本文來自Forkast,原文作者:ANNDYLIAN,由Odaily星球日報譯者Katie辜編譯。
對金融人士來說,“洗盤交易”并不是一個新詞。加密貨幣也以相同的買入和賣出手法來回進行“洗盤”,NFT市場亦是如此。“洗盤交易”使得NFT愛好者很難衡量市場對某一系列的真正興趣,還夸大和扭曲了交易量,對交易平臺的分析也造成誤導。
那如何用鏈上數據來識別“洗盤交易”,檢測可疑活動呢?
什么是“洗盤交易”?
洗盤交易是一種市場操縱形式,投資者同時買賣同一種金融產品,在市場中制造誤導。
在NFT交易中,當同一用戶作為NFT交易的買賣雙方時,就會發生“洗盤交易”。與傳統證券不同,NFT市場不受政府監管,地址背后的真實身份難判別。因此,洗盤交易在NFT市場非常普遍。
《“區塊鏈+”如何重構內容產業生態》獲第三十一屆中國新聞獎三等獎:金色財經報道,人民日報(2021年11月08日 第?17版)發布第三十一屆中國新聞獎獲獎作品目錄,《“區塊鏈+”如何重構內容產業生態》獲第三十一屆中國新聞獎三等獎,刊播單位:新聞與寫作?,報送單位:北京記協。[2021/11/8 6:37:41]
為什么有人洗NFT?
NFT領域“洗盤”的背后有兩個主要動機。
獲取平臺獎勵
一些NFT市場,如X2Y2,根據活躍用戶的交易量給予他們回報,以此來獎勵他們。洗盤交易者利用這一點,通過產生大量虛假交易量來最大化他們的回報。反過來,這很容易欺騙想要根據流動性定量分析NFT藏品或市場的用戶。
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創造價值或流動性的假象
為了制造一種流動性的假象和特定NFT藏品的虛高價值,一些無良創造者轉向洗盤交易來欺騙買家。當真正的買家被騙以抬高的價格從他們那里購買NFT時,他們就會從中獲利。這種類型的洗盤交易者用新的錢包地址隱藏他們的活動,這些地址由中心化交易所錢包自籌資金。這種類型的洗盤交易產生的交易量相對較小,對市場的破壞性不如第1類洗盤交易。
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“洗盤交易”是怎樣進行的?
由于第一種“洗盤交易”對NFT交易數據的干擾性,我們用從鏈上數據來識別。要理解這種類型的洗盤交易,我們必須先理解X2Y2和LooksRare的代幣獎勵系統。X2Y2和LooksRare每天根據地址的交易量向賣方和買方分發代幣。代幣獎勵每天都是固定的,所以洗盤交易者可以進行洗盤交易,并在每日分配重置時重復獲得獎勵代幣。
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圖1顯示了X2Y2市場上的一個洗盤交易活動示例。
圖1——NFT系列Dreadfulz的洗盤交易例子
從上圖中我們可以看到,同一個NFT相同的兩個錢包之間在一天內多次來回購買,每筆交易的銷售價格超過300ETH。2022年9月1日,這兩個地址交易了19次,產生了7228ETH的交易量,支付了36.14ETH的X2Y2平臺費用。而Dreadfulz的版稅費率并不是在X2Y2上設定的。因此,沒有支付創作者費用。洗盤交易者將選擇零版稅費的系列,以最小化他們的交易成本。
如何識別“洗盤交易”?
我研究了一些分析平臺的檢測方式。根據我自己的了解和分析,以下是一份可疑數據和活動的清單:
某一特定的NFT在同一地址每天交易超過X次,而其他收藏品則保持不變;
同一地址正在以高頻方式進行同一NFT交易;
在沒有營銷或促銷支持的情況下,NFT系列以高頻的方式進行自銷;
A市場的平均歷史交易價格是B市場的X倍;
NFT的銷售價格比可供銷售的最低價格NFT高X倍;
同一個錢包為買賣NFT的所有可疑錢包提供資金;
持續異常高的交易量。
上述假設并不完善,我希望與研究人員合作開發一種更全面的“記分卡”,可以更有效地確定NFT趨勢和行為。隨著時間的推移,追蹤多個錢包以識別不同層次的關系的能力也至關重要。
頂級NFT收藏品是如何進行“洗盤交易”的?
在圖2中,FootprintAnalytics將他們的識別規則應用到X2Y2和LooksRare上交易量最大的NFT系列。
圖2——選定NFT系列的洗盤交易統計
根據他們的規則,他們已經檢測到這些系列的95%或更多的交易量是洗盤交易。洗盤交易在這些收藏品的交易量中占了極高的比例,這對收藏品的歷史交易量和銷售活動造成了誤導。
圖3——藍籌NFT系列的洗盤交易統計
圖4——LooksRare和X2Y2的洗盤交易數據
圖5——Opensea、LooksRare和X2Y2未經過濾的交易數據
圖4顯示,LooksRare和X2Y2上94.71%和81.04%的交易量是洗盤交易,這似乎與市場統計數據一致,如圖5所示。我們可以從未經過濾的數據中看到,Looksrare的每筆交易平均價格幾乎達到8.5萬美元,這是OpenSea均價的90倍左右,貴得離譜。
總結
圖6——OpenSea、LooksRare和X2Y2的月度NFT銷量數據
從圖6中可以看出,自2022年1月以來,幾乎每個月NFT市場的月度交易統計數據的洗盤交易量占總交易量的比例都在50%以上。盡管總交易量較1月份的高點大幅下降,但NFT市場的洗盤交易量百分比每月保持相似。這強調了洗盤交易對準確的NFT交易數據的破壞性,以及“過濾”洗盤交易對的NFT數據分析的重要性。
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