في مقال حديث ، قمنا بتحليل سلوكيات الغسل هذه من أجل الحصول على مكافآت تداول. في ذلك ، نصف بإيجاز نوعًا آخر من تجارة الغسل المصممة لـ ** تضليل السوق و / أو التلاعب بأسعار السوق و / أو زيادة حجم التداول بشكل مصطنع **. في هذه المقالة ، سوف نأخذ DenDekaDan Genesis Omikuji كمثال لمشاركة أبحاثنا حول التلاعب بسوق NFT. في هذه السلسلة ، نكشف عن سلسلة من السلوكيات غير المنتظمة التي يبدو أنها وراء الأسعار المنظمة والمضخمة بشكل مصطنع.
عادة ما يكون من السهل تحديد معاملات غسيل الأموال الخاصة بمكافآت المعاملات لأنها عادة ما تكون ذهابًا وإيابًا بين عدة محافظ ثابتة. هذا النوع من washtrader ليس لديه أي حافز لإخفاء حقيقة أن رمزًا ما يتم تداوله بين نفس الشخص / الكيان ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن أسواق NFT (بشكل رئيسي X2Y2 و LooksRare) لا تعاقب هذا السلوك عند توزيع المكافآت التجارية.
من ناحية أخرى ، عادة ما يتم تنفيذ معاملات غسيل الأموال لإنشاء معلومات خاطئة حول القيمة الحقيقية لمقتنيات NFT بطريقة أكثر سرية ولكن منظمة. الأطراف التي قد تكون مهتمة بهذا النوع من التلاعب بالسوق تشمل: ** أطراف مشروع NFT ، أو صناع السوق ، أو الحيتان التي لديها رأس مال وخبرة فنية كافية للتأثير على السوق بالكامل **. الأهم من ذلك ، من أجل إخفاء حقيقة أن عددًا قليلاً فقط من الكيانات قد يكون هو الذي يولد حجمًا ويدفع الأسعار إلى الارتفاع من خلال المعاملات ذهابًا وإيابًا بين عدد قليل من الكيانات ، غالبًا ما يتضمن هذا النوع من التلاعب بالسوق استخدام عدد كبير من المحافظ ، مما يجعل فقط من الصعب العثور على علامات التلاعب وراءه عند الانتباه إلى سلوك عدد صغير من العناوين.
المنهجية
لتحديد التلاعب المنظم بالسوق بشكل فعال وراء معاملات NFT ، نركز على تحليل نوعين من البيانات:
** بيانات المعاملة **: تشمل البيانات على السلسلة ، مثل المعاملات والأسعار (أسعار المعاملات وأسعار الحد الأدنى) ، والبيانات خارج السلسلة ، مثل بيانات الطلبات والعطاءات.
** ارتباط العنوان **: يتضمن ذلك البحث في علاقة الأموال بين المتداولين ، مثل التحويلات المالية التاريخية بين المحافظ ، وما إذا كانت المحافظ لها نفس مصدر الأموال ، وما إذا كانت المحافظ لها نفس مصدر الأموال.
من خلال دراسة بيانات المعاملات ، يمكننا تحديد الاتجاهات المشبوهة في السعر والحجم. من خلال اكتساب نظرة ثاقبة على الاتصالات بين المحافظ ، يمكننا التحقق مما إذا كان الكيان يتحكم في عدد كبير من محافظ المعاملات وفحص سلوكها.
دراسة حالة: DenDekaDan Genesis Omikuji
أردنا أن نفهم سبب قفز سعر الأرضية من 0.05 إلى 2.5 شرقًا (زيادة قدرها 5000٪!) بعد الأسبوع الأول من إطلاق السلسلة في 31 ديسمبر 2022. بعد دراسة البيانات وجدنا ما يلي:
يُظهر الجمع بين توزيع اتجاهات أسعار الأرضية وأسعار المعاملات وأسعار الأوامر المعلقة نمطًا مريبًا قد يشير إلى التلاعب في الأسعار وراءه.
من بين العناوين التي تم تداولها في هذه السلسلة في الأسبوع الأول ، يمكن العثور على العديد من العناوين التي لها روابط مالية.
تم إصدار السلسلة في 31 ديسمبر 2022. في الأسبوع الأول بعد الإصدار ، أظهر سعر الأرضية اتجاهًا تصاعديًا منتظمًا.
أولاً ، في حوالي الأول من يناير ، ارتفع سعر الأرضية إلى حوالي 1E. للأيام الأربعة التالية ، من 2 يناير إلى 5 يناير ، يرتفع السعر بحوالي 0.5 نقطة كل يومين (3 يناير ، 5 يناير). بعد أن وصل سعر الأرضية إلى حوالي 2E ، ظل في النطاق 2-2.5E. قد يكون هذا الاتجاه الصعودي المنتظم مصادفة ، ولكنه أيضًا مريب للغاية ، مما يدفعنا إلى التعمق أكثر.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-a0822d5998-dd1a6f-62a40f)
الشكل 1: ارتفعت الأسعار الدنيا بانتظام في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 2: توزيع حجم المعاملات وسعرها أمر مثير للشكوك أيضًا **
بمقارنة حجم التداول اليومي مع اتجاه سعر الأرضية ، وجدنا أن حجم التداول في اليوم الذي تغير فيه سعر اللوحة المحلية بشكل كبير (31 ديسمبر ، 1 يناير ، 3 يناير ، 5 يناير) كان أيضًا أعلى من سعر الأرضية المحلية. في الأيام التي يكون فيها السعر ثابتًا نسبيًا (أي 2 يناير ، 4 يناير ، 6 يناير ، إلخ.) يكون الحجم أعلى من ذلك بكثير. يبدو أن هذا يشير إلى أن شخصًا ما وراء الكواليس ينفذ عددًا كبيرًا من المعاملات للتأثير على سعر الأرضية في 1 يناير و 3 يناير و 5 يناير.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-1168e34e3c-dd1a6f-62a40f)
الشكل 2: يرتفع حجم التداول في يوم يرتفع فيه سعر الأرضية بشكل حاد.
لاختبار هذه الفرضية ، نقوم بفحص توزيع الأسعار لجميع المعاملات التي حدثت خلال الأسبوع الأول. كما هو موضح في الشكل أدناه (تمثل الألوان المختلفة المعاملات في أيام مختلفة) ، تحدث جميع المعاملات اليومية تقريبًا أقل من سعر الحد الأدنى لليوم. هذا الاكتشاف مثير جدًا للاهتمام ، لأن الطريقة الأكثر مباشرة لرفع سعر الأرضية إلى المركز المستهدف هي إزالة جميع الأوامر المعلقة أسفل السعر المستهدف. هذه علامة أخرى على وجود تلاعب منظم في الأسعار وراء ذلك.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-a675a7b490-dd1a6f-62a40f)
الشكل 3: توزيع أسعار المعاملات في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 3: توزيع أسعار الطلبات المعلقة مماثل أيضًا لتوزيع أسعار المعاملات **
جانب آخر مهم عند رفع سعر الأرضية هو إنشاء أوامر معلقة (لأن سعر الأرضية = أدنى سعر يسأل). بالنظر إلى توزيع أسعار الأوامر المعلقة ، نرى أنها تتبع نمطًا مشابهًا لأسعار المعاملات. على وجه التحديد ، تتحرك أسعار الأوامر المعلقة بانتظام من أسعار منخفضة إلى أسعار أعلى. بينما في ظل الظروف العادية ، عندما يتم إطلاق المقتنيات لأول مرة ، يجب أن نرى البائعين يقدمون الطلبات بسعر طلب أكثر انتشارًا حيث لا يوجد إجماع على قيمة المجموعة.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-4ac23f69d3-dd1a6f-62a40f)
الشكل 4: توزيع أسعار الطلبات المعلقة في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 4: ارتباط العنوان **
وجدنا أنه يمكن ربط 141 عنوانًا (15٪) من جميع المتداولين في الأسبوع الأول بناءً على علاقات تحويل ETH بين المحافظ. شكلت هذه العناوين معًا حوالي 40٪ من حجم المعاملات في الأسبوع الأول. من المحتمل أن يتم التحكم فيها من قبل نفس الكيان الذي يقف وراءها ، ونظراً إلى الحجم الكبير للمعاملات الناتجة عن هذه العناوين ، فقد يكونون هم الطرف الذي يقف وراء التلاعب بالأسعار. (ملاحظة: تم إجراء البحث في هذه الورقة قبل أن نطور خوارزمية تجميع العناوين التي يمكنها تحديد الروابط بين العناوين بشكل أكثر دقة ، لذلك قد يكون هناك بعض التحيز في بيانات ارتباط العنوان هنا. مجموعات العناوين مفيدة جدًا عند التحقيق في التلاعب المحتمل بالسوق. )
ختاماً
في هذه الدراسة ، نشارك إطار عمل مبنيًا على خبرتنا ومعرفتنا الصناعية لتحليل التلاعب في أسعار NFT. على الرغم من أنه يمكن أن يكشف عن بعض الظواهر والسلوكيات المشبوهة ، إلا أننا نعلم أيضًا أن هذا الإطار غير مكتمل ، ونعمل دائمًا على تحسين أساليب البحث لدينا. نظرًا لوجود عدد قليل من الدراسات المماثلة ، نأمل أن نساهم في مجال NFT وكذلك في مجتمع تحليل البيانات على السلسلة من خلال مشاركة نهجنا. في الوقت نفسه ، نأمل أن تكون هذه الدراسة قادرة على تسليط الضوء ، وجذب المزيد من الانتباه إلى التلاعب بسوق NFT ، وتعزيز المزيد من البحث والتحليل. نعتقد أنه من خلال الجهود المشتركة للمجتمع بأكمله ، يمكننا فهم هذه المشكلات وحلها بشكل أكبر ، وبالتالي المساهمة في التنمية المستدامة لهذا المجال.
عن المؤلف
شارك في تأليف هذه الدراسة التحليلية Helena L. و Lin S. من Eocene Research. تابعنا على Twitter لتبقى على اطلاع دائم بالمزيد من تحليلات وأبحاث NFT.
حساب تويتر الرسمي:
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
سلوك التلاعب في أسعار NFT للتعدين من خلال البيانات على السلسلة
مقدمة
في مقال حديث ، قمنا بتحليل سلوكيات الغسل هذه من أجل الحصول على مكافآت تداول. في ذلك ، نصف بإيجاز نوعًا آخر من تجارة الغسل المصممة لـ ** تضليل السوق و / أو التلاعب بأسعار السوق و / أو زيادة حجم التداول بشكل مصطنع **. في هذه المقالة ، سوف نأخذ DenDekaDan Genesis Omikuji كمثال لمشاركة أبحاثنا حول التلاعب بسوق NFT. في هذه السلسلة ، نكشف عن سلسلة من السلوكيات غير المنتظمة التي يبدو أنها وراء الأسعار المنظمة والمضخمة بشكل مصطنع.
عادة ما يكون من السهل تحديد معاملات غسيل الأموال الخاصة بمكافآت المعاملات لأنها عادة ما تكون ذهابًا وإيابًا بين عدة محافظ ثابتة. هذا النوع من washtrader ليس لديه أي حافز لإخفاء حقيقة أن رمزًا ما يتم تداوله بين نفس الشخص / الكيان ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن أسواق NFT (بشكل رئيسي X2Y2 و LooksRare) لا تعاقب هذا السلوك عند توزيع المكافآت التجارية.
من ناحية أخرى ، عادة ما يتم تنفيذ معاملات غسيل الأموال لإنشاء معلومات خاطئة حول القيمة الحقيقية لمقتنيات NFT بطريقة أكثر سرية ولكن منظمة. الأطراف التي قد تكون مهتمة بهذا النوع من التلاعب بالسوق تشمل: ** أطراف مشروع NFT ، أو صناع السوق ، أو الحيتان التي لديها رأس مال وخبرة فنية كافية للتأثير على السوق بالكامل **. الأهم من ذلك ، من أجل إخفاء حقيقة أن عددًا قليلاً فقط من الكيانات قد يكون هو الذي يولد حجمًا ويدفع الأسعار إلى الارتفاع من خلال المعاملات ذهابًا وإيابًا بين عدد قليل من الكيانات ، غالبًا ما يتضمن هذا النوع من التلاعب بالسوق استخدام عدد كبير من المحافظ ، مما يجعل فقط من الصعب العثور على علامات التلاعب وراءه عند الانتباه إلى سلوك عدد صغير من العناوين.
المنهجية
لتحديد التلاعب المنظم بالسوق بشكل فعال وراء معاملات NFT ، نركز على تحليل نوعين من البيانات:
من خلال دراسة بيانات المعاملات ، يمكننا تحديد الاتجاهات المشبوهة في السعر والحجم. من خلال اكتساب نظرة ثاقبة على الاتصالات بين المحافظ ، يمكننا التحقق مما إذا كان الكيان يتحكم في عدد كبير من محافظ المعاملات وفحص سلوكها.
دراسة حالة: DenDekaDan Genesis Omikuji
أردنا أن نفهم سبب قفز سعر الأرضية من 0.05 إلى 2.5 شرقًا (زيادة قدرها 5000٪!) بعد الأسبوع الأول من إطلاق السلسلة في 31 ديسمبر 2022. بعد دراسة البيانات وجدنا ما يلي:
** النتيجة 1: يُظهر السعر الأرضي اتجاهًا تصاعديًا منتظمًا **
تم إصدار السلسلة في 31 ديسمبر 2022. في الأسبوع الأول بعد الإصدار ، أظهر سعر الأرضية اتجاهًا تصاعديًا منتظمًا.
أولاً ، في حوالي الأول من يناير ، ارتفع سعر الأرضية إلى حوالي 1E. للأيام الأربعة التالية ، من 2 يناير إلى 5 يناير ، يرتفع السعر بحوالي 0.5 نقطة كل يومين (3 يناير ، 5 يناير). بعد أن وصل سعر الأرضية إلى حوالي 2E ، ظل في النطاق 2-2.5E. قد يكون هذا الاتجاه الصعودي المنتظم مصادفة ، ولكنه أيضًا مريب للغاية ، مما يدفعنا إلى التعمق أكثر.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-a0822d5998-dd1a6f-62a40f)
الشكل 1: ارتفعت الأسعار الدنيا بانتظام في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 2: توزيع حجم المعاملات وسعرها أمر مثير للشكوك أيضًا **
بمقارنة حجم التداول اليومي مع اتجاه سعر الأرضية ، وجدنا أن حجم التداول في اليوم الذي تغير فيه سعر اللوحة المحلية بشكل كبير (31 ديسمبر ، 1 يناير ، 3 يناير ، 5 يناير) كان أيضًا أعلى من سعر الأرضية المحلية. في الأيام التي يكون فيها السعر ثابتًا نسبيًا (أي 2 يناير ، 4 يناير ، 6 يناير ، إلخ.) يكون الحجم أعلى من ذلك بكثير. يبدو أن هذا يشير إلى أن شخصًا ما وراء الكواليس ينفذ عددًا كبيرًا من المعاملات للتأثير على سعر الأرضية في 1 يناير و 3 يناير و 5 يناير.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-1168e34e3c-dd1a6f-62a40f)
الشكل 2: يرتفع حجم التداول في يوم يرتفع فيه سعر الأرضية بشكل حاد.
لاختبار هذه الفرضية ، نقوم بفحص توزيع الأسعار لجميع المعاملات التي حدثت خلال الأسبوع الأول. كما هو موضح في الشكل أدناه (تمثل الألوان المختلفة المعاملات في أيام مختلفة) ، تحدث جميع المعاملات اليومية تقريبًا أقل من سعر الحد الأدنى لليوم. هذا الاكتشاف مثير جدًا للاهتمام ، لأن الطريقة الأكثر مباشرة لرفع سعر الأرضية إلى المركز المستهدف هي إزالة جميع الأوامر المعلقة أسفل السعر المستهدف. هذه علامة أخرى على وجود تلاعب منظم في الأسعار وراء ذلك.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-a675a7b490-dd1a6f-62a40f)
الشكل 3: توزيع أسعار المعاملات في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 3: توزيع أسعار الطلبات المعلقة مماثل أيضًا لتوزيع أسعار المعاملات **
جانب آخر مهم عند رفع سعر الأرضية هو إنشاء أوامر معلقة (لأن سعر الأرضية = أدنى سعر يسأل). بالنظر إلى توزيع أسعار الأوامر المعلقة ، نرى أنها تتبع نمطًا مشابهًا لأسعار المعاملات. على وجه التحديد ، تتحرك أسعار الأوامر المعلقة بانتظام من أسعار منخفضة إلى أسعار أعلى. بينما في ظل الظروف العادية ، عندما يتم إطلاق المقتنيات لأول مرة ، يجب أن نرى البائعين يقدمون الطلبات بسعر طلب أكثر انتشارًا حيث لا يوجد إجماع على قيمة المجموعة.
! [سلوك التلاعب في أسعار NFT من خلال بيانات السلسلة] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f230462a9-4ac23f69d3-dd1a6f-62a40f)
الشكل 4: توزيع أسعار الطلبات المعلقة في الأسبوع الأول بعد الإطلاق
** النتيجة 4: ارتباط العنوان **
وجدنا أنه يمكن ربط 141 عنوانًا (15٪) من جميع المتداولين في الأسبوع الأول بناءً على علاقات تحويل ETH بين المحافظ. شكلت هذه العناوين معًا حوالي 40٪ من حجم المعاملات في الأسبوع الأول. من المحتمل أن يتم التحكم فيها من قبل نفس الكيان الذي يقف وراءها ، ونظراً إلى الحجم الكبير للمعاملات الناتجة عن هذه العناوين ، فقد يكونون هم الطرف الذي يقف وراء التلاعب بالأسعار. (ملاحظة: تم إجراء البحث في هذه الورقة قبل أن نطور خوارزمية تجميع العناوين التي يمكنها تحديد الروابط بين العناوين بشكل أكثر دقة ، لذلك قد يكون هناك بعض التحيز في بيانات ارتباط العنوان هنا. مجموعات العناوين مفيدة جدًا عند التحقيق في التلاعب المحتمل بالسوق. )
ختاماً
في هذه الدراسة ، نشارك إطار عمل مبنيًا على خبرتنا ومعرفتنا الصناعية لتحليل التلاعب في أسعار NFT. على الرغم من أنه يمكن أن يكشف عن بعض الظواهر والسلوكيات المشبوهة ، إلا أننا نعلم أيضًا أن هذا الإطار غير مكتمل ، ونعمل دائمًا على تحسين أساليب البحث لدينا. نظرًا لوجود عدد قليل من الدراسات المماثلة ، نأمل أن نساهم في مجال NFT وكذلك في مجتمع تحليل البيانات على السلسلة من خلال مشاركة نهجنا. في الوقت نفسه ، نأمل أن تكون هذه الدراسة قادرة على تسليط الضوء ، وجذب المزيد من الانتباه إلى التلاعب بسوق NFT ، وتعزيز المزيد من البحث والتحليل. نعتقد أنه من خلال الجهود المشتركة للمجتمع بأكمله ، يمكننا فهم هذه المشكلات وحلها بشكل أكبر ، وبالتالي المساهمة في التنمية المستدامة لهذا المجال.
عن المؤلف
شارك في تأليف هذه الدراسة التحليلية Helena L. و Lin S. من Eocene Research. تابعنا على Twitter لتبقى على اطلاع دائم بالمزيد من تحليلات وأبحاث NFT.
حساب تويتر الرسمي: