소개
최근 기사 에서는 거래 보상을 얻기 위해 발생하는 워시아웃 행동을 분석했습니다. 여기에서 우리는 시장을 호도하고, 시장 가격을 조작하고, 인위적으로 거래량을 늘리기 위해 설계된 또 다른 유형의 가장 거래에 대해 간략하게 설명합니다. 그리고 이번 글에서는 DenDekaDan Genesis를 사용하겠습니다. Genesis는 NFT 시장 조작에 대한 연구를 공유하기 위해 Omikuji의 예를 살펴봅니다 . 이 시리즈에서 우리는 인위적으로 가격을 부풀리려는 조직적인 노력에 의해 주도되는 것으로 보이는 일련의 특이한 행동을 발견했습니다.
거래 보상을 얻기 위해 세탁된 거래는 일반적으로 여러 고정 지갑 사이를 오가며 거래되기 때문에 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 워시 트레이더는 기본적으로 NFT 시장(주로 X2 Y 2 및 LooksRare) 으로 인해 동일한 사람/단체 간에 코인이 거래된다는 사실을 숨길 동기가 없습니다. LooksRare LooksRare는 참가자가 보상을 받는 커뮤니티 최초의 NFT 거래 플랫폼입니다. 사용자는 NFT를 구매하거나 판매하여 보상을 얻을 수 있습니다. LOOKS는 LooksRare의 기본 토큰입니다. 더보기 ) 이러한 행동은 거래 보상을 발행할 때 불이익을 받지 않습니다.
반면, NFT 수집품의 실제 가치에 대한 허위 정보를 생성하기 위한 자금세탁 거래는 보다 은밀하지만 조직적인 방식으로 수행되는 경우가 많습니다. 이러한 종류의 시장 조작에 관심이 있을 수 있는 당사자 로는 NFT 프로젝트 당사자, 시장 조성자 또는 전체 시장에 영향을 미칠 수 있는 충분한 자본 및 기술 전문 지식을 갖춘 고래가 있습니다. 더욱이, 소수의 주체만이 거래량을 창출하고 소수의 주체 간 주고받는 거래를 통해 가격을 상승시킬 수 있다는 사실을 숨기기 위해 이러한 유형의 시장 조작에는 종종 다수의 수단을 사용하는 경우가 많습니다. 지갑은 몇몇 주소의 행동만 주의 깊게 관찰해도 그 뒤에 숨어 있는 조작의 흔적을 찾기가 어렵습니다.
방법론
NFT 거래 뒤에 숨어 있는 조직적인 시장 조작을 효과적으로 식별하기 위해 우리는 두 가지 유형의 데이터 분석에 중점을 둡니다.
거래 데이터 : 여기에는 거래 및 가격(거래 가격 및 하한 가격)과 같은 온체인 데이터와 요청 및 입찰 데이터와 같은 오프체인 데이터가 포함됩니다.
주소 상관관계 : 여기에는 지갑 간 자금 이체 내역, 지갑의 자금 출처가 동일한지, 지갑의 자금 목적지가 동일한지 여부 등 거래자 간의 자금 상관관계를 연구하는 작업이 포함됩니다.
거래 데이터를 연구함으로써 우리는 가격과 거래량에서 의심스러운 추세를 발견할 수 있습니다. 지갑 간의 연결에 대한 통찰력을 얻음으로써 기업이 거래를 위해 다수의 지갑을 통제하는지 여부를 조사하고 그들의 행동을 조사할 수 있습니다.
사례 연구: DenDekaDan Genesis Omikuji
우리는 2022년 12월 31일 출시 첫 주 이후 시리즈의 하한 가격이 0.05E에서 2.5E로 급등한 이유를 알고 싶었습니다(5000% 증가!). 데이터를 연구한 결과 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
하한가 변동 추이, 거래가격 분포, 보류주문가격 분포 등을 종합하면 의심스러운 패턴이 나타나며, 이는 그 이면에 가격조작 행위가 존재함을 암시할 수 있다.
이번 시리즈 첫 주에 거래된 주소 중 금전적 연결이 있는 주소가 다수 발견됐다.
조사 결과 1: 가격 하한선은 정기적인 상승 추세를 보여줍니다.
이 시리즈는 2022년 12월 31일에 출시되었으며, 출시 후 첫 주 동안 하한선이 꾸준한 상승 추세를 보였습니다.
먼저 1월 1일쯤 하한가가 1E 정도까지 올랐습니다. 1월 2일부터 1월 5일까지 다음 4일 동안 가격은 격일로(1월 3일, 1월 5일) 약 0.5E씩 인상되었습니다. 2E 정도에 도달한 이후에도 하한가격은 2~2.5E 범위에 머물렀다. 이러한 정기적인 상승 추세는 우연일 수도 있지만, 더 깊이 파고들게 할 만큼 충분히 의심스럽기도 합니다.
그림 1: 가격 하한선은 출시 후 첫 주 동안 정기적으로 인상되었습니다.
조사 결과 2: 거래량과 거래 가격의 분포도 의심스럽다
일별 거래량과 하한가격 변동 추이를 비교한 결과, 하한가격이 크게 변동한 날(12월 31일, 1월 1일, 1월 3일, 1월 5일)의 거래량이 하한가격 변동일보다 높은 것으로 나타났습니다. 가격이 상대적으로 안정적인 날(예: 1월 2일, 1월 4일, 1월 6일 등)에 거래량이 훨씬 높습니다. 이는 배후의 누군가가 1월 1일, 1월 3일, 1월 5일에 가격 하한선에 영향을 미치기 위해 대량의 거래를 실행하고 있음을 시사하는 것으로 보입니다.
그림 2: 하한선 가격이 급등하는 날에는 거래량이 급증합니다.
이 가설을 테스트하기 위해 첫 주 동안 발생한 모든 거래의 가격 분포를 추가로 조사합니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이(다른 색상은 다른 날짜의 거래를 나타냄) 거의 모든 일일 거래가 그날의 하한 가격 이하에서 발생합니다. 이 결과는 매우 흥미롭습니다. 하한 가격을 목표 포지션까지 올리는 가장 직접적인 방법은 목표 가격보다 낮은 보류 주문을 모두 청산하는 것이기 때문입니다. 이는 그 배후에 조직적인 가격 조작이 있다는 또 다른 신호입니다.
그림 3: 출시 후 첫 주 거래가격 분포
조사 결과 3: 지정가 주문 가격 분포도 거래 가격 분포와 유사합니다.
하한 가격을 올릴 때 또 다른 중요한 측면은 지정가 주문을 생성하는 것입니다(하한 가격 = 최저 매도 가격이기 때문입니다). 지정가 주문 가격의 분포를 살펴보면 거래 가격과 유사한 패턴을 따르는 것을 알 수 있습니다. 특히 지정가 주문 가격은 정기적으로 낮은 가격에서 높은 가격으로 이동합니다. 일반적인 상황에서 수집품이 처음 출시되고 컬렉션의 가치에 대한 합의가 이루어지지 않으면 판매자가 더 분산된 요구 가격으로 주문하는 것을 볼 수 있습니다.
그림 4: 출시 후 첫 주 동안 보류 주문의 가격 분포
발견 사항 4: 주소 상관 관계
우리는 첫 주에 전체 거래자의 141개 주소(15%)가 지갑 간의 ETH 전송 관계를 기반으로 연결될 수 있음을 발견했습니다. 이 주소들은 첫 주 거래량의 약 40%를 차지했습니다. 배후에 있는 동일한 주체에 의해 통제될 가능성이 있으며, 이러한 주소에서 발생하는 대규모 거래량을 고려하면 배후에서 가격을 조작하는 당사자일 수도 있습니다. (참고: 이 기사에 대한 연구는 주소 간의 연결을 보다 정확하게 식별하는 주소 클러스터링 알고리즘을 개발하기 전에 수행되었으므로 여기의 주소 상관 데이터는 다소 편향될 수 있습니다. 그러나 주소 클러스터를 식별하는 것은 잠재적인 가능성을 조사할 때 매우 유용하다는 점을 강조하고 싶습니다. 시장 조작.)
결론적으로
본 연구에서는 NFT 가격 조작을 분석하기 위해 경험과 업계 지식을 바탕으로 구축된 프레임워크를 공유합니다. 이를 통해 일부 의심스러운 현상과 행동을 밝힐 수 있지만, 이 프레임워크가 불완전하며 연구 방법을 지속적으로 개선하고 있다는 점도 알고 있습니다. 유사한 연구가 거의 없기 때문에 우리는 우리의 접근 방식을 공유함으로써 NFT 분야는 물론 온체인 데이터 분석 커뮤니티에 기여하고자 합니다. 동시에, 우리는 이 연구가 더 많은 사람들이 NFT 시장 조작에 관심을 갖도록 영감을 주고 더 많은 연구와 분석을 촉진할 수 있기를 바랍니다. 우리는 지역사회 전체의 공동 노력으로 이러한 문제를 더 깊이 이해하고 해결함으로써 이 분야의 지속 가능한 발전에 기여할 수 있다고 믿습니다.
저자 소개
이 분석 연구 보고서는 Eocene Research 의 Helena L.과 Lin S.가 공동 집필했습니다. 트위터 에서 NFT 분석 및 연구에 대한 더 많은 정보를 얻으 려면 Twitter 에서 팔로우하세요.
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