暗号資産のパンプ・アンド・ダンプを閾値で検出
記事 arXiv papers · 著者: Mahya Karbalaii
サマリー
この文書は、Poloniexで取引されるトークンから、パンプ・アンド・ダンプが疑われる事象を特定する教師なし手法を説明します。価格と出来高の閾値を、指数加重移動平均やボラティリティ指標と組み合わせます。通常の異常検知手法では小さな活動の急増を意味のある事象と誤認しうる、流動性の低い資産や長期間取引がない資産も考慮できるよう、閾値は観測された取引パターンに合わせて設定されています。
目的は、誤警報を抑えながら、協調的に見える大きな値動きと小さな変動を区別することです。この手法は検出とノイズ低減のバランスを取ると説明されていますが、データセットの期間、閾値の較正手順、適合率や再現率の測定値、比較結果は示されていません。したがって検出結果は、操作の証明ではなくスクリーニングのシグナルとして理解する必要があります。対象として示されているのは単一の取引所であり、他の市場や異なる取引条件での有効性は確認されていません。
主なアイデア
- トークンの価格と出来高を監視し、パンプ・アンド・ダンプが疑われる事象を検出します。
- 個別調整した閾値を、指数加重平均やボラティリティ指標と組み合わせます。
- 取引が薄いトークンや長期間取引がないケースを考慮して、閾値を調整します。
- 出来高のわずかな急増による重要性の低い警告を減らすことを目指します。
- 説明には定量的な検証結果がなく、警告が操作の証拠になるとも示されていません。
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全文
# Detecting Crypto Pump-and-Dump Schemes: A Thresholding-Based Approach to Handling Market Noise # Detecting Crypto Pump-and-Dump Schemes: A Thresholding-Based Approach to Handling Market Noise We propose a simple yet robust unsupervised model to detect pump-and-dump events on tokens listed on the Poloniex Exchange platform. By combining threshold-based criteria with exponentially weighted moving averages (EWMA) and volatility measures, our approach effectively distinguishes genuine anomalies from minor trading fluctuations, even for tokens with low liquidity and prolonged inactivity. These characteristics present a unique challenge, as standard anomaly-detection methods often over-flag negligible volume spikes. Our framework overcomes this issue by tailoring both price and volume thresholds to the specific trading patterns observed, resulting in a model that balances high true-positive detection with minimal noise.
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