如何识别NFT“狗庄行为”?

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今年,一半以上的NFT交易量是“左手倒右手”。

如何识别NFT“狗庄行为”?

原文:《The scourge of NFT wash trading — and how not to get suckered in》by ANNDY LIAN

编译:Katie 辜

对金融人士来说,“洗盘交易”(wash trading)并不是一个新词。加密货币也以相同的买入和卖出手法来回进行“洗盘”, NFT 市场亦是如此。“洗盘交易”使得 NFT 爱好者很难衡量市场对某一系列的真正兴趣,还夸大和扭曲了交易量,对交易平台的分析也造成误导。

那如何用链上数据来识别“洗盘交易”,检测可疑活动呢?

什么是“洗盘交易”?

洗盘交易是一种市场操纵形式,投资者同时买卖同一种金融产品,在市场中制造误导。

在 NFT 交易中,当同一用户作为 NFT 交易的买卖双方时,就会发生“洗盘交易”。与传统证券不同,NFT 市场不受政府监管,地址背后的真实身份难判别。因此,洗盘交易在 NFT 市场非常普遍。

为什么有人洗 NFT?

NFT 领域“洗盘”的背后有两个主要动机。

1. 获取平台奖励

一些 NFT 市场,如 X2Y2,根据活跃用户的交易量给予他们回报(以协议代币的形式),以此来奖励他们。洗盘交易者利用这一点,通过产生大量虚假交易量来最大化他们的回报。反过来,这很容易欺骗想要根据流动性定量分析 NFT 藏品或市场的用户。

2. 创造价值或流动性的假象

为了制造一种流动性的假象和特定 NFT 藏品的虚高价值,一些无良创造者转向洗盘交易来欺骗买家。当真正的买家被骗以抬高的价格从他们那里购买 NFT 时,他们就会从中获利。这种类型的洗盘交易者用新的钱包地址隐藏他们的活动,这些地址由中心化交易所钱包自筹资金。这种类型的洗盘交易产生的交易量相对较小,对市场的破坏性不如第 1 类洗盘交易。

“洗盘交易”是怎样进行的?

由于第一种“洗盘交易”对 NFT 交易数据的干扰性,我们用从链上数据来识别。要理解这种类型的洗盘交易,我们必须先理解 X2Y2 和 LooksRare 的代币奖励系统。X2Y2 和 LooksRare 每天根据地址的交易量(作为市场平台每日总交易量的一部分)向卖方和买方分发代币。代币奖励每天都是固定的,所以洗盘交易者可以进行洗盘交易,并在每日分配重置时重复获得奖励代币。

图 1 显示了 X2Y2 市场上的一个洗盘交易活动示例。

如何识别NFT“狗庄行为”?

图1——NFT 系列Dreadfulz的洗盘交易例子(来源:Footprint Analytics)

从上图中我们可以看到,同一个 NFT(ID 164)相同的两个钱包之间在一天内多次来回购买,每笔交易的销售价格超过 300 ETH 。2022 年 9 月 1 日,这两个地址交易了 19 次,产生了 7228 ETH 的交易量,支付了 36.14 ETH 的 X2Y2 平台费用。而 Dreadfulz 的版税费率并不是在 X2Y2 上设定的。因此,没有支付创作者费用。洗盘交易者将选择零版税费的系列,以最小化他们的交易成本。

如何识别“洗盘交易”?

我研究了一些分析平台的检测方式。根据我自己的了解和分析,以下是一份可疑数据和活动的清单:

  • 某一特定的 NFT 在同一地址每天交易超过 X 次,而其他收藏品则保持不变;
  • 同一地址正在以高频方式进行同一 NFT 交易;
  • 在没有营销或促销支持的情况下,NFT 系列以高频的方式进行自销;
  • A 市场的平均历史交易价格是 B 市场的 X 倍;
  • NFT 的销售价格比可供销售的最低价格 NFT 高 X 倍;
  • 同一个钱包为买卖 NFT 的所有可疑钱包提供资金;
  • 持续异常高的交易量。

上述假设并不完善,我希望与研究人员合作开发一种更全面的“记分卡”,可以更有效地确定 NFT 趋势和行为。随着时间的推移,追踪多个钱包以识别不同层次的关系的能力也至关重要。

顶级NFT收藏品是如何进行“洗盘交易”的?

在图 2 中,Footprint Analytics 将他们的识别规则应用到 X2Y2 和 LooksRare 上交易量最大的 NFT 系列。

如何识别NFT“狗庄行为”?

图2——选定NFT 系列的洗盘交易统计(来源:Footprint Analytics)

根据他们的规则,他们已经检测到这些系列的 95% 或更多的交易量是洗盘交易。洗盘交易在这些收藏品的交易量中占了极高的比例,这对收藏品的历史交易量和销售活动造成了误导。

如何识别NFT“狗庄行为”?

图3——蓝筹NFT 系列的洗盘交易统计(来源:Footprint Analytics)

如何识别NFT“狗庄行为”?

图 4——LooksRare 和 X2Y2 的洗盘交易数据(来源:Footprint Analytics)

如何识别NFT“狗庄行为”?

图 5——Opensea、LooksRare 和 X2Y2 未经过滤的交易数据(来源:Footprint Analytics)

图 4 显示,LooksRare 和 X2Y2 上 94.71% 和 81.04% 的交易量是洗盘交易,这似乎与市场统计数据一致,如图 5 所示。我们可以从未经过滤的数据中看到,Looksrare 的每笔交易平均价格几乎达到 8.5 万美元,这是 OpenSea 均价的 90 倍左右,贵得离谱。

总结

如何识别NFT“狗庄行为”?

图 6——OpenSea、LooksRare 和 X2Y2 的月度NFT销量数据(来源:Footprint Analytics)

从图 6 中可以看出,自 2022 年 1 月以来,几乎每个月 NFT 市场的月度交易统计数据的洗盘交易量占总交易量的比例都在 50% 以上。尽管总交易量较1月份的高点大幅下降,但 NFT 市场的洗盘交易量百分比每月保持相似。这强调了洗盘交易对准确的 NFT 交易数据的破坏性,以及“过滤”洗盘交易对的 NFT 数据分析的重要性。

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