Pull to refresh

Криптовалюта и алготрейдинг где правда

Reading time20 min
Views2.1K

Вступление

В данной статье рассматриваются определенные аспекты криптовалют и финансовых рынков. Несмотря на мою профессиональную деятельность в качестве программиста, статья не содержит программного кода. Основное внимание уделяется возможностям автоматизации в области торговли и оценке целесообразности таких решений. Статья будет полезна тем, кому интересны такие направления как, трейдинг, арбитраж, покупка мем-токенов, DeFi, а также программистам, желающим автоматизировать эти процессы. Кроме того, я рассмотрю применение нейронных сетей в торговле и запуск собственной Telegram-игры в экосистеме TON.

Цель

Мне хочется передать свой опыт другим, а также  уберечь вас от неверных решений и напрасной траты времени. Насколько реально зарабатывать в долгосрочной перспективе, используя стратегию, не полагаясь на удачу?

Путь на биржу 

Мой путь в мир криптовалют и финансовых рынков начался, с биржевой торговли. Однако, это не была спотовая торговля или холдинг активов;  как и у многих это были фьючерсы и трейдинг. Моя задача заключалась в поиске работающего торгового алгоритма и его автоматизации. Изначально я занялся автоматизацией индикаторной торговли, используя такие индикаторы как SMA, EMA, LSMA, ATR, RSI, MACD, Stochastic и другие. Выбрав десяток самых популярных индикаторных стратегий из интернета, таких как RSI + MACD и им подобные, создал несколько субаккаунтов на бирже для параллельного выполнения ботов и запустил реальную торговлю. В основе использовался часовой таймфрейм и BTC в качестве актива. Комбинировал индикаторы, учитывал дивергенцию и ставку финансирования. Прогонял бэк тесты, и даже если на тестовых данных бот показывал положительный результат, в реальных условиях результаты не совпадали. 

На дистанции в 500 сделок боты оказались убыточными. Использовались различные подходы: стоп-лоссы и тейк-профиты, их соотношение 1/3 и другие. Однако, найти "волшебную кнопку", которая бы гарантировала прибыль, так и не удалось. В результате возникла необходимость в разработке новых решений и стратегий.

Автоматизация ручного трейдинга 

После проведения обширного исследования различных аспектов технического анализа и концепцию Smart Money, был начат процесс разработки алгоритмических торговых систем, имитирующих стратегии ручной торговли трейдера. В процессе работы использовались различные алгоритмы, главным образом тестируя торговлю на основе уровней и трендов. Для визуализации использовалось api TradingView.

Красные линии - сопротивление, Зеленые линии - поддержка

Алготрейдинг: визуализация уровней 1
Алготрейдинг: визуализация уровней 1
Алготрейдинг: визуализация уровней 2
Алготрейдинг: визуализация уровней 2

Также была возможность строить уровни Фибоначчи от базовых уровней (минор, мажор и 0.618 по центру), на изображении они отмечены оранжевыми линиями.

Алготрейдинг: сетка Фибоначчи
Алготрейдинг: сетка Фибоначчи

Если вам нужно реализовать подобный анализатор с любыми настройками, можете мне написать. С удовольствием сделаю такой сервис.

Были проведены эксперименты по определению уровней поддержки и сопротивления через горизонтальные объемы. Один из подходов заключался в ожидании нескольких ретестов для входа в сделку. Учитывалось направление текущего тренда. Если ожидаемая прибыль сделки была невелика или комиссии превышали разумные пределы, принималось решение не открывать позицию. При разработке учитывались разные аспекты. В конечном итоге, даже если удавалось поддерживать баланс на нейтральном уровне с точки зрения прибыли, комиссии от сделок приводили к убыткам на дистанции. Для торгов использовались BTC, ETH. Несколько месяцев тестирования на реальных данных не дали положительного финансового результата.

Промежуточные выводы

Прогнозировать цены на основе уровней и трендов часто оказываются неоправданными из-за динамичной и изменчивой природы рынка. Важно учитывать, что каждый финансовый инструмент имеет свои особенности, а поведение крупных игроков и маркетмейкеров может значительно различаться в зависимости от их стратегий и целей.

В процессе кодирования, понимание общей картины еще не было достигнуто. Были предприняты попытки создания алгоритмов основанных на стакане, и анализа лимитных ордеров. В этом контексте возникла проблема с фиктивными лимитными ордерами, которые могут быть закрыты в любое время. Это делает сложным формирование гипотез в рамках скальпинга. Например, может создаться впечатление, что определенный уровень будет преодолен и цена продолжит рост, однако это не гарантировано: кто-то может внезапно установить новый лимитный ордер или резко изменить текущий, в то время как вы ожидаете отскока. В результате происходит пробой, и ваша сделка закрывается по стоп-ордеру.

Маркетмейкинг

Существуют участники рынка, известные как маркетмейкеры. Это специфические участники финансового рынка, которые обеспечивают ликвидность и активность торговли, поддерживая готовность заключить сделки с любым другим трейдером на рыночных условиях. Они могут быть как отделом биржи, так и отдельной компанией. Если рассматривать маркет-мейкеров, работающих вместе с биржей, то им предоставляется им доступ к полной информации об ордерах, тейк-профитах и стоп-лоссах. В обмен на это они поддерживают ликвидность в инструменте, направляя цену к запланированным целям. Увеличивают свои доходы, а также доходы биржи за счет ликвидации на деривативных рынках.

Тем не менее, маркетмейкеру не обязательно владеть полной информацией об ордерах, тейк-профитах и стоп-лоссах. Если игрок обладает достаточным объемом ликвидности, он может эффективно направлять цену к заданным целям. Часто такую роль на рынке играют создатели актива или крупные держатели.

Фьючерсы

Особенно интересна ситуация на фьючерсном рынке. Предположим, что вы торгуете фьючерсами, используя кредитное плечо, и у вас всегда есть точка ликвидации. Аналогично действуют и тысячи других трейдеров, торгующих тем же инструментом. Когда ордера размещены и в стакане есть ликвидность, задача маркетмейкера заключается в том, чтобы разгонять и поддерживать объемы торгов. Обладая информацией о всех ордерах, маркетмейкер видит тейк профиты, стоп ордера и цену ликвидации. Он определяет куда выгоднее всего направить цену фьючерса в данный момент, чтобы ликвидировать позиции лонгистов или шортистов. Его стратегия во многом противоположна массовым настроениям, направленная на обеспечение большего объема ликвидаций.

Иными словами, сумма ликвидаций должна превышать потенциальную прибыль игроков, занявших противоположные позиции. Чем выше плечо, тем проще маркетмейкеру достигать этой цели. Маркетмейкера можно сравнить с шулером, играющим крапленой колодой, который готов пожертвовать королями, чтобы завладеть вашими козырями.

Комиссии для маркетмейкеров, сотрудничающих с биржами, либо крайне низкие, либо отсутствуют вовсе, что позволяет им управлять ценой с минимальными издержками. Для маркетмейкера изменение цены не представляет проблемы, так как это не реальная стоимость, а индекс или дериватив. Поэтому арбитражные риски отсутствуют. Даже спотовый рынок на централизованных биржах сложно назвать рынком реальных активов, поскольку обычно это представляет собой кастодиальные данные, записи в базе данных конкретной биржи.

Почему цена на фьючерс может отличаться от спотовой цены?

Это происходит из-за соотношения объема лонговых и шортовых позиций. Преобладание одного из этих объемов влияет на цену фьючерса. Например, если объем позиций лонгистов на 2 процента больше, то цена фьючерса будет выше реальной на те же 2 процента. Теперь рассмотрим, как обеспечивается этот баланс и кто отвечает за поддержание и выравнивание цены фьючерса. 

Здесь задействованы два инструмента: маркетмейкер и ставка финансирования. 

Ставка финансирования — это комиссии, установленные биржами для поддержания баланса между ценами контрактов. В нашем случае это процент который платят лонгисты шортистам, когда лонговых позиций больше. Обычно этот параметр статичен. Изменение и списание платы происходят три раза в день, хотя условия на разных биржах могут варьироваться. Закрытие позиций перед расчетом ставки финансирования нецелесообразно, поскольку комиссии за открытие и закрытие сделок многократно превышают возможную выгоду от фандинга, и вы также теряете свою текущую позицию. Единственное оправдание для этого шага — это ситуация с чрезвычайно высокой ставкой фандинга.

Почему ликвидация выгодна?

Вся прибыль от ликвидаций делится между биржей и маркетмейкером в соответствии с заранее установленными условиями. Таким образом, чем короче временной интервал, на котором вы пытаетесь прогнозировать рынок, и чем больше кредитное плечо, тем быстрее вы рискуете полностью потерять средства на своем балансе.

Например, если вы открываете лонговую позицию на миллион долларов с десятикратным плечом на фьючерсах, маркетмейкер немедленно зафиксирует ваш вход в рынок. Он определит вашу точку ликвидации, оценит потенциальную прибыль от противоположных позиций (то есть шортов), проанализирует их тейк-профиты и учтет тех трейдеров, которые не используют стоп-лоссы. Примечательно, что вероятность наблюдения участников рынка за старыми позициями ниже, и не все трейдеры успеют закрыться с прибылью, что делает манипулирование более выгодным.

После всех расчетов, если ликвидация вашей позиции окажется более выгодной, маркетмейкер направит цену дериватива вниз к вашей точке ликвидации, медленно или быстро, но неизбежно. Как только ваша позиция будет ликвидирована или вы зафиксируете значительные убытки, цена, вероятнее всего, вернется к спотовому уровню, так как маркетмейкер обязан поддерживать равновесие цены.

Маркетмейкеры используют автоматические боты и постоянно совершенствуют свои алгоритмы. Хотя иногда их расчеты могут быть ошибочными и приводить к убыткам, общая прибыль от ликвидаций значительно превышает эти потери. Биржи активно поощряют фьючерсную торговлю, предлагая низкие комиссии и разнообразные бонусы, поскольку это приносит значительные доходы за счет неопытных трейдеров. 

Очевидно, что трейдер находится в невыгодном положении по сравнению с маркетмейкером, что делает фьючерсные контракты и скальпинг потенциально рискованными стратегиями. Исключением может быть открытие длинных позиций с небольшим кредитным плечом. Считаю  лучше использовать спотовую торговлю, где проблемы с фандингом и ликвидацией отсутствуют. Купил актив — наслаждайся и жди свою "Ламбу".

Особенности спотового рынка

Ситуация на спотовом рынке во многом аналогична, но здесь у вас нет риска быть ликвидированным, что значительно увеличивает ваши возможности для успеха. Ценовые колебания на этом рынке намного меньше, так как отсутствуют ликвидации, а маржинальная торговля используется редко из-за высоких комиссий. В данной ситуации маркетмейкеру необходимо следовать макро стратегии.

Представьте, что вы активно анализируете график, используя различные инструменты и методы. Но подумайте, сколько других трейдеров делают те же самые предположения? Возможно, большинство трейдеров ожидают, что цена пойдет в противоположном направлении? Маркетмейкер анализирует ситуацию аналогично. Он проводит расчеты и определяет наиболее оптимальное направление для движения цены, исходя из текущего баланса актива. Однако, манипуляции ценами возможны не на всех активах. На спотовом рынке существует риск арбитража, а также возможна ситуация, при которой маркет-мейкер не располагает достаточным объемом для эффективного воздействия на цену. Не все активы имеют маркет-мейкеров, и в некоторых случаях несколько маркет-мейкеров могут вступать в противодействие друг с другом. Поэтому в данном инструменте ваши шансы на прибыль значительно выше.

Нейронные сети в торговле

После применения алгоритмов и отсутствия удовлетворительных результатов, возникла необходимость пересмотреть методологию. Было принято решение использовать нейронные сети. Концепция основывалась на поиске фракталов, то есть повторяющихся событий из прошлого. Если такие фракталы действительно существуют, их можно использовать для предсказания будущих рыночных движений.

В качестве исследования был выбран BTC, поскольку это самый крупный актив, который, по логике, должен быть менее подвержен манипуляциям и более предсказуемым. Для обучения использовались данные спотового рынка, исключая шум ликвидаций. Таймфреймы варьировались от часовых и выше.

Обучение

Входные нейроны модели включали 200 свечей, содержащих все торговые данные: открытие, закрытие, максимум, минимум и объем. Таким образом, размерность матрицы составляла 5 на 200 входных данных. На выходе модель генерировала сигналы: покупать (1), продавать (-1) или не совершать сделок (0). Сигналом для открытия сделки служил импульс изменения цены, основанный на будущем периоде от 5 свечей и более. Если цена изменилась на определенный процент от текущих 200 свечей, использованных в качестве входных данных, принималось решение о торговой операции. Важно  проверять процент отклонения цены в противоположную сторону, что  может привести к активации стоп-приказа. 

Для начала все данные необходимо было нормализовать и применить фильтрацию для ускорения процесса обучения. Фильтрация включала округление всех значений до определенной кратности, что уменьшало шумы. Также можно было использовать методы сглаживания, например скользящее среднее (SMA).

В нашем случае все значения были округлены до ближайшего кратного 5:

  • 30161 -> 30160

  • 35166 -> 35165

  • 31348 -> 31345

После округления, производилась нормализация: массив цен закрытия приводился к диапазону от 0.1 до 0.9. Далее, на основе  цен закрытия нормализуем оставшиеся данные. Важно выполнить нормализацию правильно, с привязкой. Проблема заключалась в том, что например значения максимума относительно нормализации цен закрытия могли быть больше 0.9, например, 0.91. Из-за этого нормализовать данные без привязки к ценам закрытия будет неверным.

Модель обучалась на 10 000 свечах, что для часового таймфрейма эквивалентно более года торгов. Считаю это достаточным периодом, учитывая изменчивость рынка и стратегий торговли. В качестве модели использовались LSTM-нейроны, обладающими долговременной памятью. Эти нейроны требовали более длительного обучения, однако при дополнительном обучении они более устойчивы к шумам и дольше помнят предыдущие паттерны.

Визуализация обучения 

Нейронные сети: визуализация входа в сделку
Нейронные сети: визуализация входа в сделку

На примере продемонстрирован вход в лонговую позицию, когда выходной нейрон равен 1.

  • Желтая линия — будущее 10 свечей.

  • Синяя линия — тейк-профит. Если при позиции цена выходит за линию, выходной нейрон равен 1 (для лонга) или -1 (для шорта).

  • Розовая линия — стоп-лосс. Если цена пересекает эту линию, выходной нейрон будет равен 0.

  • Зеленая и красная линии — максимум и минимум будущих свечей для наглядности.

  • Черная линия — цена входа.

Соотношение тейк-профита к стоп-лоссу составляет ⅓. Аналогично и для шортов, но в противоположном направлении. Если за 10 будущих свечей рост или падение не доходит до предполагаемого тейк-профита, то в сделку не входим.

Как правильно проводить тесты имитирующие торговлю?

Мы получаем сразу 20 000 часовых свечей через API. Первые 10 000 свечей мы используем для обучения нейронной сети. Общая сумма сделок примерно равна 800. что составляет 8%. Таким образом, это представляет собой сумму выходных значений нейронов, которые дали результат 1 и -1. Соотношение лонговых и шортовых позиций составляет около 55% в пользу лонгов. Это показывает, что модель обучается определять лонговые и шортовые позиции примерно в равной пропорции.

При проведении тестирования необходимо устанавливать тейк-профиты и стоп-лоссы на тот же процент, что и в обучающей модели. Открывая позицию, мы оцениваем эффективность работы нейронной сети. Позицию можно открыть только один раз, и до тех пор, пока не будет проверен ее результат, открытие новой позиции не допускается. Допускается также закрытие позиции при значительном отклонении от вероятностного исхода, например, если значение выхода составляет менее 0.2 для лонга.

Тестирование

Бэк-тестирование, проведенное на данных, использованных для обучения модели, показывает результативность в диапазоне 90%-100% успешных сделок. Это говорит о том что модель работает очень хорошо. Обычно если выходной нейрон превышал предел больше 0.7 или меньше -0.7 это было сигналом для входа. Теперь давайте проверим на оставшихся 10 000 - 20 000 свечах, наших будущих данных.

Итог: Неважно, как я бы обучал и тестировал, мы снова получаем те же 50%. Оказалось что нейронная сеть хорошо определяет начало импульсов, но не может прогнозировать в какую сторону будет разворот. На изображении представлен пример прогнозирования в условиях реальных торговых операций.

Нейронные сети: визуализация входа в сделку
Нейронные сети: визуализация входа в сделку

Таким образом, можно сделать вывод о целесообразности попыток прогнозирования импульсов или  боковых движений.

Прогнозирование боковых движений - можно использовать для запуска сеточных ботов или для создания пулов.

Импульсы - могут быть использованы для оценки рисков или для применения опционного хеджирования.

В последующем мне все же удалось достичь 60% успешных сделок в тестовых условиях. Тем не менее, отсутствуют гарантии того, что данный подход будет работать в будущем. Для всех, кто заинтересован в наблюдении за этими процессами в реальном времени, приглашаю присоединиться к моему боту по следующей ссылке: https://t.me/BTCBrain. Бот осуществляет торговлю в реальном времени и предоставляет полную историю операций за весь период своей активности.

Интересный факт, когда мы обучаемся на дневных и часовых таймфреймах, результаты погрешности на дневных данных в 4 раза лучше, что указывает на большую вероятность совпадений на более крупном таймфрейме и наличие больших шумов на часовом. При обучении на других активах результаты также становятся хуже, иногда в десятки раз, и речь здесь вовсе не о мемтокенах, а о топ 10. Например, если сравнивать BTC и ETH на одинаковых таймфреймах, они различаются более чем в 2 раза, что указывает на меньшее количество повторяющихся прошлых паттернов в эфириуме по сравнению с биткойном.

Технический анализ не работает?

Нельзя утверждать, что технический анализ неэффективен, так как его теория основывается на принципах спроса и предложения. Он позволяет понять интерес к текущему уровню, увидеть зоны поддержки и сопротивления дальнейшего роста. Основная проблема заключается в том, что невозможно точно предсказать, кто и когда примет решение о покупке или продаже, поскольку ожидания могут не совпадать с нашими предложениями.

Для уточнения, повторюсь: индикаторы не способны предсказывать будущее и не обеспечивают перевес вероятностей. Однако они прекрасно отражают прошлые события. Технический анализ, каким бы он ни был, лишь указывает на возможные зоны будущего притяжения и не более. Оперировать вероятностями в этом контексте затруднительно, так как невозможно узнать намерения других участников рынка. Биржа, совместно с маркетмейкером, всегда остаются в выигрыше, поскольку обладают доступом к данным о ваших действиях.

Итог

Те, кто играют на фьючерсах, зачастую оказываются на проигрышной стороне. Попытки предсказывать движение рынка, играть на пробой или ожидать отскок в данном контексте бессмысленны. Алгоритмы маркетмейкеров всегда будут работать против большинства участников. Кто-то выиграет, кто-то проиграет, но общий итог будет неблагоприятным для большинства. В условиях таких рисков рекомендуется ограничить свою торговлю спотовыми рынками. Однако и в этом случае всё подвержено случайностям, ведь внезапная новость может изменить ситуацию. Необходим постоянный мониторинг новостей, а также использование стоп-лоссов и тейк-профитов. Подумайте, нужны ли вам такие риски. Даже обычный индекс часто превосходит хедж-фонды с их аналитиками и трейдерами. Истории успеха обычно основаны на большом везении и часто заканчиваются неудачей. 

В сфере рекламы образовательных материалов по трейдингу, нередко за распространением стоят крупные биржевые платформы. Еще этим занимаются так называемые трейдеры, которые на самом деле зарабатывают не на рынке, а на продаже книг и курсов. Для бирж выгодно продвигать свои продукты, особенно фьючерсы, поэтому такие "псевдо-трейдеры" получают значительные комиссии от своих аффилиатов.

Единственным эффективным способом исследования на мой взгляд является комбинация фундаментального и технического анализа. Что я имею в виду: предположения строим на основе известных данных о продукте и проверяем их с помощью технического анализа. Сначала изучаем всю доступную информацию о проекте: время раундов, даты разблокировки актива, токеномику, новости и макроэкономические данные. Затем сопоставляем их с результатами технического анализа и формулируем гипотезы на основе принципов спроса и предложения.

Альтернативные способы заработка 

Кажется, пришло время оставить эти размышления, однако идея о «Ламбе» все еще не покидала меня. Как это обычно бывает, я разработал несколько новых концепций. 

Одна из них заключалась в следующем: подключиться к десятку крупных бирж через веб-сокеты и получить данные изменения цен в реальном времени. Если на одной бирже происходит изменение цены, это должно вызвать аналогичное движение цен на других биржах. Такое поведение обусловлено межбиржевым арбитражем, направленным на поддержание ценового единообразия.

На практике выяснилось, что связь между арбитражными действиями и выравниванием цен не является столь очевидной. Например, может случиться так, что изменения цены на одной бирже приведут к корректировке на других, но это не обязательно происходит. В некоторых случаях цена может стабилизироваться в пределах одной биржи, без влияния на другие. Вероятностно определить, как и где именно произойдет реакция, невозможно. Тем не менее, можно утверждать, что такая реакция имеет место быть и происходит достаточно быстро, в пределах одной минуты.

Арбитраж DEX CEX 

Вопрос о возможности арбитража активов в блокчейне и на централизованных биржах представляет собой интересную область для исследования. Изучение началось с анализа торговых операций на децентрализованных биржах Radium и Ocra, функционирующих в сети Solana. Процесс работы с API RPC серверов блокчейна и проведения транзакций в пулах оказался сложным и трудоемким. Важно учитывать объем пула, расходы на газ, а также комиссию и проскальзывание.

По результатам проведенного эксперимента, арбитражная стратегия сработала. Бот должен был мониторить арбитражные возможности длительное время от 5 до 10 часов на сделку, непрерывно отслеживая и анализируя каждую транзакцию в двух пулах на различных биржах. В итоге, заработанная сумма оказалась незначительной, так как спред был мал. Увеличение объема сделки представляет собой дополнительную проблему, так как это может привести к значительному проскальзыванию и сильному изменению цены, что в итоге не позволяло заработать.

Причины низкой эффективности арбитража в данном контексте заключаются в том, что многие биржи и сторонние сервисы уже имеют системы, которые минимизируют или исключают арбитражные ситуации. Конкурировать с такими системами весьма сложно. Для более эффективного арбитража рекомендуется наличие собственной ноды в блокчейне, так как скорость транзакций имеет критическое значение, а публичные серверы обладают ограничениями по трафику. 

В целом, результаты показали, что затраты на сервер могут значительно превышать потенциальную прибыль. Поэтому я бы рекомендовал тщательно оценивать объем пула и возможное проскальзывание, чтобы избежать убытков.

Арбитраж на централизованных биржах

На высоколиквидных активах практически невозможно обнаружить устойчивую арбитражную ситуацию, поскольку такие возможности обычно существуют лишь на крайне короткий период времени и быстро устраняются. Временной интервал, необходимый для вывода средств с одной биржи и зачисления их на другую, составляет не менее нескольких минут. В течение этого времени вероятность исчезновения спреда достаточно велика, что делает попытки получения прибыли через арбитраж в таких условиях маловероятными.

В случае активов с низкой ликвидностью, где маркетмейкеры либо отсутствуют, либо присутствуют в ограниченном количестве, рыночный стакан может быть по половину пустым, что создает грустную ситуацию и приводит к значительной разнице между ценами ask и bid. В таких ситуациях, даже если спред составляет, например, 3%, движение цены может быть настолько значительным, что это приведет к убыткам, или ваш лимитный ордер рискует кануть в небытие.

Если вы еще не утратили интерес к моим исследованиям и поискам той самой "Ламбы", предлагаю продолжить изучение.

Заработок на фандинге

Существует два основных подхода к заработку на фандинге.

Работающая стратегия

Основной принцип стратегии заключается в использовании дельта-нейтрального подхода. Если наблюдается превышение количества лонгов над шортами, то лонгисты выплачивают процент шортистам.

Для реализации этой стратегии необходимо: На половину депозита приобрести актив на спотовом рынке. Оставшуюся половину депозита использовать для открытия шортовой позиции без плеча на фьючерсе. Так как стратегия является дельта-нейтральной, то потери ограничиваются только комиссионными расходами. Результатом стратегии является получение небольшого процента трижды в день, который выплачивают лонгисты.

Например, эта стратегия может быть применена к BTC.

https://www.coinglass.com/ru/currencies/BTC

Биткоин часто находится в лонгах на протяжении почти всего года. Прибыль от такой стратегии может быть сопоставима с доходом от сдачи квартиры в аренду или даже превышать ее. Однако, несмотря на потенциальную прибыль, инвестиции в криптовалютные активы могут подвергаться различным непредвиденным рискам, в отличие от более стабильного дохода в недвижимости.

Заработок на расчете ставки финансирования

Изменение ставки финансирования часто сопровождается резкими колебаниями цены, особенно при высоком проценте фандинга. Однако на практике такие скачки происходят не всегда, что делает данный метод менее надежным для получения прибыли.

Это объясняется тем, что соотношение между лонгистами и шортистами может значительно различаться. Например, если лонгистов на 4% больше, чем шортистов, то и цена фьючерса будет выше. Однако на момент нового расчета ставки финансирования это соотношение может быть совершенно другим. Таким образом, ставка финансирования отражает соотношение на момент расчета, а не в текущий момент времени. Для определения ставки финансирования проверяйте соотношение цены спота и фьючерса.

Основными участниками, использующими эту стратегию, являются автоматизированные торговые системы и маркетмейкеры. Их алгоритмы открывают новые ордера и закрывают уже существующие, чтобы минимизировать убытки, связанные с фандингом.

Отслеживание кошельков

В блокчейне все транзакции доступны для просмотра, что позволяет легко мониторить определенные кошельки и копировать их операции по покупке и продаже токенов. При этом нет необходимости продавать токены одновременно с отслеживаемым кошельком; например, можно реализовать продажи при достижении прибыли в 20%.

Автоматизация процесса покупки и продажи токенов сталкивается с рядом проблем, таких как закрытие пулов или уменьшение ликвидности. Более того, если смарт-контракт можно редактировать, его могут изменить в любой момент. В результате, цена токена может вырасти, но его продажа станет невозможной. Такие токены часто создаются с целью быстрого заработка и последующего запуска нового проекта, поэтому важно проверять смарт-контракты на возможность изменений.

Что касается роста токена на 20%, этого можно просто не дождаться, а риск того, что токен окажется мошенническим, значительно выше. В моем тестировании 30% токенов  показали рост, а остальные сильно упали в цене, несмотря на тщательный отбор кошельков с крупными объемами и положительной историей. В итоге, такая стратегия оказалась неэффективной.

Если же вручную проверять DeFi контракты, в которых участвует отслеживаемый кошелек, детально анализировать токен, изучать распределение активов у держателей, размышлять и принимать обоснованные решения, то такой подход все еще имеет смысл. Тем не менее, автоматизацию в данном случае использовать не рекомендуется.

Немного о фронтраннерах

Фронтраннеры, или сэндвич-боты, действуют в сетях с mempool, постоянно отслеживая транзакции, которые могут существенно повлиять на цену актива. Обнаружив такую транзакцию, они стремятся опередить ее исполнение, увеличивая комиссии газа для приоритетного выполнения своего ордера. Однако такие манипуляции сопряжены с высокими рисками и сложностями. Эта стратегия требует точного тайминга, а также предполагает конкуренцию с другими фронтраннерами. Реализация данного подхода является чрезвычайно сложной и требует глубокого понимания механизма работы сети и алгоритмов.

Лично я не занимался фронтраннингом из-за осознания всех его трудностей. Однако знание о подобных аспектах может быть полезным. Один из способов защиты от фронтраннеров — это установка минимального проскальзывания на сделку, что помогает снизить риски, связанные с данной практикой.

Крипто-стартап в сети TON

Вы, вероятно, уже знакомы с успехами Notcoin, Hamsterkombat и развитием экосистемы TON. В этом контексте возникла идея создания аналогичного проекта в Telegram, работающего на блокчейне и обладающего игровой динамикой.

За основу была взята классическая детская игра "Камень, ножницы, бумага". Не вдаваясь в детали, опишу основные механики и результаты.

Кастодиальный игровой баланс: Вывод и ввод средств осуществляется через блокчейн.

Эквайринг для удобства внесения средств: Подключен эквайринг, автоматически конвертирующий рубли в TON на игровой баланс.

Основной источник заработка игры: С каждой игры всех пользователей удерживается комиссия в размере 4%.

Начальный баланс новых игроков: Каждый новый игрок изначально получает TON на баланс для тестовых игр.

Бонусная система для поддержания интереса: Игроки могут получать бонусы дважды в день, однако при достижении определенной суммы баланса бонус становится недоступным.

Реферальная система: Генерация ссылок для приглашения новых игроков. За переход реферала пользователи получают вознаграждение.

Проведение розыгрышей: В розыгрыше выигрывает игрок с максимальным количеством рефералов. Повторное участие для победителей исключено.

Награды за определенные действия: Награды предоставляются за проведение игр, пополнение баланса на определенную сумму, первый ввод или вывод средств, а также за привлечение определенного числа рефералов.

Лимит на вывод средств: Установлен лимит на вывод, чтобы предотвратить вывод мелких бонусов.

Обеспечение прозрачности и честности игрового процесса: Все игроки видят своих оппонентов.

Функция "пати": Позволяет играть с определенными пользователями.

Поддержка общения в чате: Отправка уведомлений о выводе пользовательских средств, что способствует активности участников.

Мультиязычная поддержка: Реализована поддержка английского языка для аудитории из разных стран.

На сегодняшний день в игре зарегистрировано более 5000 пользователей. Пополнения происходят в основном не из России, что оказалось неожиданным. Игра функционирует непрерывно, и активность пользователей сохраняется. Вы можете сами протестировать и оценить игру. Буду признателен, если пополните баланс на символическую сумму и попробуете сыграть.

Итог: я распределил криптовалюты в десятикратном размере от полученного, но этот опыт был ценным. В будущем планирую вернуться к продвижению проекта, так как игра оказалась интересной и достаточно простой в использовании, подобно обычному чату.

Ссылка на игру: https://t.me/rocksScissorBot

Децентрализованные финансы (DeFi)

Возможности заработка без риска изменения цены

На сегодняшний день DeFi представляет собой единственное направление, в котором мне удалось добиться стабильной прибыли. Многие проекты предлагают привлекательные проценты за предоставление ликвидности в виде стейблкоинов.

Стейблкоин — это токен, риск изменения цены которого минимален, поскольку он привязан к определенному активу и имеет обеспечение, что делает его аналогом индекса. Основной риск в данной области связан с возможными взломами смарт-контрактов или мошенническими действиями со стороны платформы. За предоставление ликвидности можно получать вознаграждение как в виде тех же стейблкоинов, так и в других токенах, которые впоследствии можно обменять.

При предоставлении ликвидности в обмен на стейблкоины обычно вы получаете NFT или токены платформы в качестве залога, подтверждающего ваше право на получение всех вознаграждений и возврат ликвидности. В настоящее время при грамотном подходе можно получить прибыль до 40% годовых на стейблкоины.

В сфере DeFi существует множество механизмов для заработка, включая пулы ликвидности, вознаграждения, фарминг, стейкинг, лендинг. В рамках данной статьи я не буду подробно останавливаться на каждом из них, поскольку это обширная тема. Могу лишь отметить, что мне удалось получить более 50% прибыли к депозиту. При этом я использовал более рискованные стратегии и, кроме того, благоприятное развитие рынка способствовало моему успеху.

Для тех, кто хочет глубже погрузиться в мир DeFi, рекомендую канал Crypto Inside, который я лично проверил и могу заверить в его достоверности. Тем не менее, всегда проводите собственное исследование.

Связаться со мной можно через Telegram: @libriant (Влад Горбачев).

Tags:
Hubs:
If this publication inspired you and you want to support the author, do not hesitate to click on the button
-1
Comments12

Articles