Crypto zonder mensen: Hoeveel van de markt wordt door bots gecontroleerd?

Er was een tijd dat een handelaar een voorsprong kon behalen door het nieuws eerder te zien dan anderen en sneller op een knop te drukken. Tegenwoordig vindt een aanzienlijk deel van de handel plaats op snelheden die mensen niet kunnen bijhouden, terwijl in sommige cryptomarkten meer dan de helft van het geregistreerde volume al wordt toegeschreven aan arbitrage en andere geautomatiseerde strategieën—hoe ver is automatisering inmiddels gevorderd?

Het verhaal begon al ruim voor Bitcoin. Eind jaren 2000 begon Wall Street aan een technologische wapenwedloop waarbij milliseconden honderden miljoenen dollars waard werden en servers zo dicht mogelijk bij de beurzen werden geplaatst.

De cryptomarkt nam dit model vrijwel kant-en-klaar over, maar ging nog een stap verder: blockchain stelt software niet alleen in staat de markt te analyseren, maar ook om transacties zelfstandig uit te voeren.

Bekijk bericht op X Laden...

De tweet is verwijderd door de auteur.

Maar we hebben alles opgeslagen 🙂.

Drie milliseconden voor 300 miljoen dollar

In 2010 voltooide Spread Networks de aanleg van een vrijwel rechte glasvezellijn tussen Chicago en New York. Dit project van ongeveer 300 miljoen dollar verkortte de signaalrondreis van circa 16 milliseconden naar 13 milliseconden.

Voor een mens is het verschil niet waarneembaar. Voor een high-frequency trading firma was het genoeg om een prijsverandering op het ene platform eerder te zien dan een concurrent en daar elders van te profiteren.

De race ging verder: bedrijven plaatsten servers naast beurzen, optimaliseerden hun code en stapten over op microgolfverbindingen. Hierdoor werd een steeds groter deel van de transacties uitgevoerd op snelheden waarbij mensen niet langer direct konden concurreren met algoritmes.

In 2010 schatte de Amerikaanse Securities and Exchange Commission dat high-frequency trading firma's verantwoordelijk waren voor meer dan 50% van het handelsvolume in Amerikaanse aandelen. Tijdens de Flash Crash datzelfde jaar waren slechts 17 van zulke deelnemers goed voor 40–50% van het dollarhandelsvolume.

High-frequency trading werd niet als enige oorzaak van de crash aangewezen, maar het incident toonde een nieuwe realiteit: binnen enkele minuten kon de markt in een keten van interacties tussen algoritmes terechtkomen die mensen niet meer in realtime konden beheersen.

Crypto is gebouwd voor machines

Bitcoin ontstond juist toen geautomatiseerde handel in opkomst was. Elektronische orderboeken, application programming interfaces en algoritmische strategieën maakten vrijwel vanaf het begin deel uit van de crypto-industrie.

Machines kregen hier extra voordelen. De handel gaat 24/7 door, hetzelfde activum wordt op tientallen platforms verhandeld en prijsverschillen tussen deze platforms creëren voortdurend kansen voor arbitrage-algoritmes.

Een bot kan meerdere markten tegelijk monitoren en beide kanten van een transactie sneller uitvoeren dan een mens.

Het totale aandeel van dergelijke activiteiten is niet vast te stellen. Gecentraliseerde beurzen maken niet bekend of een order van een persoon of een algoritme komt. Op blockchains is automatisering echter veel eenvoudiger te observeren.

In augustus 2026 analyseerde ClearTrace $7,13 miljard aan geregistreerd wekelijks DEX-volume op Base. MEV — extra winst halen uit de volgorde van transacties — en arbitrage waren samen goed voor 55,96% van het volume.

Bekijk bericht op X Laden...

De tweet is verwijderd door de auteur.

Maar we hebben alles opgeslagen 🙂.

Nog eens 9,29% van het volume kon aanvankelijk helemaal niet worden toegeschreven. Na verder onderzoek identificeerden onderzoekers enkele contracten, waaronder MEV- en arbitrage-infrastructuur.

Er bleef $590 miljoen, oftewel 8,28% van het geregistreerde volume, zonder toewijzing over.

Het cijfer van 55,96% kan niet worden geëxtrapoleerd naar de gehele cryptomarkt, omdat het alleen betrekking heeft op het door ClearTrace geregistreerde Base DEX-volume over één week. Maar het geeft wel duidelijk aan hoe machinegedreven sommige delen van de handel zijn geworden wanneer blockchain-data deze van binnenuit zichtbaar maken.

Wanneer een bot jouw transactie als eerste ziet

In DeFi kregen algoritmes een mogelijkheid die traditionele high-frequency traders niet hadden: ze konden de transactie van een gebruiker zien voordat deze werd uitgevoerd en proberen hiervan te profiteren door hun eigen transactie ervoor of erna te plaatsen.

Dit is hoe MEV werkt — extra winst die kan worden behaald door de volgorde van transacties te controleren of uit te buiten. Het eenvoudigste voorbeeld is arbitrage. Als Ethereum op twee DEX'en tegen verschillende prijzen wordt verhandeld, koopt een bot het waar het goedkoper is en verkoopt het vrijwel gelijktijdig waar het duurder is.

Een ander voorbeeld is liquidaties. Programma's monitoren continu de posities van leners en racen om deze te liquideren zodra hun onderpand onvoldoende wordt.

Maar automatisering kan ook tegen gebruikers werken. Bij een sandwichaanval detecteert een bot een grote aankoop, koopt het activum vóór de gebruiker, wacht tot de transactie van de gebruiker de prijs opdrijft en verkoopt vervolgens tegen een hogere prijs.

Bekijk bericht op X Laden...

De tweet is verwijderd door de auteur.

Maar we hebben alles opgeslagen 🙂.

Juist daarom zou het verwijderen van bots uit DeFi gevolgen hebben. Arbitrage elimineert prijsverschillen tussen platforms, terwijl geautomatiseerde liquidators helpen de stabiliteit van leenprotocollen te waarborgen. Dezelfde machines die de uitvoering van een individuele transactie kunnen verslechteren, helpen ook het bredere systeem functioneren.

De volgende fase: AI-agenten

Een bot en een AI-agent zijn nog niet hetzelfde. De meeste handelsalgoritmes voeren simpelweg logica uit die door mensen is voorgeprogrammeerd: vind een prijsverschil, controleer de kosten en voer de transactie uit.

Een AI-agent kan verder gaan. Die kan meerdere databronnen analyseren, een strategie kiezen en een reeks acties uitvoeren zonder dat er bij elke stap een apart menselijk commando nodig is.

In een studie uit 2026 onderzochten onderzoekers 306 grote crypto AI-agenten. Ongeveer 13% was primair gespecialiseerd in handel en analyse, terwijl aan hen gerelateerde projecten goed waren voor 21,9% van de totale marktkapitalisatie van de steekproef—ongeveer $1,89 miljard.

Maar het is nog te vroeg om te spreken van een markt die volledig door machines wordt overgenomen. Veel projecten die als agenten worden omschreven, vertrouwen nog steeds op conventionele application programming interfaces en vereisen menselijk toezicht. Daardoor blijft de ware omvang van volledig autonome handel moeilijk te meten.

Bekijk bericht op X Laden...

De tweet is verwijderd door de auteur.

Maar we hebben alles opgeslagen 🙂.

Experimenten wijzen echter wel op de richting waarin de markt zich ontwikkelt. In één studie werd een autonome AI-handelaar consequent de best presterende op de markt, terwijl het vermogen van menselijke deelnemers in zijn aanwezigheid afnam.

Tegelijkertijd werd de markt zelf niet significant efficiënter.

Dit is de volgende fase van automatisering. Bij high-frequency trading gaven mensen de uitvoeringssnelheid uit handen aan machines. Met crypto-bots droegen ze het continue markttoezicht over. Met AI-agenten beginnen ze geleidelijk ook de beslissing over wat te doen uit handen te geven.

Er is geen enkel cijfer dat aangeeft welk aandeel van de cryptomarkt momenteel door bots wordt gecontroleerd. Gecentraliseerde platforms maken geen onderscheid tussen menselijke en machinehandel, terwijl het cijfer van 55,96% van Base alleen op één specifiek segment van toepassing is.

Toch is automatisering niet langer slechts een handelsstrategie. Het is onderdeel geworden van de marktinfrastructuur.

Mensen stellen nog steeds de doelen, bepalen het risico en leveren het kapitaal. Maar de directe concurrentie om uitvoering vindt steeds meer plaats tussen programma's en op snelheden waarbij mensen al lang geen serieuze concurrenten meer zijn.

Een cryptomarkt zonder mensen blijft overdreven. Maar een markt waarin mensen het doel bepalen en machines steeds vaker beslissen hoe en wanneer dat doel wordt bereikt, bestaat al.