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暗号資産のパンプ・アンド・ダンプ事象の実証分析と予測

記事 arXiv papers · 著者: Jiahua Xu et al.
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サマリー

本研究は、暗号資産の協調的なパンプ・アンド・ダンプ活動を検討します。事例研究に加え、一定期間にTelegramチャンネルを通じて組織された事象を調査します。こうしたスキームに関連する市場パターンを探り、事象の前に上昇させられる可能性が高い上場コインを推定するモデルを構築します。著者らは、相場操縦された取引の実証分析と、検出への機械学習の応用の両面から研究を位置付けています。

本論文は、モデルの適合率と頑健性が高いと報告し、その予測に基づく単純な取引戦略を検証します。報告された実証分析では、小口の個人投資について約2か月半の間に最大60%のリターンが得られました。この数値は研究のサンプルと設定に限られます。要旨には、取引コスト、流動性制約、リスク調整後パフォーマンス、アウト・オブ・サンプル検証の詳細が記載されていません。この結果は概念実証として扱うのが適切であり、戦略を再現できることや、相場操縦の疑いがある取引を行うことの安全性を保証するものではありません。

主なアイデア

  • Telegramチャンネルで組織された暗号資産のパンプ・アンド・ダンプ事象を分析します。
  • 協調的なパンプ活動に関連する市場パターンを調査します。
  • 機械学習モデルで、上場コインが価格をつり上げられる可能性を推定します。
  • 著者らは、モデルの予測に基づく取引戦略を検証したと報告しています。
  • 報告されたリターンは研究の過去サンプルに基づくもので、将来の成績を示すものではありません。

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暗号資産機械学習イベントドリブンバックテスト市場マイクロストラクチャー
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# 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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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。