Analyse der versteckten Kräfte hinter Wash-Trading und Preiserhöhungen: Wie erkennt man Manipulationen?

Originalautoren: Dessislava Aubert, Anastasia Melachrinos.

Originalübersetzung: Block unicorn.

Am 9. Oktober 2024 wurden drei Market Maker – ZM Quant, CLS Global und MyTrade – sowie deren Mitarbeiter beschuldigt, im Auftrag von Krypto-Unternehmen und deren Token NexFundAI Wash-Trading und Verschwörungshandlungen durchgeführt zu haben. Laut den vom FBI gesammelten Beweisen stehen insgesamt 18 Einzelpersonen und Unternehmen unter Anklage.

In dieser eingehenden Analyse werden wir die On-Chain-Daten der Kryptowährung NexFundAI analysieren, um Wash-Trading-Muster zu identifizieren, die sich auf andere Kryptowährungen erstrecken können, und die Liquidität bestimmter Token in Frage zu stellen. Darüber hinaus werden wir andere Wash-Trading-Strategien im DeFi-Bereich untersuchen und wie illegale Aktivitäten auf zentralisierten Plattformen identifiziert werden können.

Schließlich werden wir auch das Phänomen der Preiserhöhungen auf dem koreanischen Markt untersuchen, das die Grenzen zwischen Markteffizienz und Manipulation verwischt.

FBI identifiziert Wash-Trading in Token-Daten.

NexFundAI ist ein Unternehmen, das vom FBI gegründet wurde und im Mai 2024 Token herausgegeben hat, die darauf abzielen, Marktmanipulation im Kryptomarkt aufzudecken. Den beschuldigten Unternehmen wird vorgeworfen, im Auftrag von Kunden algorithmische Wash-Trading-Transaktionen, Pump-and-Dump-Methoden und andere manipulative Techniken durchzuführen, die typischerweise auf DeFi-Börsen wie Uniswap stattfinden. Diese Aktivitäten richten sich gegen neu ausgegebene oder kleine Marktkapitalisierungen und erzeugen den Anschein eines aktiven Marktes, um echte Investoren anzuziehen, was letztendlich die Tokenpreise erhöht und deren Bekanntheit steigert.

Die FBI-Untersuchung hat klare Geständnisse hervorgebracht, in denen die Beteiligten ihre Vorgehensweisen und Absichten detailliert beschrieben haben. Einige Personen haben sogar ausdrücklich erklärt: „So machen wir Market Making auf Uniswap.“ Dennoch bietet der Fall nicht nur mündliche Beweise, sondern zeigt auch durch Daten das wahre Gesicht des Wash-Tradings im DeFi-Bereich, das wir im Folgenden eingehender analysieren werden.

Um mit unserer Datenexploration zu dem falschen Token NexFundAI (Kaiko-Code: NEXF) des FBI zu beginnen, werden wir zunächst die On-Chain-Transferdaten des Tokens überprüfen. Diese Daten bieten den vollständigen Pfad seit der Token-Emission, einschließlich aller Wallets und Smart Contract-Adressen, die diese Tokens halten.

Die Daten zeigen, dass der Token-Emittent die Token-Mittel an ein Market-Maker-Wallet übertrug, das die Mittel dann an mehrere andere Wallets verteilte, die im Diagramm durch tiefblaue Cluster gekennzeichnet sind.

Anschließend wurden diese Mittel verwendet, um in dem einzigen Sekundärmarkt, der vom Emittenten geschaffen wurde – Uniswap, der sich in der Mitte des Diagramms befindet und der Schnittpunkt aller Wallets ist, die diesen Token empfangen und/oder transferieren (zwischen Mai und September 2024) – Wash-Trading zu betreiben.

Diese Entdeckungen bestätigen weiter die Informationen, die das FBI durch Undercover-„Sting“-Operationen aufgedeckt hat. Die beschuldigten Unternehmen verwendeten mehrere Bots und Hunderte von Wallets für Wash-Trading, ohne Verdacht bei Investoren zu erregen, die versuchten, frühe Gelegenheiten zu nutzen.

Um unsere Analyse zu verfeinern und zu bestätigen, dass bestimmte Wallet-Transfers betrügerischer Natur sind, insbesondere bei Wallets innerhalb von Clustern, haben wir das Datum der ersten Überweisung für jede Wallet aufgezeichnet und die gesamten Blockchain-Daten betrachtet, nicht nur die Transfers von NexFundAI-Token. Die Daten zeigen, dass von 485 Wallets in der Stichprobe 148 Wallets (also 28%) im gleichen Block erstmalig Gelder erhalten haben wie mindestens 5 andere Wallets.

Für einen so wenig bekannten Token ist ein solches Handelsmuster nahezu unmöglich. Daher kann man vernünftigerweise annehmen, dass mindestens diese 138 Adressen mit Handelsalgorithmen in Verbindung stehen, die möglicherweise für Wash-Trading verwendet werden.

Um die Wash-Trading-Transaktionen, die mit diesem Token verbunden sind, weiter zu bestätigen, analysierten wir die Marktdaten des einzigen existierenden Sekundärmarktes. Durch die Zusammenfassung des täglichen Handelsvolumens auf dem Uniswap-Markt und den Vergleich von Kauf- und Verkaufsvolumen stellten wir eine überraschende Symmetrie zwischen beiden fest. Diese Symmetrie deutet darauf hin, dass die Market-Maker-Firma auf diesem Markt täglich zwischen allen Wallets, die an Wash-Trading beteiligt sind, den Gesamtbetrag hedged.

Eine tiefere Analyse auf der Ebene einzelner Transaktionen und die Färbung der Transaktionen nach Wallet-Adressen zeigen, dass bestimmte Adressen in einem Zeitraum von einem Monat genau dieselben Einzeltransaktionen (gleiche Menge und Zeitstempel) durchgeführt haben, was darauf hindeutet, dass diese Adressen eine Wash-Trading-Strategie verwendet haben, was auch darauf hindeutet, dass diese Adressen miteinander verbunden sind.

Weitere Untersuchungen zeigen, dass wir durch die Verwendung von Kaikos Wallet Data-Lösung festgestellt haben, dass diese beiden Adressen, obwohl sie nie direkt auf der Blockchain interagiert haben, von derselben Wallet-Adresse mit WETH-Mitteln versorgt werden: 0x4aa6a6231630ad13ef52c06de3d3d3850fafcd70. Diese Wallet selbst hat ihre Mittel über einen Smart Contract von Railgun erhalten. Laut den Informationen auf der Railgun-Website ist „RAILGUN ein Smart Contract, der professionellen Händlern und DeFi-Nutzern zur Verfügung steht und darauf abzielt, den Datenschutz bei Krypto-Transaktionen zu erhöhen.“ Diese Entdeckungen deuten darauf hin, dass diese Wallet-Adressen möglicherweise bestimmte Verhaltensweisen verbergen müssen, wie z. B. Marktmanipulation oder sogar gravierendere Situationen.

DeFi-Betrug geht über NexFundAI hinaus.

Manipulative Handlungen im DeFi-Bereich sind nicht nur auf die FBI-Untersuchung beschränkt. Unsere Daten zeigen, dass von über 200.000 Vermögenswerten auf dezentralen Börsen viele keine tatsächliche Verwendung haben und von einer einzigen Person kontrolliert werden.

Einige Emittenten von auf Ethereum ausgegebenen Tokens richten kurzfristige Liquiditätspools auf Uniswap ein. Durch die Kontrolle der Liquidität innerhalb des Pools und die Verwendung mehrerer Wallets für Wash-Trading erhöhen sie die Attraktivität des Pools, ziehen normale Investoren an, um ETH zu akkumulieren, und verkaufen dann ihre Tokens. Laut Kaikos Wallet Data deutet die Analyse von vier Kryptowährungen darauf hin, dass diese Praxis innerhalb von etwa 10 Tagen eine Rendite von 22 Mal auf das ursprüngliche ETH-Investment erzielen kann. Diese Analyse enthüllt weit verbreitete betrügerische Aktivitäten unter Token-Emittenten, die über den Umfang der FBI-Untersuchung zu NexFundAI hinausgehen.

Datenmuster: Am Beispiel des GIGA2.0-Token.

Ein Benutzer (zum Beispiel 0x33ee6449b05193766f839d6f84f7afd5c9bb3c93) hat die gesamte Angebotsmenge eines neuen Tokens von einer Adresse (z. B. 0x000) empfangen (und in Gang gesetzt).

Die Benutzer transferieren sofort (am selben Tag) diese Tokens und einen Teil des ETH, um einen neuen Uniswap V2-Liquiditätspool zu erstellen. Da alle Liquidität von den Benutzern bereitgestellt wird, erhält er UNI-V2-Token, die seinen Beitrag repräsentieren.

Im Durchschnitt zieht der Benutzer 10 Tage später alle Liquiditäten ab, vernichtet UNI-V2-Token und entnimmt zusätzliche ETH-Gewinne aus Handelsgebühren.

Bei der Analyse der On-Chain-Daten dieser vier Token stellten wir fest, dass sich exakt dasselbe Muster wiederholt, was darauf hinweist, dass Manipulationen durch automatisierte und sich wiederholende Operationen mit dem einzigen Ziel der Profitmaximierung durchgeführt werden.

Marktmanipulation beschränkt sich nicht auf DeFi.

Obwohl die FBI-Untersuchung diese Aktivitäten effektiv aufgedeckt hat, ist Marktmissbrauch nicht auf Kryptowährungen oder DeFi beschränkt. Im Jahr 2019 sprach der CEO von Gotbit öffentlich über sein unethisches Geschäft, das Krypto-Projekten half, sich „erfolgreich zu tarnen“, indem er kleine Börsen ausnutzte, die diese Praktiken duldeten. Der CEO von Gotbit und zwei seiner Direktoren wurden ebenfalls in diesem Fall wegen ähnlicher Methoden zur Manipulation verschiedener Kryptowährungen angeklagt.

Es ist jedoch schwieriger, solche Manipulationen in zentralisierten Börsen zu erkennen. Diese Börsen zeigen nur die Auftragsbücher und Handelsdaten auf Marktebene, was eine präzise Identifizierung von Fake-Transaktionen erschwert. Dennoch trägt der Vergleich von Handelsmustern und Marktindikatoren zwischen den Börsen zur Identifikation von Problemen bei. Zum Beispiel, wenn das Handelsvolumen erheblich über der Liquidität (1% Markttiefe) liegt, könnte dies mit Wash-Trading in Verbindung stehen.

Die Daten zeigen, dass auf HTX und Poloniex Vermögenswerte mit einem Handelsvolumen-zu-Liquidität-Verhältnis von über 100 am häufigsten vorkommen. In der Regel weisen Meme-Coins, Privatsphäre-Coins und kleine Marktkapitalisierungen abnorm hohe Handelsvolumen-zu-Tiefe-Verhältnisse auf.

Es ist zu beachten, dass das Handelsvolumen-zu-Liquidität-Verhältnis kein perfekter Indikator ist, da das Handelsvolumen aufgrund von Werbeaktionen bestimmter Börsen (wie Nullgebührenaktionen) erheblich ansteigen kann. Um das Vorhandensein von falschem Handelsvolumen besser beurteilen zu können, können wir die Handelsvolumen-Korrelation zwischen den Börsen überprüfen. Normalerweise sind die Handelsvolumetrends eines Vermögenswerts zwischen verschiedenen Börsen korreliert und zeigen langfristig Konsistenz. Wenn das Handelsvolumen über einen längeren Zeitraum monoton ist, es lange Zeit keine Handelsaktivitäten gibt oder signifikante Unterschiede zwischen den Börsen bestehen, kann dies auf anomale Handelsaktivitäten hinweisen.

Zum Beispiel, als wir einige Handelsvolumina auf bestimmten Börsen für den PEPE-Token betrachteten, stellten wir fest, dass HTX im Jahr 2024 signifikante Unterschiede im Handelsvolumen im Vergleich zu anderen Plattformen aufwies. Bei HTX blieb das Handelsvolumen für PEPE im Juli hoch und stieg sogar an, während es auf den meisten anderen Börsen zurückging.

Eine weitergehende Analyse der Handelsdaten zeigt, dass im PEPE-USDT-Markt bei HTX algorithmischer Handel aktiv ist. Innerhalb von 3 Tagen wurden 4200 Transaktionen mit 1M PEPE Kauf- und Verkaufsaufträgen durchgeführt, durchschnittlich etwa 180 Aufträge pro Stunde. Dieses Handelsmuster steht im starken Kontrast zu den Transaktionen von Kraken zur gleichen Zeit, deren Handel natürlicher erscheint und eher von Einzelhandelsinvestoren getrieben wird, wobei die Handelsgrößen und Zeiten unregelmäßig sind.

In den anderen Tagen im Juli traten ähnliche Muster auf. Zum Beispiel wurden zwischen dem 9. und 12. Juli über 5900 Transaktionen mit 2M PEPE Käufen und Verkäufen durchgeführt.

Es gibt zahlreiche Anzeichen, die auf automatisierte Wash-Trading-Aktivitäten hinweisen, einschließlich eines hohen Handelsvolumen-zu-Tiefe-Verhältnisses, ungewöhnlicher wöchentlicher Handelsmuster, fester Größen wiederholter Aufträge und schneller Ausführung. Bei Wash-Trading erteilt dasselbe Subjekt gleichzeitig Kauf- und Verkaufsaufträge, um das Handelsvolumen künstlich zu steigern und den Markt liquider erscheinen zu lassen.

Die subtile Grenze zwischen Marktmanipulation und Effizienzungleichgewicht.

Marktmanipulation im Kryptomarkt wird manchmal fälschlicherweise als Arbitrage angesehen, wobei Arbitrage die Gewinnmaximierung durch die Ausnutzung von Effizienzunterschieden im Markt ist.

Beispielsweise ist das Phänomen der „Netzwerkkontrolle“ auf dem koreanischen Markt weit verbreitet (indem man durch Pumpen Kleinanleger anzieht und dann die Poolmittel abzieht). Händler nutzen temporäre Pausen beim Einzahlen und Abheben, um den Assetpreis künstlich zu erhöhen und Gewinne zu erzielen. Ein typischer Fall trat 2023 auf, als das native Token von Curve (CRV) aufgrund eines Hackerangriffs an mehreren koreanischen Börsen vom Handel ausgesetzt wurde.

Das Diagramm zeigt, dass, als Bithumb die Einzahlungen und Abhebungen von CRV-Token aussetzte, eine große Anzahl von Kaufaufträgen den Preis erheblich in die Höhe trieb, aber anschließend mit dem Beginn des Verkaufs schnell zurückfiel. Während der Aussetzung traten mehrfach durch Käufe verursachte vorübergehende Preisanstiege auf, gefolgt von Verkäufen. Insgesamt war das Verkaufsvolumen deutlich höher als das Kaufvolumen.

Sobald die Aussetzung endet, fällt der Preis schnell, da Händler leicht zwischen den Börsen arbitrageieren können. Solche Aussetzungen ziehen normalerweise Retail-Händler und Spekulanten an, die erwarten, dass der Preis aufgrund der eingeschränkten Liquidität steigen wird.

Fazit

Die Identifizierung von Marktmanipulation im Kryptomarkt steckt noch in den Kinderschuhen. Dennoch hilft die Kombination aus früheren Untersuchungsergebnissen und Beweisen den Regulierungsbehörden, Börsen und Investoren, besser auf zukünftige Marktmanipulationsprobleme zu reagieren. Im DeFi-Bereich bietet die Transparenz von Blockchain-Daten eine einzigartige Gelegenheit zur Erkennung von Wash-Trading bei verschiedenen Token, wodurch die Marktintegrität schrittweise erhöht wird. In zentralisierten Börsen können Marktdaten neue Probleme des Marktmissbrauchs aufdecken und schließlich die Interessen bestimmter Börsen mit dem öffentlichen Interesse in Einklang bringen. Mit der Entwicklung der Krypto-Industrie hilft die Nutzung aller verfügbaren Daten, schädliches Verhalten zu reduzieren und ein gerechteres Handelsumfeld zu schaffen.

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