Liquiditeit is niet gelijkmatig verdeeld
De totale liquiditeit op de cryptomarkt is aanzienlijk: de 1%-marktdiepte van Bitcoin lag in 2024 op de grote exchanges boven de $120 miljoen. Maar die liquiditeit is geconcentreerd. Binance alleen al is goed voor een onevenredig groot deel van het volume en de diepte. Het paar BTC-USDT is op Binance ordes van grootte liquider dan dezelfde asset op een kleinere exchange. En binnen elke exchange hebben verschillende handelsparen voor dezelfde asset sterk uiteenlopende liquiditeitsprofielen.
Neem de handelsparen van Ethereum als voorbeeld. ETH-USDT heeft op Binance doorgaans $40-60 miljoen aan 1%-marktdiepte, terwijl ETH-BTC op dezelfde exchange misschien maar $8-12 miljoen heeft. Het paar ETH-USD op Coinbase zit daar met $20-30 miljoen ergens tussenin. Die verschillen doen ertoe wanneer je grote orders wilt uitvoeren zonder de markt in beweging te brengen.
Bij tokens met een kleinere marktkapitalisatie wordt de concentratie nog sterker. Van een token die op marktkapitalisatie in de top 100 staat, kan 90% van de liquiditeit op slechts twee exchanges geconcentreerd zijn. Zak je af naar de top 500, dan is het vaak één enkele exchange die het grootste deel van de verhandelbare diepte herbergt.
Verdeling van liquiditeit over exchanges
Na de ineenstorting van FTX in november 2022 herverdeelde de cryptoliquiditeit zich over de overgebleven exchanges. Binance won marktaandeel en werd voor de meeste paren het dominante handelsplatform. Coinbase, Kraken en OKX bleven nadrukkelijk aanwezig, maar elk met een andere specialisatie. Bij Kraken en LMAX Digital herstelde de Bitcoin-diepte bijzonder sterk.
Voor traders heeft de verdeling van liquiditeit over exchanges praktische gevolgen. Handel je in een midcap-altcoin, dan kan de liquiditeit op Binance 10x dieper zijn dan op elk ander handelsplatform. Uitvoeren op Binance levert je krappere spreads en minder slippage op. Maar als Binance wegens onderhoud offline is of met technische problemen kampt, voorkom je kostbare vertragingen als je weet wat het op één na beste handelsplatform voor dat paar is.
Ook geografische en regelgevende factoren bepalen hoe de liquiditeit verdeeld is. Coinbase heeft doorgaans diepere liquiditeit voor tokens die Amerikaanse institutionele beleggers aanspreken. Binance domineert in markten waar particulieren een groter aandeel in de handel hebben. Koreaanse exchanges zoals Upbit laten vaak koersen met een premie en geïsoleerde liquiditeitspools zien, als gevolg van kapitaalcontroles en lokale marktdynamiek.
De specialisatie van exchanges levert interessante arbitragekansen op. Tokens op Solana hebben hun diepste liquiditeit vaak op exchanges die zich op DeFi-gebruikers richten, terwijl Bitcoin Cash liquider kan zijn op exchanges die populair zijn in regio's waar BCH breder is ingeburgerd. Als je deze patronen begrijpt, kun je beter voorspellen waar de liquiditeit zit wanneer je die nodig hebt.
Clustering van liquiditeit rond prijsniveaus
Binnen elke exchange en elk paar clustert liquiditeit rond specifieke prijsniveaus. Bij ronde getallen ($50,000, $100,000 voor BTC) zijn de orderboeken doorgaans dieper, omdat veel traders limietorders plaatsen op psychologisch belangrijke niveaus. Ook historische steun- en weerstandsniveaus bouwen diepte op, doordat traders orders plaatsen op koersen die in het verleden belangrijk zijn geweest.
Deze liquiditeitsclusters werken als magneten voor de koers. Nadert de koers een diep liquiditeitscluster, dan vertraagt hij meestal (de orders absorberen het momentum) of veert hij terug (als de liquiditeit de aankomende orderflow overweldigt). Breekt de koers door een liquiditeitscluster heen, dan versnelt hij vaak, omdat het volgende niveau met noemenswaardige liquiditeit verder weg kan liggen.
Het clustereffect wordt sterker in volatiele periodes. Toen Bitcoin eind 2021 rond de $69,000 noteerde, lieten de orderboeken enorme muren zien op $70,000. Traders hadden bij dat ronde getal verkooporders ter waarde van duizenden BTC geplaatst, waardoor een weerstandsniveau ontstond dat pas na meerdere pogingen werd doorbroken. Toen het uiteindelijk brak, versnelde de koers snel naar $69,000, omdat het volgende grote liquiditeitscluster pas op $75,000 lag.
Expiratieniveaus van opties zorgen voor vergelijkbare clustereffecten. Wanneer grote hoeveelheden Bitcoin-opties met een uitoefenprijs van $60,000 op het punt staan te expireren, zie je rond dat niveau vaak meer liquiditeit, omdat market makers hun posities hedgen. In de week voor de maandelijkse expiratie kunnen ongebruikelijke liquiditeitspatronen zichtbaar worden, naarmate die hedgingstromen toenemen.
Gedrag van market makers en liquiditeit
Professionele market makers dragen sterk bij aan de clustering van liquiditeit. Ze gebruiken algoritmes die orders plaatsen op wiskundig optimale niveaus, op basis van volatiliteit, orderflow en voorraadbeheer. Onder normale marktomstandigheden bieden market makers consistente liquiditeit over een reeks prijsniveaus. Maar in periodes van stress kunnen ze liquiditeit snel terugtrekken, waardoor er gaten in het orderboek vallen.
Dat terugtrekken verloopt niet willekeurig. Market makers halen liquiditeit doorgaans eerst weg op de niveaus die volgens hen de grootste kans lopen om door agressieve orders te worden geraakt. Zo ontstaat een feedbackloop waarin de niveaus met de grootste kans op verkoopdruk hun liquiditeitssteun verliezen, precies op het moment dat die steun het hardst nodig is. Inzicht in dit gedrag helpt verklaren waarom sommige steunniveaus standhouden terwijl andere volledig bezwijken.
Liquidatieniveaus als liquiditeitsclusters
In cryptomarkten waar met leverage wordt gehandeld, vormen liquidatieniveaus geconcentreerde pools van potentiële orders. Als veel traders longposities met leverage hebben waarvan het liquidatieniveau op $45,000 ligt, staat er op dat niveau een cluster van gedwongen verkooporders klaar. Nadert de koers de $45,000, dan gaan die liquidaties af en ontstaat er een verkoopcascade die de koers door het niveau heen duwt. Door deze liquidatieclusters in kaart te brengen, weet je vooraf waar cascaderende bewegingen waarschijnlijk zullen versnellen.
Het clustereffect bij liquidaties is in crypto bijzonder sterk, door de hoge leverage die beschikbaar is en doordat particuliere traders geneigd zijn vergelijkbare instappunten te kiezen. Breekt Bitcoin uit boven een belangrijk weerstandsniveau, dan stappen veel traders massaal in longposities met vergelijkbare stop-losses. Daardoor ontstaat vlak onder het uitbraakniveau een geconcentreerd liquidatiecluster.
Exchanges publiceren een deel van de liquidatiedata, maar de waardevolste informatie haal je uit het volgen van positiegroottes en funding rates op meerdere platformen. Wanneer funding rates sterk positief uitschieten (wat wijst op overvolle longposities), kun je daaruit afleiden dat zich onder de huidige koers liquidatieclusters opbouwen. De omvang van die clusters bepaalt hoe hevig een mogelijke cascade kan worden.
Ook de keuze tussen cross margin en isolated margin beïnvloedt de clustering van liquidaties. Bij traders die cross margin gebruiken, bewegen de liquidatieniveaus mee met hun volledige portefeuille, waardoor het liquidatierisico wordt gespreid. Traders met isolated margin hebben vaste liquidatieniveaus, die voorspelbaardere clusters opleveren. De mix van margintypen in de markt bepaalt mede hoe scherp liquidatiecascades worden.
Liquiditeitspatronen: institutioneel versus particulier
Institutionele liquiditeit gedraagt zich anders dan particuliere liquiditeit. Institutionele partijen gebruiken doorgaans algoritmische uitvoeringsstrategieën die grote orders over tijd en prijsniveaus spreiden om de marktimpact te minimaliseren. Dat zorgt voor een gelijkmatiger aanbod van liquiditeit, maar voor minder duidelijke clustering op specifieke niveaus.
Particuliere traders clusteren hun orders vaak rond voor de hand liggende technische niveaus en ronde getallen, wat de uitgesproken liquiditeitsmuren oplevert die duidelijk zichtbaar zijn in orderboekdata. De verhouding tussen institutionele en particuliere deelname in een bepaalde markt bepaalt of de clustering van liquiditeit scherp en duidelijk is, of juist diffuser en algoritmischer.
De geldstromen van Bitcoin-ETF's hebben een extra laag toegevoegd aan de institutionele liquiditeitspatronen. De cycli van creatie en inkoop bij ETF's zorgen voor voorspelbare periodes van institutionele aankopen of verkopen, maar die stromen worden doorgaans uitgevoerd via algoritmische strategieën die geen duidelijke clusters in het orderboek vormen. In plaats daarvan zijn ze zichtbaar als aanhoudende druk in één richting, uren of dagen achtereen.
Liquiditeitsarbitrage tussen markten
Verschillen in liquiditeit tussen spotmarkten, futuresmarkten en optiemarkten leveren arbitragekansen op die geavanceerde traders voortdurend benutten. Wanneer de spotliquiditeit dun is maar de futuresliquiditeit diep, kunnen arbitrageurs de basisspread verhandelen en tegelijk in feite liquiditeit leveren aan de spotmarkt.
De arbitragestromen helpen de koersen tussen markten gelijk te trekken, maar ze scheppen ook afhankelijkheden. Komen futuresmarkten onder stress te staan (zoals tijdens een liquidatiecascade), dan kunnen de arbitragestromen die stress doorgeven aan de spotmarkten, ook als de vraag op de spotmarkt niet is veranderd. Inzicht in deze liquiditeitsverbanden tussen markten helpt te voorspellen hoe schokken zich door het crypto-ecosysteem voortplanten.
Decentrale exchanges voegen nog een laag complexiteit toe. AMM-pools hebben algoritmische liquiditeit die op koersbewegingen reageert volgens wiskundige formules in plaats van menselijke handelsbeslissingen. Dat levert andere liquiditeitspatronen op dan bij exchanges met een orderboek, met continue liquiditeit die duurder wordt naarmate je ordergrootte toeneemt.
Volg deze patronen met de tools van Blockcircle: Whale Finder helpt grote orderflow op te sporen die mogelijk liquiditeitsniveaus aftast, terwijl de Momentum Trading Engine kan signaleren wanneer de koers belangrijke liquiditeitsclusters nadert.
Praktische toepassingen voor traders
Weten waar liquiditeit zich verzamelt, levert bij het handelen meerdere voordelen op. Grote orders kun je naar de diepste markten leiden, of je kunt je trades timen op periodes waarin de liquiditeit doorgaans hoger is. Bij technische analyse helpen liquiditeitsclusters te bepalen welke steun- en weerstandsniveaus het waarschijnlijkst standhouden of breken.
Ook het bepalen van je positiegrootte heeft baat bij oog voor liquiditeit. Handel je in een token met dunne liquiditeit, dan kunnen positiegroottes die bij Bitcoin prima werken tot onaanvaardbare slippage leiden. Omgekeerd kun je, wanneer je ongewoon diepe liquiditeitsclusters vindt, mogelijk met grotere posities handelen dan normaal zonder noemenswaardige marktimpact.
Je risicobeheer wordt beter wanneer je begrijpt hoe liquidaties clusteren. Als je analyse erop wijst dat er onder de huidige koers een liquidatiecluster ligt, kun je je positioneren voor de mogelijke cascade of voorkomen dat je erin wordt meegesleurd. Waar het om gaat, is dat je inziet dat liquidatieclusters latente verkoopdruk vertegenwoordigen, die wordt geactiveerd als de koers die niveaus bereikt.