DeFi-Market-Making: Wie teuer ist es wirklich, wenn deine Kurse 11 Sekunden hinterherhinken?
Eine Studie zu 4 realen USDC-WETH-Liquiditätspools hat eine auffällige Zahl ermittelt: 84,5 %.
Die Studie verglich Market Maker, die ihre Kurse alle 12 Sekunden aktualisieren, mit Handelsplätzen, die sie jede Sekunde aktualisieren.
Das Ergebnis: Wird die Aktualisierungsfrequenz von 12 Sekunden auf 1 Sekunde erhöht, lassen sich rund 84,5 % des erwarteten Preiseinflusses vermeiden.
Warum ist der Unterschied so groß?
Angenommen, der ETH-Kurs steigt gerade rasant. Ein Handelsplatz, der seine Kurse jede Sekunde aktualisiert, kann den neuen Preis schnell abbilden. Ein langsamer aktualisierender AMM verkauft ETH dagegen möglicherweise noch zum alten Preis.
Arbitrageure können diese Zeitverzögerung ausnutzen und Gewinne erzielen, während die Market Maker die Verluste tragen.
Dieses Phänomen nennt man adverse Selektion: Die Gegenpartei könnte früher als du über Informationen zu einer Preisänderung verfügen.
Theoretisch können langsamere Market Maker Transaktionen filtern und Orders ablehnen, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass die Gegenpartei über die neuesten Preisinformationen verfügt. Der Studie zufolge müsste ein Market Maker mit einer Aktualisierung alle 12 Sekunden jedoch rund 84,5 % des informierten Orderflows herausfiltern, um mit Handelsplätzen gleichzuziehen, die ihre Kurse jede Sekunde aktualisieren.
Gemeint ist hier der informierte Orderflow, nicht das gesamte Ordervolumen.
Besonders bemerkenswert: Ein einfaches Gauß-Modell kam nur auf 71,1 % und lag damit unter dem Schwellenwert, den die Daten realer Pools nahelegen. Das zeigt, dass eine Unterschätzung der Komplexität von Preisbewegungen am Markt zu übermäßig optimistischen Market-Making-Strategien führen kann.
Natürlich stammen diese Ergebnisse aus einem bestimmten Modell und einer Stichprobe von 4 Pools. Auch die tatsächliche Fähigkeit zur Filterung, die Kosten und andere Marktbedingungen beeinflussen das Ergebnis. Es lässt sich daher nicht ohne Weiteres auf alle AMMs übertragen.
Für AMMs, LPs und RFQ-Market-Maker ist die zentrale Frage jedoch klar:
Wie viel Gebühren man verdient, ist das eine. Wie viel davon schnellere Händler abgreifen, wenn die eigenen Kurse veraltet sind, ist etwas ganz anderes.
Beim Market Making darf man nicht nur die Einnahmen berechnen, sondern muss auch die Kosten berücksichtigen, die durch den eigenen Informationsnachteil entstehen.
Eine Studie zu 4 realen USDC-WETH-Liquiditätspools hat eine auffällige Zahl ermittelt: 84,5 %.
Die Studie verglich Market Maker, die ihre Kurse alle 12 Sekunden aktualisieren, mit Handelsplätzen, die sie jede Sekunde aktualisieren.
Das Ergebnis: Wird die Aktualisierungsfrequenz von 12 Sekunden auf 1 Sekunde erhöht, lassen sich rund 84,5 % des erwarteten Preiseinflusses vermeiden.
Warum ist der Unterschied so groß?
Angenommen, der ETH-Kurs steigt gerade rasant. Ein Handelsplatz, der seine Kurse jede Sekunde aktualisiert, kann den neuen Preis schnell abbilden. Ein langsamer aktualisierender AMM verkauft ETH dagegen möglicherweise noch zum alten Preis.
Arbitrageure können diese Zeitverzögerung ausnutzen und Gewinne erzielen, während die Market Maker die Verluste tragen.
Dieses Phänomen nennt man adverse Selektion: Die Gegenpartei könnte früher als du über Informationen zu einer Preisänderung verfügen.
Theoretisch können langsamere Market Maker Transaktionen filtern und Orders ablehnen, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass die Gegenpartei über die neuesten Preisinformationen verfügt. Der Studie zufolge müsste ein Market Maker mit einer Aktualisierung alle 12 Sekunden jedoch rund 84,5 % des informierten Orderflows herausfiltern, um mit Handelsplätzen gleichzuziehen, die ihre Kurse jede Sekunde aktualisieren.
Gemeint ist hier der informierte Orderflow, nicht das gesamte Ordervolumen.
Besonders bemerkenswert: Ein einfaches Gauß-Modell kam nur auf 71,1 % und lag damit unter dem Schwellenwert, den die Daten realer Pools nahelegen. Das zeigt, dass eine Unterschätzung der Komplexität von Preisbewegungen am Markt zu übermäßig optimistischen Market-Making-Strategien führen kann.
Natürlich stammen diese Ergebnisse aus einem bestimmten Modell und einer Stichprobe von 4 Pools. Auch die tatsächliche Fähigkeit zur Filterung, die Kosten und andere Marktbedingungen beeinflussen das Ergebnis. Es lässt sich daher nicht ohne Weiteres auf alle AMMs übertragen.
Für AMMs, LPs und RFQ-Market-Maker ist die zentrale Frage jedoch klar:
Wie viel Gebühren man verdient, ist das eine. Wie viel davon schnellere Händler abgreifen, wenn die eigenen Kurse veraltet sind, ist etwas ganz anderes.
Beim Market Making darf man nicht nur die Einnahmen berechnen, sondern muss auch die Kosten berücksichtigen, die durch den eigenen Informationsnachteil entstehen.