sejam geralmente
menos qualificados e frequentemente n˜ao lucrativos, investiga¸c˜oes anteriores sugerem que,
a curto prazo, o desequil´ıbrio das suas ordens est´a positivamente correlacionado com os
retornos do mercado. A literatura atual atribui a raz˜ao da limita¸c˜ao destes investidores
em obter lucros, a v´arios enviesamentos comportamentais que influenciam negativamente
as tomadas de decis˜oes. Nesses, destaco o excesso de negocia¸c˜ao e a dificuldade na an´alise
de informa¸c˜ao.
O objetivo deste trabalho ´e contribuir com investiga¸c˜ao para o mercado de ativos
digitais, fornecendo dados sobre o comportamento dos investidores e demonstrando como
este difere de mercados mais maduros. Ao mesmo tempo, este trabalho enfatiza a import
ˆancia da gest˜ao de dados em mercados financeiros. Para tal, foi realizado um estudo
abrangente sobre os seguintes aspetos: tamanho da posi¸c˜ao, alavancagem, alinhamento
direcional e frequˆencia de negocia¸c˜ao, utilizando dados sobre o fluxo de ordens de uma
exchange descentralizada, com um foco espec´ıfico nas criptomoedas mais negociadas, tais
como Bitcoin e Ethereum.
Este estudo concluiu que a maior parte do volume de negocia¸c˜ao foi realizado por
investidores que assumem posi¸c˜oes menores e que, em m´edia, mantˆem essas posi¸c˜oes
por menos tempo. As taxas de negocia¸c˜ao constituem uma parte significativa dos retornos,
pois os mesmos s˜ao cumulativos dos investidores situados nas extremidades da
distribui¸c˜ao, tendendo a ser relativamente piores. Em m´edia, as posi¸c˜oes desses investidores
demoram 10 vezes mais tempo que as dos investidores com desempenhos mais
pr´oximos da m´edia, al´em de usarem 28% mais alavancagem. Estas observa¸c˜oes sobre
o comportamento dos investidores foram utilizadas para desenvolver uma estrat´egia de
investimento atrav´es de aprovisionamento de liquidez, visando obter retornos ajustados
ao risco, de forma eficiente e consistente.
en
The broader adoption of quantitative methods has deeply changed the decision-making
process in financial markets as data from multiple sources is being used to extract information
and produce valuable insights. This work focuses on retail traders’ position data.
Although less proficient and usually not profitable, research indicates that, in the short
term, the imbalance in their orders is positively correlated with market returns. Current
literature attributes their difficulty in making a profit to various behavioural biases, such
as over-trading and information processing, that affect their decision-making.
The goal behind this work is to contribute with research to the digital assets market,
through inputs about traders’ behaviour and how it differs from more mature markets
while emphasizing the importance of data management in today’s financial markets. To
accomplish this, a comprehensive study was performed on aspects such as position size,
leverage, directional alignment, and trading frequency, using order flow and tick data from
an on-chain decentralised exchange, with a specific focus on prominent traded cryptocurrencies:
such as Bitcoin and Ethereum.
This work concluded that the biggest share of trading volume was done by traders
taking smaller positions that, on average, take less time. Trading fees take a big portion
of the returns, as the cumulative returns of traders who fall into one of the distribution’s
tails tend to be relatively worse. On average, these traders’ positions take 10x more time
than those with performances closer to the average, while also taking positions with 28%
more leverage. These inputs about traders’ behaviour were used to achieve a liquidity
provision approach with good risk-adjusted returns.