Ursprünglicher Autor: Dessislava Aubert, Anastasia Melachrinos

Originalzusammenstellung: Block Einhorn


Am 9. Oktober 2024 wurden drei Market Maker – ZM Quant, CLS Global und MyTrade – und ihre Mitarbeiter wegen Betrugshandels und Absprachen im Namen von Kryptowährungsunternehmen und deren Token NexFundAI angeklagt. Aufgrund der vom FBI gesammelten Beweise werden insgesamt 18 Einzelpersonen und Organisationen angeklagt.


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


Abschließend werden wir das preissteigernde Verhalten auf dem koreanischen Markt untersuchen, das die Grenze zwischen Markteffizienz und Manipulation verwischt.


Das FBI identifiziert Pinseltransaktionen in Token-Daten


NexFundAI ist ein Token, der im Mai 2024 von einem vom FBI gegründeten Unternehmen ausgegeben wurde, um Marktmanipulationen auf dem Kryptomarkt aufzudecken. Die beschuldigten Unternehmen führten im Namen ihrer Kunden manipulative Praktiken wie algorithmischen Wash-Trading, Pump and Dump usw. durch, häufig an DeFi-Börsen wie Uniswap. Diese Maßnahmen zielen auf neu ausgegebene oder Small-Cap-Token ab und erzeugen die Illusion eines aktiven Marktes, um echte Investoren anzulocken, was letztendlich den Preis des Tokens in die Höhe treibt und seine Popularität erhöht.


Die FBI-Ermittlungen ergaben eindeutige Geständnisse, wobei die Beteiligten ihre Operationen und Absichten detailliert darlegten. Einige erklärten sogar ausdrücklich: „So schaffen wir Märkte auf Uniswap.“ Dieser Fall lieferte jedoch nicht nur verbale Beweise, sondern zeigte auch das wahre Gesicht des Pinselhandels in DeFi anhand von Daten, die wir als Nächstes analysieren werden.



Um mit der Datenerkundung des FBI-Fake-Tokens NexFundAI (Kaiko: NEXF) zu beginnen, werden wir zunächst die On-Chain-Transferdaten des Tokens untersuchen. Diese Daten bieten den vollständigen Pfad von der Token-Ausgabe, einschließlich aller Wallets und Smart-Contract-Adressen, die diese Token enthalten.


Die Daten zeigen, dass Token-Emittenten Token-Gelder an ein Market-Maker-Wallet transferierten, das die Gelder wiederum an Dutzende anderer Wallets verteilte, die in der Grafik durch dunkelblaue Cluster gekennzeichnet sind.


Diese Mittel wurden dann verwendet, um Wash-Trades auf Uniswap durchzuführen, dem einzigen vom Emittenten geschaffenen Sekundärmarkt, der sich in der Mitte des Diagramms befindet und der Treffpunkt für fast alle Wallets ist, die den Token empfangen und/oder übertragen (ab 2024). Mai bis September 2016).


Diese Ergebnisse untermauern die Informationen, die das FBI durch verdeckte „Stichoperationen“ aufgedeckt hat. Die beschuldigten Unternehmen nutzten mehrere Bots und Hunderte von Wallets, um Wash-Trades durchzuführen, ohne den Verdacht der Anleger zu erregen, die versuchten, frühzeitig Gelegenheiten zu nutzen.


Um unsere Analyse zu verfeinern und den betrügerischen Charakter von Überweisungen von bestimmten Wallets, insbesondere solchen innerhalb von Clustern, zu bestätigen, haben wir das Datum aufgezeichnet, an dem jede Wallet die erste Übertragung erhalten hat, und dabei die gesamten On-Chain-Daten und nicht nur NexFundAI-Token-Transfers betrachtet. Die Daten zeigen, dass von den 485 Wallets in der Stichprobe 148 Wallets oder 28 % erstmals im selben Block wie mindestens 5 andere Wallets finanziert wurden.



Für einen so wenig bekannten Token ist ein solches Handelsmuster nahezu unmöglich. Daher ist es berechtigt zu spekulieren, dass zumindest diese 138 Adressen mit dem Handelsalgorithmus zusammenhängen und für Wash-Transaktionen verwendet werden könnten.


Um Wash-Trades mit diesem Token weiter zu bestätigen, haben wir Marktdaten vom einzigen Sekundärmarkt analysiert, auf dem es existiert. Durch die Zusammenfassung der täglichen Handelsvolumina auf dem Uniswap-Markt und den Vergleich der Kauf- und Verkaufsvolumina haben wir eine überraschende Symmetrie zwischen beiden entdeckt. Diese Symmetrie zeigt, dass Market-Making-Firmen täglich den Gesamtbetrag in diesem Markt zwischen allen an Wash-Trades teilnehmenden Wallets absichern.



Nach einem genaueren Blick auf die Ebene der einzelnen Transaktionen und der Einfärbung der Transaktionen nach Wallet-Adressen stellten wir außerdem fest, dass bestimmte Adressen über einen Monat Handelsaktivität genau dieselbe einzelne Transaktion (gleicher Betrag und Zeitstempel) ausgeführt haben, was darauf hindeutet, dass diese Adresse eine Brushing-Strategie verwendet. was auch impliziert, dass diese Adressen miteinander in Zusammenhang stehen.



Weitere Untersuchungen mit der Wallet-Datenlösung von Kaiko ergaben, dass beide Adressen, obwohl sie nie direkt in der Kette interagierten, beide von WETH über dieselbe Wallet-Adresse finanziert wurden: 0x4aa6a6231630ad13ef52c06de3d3d3850fafcd70. Das Wallet selbst wird durch einen Smart Contract in Railgun finanziert. Laut Informationen auf der offiziellen Website von Railgun ist „RAILGUN ein intelligenter Vertrag für professionelle Händler und DeFi-Benutzer, der den Schutz der Privatsphäre bei verschlüsselten Transaktionen gewährleisten soll.“ Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Wallet-Adressen möglicherweise bestimmte Verhaltensweisen aufweisen, die verborgen bleiben müssen, wie z Manipulation Oder noch ernstere Situationen.


DeFi-Betrug geht über NexFundAI hinaus


Manipulationen bei DeFi beschränken sich nicht nur auf FBI-Ermittlungen. Unsere Daten zeigen, dass viele der mehr als 200.000 Vermögenswerte an den dezentralen Ethereum-Börsen keinen praktischen Nutzen haben und von einer einzelnen Person kontrolliert werden.


Einige Emittenten, die Token auf Ethereum ausgeben, werden kurzfristige Liquiditätspools auf Uniswap einrichten. Durch die Kontrolle der Liquidität im Pool und die Verwendung mehrerer Wallets zur Durchführung von Waschtransaktionen erhöhen sie die Attraktivität des Pools und locken normale Anleger zum Einstieg, wodurch sie ETH anhäufen und ihre Token abwerfen. Laut Kaikos Wallet Data zeigt eine Analyse von vier Kryptowährungen, dass dieser Vorgang in etwa 10 Tagen eine 22-fache Rendite auf eine anfängliche ETH-Investition erzielen kann. Diese Analyse ergab weit verbreiteten Betrug unter Token-Emittenten, der über den Rahmen der FBI-Untersuchung zu NexFundAI hinausging.


Datenmodell: Nehmen Sie als Beispiel den GIGA2.0-Token


Ein Benutzer (z. B. 0x33ee6449b05193766f839d6f84f7afd5c9bb3c93) erhält (und initiiert) den gesamten Vorrat eines neuen Tokens von einer Adresse (z. B. 0x000).



Benutzer übertragen diese Token und etwas ETH sofort (innerhalb eines Tages), um einen neuen Uniswap V2-Liquiditätspool zu erstellen. Da die gesamte Liquidität vom Benutzer beigesteuert wird, erhält er UNI-V2-Token, die seinen Beitrag repräsentieren.



Im Durchschnitt zieht der Benutzer nach 10 Tagen die gesamte Liquidität ab, verbrennt UNI-V2-Token und zieht alle zusätzlichen ETH ab, die er durch Transaktionsgebühren verdient.



Bei der Analyse der On-Chain-Daten für diese vier Token stellten wir fest, dass sich genau das gleiche Muster wiederholte, was auf eine Manipulation durch automatisierte und sich wiederholende Vorgänge mit alleinigem Gewinnzweck hindeutet.


Marktmanipulation ist nicht auf DeFi beschränkt


Obwohl die FBI-Untersuchung diese Praktiken effektiv aufgedeckt hat, betrifft Marktmissbrauch nicht nur Kryptowährungen oder DeFi. Im Jahr 2019 sprach der CEO von Gotbit über sein unethisches Geschäft, Krypto-Projekten dabei zu helfen, „Erfolge vorzutäuschen“, indem er die stillschweigende Zustimmung dieser Praktiken auf kleineren Börsen ausnutzte. Der CEO von Gotbit und zwei seiner Direktoren wurden in dem Fall ebenfalls wegen ähnlicher Manipulation mehrerer Kryptowährungen angeklagt.


Auf zentralisierten Börsen ist es jedoch schwieriger, solche Manipulationen zu erkennen. Diese Börsen zeigen nur Auftragsbücher und Transaktionsdaten auf Marktebene an, was es schwierig macht, falsche Transaktionen genau zu identifizieren. Dennoch kann der Vergleich von Handelsmustern und Marktindikatoren über Börsen hinweg dabei helfen, Probleme zu erkennen. Wenn beispielsweise das Handelsvolumen die Liquidität (1 % Markttiefe) deutlich übersteigt, kann es sich um einen Brush-Trading handeln.



Die Daten zeigen, dass HTX und Poloniex mit einem Volumen-Liquiditäts-Verhältnis von über 100 über die meisten Vermögenswerte verfügen. Oft weisen Meme-Coins, Privacy-Coins und Small-Cap-Altcoins ein ungewöhnlich hohes Verhältnis von Volumen zu Tiefe auf.


Es ist wichtig zu beachten, dass das Handelsvolumen-Liquiditäts-Verhältnis kein perfekter Indikator ist, da das Handelsvolumen aufgrund von Werbeaktivitäten bestimmter Börsen (z. B. Null-Gebühren-Kampagnen) erheblich steigen kann. Um ein falsches Handelsvolumen mit größerer Sicherheit zu bestimmen, können wir die Volumenkorrelationen zwischen den Börsen untersuchen. Normalerweise korrelieren die Trends des Handelsvolumens eines Vermögenswerts an verschiedenen Börsen und sind langfristig konsistent. Lange Zeiträume mit eintönigem Handelsvolumen, lange Zeiträume ohne Handel oder erhebliche Unterschiede zwischen den Börsen können auf ungewöhnliche Handelsaktivitäten hinweisen.



Als wir uns beispielsweise den PEPE-Token an bestimmten Börsen ansahen, stellten wir im Jahr 2024 deutliche Unterschiede in der Volumenentwicklung zwischen HTX und anderen Plattformen fest. Auf HTX blieben die PEPE-Handelsvolumina im Juli hoch oder stiegen sogar an, während die Volumina an den meisten anderen Börsen zurückgingen.


Eine weitere Analyse der Handelsdaten zeigt, dass auf dem PEPE-USDT-Markt auf HTX ein aktiver algorithmischer Handel stattfindet. Am 3. Juli gab es 4.200 Kauf- und Verkaufsaufträge für 1M PEPE, durchschnittlich etwa 180 pro Stunde. Dieses Handelsmuster steht im Gegensatz zum Kraken-Handel im gleichen Zeitraum, der eher organisch und einzelhandelsorientiert war und unregelmäßige Handelsgrößen und -zeitpunkte aufwies.



Ein ähnliches Muster zeigte sich an anderen Tagen im Juli. Beispielsweise wurden zwischen dem 9. und 12. Juli mehr als 5.900 Kauf- und Verkaufstransaktionen für 2M PEPE durchgeführt.



Verschiedene Anzeichen deuten auf die Möglichkeit eines automatisierten Bürstens hin, darunter hohe Volumen-zu-Tiefe-Verhältnisse, ungewöhnliche wöchentliche Handelsmuster, feste Größen wiederholter Aufträge und schnelle Ausführung. Beim Wash-Trading platziert dasselbe Unternehmen gleichzeitig Kauf- und Verkaufsaufträge, um das Handelsvolumen zu erhöhen und den Markt liquider erscheinen zu lassen.


Der schmale Grat zwischen Marktmanipulation und Effizienzungleichgewicht


Marktmanipulation auf Kryptomärkten wird manchmal mit Arbitrage verwechselt, die von Effizienzungleichgewichten im Markt profitiert.


Beispielsweise ist das Phänomen „ein Netz auszuwerfen, um Fische zu fangen“ auf dem koreanischen Markt weit verbreitet (nachdem Kleinanleger durch Ziehen am Markt zum Eintritt in den Markt gelockt wurden, werden die Mittel im Pool geleert und die Mittel laufen weg). Händler nutzten die vorübergehende Aussetzung von Ein- und Auszahlungen, um die Vermögenspreise künstlich zu erhöhen und davon zu profitieren. Ein typischer Fall ereignete sich im Jahr 2023, als der native Token (CRV) von Curve aufgrund von Hackerangriffen vom Handel an mehreren koreanischen Börsen ausgeschlossen wurde.



Die Grafik zeigt, dass, als Bithumb die Ein- und Auszahlungen von CRV-Tokens einstellte, eine Flut von Kaufaufträgen den Preis deutlich in die Höhe trieb, dann aber schnell wieder zurückfiel, als der Ausverkauf begann. Während der Pause folgten mehrfach kurze Preiserhöhungen bei Käufen und Verkäufen. Insgesamt liegt das Verkaufsvolumen deutlich über dem Einkaufsvolumen.


Nach dem Ende der Pause fielen die Preise schnell, da Händler problemlos zwischen Börsen kaufen und verkaufen konnten. Solche Pausen ziehen typischerweise Einzelhändler und Spekulanten an, die aufgrund von Liquiditätsengpässen mit steigenden Preisen rechnen.


abschließend


Die Erkennung von Marktmanipulation auf Kryptomärkten steckt noch in den Kinderschuhen. Die Kombination von Daten und Beweisen aus früheren Untersuchungen kann jedoch Regulierungsbehörden, Börsen und Anlegern dabei helfen, sich besser auf zukünftige Marktmanipulationsprobleme vorzubereiten. Im Bereich DeFi bietet die Transparenz von Blockchain-Daten eine einzigartige Möglichkeit, Brush-Transaktionen in verschiedenen Token zu erkennen und so die Marktintegrität schrittweise zu verbessern. Bei zentralisierten Börsen können Marktdaten neue Marktmissbrauchsprobleme aufdecken und die Interessen einiger Börsen schrittweise mit dem öffentlichen Interesse in Einklang bringen. Während die Kryptoindustrie wächst, kann die Nutzung aller verfügbaren Daten dazu beitragen, Fehlverhalten zu reduzieren und ein faireres Handelsumfeld zu schaffen.


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