О 5 ранку екран миготів, і очі боліли від світла, повідомлення від друга ще залишалися у чаті: "Прошу, чи зможете підняти до 91000, я закрию позицію." Його коротка позиція вже трималася чотири тижні.

Коли BTC справді рвонув до 91200, я написав: "Нарешті вийшов із прірви." Але його відповідь мене збила з пантелику — "Вони пробили стопи, за одну хвилину вдарили на 3000 доларів. Я зірвався." Голос на тому боці телефону був порожнім, наче його вивели з ладу.

Такі речі трапляються майже щодня. Але більшість людей усвідомлюють це лише після того, як їх ліквідували: чому стоп-лоси завжди ставляться на найнезручніших цінах? Чому при відскоку ціна саме на долар відстає від рівня закриття? Це не випадковість.

Я почав аналізувати дані з ланцюга. Витягнув торговий потік тієї ночі, розподіл кредитного плеча, ордери маркет-мейкерів для повторного аналізу. За цим всім стоїть щось страшне — те, що ви вважаєте "природними коливаннями", насправді є алгоритмами, що малюють карту полювання за вашими стопами.

Ринок давно еволюціонував. Зараз деякі вузли систем в реальному часі відстежують теплову карту кредитного плеча по всій мережі. Вони бачать, скільки коротких стопів зібрано на певних рівнях, чи навмисно маркет-мейкери розпродають великі обсяги, щоб пробити ці слабкі зони ліквідності, і навіть можуть виявити сліди колективних дій між біржами — виглядає як незалежні маніпуляції, але насправді там є спільна домовленість.

Трагедія мого друга тієї ночі чітко відображена на цих панелях даних: ще за кілька годин до його ліквідації потік ордерів вже показував явний намір.

Правила гри на ринку переписуються. Ті, хто володіє картами ліквідності і може читати сигнали з ланцюга, і ті, хто просто сліпо ставить стопи — вже перебувають у різних вимірах.

Саме тому хтось досліджує, як зробити ці дані прозорими. За допомогою оракулів, за допомогою токенів-стимулів, за допомогою аналізу реального часу — мета полягає в тому, щоб і звичайний трейдер міг бачити цю приховану карту. Коли рівень стопа перестане бути мішенню для точних ударів, а стане науково обґрунтованим вибором із підтримкою даних, гра стане справедливішою.