识别加密货币交易所的刷量交易
文章 arXiv papers · 作者: Lin William Cong et al.
总结
本研究提出统计检验，用于识别29家加密货币交易所中伪造的交易活动。研究将交易模式与受监管交易所的规律进行比较，并考察首位有效数字、订单规模取整情况以及交易规模分布。无监管平台上的偏离被视为刷量交易的证据，同时研究也承认，策略或交易所特征的真实差异也可能影响观察到的活动。
作者估计，刷量交易平均占无监管交易所报告交易量的70%以上。研究还说明，虚增交易量可能提升交易所排名并暂时影响价格，并考察了估算的操纵程度与交易所运营年限、用户群、市场状况及监管之间的关系。这段摘录报告了研究结论，但对检验构建方式、不确定性，以及该方法区分操纵与合法活动的可靠程度介绍有限。
核心观点
- 交易中的统计规律可作为基准，用于检测可能伪造的活动。
- 检验考察数字模式、取整后的交易规模以及交易规模分布的尾部。
- 研究估计无监管交易所存在大量刷量交易。
- 报告交易量被虚增可能影响交易所排名并暂时扭曲价格。
- 研究同时考察了交易所特征、市场状况、监管与估算的刷量交易。
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全文
# Crypto Wash Trading # Crypto Wash Trading We introduce systematic tests exploiting robust statistical and behavioral patterns in trading to detect fake transactions on 29 cryptocurrency exchanges. Regulated exchanges feature patterns consistently observed in financial markets and nature; abnormal first-significant-digit distributions, size rounding, and transaction tail distributions on unregulated exchanges reveal rampant manipulations unlikely driven by strategy or exchange heterogeneity. We quantify the wash trading on each unregulated exchange, which averaged over 70% of the reported volume. We further document how these fabricated volumes (trillions of dollars annually) improve exchange ranking, temporarily distort prices, and relate to exchange characteristics (e.g., age and userbase), market conditions, and regulation.
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