Het 'Desire Orderbook'-concept: een innovatieve benadering voor het voorspellen van marktgedrag

Het "desire orderbook" vertegenwoordigt een revolutionair concept in de analyse van marktstructuur, gebaseerd op het voorspellen van mogelijke acties van marktdeelnemers voordat deze daadwerkelijk worden uitgevoerd. In tegenstelling tot een standaard orderbook, dat de huidige koop- en verkooporders weergeeft, is het "desire orderbook" gebouwd op aannames over de toekomstige intenties van traders.

The Desire Orderbook Concept: Abstract gradients of potential future orders crystallizing into solid market liquidity structure.

Theoretische basis van het concept

Het "desire orderbook"-concept is gebaseerd op de aanname dat de meeste traders een intern model hebben voor het realiseren van hun beoogde positie, dat vaak niet tot uiting komt in de huidige marktorders. Dit model gaat ervan uit dat traders:

• Posities innemen met een specifiek exitplan
• Flexibele realisatiestrategieën hanteren, afhankelijk van marktomstandigheden
• Psychologisch gehecht zijn aan bepaalde prijsniveaus (ronde getallen, instapniveaus, breakeven-punten)
• De neiging hebben om de realisatie van grote posities te spreiden over een reeks kleinere orders

Gradiëntbenadering voor ordermodellering

De belangrijkste innovatie van het concept ligt in het weergeven van elke potentiële order niet als een puntgebeurtenis, maar als een gradiënt of "ladder" van waarschijnlijkheden:

P(sell|price, trader) = f(price, entry_price, position_size, market_conditions, trader_history)

Waarbij:

• P(sell|price, trader) - de waarschijnlijkheid dat een trader een verkooporder plaatst tegen een bepaalde prijs
• f - een complexe functie die rekening houdt met verschillende factoren

Probability Gradients: Visualizing the increasing likelihood of execution as price approaches a trader's psychological threshold.

Methodologie voor het opbouwen van een desire orderbook

1. Traderprofilering

De eerste stap is het opstellen van traderprofielen op basis van hun historische gedrag:

• Strategisch profiel: neiging tot kortetermijn- of langetermijnhandel
• Risicoprofiel: verliestolerantie en winstneming
• Gedragsprofiel: reactie op marktbewegingen en nieuws
• Temporeel profiel: voorkeurstijd van activiteit

2. Analyse van open posities

Voor elke geïdentificeerde trader op een DEX wordt het volgende geanalyseerd:

• Huidige open posities (omvang, instapprijs)
• Historische patronen bij het sluiten van vergelijkbare posities
• Gemiddelde aanhoudperiode van een positie

3. Opbouwen van waarschijnlijkheidsgradiënten

Voor elke open positie wordt een realisatiewaarschijnlijkheidsgradiënt opgebouwd:

Realization gradient = {(price₁, probability₁), (price₂, probability₂), ... (priceₙ, probabilityₙ)}

Deze gradiënt weerspiegelt niet slechts één order, maar een verdeling van waarschijnlijkheden voor het plaatsen van orders op verschillende prijsniveaus. Bijvoorbeeld:

• Een trader met een longpositie kan een hoge waarschijnlijkheid hebben om te verkopen op niveaus van +10%, +20%, +50% ten opzichte van de instapprijs
• Een trader met een shortpositie kan een hoge waarschijnlijkheid hebben om te sluiten wanneer bepaalde steunniveaus worden bereikt

4. Aggregatie van gradiënten tot één desire orderbook

De laatste stap is het samenvoegen van duizenden individuele gradiënten om één enkel "desire orderbook" te creëren:

Desire_Orderbook(price) = ∑ᵢ Realization_gradient_trader_i(price)

Visueel kan dit worden weergegeven als een heatmap van potentieel aanbod en vraag op verschillende prijsniveaus.

Toepassing in de context van DEX's

Gedecentraliseerde exchanges bieden unieke mogelijkheden voor het implementeren van het "desire orderbook"-concept dankzij:

1. Volledige transactietransparantie - de mogelijkheid om historische patronen van elk adres te volgen
2. Onveranderlijkheid van gegevens - historische data kunnen niet worden verwijderd of gewijzigd
3. Mogelijkheid om gerelateerde adressen te identificeren via analyse van de transactiegraaf

Praktisch toepassingsvoorbeeld

Laten we een concreet scenario bekijken voor het gebruik van het "desire orderbook":

1. Identificatie van de 1000 grootste houders van token X
2. Analyse van historische verkooppatronen na vergelijkbare marktgebeurtenissen
3. Opbouwen van verkoopwaarschijnlijkheidsgradiënten voor elke houder
4. Aggregatie tot één "desire orderbook"
5. Identificatie van potentiële verkoop- of koop"muren" op bepaalde prijsniveaus

Voordelen ten opzichte van een traditioneel orderbook

Het "desire orderbook" heeft verschillende belangrijke voordelen:

1. Voorspellende waarde - toont potentiële orders voordat ze daadwerkelijk worden geplaatst
2. Onthullen van verborgen vraag-/aanbodniveaus - identificeert niveaus waar aanzienlijke druk kan ontstaan
3. Strategische planning - stelt traders in staat hun instap- en uitstapmomenten te optimaliseren, rekening houdend met het waarschijnlijke gedrag van andere deelnemers
4. Manipulatiedetectie - afwijkende patronen in het "desire orderbook" kunnen wijzen op gecoördineerde manipulatieve acties

Machine learning-model voor het opbouwen van gradiënten

Voor een effectieve opbouw van individuele gradiënten kan een meerlaags machine learning-model worden gebruikt:

Niveau 1: Classificatie van tradertype

• Invoergegevens: historische transacties, positiegroottes, aanhoudtijd
• Uitvoergegevens: tradercategorie (speculant, belegger, market maker, enz.)

Niveau 2: Voorspelling van realisatiewaarschijnlijkheid

• Invoergegevens: tradertype, huidige positie, marktomstandigheden
• Uitvoergegevens: waarschijnlijkheidsverdeling voor verschillende prijsniveaus

Niveau 3: Temporele analyse

• Invoergegevens: realisatiewaarschijnlijkheden, temporele activiteitspatronen
• Uitvoergegevens: waarschijnlijkheidsverdeling naar tijd en prijs

Technische uitdagingen en oplossingen

De implementatie van het "desire orderbook" brengt verschillende technische uitdagingen met zich mee:

1. Rekencomplexiteit - het samenvoegen van duizenden gradiënten vereist aanzienlijke rekenkracht

   • Oplossing: gebruik van gedistribueerde computing, geoptimaliseerde aggregatie-algoritmen

2. Privacy van gebruikers - gedetailleerde gedragsanalyse kan privacyzorgen oproepen

   • Oplossing: anonimisering van gegevens, aggregatie op het niveau van gebruikersgroepen

3. Dynamische bijwerking - marktomstandigheden en tradersintenties veranderen snel

   • Oplossing: incrementele modelupdates in real-time

Visualisatie van het desire orderbook

Visualisatie van het "desire orderbook" kan verschillende vormen aannemen:

1. Heatmap - kleurintensiteit weerspiegelt de waarschijnlijkheid dat orders op een bepaald prijsniveau verschijnen
2. Volumeprofiel - driedimensionale weergave waarbij de derde dimensie de waarschijnlijkheid is
3. Gradiëntlint - continue gradiënt die geleidelijke veranderingen in waarschijnlijkheid toont

Market Liquidity Heat Map: Red zones indicate a high probability of sell walls forming based on predictive models.

Conclusie

Het "desire orderbook"-concept vertegenwoordigt een revolutionaire benadering van marktstructuuranalyse, met name in de context van gedecentraliseerde financiën. De overgang van een deterministisch naar een probabilistisch orderbook maakt een aanzienlijk breder begrip mogelijk van potentiële marktdynamiek.

Door orders niet als puntgebeurtenissen maar als waarschijnlijkheidsgradiënten weer te geven, weerspiegelt dit model nauwkeuriger het werkelijke gedrag van traders, die hun koop- of verkoopbeslissingen vaak spreiden over verschillende prijsniveaus. De samenvoeging van duizenden van dergelijke gradiënten creëert een meerdimensionale kaart van potentiële marktactiviteit, die verborgen steun- en weerstandsniveaus onthult.

In een tijdperk waarin data de nieuwe olie wordt, vertegenwoordigt het "desire orderbook"-concept een innovatieve manier om waardevolle inzichten te halen uit bestaande blockchaindata, wat mogelijk een revolutie teweeg kan brengen in de benaderingen van marktanalyse en handelsstrategieën.

Citation

@software{soloviov2025desireorderbook,
  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {The 'Desire Orderbook' Concept: An Innovative Approach to Market Behavior Prediction},
  year = {2025},
  url = {https://marketmaker.cc/en/blog/post/desire-orderbook},
  version = {0.1.0},
  description = {Desire orderbook — a revolutionary concept of market structure analysis based on predicting potential actions of market participants before their actual execution.}
}