The brilliancy of the trivial many: A comprehensive analysis of retail trader’s positions on decentralized exchanges

Abstract

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.

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.