🧵 1/ Nieuw IC3-onderzoek onthult een fundamenteel dilemma in AI-gestuurde handelssystemen en collectieve investeringsalgoritmen (CoinAlgs). Denk aan robo-adviseurs, quant-fondsen en AI DAO's zoals @ai16zdao en @truth_terminal. We noemen het de "CoinAlg Bind":

2/ Wat zijn CoinAlgs? Het zijn algoritmes die door gemeenschappen worden gedeeld om handelsuitvoeringen te doen, van traditionele robo-adviseurs (Vanguard beheert op deze manier $206B+) tot opkomende AI-gestuurde DAO's (ai16z bereikte een marktkapitalisatie van $2,7B). Ze beloven geavanceerde investeringsinstrumenten te democratiseren.

3/ Hier is het probleem: CoinAlgs staan voor een onmogelijke keuze. Als PRIVÉ → kwetsbaar voor waarde-extractie van binnenuit. Als TRANSPARANT –> blootgesteld aan arbitrage, verlaagde winsten. Je moet ofwel economische eerlijkheid OF winstgevendheid opofferen.

4/ We bewijzen dit formeel. Privacy → Onrechtvaardigheid: We tonen aan dat privacy een voorwaarde is voor insider aanvallen, aangezien informatie-asymmetrie waarde-extractie mogelijk maakt. Transparantie → Arbitrage: We tonen aan dat publieke kennis van een strategie leidt tot winstverlies, aangezien het frontrunning en sandwichaanvallen mogelijk maakt.

5/ We hebben dit empirisch getest met meer dan 1 jaar aan gegevens van @Uniswap V3 (juni 2024-juli 2025). Zelfs een synthetische CoinAlg met perfecte prijsvoorspelling verloor 27,6% van de winst door sandwichaanvallen wanneer deze transparant was. En het wordt nog erger...

6/ Zelfs MINIMALE informatielekken zijn uitbuitbaar. Een "private" CoinAlg die slechts een 1-bits signaal (koop/verkoop richting) lekt, verloor nog steeds 17% van de winst. De tegenstander had geen volledige transparantie nodig - laag-bandbreedte covert channels waren voldoende.

7/ We hebben getest op: - Stabiele (USDC) en volatiele (PEPE) activa - Verschillende kapitaalgroottes (12 ETH tot 1.500 ETH) - Verschillende strategieën van tegenstanders (sandwiching & strategie-diefstal) - Meerdere tijdsvensters (3-12 maanden) Resultaat? Tegenstanders hebben altijd waarde geëxtraheerd.

8/ Bewijs uit de echte wereld: We hebben AI-gestuurde DAO's onderzocht en ontdekt dat bijna ALLE privé zijn. Ze kiezen voor privacy voor winstgevendheid, maar openen de deur voor interne uitbuiting.

9/ De CoinAlg Bind is ook van toepassing op TradFi. Het verschil? Traditionele financiën adresseren dit door wettelijk vereiste bescherming voor investeerders. Niet-bewaar CoinAlgs missen deze waarborgen.

10/ We stellen heuristische richtlijnen voor, maar geen enkele elimineert de CoinAlg Bind volledig. Naarmate AI-gedreven investeren gebruikelijker wordt, zal verder onderzoek naar manieren om de Bind aan te pakken cruciaal zijn.

11/ De conclusie: Naarmate AI crypto ontmoet, wordt deze spanning centraal. Of het nu gaat om een AI-gestuurde DAO die miljoenen beheert of robo-adviseurs die miljarden beheren, de CoinAlg Bind is onontkoombaar.

13/ Dit is de eerste formele behandeling van de trade-offs tussen winstgevendheid en eerlijkheid in collectieve investeringsalgoritmen. Een opkomend gebied dat zorgvuldige overweging vereist. /einde 🧵