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Si haces trading en la blockchain de Ethereum, perderás tu dinero. Te explicamos por qué

La investigación de Tarlogic revela conclusiones llamativas sobre el trading en la blockchain de Ethereum

¿Crees que sabes cómo invertir en criptodivisas? ¿Puedes ver un gráfico, añadir un par de indicadores y decir si el precio subirá o bajará? O tal vez conozcas a un amigo que sí puede. O a un influencer. ¿Cierto?

Permítame responder: No, no es cierto. Aún cuando usted (o ellos) piensen que sí pueden.

La razón tiene menos que ver con el análisis técnico, el fraude oculto o la clarividencia que con estadística, y cómo esta muestra que perderás tu dinero si te atreves a hacer trading en la blockchain de Ethereum.

Nota: En este contexto, “trading” se refiere a comprar y vender criptodivisas de manera regular (al menos una vez al mes).

Alcance del análisis sobre trading en la blockchain de Ethereum

 

Este análisis se ha realizado en la blockchain de Ethereum. Es importante recalcar que no es lo mismo que operar con ciptomonedas en casas de intercambio de criptodivisas (exchanges) como Binance, Coinbase, etc.

En el primer caso, todas las transacciones son públicas y están descentralizadas, por lo que la propiedad de las criptodivisas está respaldada por miles de nodos. En el segundo caso, son empresas privadas que ofrecen una plataforma de compraventa de criptodivisas, pero ninguna de esas transacciones necesariamente se verá reflejada en la blockchain real. Por lo tanto, son las plataformas las que en realidad tienen las criptodivisas. Con la promesa de que te las devolverán si lo pides, claro.

Cripto-traders

Empecemos por lo básico: hay gente a la que le va bien en el mundo de las criptomonedas. Algunos de ellos son traders que operan directamente en la blockchain. Sean personas reales o bots no es relevante para el propósito de este estudio. El factor clave es que están realizando transacciones rentables de forma regular y ganando dinero.

Existen varias razones por las que estos traders pueden estar cosechando éxitos, tales como:

  • Tienen una mejor comprensión sobre el funcionamiento de las criptodivisas.
  • Tienen mejores algoritmos/análisis técnicos que el resto de los traders.
  • Tienen acceso a mejores fuentes de información.
  • Tienen una enorme red de influencia en el mercado.

La confluencia de uno o más de los anteriores motivos podría explicar los mejores resultados de algunos de estos traders.

Operar con estrategia copy-trading

Si se pudiera identificar a esos traders de éxito, entonces debería ser posible copiar sus transacciones y obtener un beneficio similar, puesto que las transacciones de la blockchain de Ethereum son públicas.

Esto es lo que se conoce como copytrading. Existen plataformas que operan en los mercados de valores que ofrecen esta estrategia como servicio. Sin embargo, en estas plataformas las transacciones no son públicas. No es posible descargar millones de esas transacciones, agruparlas por usuario y analizarlas. Pero la blockchain de Ethereum es diferente.

Identificación de los traders

El objetivo de esta investigación ha sido identificar a los operadores que deberían obtener beneficios al realizar trading en la blockchain de Ethereum examinando su comportamiento anterior.

La forma más sencilla de llegar al resultado esperado es la siguiente:

  • Descargar todas las transacciones de la blockchain.
  • Agruparlas por usuario (trader).
  • Ordenar los usuarios por los más rentables.

Estos usuarios se pueden ordenar de muchas maneras. Puede ser por beneficio total, beneficio medio, beneficio mediano, porcentaje de beneficio, etc. Es posible probar múltiples opciones, pero en cualquiera de ellas, aquellos en la parte superior de la lista deberían ser los mejores traders que estamos buscando.

Nota: Es aconsejable reducir al máximo los valores atípicos. No nos interesa que los traders que tuvieron suerte una vez estén en la parte superior de la lista. Por lo tanto, se desaconseja la media en favor de la mediana, ya que representa una medida robusta, mucho más resistente a los valores atípicos.

Se elije ordenar a los traders con una de las medidas más conservadora y robusta que se nos ocurre:

  • Agrupar las transacciones de cada usuario por mes y criptomoneda.
  • Obtener el promedio de las ganancias de cada criptodivisa para cada mes.
  • Obtener la media de las ganancias de esta última para cada mes.
  • Eliminar las transacciones pequeñas (mínimo 0,5 ETH) .
  • Dar puntos extra por cada mes adicional en el que se haya operado.

Con estos requisitos, deberíamos haber eliminado a los traders que tuvieron suerte una vez, o que lo hicieron bien sólo a lo largo de un corto período de tiempo, o que no son consistentes con sus ganancias.

Se procesaron 1,4 millones de wallets. Incluso con requisitos estrictos como los mencionados anteriormente, hay muchos traders que lograron cumplirlos.

Simulación de trading en Ethereum

Ahora tenemos una lista de traders de éxito. Es hora de simular sus beneficios “futuros”.

Por “futuro” nos referimos a utilizar el conjunto de datos de prueba. Como se trata de un análisis estadístico, necesitamos dividir nuestros datos en dos conjuntos de entrenamiento y de prueba para confirmar nuestra hipótesis. En lugar de esperar , por ejemplo, dos meses para medir el rendimiento, utilizamos todos los datos menos los dos últimos meses para hacer el análisis, y luego los dos últimos meses de datos para calcular cuáles habrían sido los resultados.

Resultados sorprendentes

Tras seleccionar a los traders con éxito y comprobar su rendimiento, los resultados fueron rotundamente negativos. No se experimentó ninguna mejora significativa. La probabilidad de tener ganancias condicionada a que el trader tuviera ganancias en el pasado no arrojó ninguna diferencia significativa con respecto a cualquier otro trader seleccionado al azar.

Esto cuestiona la hipótesis inicial: debería haber traders que tuvieran resultados superiores no por suerte, sino porque son mejores.

Como este resultado era, a primera vista, contraintuitivo dada la creencia popular de que los traders saben lo que hacen, decidimos profundizar para asegurarnos de que estábamos llegando a las conclusiones correctas.

Análisis del copy trading

Diseñamos un enfoque estadístico y de aprendizaje automático con técnicas de machine learning para aclarar si hay traders que tienen una probabilidad significativa de ganar o si todo se debe al azar.

Desde un punto de vista puramente estadístico, un t-test que compara el beneficio entre los traders mejor clasificados y el resto no fue concluyente, de ahí la necesidad de profundizar con este enfoque.

La investigación ha usado técnicas de machine learning para analizar los resultados del trading en la blockchain de Ethereum

Correlación de Spearman solo con las operaciones en stablecoins (la última fila son los beneficios).

La intuición detrás de este planteamiento es la siguiente: Es posible que exista una relación entre el rendimiento del trader y sus beneficios futuros, pero que no sea obvia porque depende de otras variables.

Por lo tanto, recopilamos toda la información que podemos sobre el rendimiento pasado del trader, y añadimos además información sobre la criptomoneda que está comprando. A continuación ejecutamos los algoritmos de Machine Learning para encontrar cualquier relación entre toda esa información y el beneficio futuro.

Si un algoritmo de Machine Learning encuentra una relación entre el beneficio futuro y el rendimiento pasado del trader, ello demostrará la existencia de traders que tienen más probabilidad de ganar en comparación con los demás y por tanto, que su éxito no se debe al azar.

Puedes encontrar los detalles de este estudio en este enlace. Para resumirlo:

  • Se recogieron y procesaron 43 millones de transacciones.
  • El beneficio se mide cuando el trader vende o después de 30 días (lo que ocurra primero).
  • Las transacciones se agrupan por wallet, criptomoneda y mes.
  • Se eliminan los valores atípicos.
  • Se realizó un análisis univariante.
  • Análisis multivariante: La correlación de Spearman muestra una relación muy débil.
  • PCA.
  • Clustering.
  • Machine Learning. Varios enfoques con diferentes algoritmos y métricas.

Resultados del trading en la blockchain de Ethereum

Los resultados de esta investigación se pueden sintetizar en estas dos afirmaciones:

  • Ningún algoritmo fue capaz de encontrar una forma de seleccionar a traders que tendrían beneficios en sus transacciones futuras.
  • No se ha encontrado evidencia de que los traders que obtuvieron beneficios en el pasado puedan obtenerlos en el futuro.

Esto significa que la mayoría de las personas que operan con éxito haciendo trading en la blockchain de Ethereum son simplemente afortunadas, por muy incómodo que sea admitirlo. Probablemente, aún no se han dado cuenta, pero sin duda lo harán en el futuro.

Las operaciones de trading en la blockchain de Ethereum no obedecen a una lógica inversora tradicional

Conclusiones

La blockchain de Ethereum es un entorno extremadamente hostil para los traders. Cualesquiera que sean las razones subyacentes de esta hostilidad, las personas que se adentran en el comercio de criptomonedas tienen una probabilidad insignificante de éxito.

Este estudio también plantea la cuestión de si esto puede estar ocurriendo en otros entornos similares, como los CEX (Centralized Exchange) o incluso los mercados de valores. ¿Son los mercados tan imprevisibles que ningún inversor puede obtener beneficios de ellos si no es por puro azar?

Si éste fuera el caso, ¿Cuáles serían las implicaciones? ¿Sería correcto que las plataformas online de trading en bolsa anunciasen el copy trading? ¿Es posible que los mercados bursátiles estén dirigidos por millones de operadores que copian las operaciones públicas de los grandes operadores?

Son preguntas que no podemos responder. Mientras tanto, siempre es importante ser extremadamente cuidadoso con todas las inversiones de riesgo y llevar a cabo nuestra propia investigación del mercado en que operamos.

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