Выявление фиктивных сделок в криптовалютах по скачкам и диффузии ликвидности

Сводка

В документе предлагается выявлять возможные фиктивные сделки на крипторынках, измеряя краткосрочные колебания ликвидности. Скачок ликвидности определяется как величина колебания, а диффузия ликвидности — как её волатильность. Предлагаемый сигнал — одновременный рост обоих показателей; его сопоставляют с данными по акциям US, чтобы отличить активность, связанную с манипулированием, от обычных изменений ликвидности.

В статье сообщается, что симулированное вмешательство регулятора, устраняющее вероятные фиктивные сделки, существенно снижает диффузию ликвидности, почти не меняя скачки ликвидности. Авторы объясняют эту закономерность моделью, в которой трейдеры-манипуляторы повышают и уровень, и изменчивость ценового давления, тогда как пассивные инвесторы влияют только на его уровень. Подход представлен как инструмент мониторинга для инвесторов и регуляторов, однако во фрагменте нет подробностей о выборке, пороговых значениях или проверке, кроме указанного сравнения и симуляции. Поэтому эти показатели служат предполагаемым сигналом качества рынка, а не окончательным доказательством манипулирования в конкретной торговой активности.

Ключевые идеи

• Скачок ликвидности измеряет величину краткосрочных колебаний, а диффузия ликвидности — их волатильность.
• Предлагаемый сигнал фиктивных сделок — одновременный рост обоих показателей ликвидности.
• Акции US используются как бенчмарк для оценки моделей ликвидности крипторынка.
• Симуляция устранения вероятных фиктивных сделок снижает диффузию ликвидности, почти не меняя скачки ликвидности.
• Модель может помочь в мониторинге, но не доказывает, что каждое выявленное колебание связано с манипулированием.

Теги

# Liquidity Jump, Liquidity Diffusion, and Crypto Wash Trading


# Liquidity Jump, Liquidity Diffusion, and Crypto Wash Trading









We develop a new framework to detect wash trading in crypto assets through real-time liquidity fluctuation. We propose that short-term price jumps in crypto assets results from wash trading-induced liquidity fluctuation, and construct two complementary liquidity measures, liquidity jump (size of fluctuation) and liquidity diffusion (volatility of fluctuation), to capture the behavioral signature of wash trading. Using US stocks as a benchmark, we demonstrate that joint elevation in both liquidity metrics indicates wash trading in crypto assets. A simulated regulatory treatment that removes likely wash trades confirms this dynamic: it reduces liquidity diffusion significantly while leaving liquidity jump largely unaffected. These findings align with a theoretical model in which manipulative traders amplify both the level and variance of price pressure, whereas passive investors affect only the level. Our model offers practical tools for investors to assess market quality and for regulators to monitor manipulation risk on crypto exchanges without oversight.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.