THETA:教你如何识别、分析和避免NFT「洗盘交易」

原文标题:《如何识别NFT「洗盘交易」?》

原文作者:ANNDYLIAN,Forkast?

对金融人士来说,「洗盘交易」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。

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为什么有人洗NFT?

NFT领域「洗盘」的背后有两个主要动机。

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,这很容易想要根据流动性定量分析NFT藏品或市场的用户。

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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买家。当真正的买家被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平台钱包自筹资金。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。

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「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Token奖励系统。X2Y2和LooksRare每天根据地址的交易量向卖方和买方分发Token。Token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Token。

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图1显示了X2Y2市场上的一个洗盘交易活动示例。

图?1——NFT系列?Dreadfulz?的洗盘交易例子

从上图中我们可以看到,同一个NFT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7228ETH的交易量,支付了36.14ETH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。

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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?藏品是如何进行「洗盘交易」的?

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

图?2——选定?NFT系列的洗盘交易统计

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。

图?3——蓝筹?NFT系列的洗盘交易统计

图4——LooksRare和X2Y2的洗盘交易数据

图5——Opensea、LooksRare和X2Y2未经过滤的交易数据

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

图6——OpenSea、LooksRare和X2Y2的月度?NFT?销量数据

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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