加密货币市场操纵不仅仅是投机论坛和不正当场外交易平台的遗迹——它是一种持续存在的、不断演变的威胁，会影响价格，侵蚀投资者信任，并破坏去中心化金融的根本前景。
从利用小市值代币进行拉高出货的骗局，到刷量交易量和流动性的虚假交易和欺骗行为，操纵行为可以隐藏在链上和链下市场的眼皮底下。
在此背景下，人工智能工具已成为最有前景的防御手段之一。这些平台结合了机器学习、预测分析、模式识别、实时预警和区块链图分析等技术，有助于在异常活动扰乱市场之前将其识别出来。
以下是一些领先的人工智能解决方案，它们已经部署在交易公司、交易所、合规团队和分析部门，用于标记潜在的操纵行为和异常的市场行为——通常是实时标记。
TRM Labs — TRM 调查员和市场滥用检测
TRM Labs 是一个区块链智能平台，被金融机构和交易所广泛用于监控链上的非法资金流动和市场操纵模式。其机器学习模型结合多年积累的类型库，使 TRM 能够检测出可疑的交易序列，例如刷量交易、欺骗交易和异常的资金积累模式，这些模式往往预示着更大规模的操纵事件的发生。
区块链监控专家 强调识别跨钱包的模式（而不仅仅是孤立的交易）对于发现市场操纵行为至关重要。TRM 的聚类和标记异常链上行为的方法有助于合规团队主动预警潜在的欺骗或协同操纵行为。
最适合：合规团队、交易所、机构市场监管机构。
Chainalysis — KYT 和 Reactor 用于可疑活动信号
Chainalysis 是加密货币分析领域最知名的公司之一，其产品如Know-Your-Transaction (KYT)和Reactor被全球监管机构和合规官广泛使用。该平台运用人工智能和先进的图分析技术来检测“看起来不正常”的交易流，例如，跨交易所的资产协同路由，这可能表明刷量交易或旨在人为制造交易量的分层操作。
区块链研究合作伙伴经常 重点强调Chainalysis 在将匿名钱包行为与可操作的风险评分联系起来方面的优势，这有助于机构在潜在的市场操纵行为对价格产生重大影响之前发现它们。
最适合：监管机构、金融机构、全球合规团队。
Nansen — 智能警报和 AI 增强型链上信号
Nansen将 AI 引入链上分析，通过智能警报和预测性见解来检测诸如巨鲸突然移动、单个实体集中积累以及可能预示着人为价格行为的交易资金流入等模式。
底层人工智能模型处理海量的链上数据集，以突出与历史规范的偏离——例如不受自然市场流动支持的价格波动。
AI 通过比较多变量链上指标，实现高级异常检测，并发现市场操纵或极端仓位的早期预警信号。
最适合：交易员、研究部门、主动风险监控。
Forta Network — 实时检测机器人和警报
Forta是一个去中心化的检测机器人网络，能够以毫秒级的响应速度监控区块链活动。通过部署专门的检测脚本和机器学习增强功能， Forta可以提醒用户注意异常的智能合约调用、闪电贷激增、套利异常或类似机器人的交易模式，这些行为通常与操纵价格或利用流动性不足的市场有关。
实时警报至关重要，因为许多市场操纵行为会在几秒钟内发生；Forta 能够实时发布警报并将其集成到监控仪表板中，这有助于一线工程师和分析师在自动交易引发连锁反应并放大影响之前做出反应。
最适合：开发者、DeFi 平台和实时监控系统。
Arkham情报——钱包归因与信号流
Arkham Intelligence 基于人工智能辅助的钱包归因和聚类技术——本质上是根据钱包的活动模式为其分配身份或行为评分。这在识别操纵者时尤为有效，这些操纵者通常利用大型机器人集群或精心策划的钱包集群来模拟交易量并影响市场情绪。
通过对钱包网络进行去匿名化处理，并将这些数据输入信号流， Arkham使交易员和调查人员能够更好地了解谁可能是突然出现大量买卖的幕后黑手，以及这种活动是否与已知的操纵特征相符。
最适合：调查人员、激进交易员、合规人员。
Glassnode — 工作室警报和链上市场指标
Glassnode以其机构级链上数据而闻名，但借助Studio Alerts等 AI 增强型警报功能，它能够在异常市场行为爆发前将其突出显示。例如，交易所余额的突然下降或飙升、大量稳定币流入特定资金池，或持仓集中等情况，都可能预示着剧烈的价格波动，而这些波动最终被证实是人为操纵的结果。
市场分析师指出，通过机器学习对这些链上指标进行分析，以调整噪声和季节性因素，可以提供更清晰的信号集，从而区分自然需求和人为操纵。
最适合：机构研究人员、算法交易员、宏观分析师。
Amberdata — AmberLens 和市场微观结构洞察
Amberdata 将订单簿数据与链上分析相结合，以识别中心化和去中心化交易所中存在的异常情况，例如欺骗交易、分层交易和流动性不对称。其AmberLens套件利用人工智能分析细微的市场微观结构信号——例如关键价格水平的订单消失——这些信号可以在价格做出反应之前预示着操纵行为。
这种跨市场方法尤其重要，因为操纵者经常利用 DEX 和 CEX 订单簿之间的差异来协调不同交易场所的价格影响。
最适合：量化团队、交易所监控、全球市场运营。
Coin Metrics — 抗操纵价格和交易量基准
Coin Metrics 的参考数据集虽然并非传统意义上的“检测工具”，但它对跨交易所的价格和交易量数据进行了标准化处理，帮助分析师避免被操纵的数据误导。其人工智能系统会进行数据质量检查，标记异常情况（例如虚假交易造成的交易量虚高），从而帮助下游系统构建抗操纵信号，用于模型和警报。
对于任何试图区分真实市场走势和人为操纵的市场走势的分析师来说，像这样的可靠基准是必不可少的。
最适合：量化分析师、指数提供商、风险分析师。
Kaiko——市场调查员和交叉交易所分析师
Kaiko 的市场调查工具将交易所层面的分析与机器学习相结合，以检测跨市场操纵行为。由于刷量交易和欺骗性交易通常依赖于利用不同交易场所之间的差异，Kaiko 的人工智能可以标记出异常的相关性——例如，某个交易所反复出现的价格峰值在其他交易所却没有反映出来——这些都可能表明存在操纵机制。
Kaiko 通过结合实时和历史交叉交换信息，帮助建立模型并发出警报，以发现人工监控会遗漏的模式。
最适合：对冲基金、做市商和监管团队。
Santiment — 社交 + 链上 AI 信号
Santiment 的平台为操纵检测引入了社交分析这一全新维度。机器学习模型分析诸如协调一致的社交媒体提及、推文数量异常激增或情绪背离等社交信号，这些信号通常预示着拉高出货行为的发生。当与链上数据结合使用时，这些人工智能驱动的情绪模型可以在操纵者开始操纵价格之前发出预警。
市场情报专家指出，社交媒体上的炒作往往会引领价格走势——而发现人为制造的情绪波动可以让交易员和分析师在应对操纵周期时抢占先机。
最适合：零售分析师、情绪研究人员、趋势预测人员。
这篇题为《10款人工智能工具旨在2026年之前发现加密货币市场操纵行为》的文章最初发表于元宇宙 Post网站。
