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탈중앙화 거래소의 워시 트레이딩 식별과 측정

기사 arXiv papers · 저자: Friedhelm Victor et al.
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요약

이 문서는 지정가 주문장을 사용한 초기 이더리움 탈중앙화 거래소 두 곳, IDEX와 EtherDelta에서 워시 트레이딩을 식별하고 측정하는 방법을 살펴봅니다. 자기 거래, 계정 쌍, 더 복잡한 구조 등 법적 정의에 부합하는 계정과 거래 구조를 찾습니다. 연구는 관련 계정 및 구조 수의 하한 추정치와 함께 워시 트레이딩 거래량이 미화 159백만 달러에 해당한다고 추정합니다.

저자들은 각 거래소에서 거래된 토큰의 30% 넘게 워시 트레이딩을 겪었고 EtherDelta에서는 토큰의 10%이 거의 전적으로 워시 트레이딩됐다고 보고합니다. 이 결과를 탈중앙화 시장의 시세조종 위험에 대한 증거이자 해당 시스템에 맞는 대응책의 근거로 제시합니다. 수치는 연구 대상 거래소와 기간에 한정되며, 발췌문에는 기간이 명시돼 있지 않습니다. 계정 수는 하한으로 설명되므로 관측된 활동이 전체 워시 트레이딩을 포착하지 못했을 수 있습니다. 데이터는 추가 연구를 위해 제공된다고 합니다.

핵심 아이디어

  • 이 연구는 두 이더리움 거래소에서 자기 거래와 연계 계정 구조를 통해 잠재적 워시 트레이딩을 식별합니다.
  • 법적 정의에 해당하는 계정과 거래 구조의 하한을 추정합니다.
  • 보고된 워시 트레이딩 거래량은 미화 159백만 달러에 해당합니다.
  • 연구에 따르면 각 거래소에서 거래된 토큰의 30% 넘게 영향을 받았습니다.
  • 결과는 지정가 주문장을 사용하는 특정 거래소 두 곳에 관한 것으로 모든 탈중앙화 시장을 대표하지 않을 수 있습니다.

태그

가상자산탈중앙화 금융(DeFi)시장 미시구조통계주문 집행
전문
# Detecting and Quantifying Wash Trading on Decentralized Cryptocurrency Exchanges


# Detecting and Quantifying Wash Trading on Decentralized Cryptocurrency Exchanges









Cryptoassets such as cryptocurrencies and tokens are increasingly traded on decentralized exchanges. The advantage for users is that the funds are not in custody of a centralized external entity. However, these exchanges are prone to manipulative behavior. In this paper, we illustrate how wash trading activity can be identified on two of the first popular limit order book-based decentralized exchanges on the Ethereum blockchain, IDEX and EtherDelta. We identify a lower bound of accounts and trading structures that meet the legal definitions of wash trading, discovering that they are responsible for a wash trading volume in equivalent of 159 million U.S. Dollars. While self-trades and two-account structures are predominant, complex forms also occur. We quantify these activities, finding that on both exchanges, more than 30\% of all traded tokens have been subject to wash trading activity. On EtherDelta, 10% of the tokens have almost exclusively been wash traded. All data is made available for future research. Our findings underpin the need for countermeasures that are applicable in decentralized systems.

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