کرپٹو کرنسی پمپ اینڈ ڈمپ واقعات کے تجرباتی نمونے اور پیش گوئی
خلاصہ
یہ مطالعہ کرپٹو کرنسی میں مربوط پمپ اینڈ ڈمپ سرگرمی کا جائزہ لیتا ہے، جس میں ایک کیس اسٹڈی اور ایک مقررہ مدت کے دوران ٹیلیگرام چینلز کے ذریعے منظم واقعات کی تحقیق شامل ہے۔ یہ ایسی اسکیموں سے وابستہ مارکیٹ کے نمونے تلاش کرتا اور ایک ماڈل بناتا ہے جو اندازہ لگاتا ہے کہ کسی واقعے سے پہلے کون سے لسٹ شدہ کوائن پمپ کیے جانے کا امکان رکھتے ہیں۔ مصنفین اس کام کو ہیرا پھیری والی ٹریڈنگ کے تجرباتی تجزیے اور شناخت کے لیے مشین لرننگ کے استعمال، دونوں کے طور پر پیش کرتے ہیں۔
مقالہ رپورٹ کرتا ہے کہ ماڈل کی پریسیژن اور مضبوطی زیادہ ہے، اور اس کی پیش گوئیوں پر مبنی ایک سادہ ٹریڈنگ اسٹریٹیجی بھی جانچتا ہے۔ رپورٹ کردہ تجربے میں تقریباً ڈھائی ماہ کے دوران چھوٹی ریٹیل سرمایہ کاری پر 60% تک منافع ملا۔ یہ عدد مطالعے کے نمونے اور سیٹ اپ سے مخصوص ہے؛ خلاصۂ مقالہ لین دین کے اخراجات، لیکویڈیٹی کی پابندیوں، خطرے کے مطابق کارکردگی یا آؤٹ آف سیمپل توثیق کی تفصیلات نہیں دیتا۔ نتائج کو تصور کے ثبوت کے طور پر دیکھنا بہتر ہے، اس ضمانت کے طور پر نہیں کہ اسٹریٹیجی دوبارہ دہرائی جا سکتی ہے یا مشتبہ ہیرا پھیری کے گرد ٹریڈنگ محفوظ ہے۔
اہم خیالات
- مطالعہ ٹیلیگرام چینلز میں منظم کرپٹو کرنسی پمپ اینڈ ڈمپ واقعات کا تجزیہ کرتا ہے۔
- یہ مربوط پمپ سرگرمی سے وابستہ مارکیٹ کے نمونوں کی تحقیق کرتا ہے۔
- مشین لرننگ ماڈل اندازہ لگاتا ہے کہ کسی لسٹ شدہ کوائن کے پمپ ہونے کا کتنا امکان ہے۔
- مصنفین ماڈل کی پیش گوئیوں پر مبنی ٹریڈنگ اسٹریٹیجی کی آزمائش رپورٹ کرتے ہیں۔
- رپورٹ کردہ منافع مطالعے کے تاریخی نمونے سے وابستہ ہے اور مستقبل کی کارکردگی ثابت نہیں کرتا۔
ٹیگز
مکمل متن
# 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.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔