LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Auswertung öffentlicher Handelsdaten von Kalshi zeigt, dass ein ungewöhnlich kleiner Satz wiederkehrender Dollar-Beträge einen Großteil des berichteten Volumens in Bitcoin- und Ether-Perpetual-Futures ausmacht. Für Ether etwa entfallen auf Trades nahe 5.499 US-Dollar 7,7 Millionen US-Dollar bzw. 57% des untersuchten Wertes. Die Muster bleiben über Zeit relativ konstant, während sich die Anzahl der Kontrakte mit dem Preis verändert. Unklar bleibt, wer die wiederholten Größen ausführt und ob sich dahinter legitime Algorithmen oder Marktmechaniken wie Anreizprogramme verbergen.
Auf den ersten Blick wirken Perpetual-Futures wie ein typischer Liquiditätsindikator: Hohe Umsätze suggerieren viele Marktteilnehmer und schnelle Ausführung. Doch eine Analyse öffentlicher Kalshi-Handelsaufzeichnungen legt einen deutlich unbequemeren Befund nahe. In dem untersuchten Zeitraum von 17. bis 20. September wurden bei den Ether-Perpetual-Futures Trades mit einem sehr engen Dollar-Ziel besonders häufig gemeldet. Genauer: Trades im Bereich von 5.499 US-Dollar machten 7,7 Millionen US-Dollar aus, also 57% des Volumens, das in der Auswertung insgesamt betrachtet wurde. Bei Bitcoin dominierten ebenfalls wiederkehrende Tradegrößen – allerdings in einem Paar aus Größenordnungen um rund 2.500 und 5.000 US-Dollar. Damit rückt weniger die Frage „wie viel gehandelt wurde“ in den Vordergrund als vielmehr „wie viele unterschiedliche Handlungsinstanzen stecken hinter dem Umsatz“.
Technisch interessant wird das Muster, weil es nicht wie ein Zufallsschwarm wirkt, sondern wie ein wiederholtes Ausführungsrezept. Die Auswertung beschreibt, dass die fixen Dollar-Ziele in vielen Tagesfenstern auftreten: Bei Ether tauchte das Cluster um 5.499 US-Dollar in 43 von 46 einbezogenen Stichprobendaten auf. In den darüberliegenden Zeiträumen ist auch erkennbar, dass sich der erforderliche Kontraktumfang anpasst, während der Dollar-Betrag erstaunlich stabil bleibt. In der Logik dynamischer Positionsskalierung bedeutet das: Wenn der Kurs steigt, wird pro Trade die Kontraktzahl reduziert oder erhöht, damit das notionaler Ziel in US-Dollar nahezu konstant bleibt. Genau dieses Zusammenspiel aus „Preis bewegt sich“ und „Dollar-Ziel bleibt“ ist das, was bei quantitativen Handelsmechanismen als automatisches Nachrechnen der Kontraktgröße beschrieben wird – häufig als Strategiebaustein bei dynamischen Hedge- und Risiko-Setups.
Damit der Effekt auch im Detail greifbar wird, lohnt ein genauer Blick auf die zeitliche Entwicklung der Ether-Ziele. Die Analyse zeigt, dass das Ziel nicht über den gesamten Zeitraum identisch bleibt: In früheren Stichproben tauchten Cluster um 4.999 US-Dollar auf; an bestimmten Tagen wurde zudem ein anderes Ziel besonders stark gewichtet, darunter ein Niveau, das rechnerisch in Richtung 9.999 US-Dollar ging. Später kamen wieder neue Zielwerte hinzu – etwa 3.999, 4.499 und schließlich 5.499 US-Dollar. Auffällig ist außerdem, dass die Aktivität nicht nur auf einzelne Tage beschränkt wirkt: In einem großen Teil der einbezogenen Ein-Stunden-Samples lagen die Trades um die jeweils dominanten Dollar-Ziele. Die Auswertung interpretiert das als konsistente Ausführung von „clips“ genannten wiederholten Tradegrößen, bei denen ein Algorithmus feste Dollarbeträge ansteuert und je nach Marktpreis die Kontraktzahl dafür neu berechnet.
Auch die Struktur der Umsätze relativ zu offenen Positionen liefert zusätzliche Einordnung. Für den Ether-Perpetual-Kontrakt wurde in einem Stichtag ein Verhältnis von ungefähr 61 zwischen 24-Stunden-Volumen (in Kontrakten) und Open Interest ermittelt. Bedeutet: In etwa 61 Kontrakte werden pro Tag umgesetzt, während insgesamt nur rund 1,5 Millionen Kontrakte als offene Position verbleiben. Damit liegt der Wert laut Analyse am oberen Rand dessen, was in den betrachteten Kalshi-Perpetual-Märkten als typisch erscheint; das Muster ähnelt eher einem sehr umtriebigen Roll- oder Requoteszenario als einem Markt, der primär von langfristigen Haltern geprägt wird. Bei Bitcoin ist das Verhältnis zwar deutlich geringer, aber ebenfalls auffällig. Wichtig ist dabei die Einschränkung: Hohe Umschlagraten sind nicht automatisch ein Beleg für Manipulation, sondern können ebenso von legitimen, algorithmischen Ausführungs- und Hedging-Strategien stammen.
Kontrovers wird es vor allem an der Stelle, an der Anreize und eigene Ausführungslogik zusammenkommen könnten. In der Analyse wird berichtet, dass ein Rebate-Programm bei der US-Aufsicht eingereicht wurde und ab dem 16. September wirksam wurde. Für bestimmte Firmen soll das die Gebühren auf 0,003% gesenkt und ihnen gleichzeitig einen Rebate in gleicher Größenordnung für Market-Maker-Zahlungen erstattet haben. Da dieses Programm laut Darstellung zwar nach Auftreten des ersten 5.499-Dollar-Clusters startete, wird es nicht als Erklärung für das erstmalige Entstehen der wiederkehrenden Zielbeträge gewertet. Es könnte aber die Kostenstruktur und damit die ökonomische Attraktivität bestimmter Ausführungsprofile beeinflussen – insbesondere dann, wenn eine Strategie ohnehin sehr häufig handelt und sich Effekte aus Gebühren und Rebate direkt in den Nettoertrag übersetzen.
Aus Sicht der Marktaufsicht und der Transparenz bleibt trotzdem eine zentrale Lücke: Die öffentlichen Orderbuchdaten zeigen keine eindeutige Zuordnung zu Tradern oder etwaigen Kontroll- oder Incentive-Strukturen. Die Analyse beschreibt, dass Kalshi nach Anfrage nicht bis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung erklärt habe, wer die wiederkehrenden Größen ausführte oder ob diese von Market-Making- oder Incentive-Mechanismen abgedeckt werden. Parallel dazu meldeten sich aus der Community Vorwürfe. Der Pseudonym-Nutzer „Beni“ erhob angeblich Vorwürfe auf X und schrieb dazu: „Kalshi fakes their crypto volume and I can prove it“. In derselben Quelle wird außerdem dargestellt, dass das Management-Pseudonym „IcoBeast“ Teile dieser Argumentation zurückwies und darauf verwies, dass eine von „Beni“ genannte Volumenaufteilung sich auf andere Marktprodukte beziehe als auf die konkreten Perpetual-Futures; zudem sei für die relevanten Märkte eine separate Offenlegung von Incentives notwendig. Unabhängig davon bleibt die harte technische Frage: Ob identische Tradegrößen aus reiner Strategieautomatisierung entstehen oder ob sie durch systematische Anreiz- und Ausführungsbedingungen verstärkt werden, lässt sich ohne Konten- und Ausführungszuordnung nicht abschließend beantworten.
Für Unternehmen und Entwickler ergibt sich daraus vor allem ein praktischer Lernpunkt: Volumenkennzahlen sind nur dann aussagekräftig, wenn sie in ein Struktur- und Herkunftsbild eingebettet werden. Wer Risiko, Liquidität oder Ausführungsqualität bewertet, sollte deshalb nicht nur den Gesamtumsatz betrachten, sondern auch Muster wie wiederkehrende Notional-Ziele, die Veränderung der Kontraktzahl bei Preisbewegungen sowie das Verhältnis von Umsatz zu Open Interest. Auf der Technologie-Seite illustriert der Fall zudem, warum dynamische Positionsskalierung in der Quant-Forschung seit Langem als Mechanismus existiert: Algorithmen, die feste Dollar-Ziele anpeilen und ihre Kontraktgrößen laufend nachführen, können damit genau solche wiederkehrenden Muster erzeugen. Die Berichte deuten außerdem darauf hin, dass neue Perpetual-Märkte – obwohl sie zunächst „wie alle anderen“ wirken – sehr schnell mit hochfrequenten Ausführungsmechaniken gefüllt werden können. Für die nächste Evaluationsrunde wird entscheidend sein, ob der Austausch oder die Marktteilnehmer die Muster über die bloße öffentliche Orderbuchsicht hinaus erklären, etwa durch nachvollziehbare Incentive-Transparenz oder technische Metriken, die Herkunft und Ausführungsart differenzieren.
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