Empirische Muster und Prognosen von Krypto-Pump-and-Dump-Ereignissen

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht koordinierte Pump-and-Dump-Aktivitäten bei Kryptowährungen. Dazu gehören eine Fallstudie und eine Analyse von Ereignissen, die innerhalb eines festgelegten Zeitraums über Telegram-Kanäle organisiert wurden. Sie sucht nach Marktmustern, die mit solchen Praktiken verbunden sind, und entwickelt ein Modell, das vor einem Ereignis schätzt, welche gelisteten Coins wahrscheinlich gepumpt werden. Die Autoren verstehen die Arbeit sowohl als empirische Analyse manipulierten Handels als auch als Einsatz von Machine Learning zur Erkennung.

Laut Paper weist das Modell hohe Präzision und Robustheit auf; außerdem wird eine einfache Handelsstrategie auf Basis seiner Prognosen getestet. Der empirische Versuch erzielte laut Bericht bei kleinen Privatanlagen über ungefähr zweieinhalb Monate Renditen von bis zu 60%. Diese Zahl gilt für die Stichprobe und das Setup der Studie. Das Abstract beschreibt weder Transaktionskosten, Liquiditätsbeschränkungen und risikobereinigte Performance noch Details zur Out-of-Sample-Validierung. Die Ergebnisse sind am besten als Machbarkeitsnachweis zu verstehen. Sie garantieren weder, dass sich die Strategie reproduzieren lässt, noch dass der Handel rund um vermutete Marktmanipulationen sicher ist.

Kernaussagen

• Die Studie analysiert Pump-and-Dump-Ereignisse bei Kryptowährungen, die über Telegram-Kanäle organisiert wurden.
• Sie untersucht Marktbewegungen, die mit koordinierten Pump-Aktivitäten verbunden sind.
• Ein Machine-Learning-Modell schätzt, wie wahrscheinlich ein Pump bei einem gelisteten Coin ist.
• Die Autoren berichten, dass sie eine Handelsstrategie auf Grundlage der Modellprognosen getestet haben.
• Die berichteten Renditen beziehen sich auf die historische Stichprobe der Studie und belegen keine zukünftige Performance.

Schlagwörter

# The Anatomy of a Cryptocurrency Pump-and-Dump Scheme


# The Anatomy of a Cryptocurrency Pump-and-Dump Scheme









While pump-and-dump schemes have attracted the attention of cryptocurrency observers and regulators alike, this paper represents the first detailed empirical query of pump-and-dump activities in cryptocurrency markets. We present a case study of a recent pump-and-dump event, investigate 412 pump-and-dump activities organized in Telegram channels from June 17, 2018 to February 26, 2019, and discover patterns in crypto-markets associated with pump-and-dump schemes. We then build a model that predicts the pump likelihood of all coins listed in a crypto-exchange prior to a pump. The model exhibits high precision as well as robustness, and can be used to create a simple, yet very effective trading strategy, which we empirically demonstrate can generate a return as high as 60% on small retail investments within a span of two and half months. The study provides a proof of concept for strategic crypto-trading and sheds light on the application of machine learning for crime detection.

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