🧵 1/ Nova pesquisa do IC3 revela um dilema fundamental nos sistemas de negociação impulsionados por IA e algoritmos de investimento coletivo (CoinAlgs). Pense em robo-advisors, fundos quantitativos e DAOs de IA como @ai16zdao e @truth_terminal. Chamamos isso de "CoinAlg Bind":

2/ O que são CoinAlgs? São algoritmos partilhados por comunidades para executar negociações, desde robo-advisors tradicionais (a Vanguard gere mais de $206B desta forma) até DAOs emergentes impulsionados por IA (a ai16z atingiu uma capitalização de mercado de $2.7B). Eles prometem democratizar ferramentas de investimento sofisticadas.

3/ Aqui está o problema: as CoinAlgs enfrentam uma escolha impossível. Se PRIVADO → vulnerável à extração de valor por insiders. Se TRANSPARENTE –> exposto a arbitragem, lucros degradados. Você deve sacrificar a justiça econômica OU a rentabilidade.

4/ Provamos isto formalmente. Privacidade → Injustiça: Mostramos que a privacidade é uma pré-condição para ataques de insider, uma vez que a assimetria de informação permite a extração de valor. Transparência → Arbitragem: Mostramos que o conhecimento público de uma estratégia leva a perdas de lucro, pois permite ataques de frontrunning e sandwich.

5/ Testámos isso empiricamente usando 1+ ano de dados do @Uniswap V3 (Junho 2024-Julho 2025). Mesmo um CoinAlg sintético com previsão de preços perfeita perdeu 27,6% dos lucros para ataques de sanduíche quando transparente. E piora...

6/ Mesmo uma mínima fuga de informação é explorável. Uma moeda "privada" CoinAlg que vaza apenas um sinal de 1 bit (direção de compra/venda) ainda perdeu 17% dos lucros. O adversário não precisava de total transparência - canais encobertos de baixa largura de banda eram suficientes.

7/ Testámos em: - Ativos estáveis (USDC) e voláteis (PEPE) - Vários tamanhos de capital (12 ETH a 1.500 ETH) - Diferentes estratégias de adversários (sandwiching & roubo de estratégia) - Múltiplas janelas de tempo (3-12 meses) Resultado? Os adversários sempre extraíram valor.

8/ Evidência do mundo real: Realizámos uma pesquisa sobre DAOs impulsionadas por IA, descobrindo que quase TODAS são privadas. Estão a escolher a privacidade para lucrar, mas a abrir a porta à exploração interna.

9/ O CoinAlg Bind aplica-se também ao TradFi. A diferença? As finanças tradicionais abordam isso através de proteções legais obrigatórias para investidores. Os CoinAlgs não custodiais carecem dessas salvaguardas.

10/ Propomos guardrails heurísticos, mas nenhum elimina completamente o CoinAlg Bind. À medida que o investimento impulsionado por IA se torna mais ubíquo, mais pesquisas sobre maneiras de abordar o Bind serão cruciais.

11/ A conclusão: À medida que a IA encontra a criptomoeda, essa tensão torna-se central. Seja um DAO gerido por IA administrando milhões ou robo-advisors gerindo bilhões, a CoinAlg Bind é inescapável.

13/ Este é o primeiro tratamento formal das compensações entre rentabilidade e equidade em algoritmos de investimento coletivo. Um espaço emergente que precisa de reflexão cuidadosa. /fim 🧵