Autores del texto original: Dessislava Aubert, Anastasia Melachrinos

Traducción del texto original: Block unicorn


El 9 de octubre de 2024, tres creadores de mercado —ZM Quant, CLS Global y MyTrade— y sus empleados fueron acusados de realizar operaciones de lavado de trading y conspiración en nombre de la empresa de criptomonedas y su token NexFundAI. Según la evidencia recopilada por el FBI, un total de 18 individuos y entidades enfrentan acusaciones.


En este análisis profundo, analizaremos los datos en cadena de la criptomoneda NexFundAI para identificar patrones de lavado de trading que pueden extenderse a otras criptomonedas y cuestionar la liquidez de ciertos tokens. Además, exploraremos otras estrategias de lavado de trading en DeFi y cómo identificar actividades ilegales en plataformas centralizadas.


Finalmente, también investigaremos los comportamientos de aumento de precios en el mercado de Corea del Sur, que difuminan la línea entre la eficiencia del mercado y la manipulación.


El FBI identifica operaciones de lavado en los datos de tokens


NexFundAI es una empresa creada por el FBI que emitió un token en mayo de 2024, con el objetivo de revelar las prácticas de manipulación del mercado en el mercado de criptomonedas. Las empresas acusadas realizan operaciones de lavado de trading, manipulación de precios y otras prácticas manipulativas en nombre de sus clientes, a menudo en intercambios DeFi como Uniswap. Estas acciones se dirigen a tokens recién emitidos o de baja capitalización, creando una falsa apariencia de un mercado activo para atraer a inversores reales, lo que finalmente eleva el precio del token y aumenta su visibilidad.


La investigación del FBI ha producido confesiones claras, donde los involucrados detallan minuciosamente sus pasos operativos e intenciones. Algunos incluso afirmaron explícitamente, "Así es como hacemos mercado en Uniswap". Sin embargo, este caso no solo proporciona evidencia verbal, sino que también muestra a través de datos la verdadera cara del trading de lavado en DeFi, que será analizada en profundidad a continuación.



Para comenzar nuestra exploración de datos sobre el token falso NexFundAI del FBI (código Kaiko: NEXF), primero examinaremos los datos de transferencias en cadena del token. Estos datos proporcionan una ruta completa desde la emisión del token, incluyendo todas las wallets y direcciones de contratos inteligentes que poseen estos tokens.


Los datos muestran que el emisor del token transfirió los fondos del token a una wallet de creador de mercado, que luego distribuyó los fondos a decenas de otras wallets, que están identificadas en el gráfico por un grupo azul profundo.


Posteriormente, estos fondos se utilizaron para realizar operaciones de lavado en el único mercado secundario creado por el emisor: Uniswap, que se encuentra en el centro del gráfico, siendo el punto de convergencia de casi todas las wallets que reciben y/o transfieren el token (entre mayo y septiembre de 2024).


Estos hallazgos corroboran aún más la información revelada por el FBI a través de la operación encubierta de "atrapar". Las empresas acusadas utilizan múltiples bots y cientos de wallets para realizar operaciones de lavado de trading, sin levantar sospechas entre los inversores que intentan aprovechar oportunidades tempranas.


Para afinar nuestro análisis y confirmar que ciertas transferencias de wallet tienen naturaleza fraudulenta, especialmente aquellas dentro de grupos concentrados, registramos la fecha de la primera transferencia recibida por cada wallet, observando los datos de la cadena en su totalidad y no solo las transferencias del token NexFundAI. Los datos muestran que, de las 485 wallets en la muestra, 148 wallets (es decir, el 28%) recibieron fondos en el mismo bloque que al menos 5 otras wallets.



Para un token de bajo perfil como este, es casi imposible que se produzcan tales patrones de trading. Por lo tanto, es razonable suponer que al menos estas 138 direcciones están relacionadas con algoritmos de trading, posiblemente utilizados para operaciones de lavado.


Para confirmar aún más las operaciones de lavado asociadas a este token, analizamos los datos del único mercado secundario que existe. Al compilar el volumen diario de transacciones en el mercado de Uniswap y comparar las cantidades de compra y venta, encontramos una asombrosa simetría entre ambas. Esta simetría sugiere que la empresa de creación de mercados se está cubriendo diariamente en el mercado entre todas las wallets involucradas en el trading de lavado.



Al examinar a fondo el nivel de transacciones individuales y marcar las transacciones por dirección de wallet, también encontramos que ciertas direcciones realizaron exactamente las mismas transacciones individuales (mismo monto y timestamp) durante un mes de actividad, lo que indica que estas direcciones están utilizando estrategias de lavado, sugiriendo también que estas direcciones están interconectadas.



Una investigación adicional indica que, utilizando la solución de datos de Wallet de Kaiko, descubrimos que estas dos direcciones, aunque nunca habían interactuado directamente en la cadena, recibieron fondos en WETH del mismo wallet: 0x4aa6a6231630ad13ef52c06de3d3d3850fafcd70. Este wallet obtuvo fondos a través de un contrato inteligente de Railgun. Según la información en el sitio web de Railgun, "RAILGUN es un contrato inteligente diseñado para proporcionar privacidad en el trading de criptomonedas para traders profesionales y usuarios de DeFi". Estos hallazgos sugieren que estas direcciones de wallet podrían estar involucradas en ciertas actividades que necesitan ser ocultadas, como manipulación del mercado o incluso situaciones más graves.


El fraude en DeFi va más allá de NexFundAI


Las prácticas manipulativas en DeFi no se limitan a la investigación del FBI. Nuestros datos muestran que entre más de 200,000 activos en intercambios descentralizados de Ethereum, muchos carecen de un uso real y están controlados por una sola persona.


Algunos emisores de tokens en Ethereum crean pools de liquidez a corto plazo en Uniswap. Al controlar la liquidez en el pool y utilizar múltiples wallets para realizar trading de lavado, aumentan el atractivo del pool, atrayendo a inversores comunes, acumulando ETH y luego vendiendo sus tokens. Según el análisis de los datos de Wallet de Kaiko sobre cuatro criptomonedas, esta operación puede lograr un retorno de 22 veces la inversión inicial en ETH en aproximadamente 10 días. Este análisis revela la amplia existencia de comportamientos fraudulentos entre los emisores de tokens, que ha superado el alcance de la investigación del FBI sobre NexFundAI.


Patrones de datos: tomando como ejemplo el token GIGA2.0


Un usuario (por ejemplo, 0x33ee6449b05193766f839d6f84f7afd5c9bb3c93) recibe (y activa) toda la oferta de un nuevo token desde una dirección (por ejemplo, 0x000).



Los usuarios transfieren inmediatamente (dentro del mismo día) estos tokens y parte de ETH para crear un nuevo pool de liquidez en Uniswap V2. Dado que toda la liquidez es aportada por los usuarios, reciben tokens UNI-V2 que representan su contribución.



En promedio, 10 días después, el usuario retira toda la liquidez, quema los tokens UNI-V2 y extrae las ganancias adicionales en ETH obtenidas de las tarifas de transacción.



Al analizar los datos en cadena de estos cuatro tokens, encontramos que el mismo patrón se repite, lo que indica manipulación a través de operaciones automatizadas y repetitivas, cuyo único propósito es obtener ganancias.


La manipulación del mercado no se limita a DeFi


Aunque la investigación del FBI ha revelado efectivamente estas conductas, el abuso del mercado no es exclusivo de las criptomonedas o DeFi. En 2019, el CEO de Gotbit habló públicamente sobre su negocio poco ético al ayudar a proyectos de criptomonedas a "disfrazar su éxito", aprovechando la connivencia de intercambios pequeños con estas prácticas. El CEO de Gotbit y sus dos directores también fueron acusados en este caso por manipular múltiples criptomonedas utilizando métodos similares.


Sin embargo, detectar tales manipulaciones en intercambios centralizados es más difícil. Estos intercambios solo muestran el libro de órdenes y los datos de trading a nivel de mercado, lo que dificulta la identificación precisa de transacciones falsas. Aun así, comparar patrones de trading y métricas de mercado entre intercambios sigue siendo útil para detectar problemas. Por ejemplo, si el volumen de trading supera significativamente la liquidez (1% de profundidad de mercado), puede estar relacionado con operaciones de lavado.



Los datos muestran que los activos con una relación de volumen a liquidez de más de 100 veces son los más prominentes en HTX y Poloniex. Por lo general, los tokens meme, los tokens de privacidad y las altcoins de baja capitalización muestran relaciones de volumen a profundidad anormalmente altas.


Es importante señalar que la relación volumen-liquidez no es un indicador perfecto, ya que el volumen de trading puede aumentar significativamente debido a promociones en algunos intercambios (como actividades sin comisiones). Para juzgar con más certeza el volumen de trading falso, podemos examinar la correlación de volumen de trading entre intercambios. Por lo general, las tendencias de volumen de trading de un activo en diferentes intercambios están correlacionadas y muestran consistencia a largo plazo. Si el volumen de trading es monótono a largo plazo, hay largos períodos sin transacciones o existen diferencias significativas entre distintos intercambios, puede indicar la existencia de actividades de trading anómalas.



Por ejemplo, al revisar el token PEPE en ciertos intercambios, notamos que HTX mostró tendencias de volumen de trading en 2024 significativamente diferentes en comparación con otras plataformas. En HTX, el volumen de PEPE se mantuvo alto durante julio, e incluso aumentó, mientras que en la mayoría de los otros intercambios, el volumen disminuyó.


Un análisis más profundo de los datos de trading muestra que hay actividad de trading algorítmico en el mercado PEPE-USDT en HTX. Durante el 3 de julio, hubo 4200 órdenes de compra y venta de 1M PEPE, promediando alrededor de 180 órdenes por hora. Este patrón de trading contrasta marcadamente con el trading de Kraken durante el mismo período, donde las transacciones eran más naturales y orientadas al retail, con tamaños y tiempos de transacción irregulares.



En otros días de julio también se observaron patrones similares. Por ejemplo, entre el 9 y el 12 de julio, se realizaron más de 5900 transacciones de compra y venta de 2M PEPE.



Diversos indicios sugieren la posible existencia de actividades de lavado de trading automatizado, incluyendo una alta relación de volumen a liquidez, patrones de trading semanales inusuales, tamaños fijos de órdenes repetidas y ejecuciones rápidas. En el trading de lavado, la misma entidad emite simultáneamente órdenes de compra y venta para inflar artificialmente el volumen de trading, haciendo que el mercado parezca más líquido.


La delgada línea entre la manipulación del mercado y el desequilibrio de eficiencia


La manipulación del mercado en el espacio cripto a veces se confunde con arbitraje, que es aprovechar el desequilibrio de eficiencia del mercado para obtener ganancias.


Por ejemplo, el fenómeno de "pesca de arrastre" es común en el mercado de Corea del Sur (donde, después de atraer a los minoristas a través de aumentos de precios, se vacía el capital del pool). Los traders aprovechan la pausa temporal en los depósitos y retiros para aumentar artificialmente el precio del activo y obtener ganancias. Un caso típico ocurrió en 2023, cuando el token nativo de Curve (CRV) fue suspendido en varias bolsas surcoreanas debido a un ataque hacker.



El gráfico muestra que cuando Bithumb suspendió los depósitos y retiros del token CRV, una gran cantidad de órdenes de compra hicieron que el precio aumentara drásticamente, pero luego cayó rápidamente a medida que comenzaban las ventas. Durante la pausa, varios aumentos de precios breves debido a las compras fueron seguidos inmediatamente de ventas. En general, el volumen de ventas fue significativamente mayor que el de compras.


Una vez finalizada la pausa, el precio cae rápidamente, ya que los traders pueden fácilmente comprar y vender entre intercambios para arbitrar. Este tipo de pausas a menudo atrae a traders minoristas y especuladores, quienes anticipan que, debido a la liquidez limitada, el precio aumentará.


Conclusión


Identificar la manipulación del mercado en el espacio criptográfico aún está en sus primeras etapas. Sin embargo, la combinación de datos y evidencia de investigaciones anteriores puede ayudar a las autoridades reguladoras, intercambios e inversores a abordar mejor los problemas de manipulación del mercado en el futuro. En el ámbito de DeFi, la transparencia de los datos en blockchain ofrece una oportunidad única para detectar operaciones de lavado de tokens, aumentando gradualmente la integridad del mercado. En los intercambios centralizados, los datos del mercado pueden revelar nuevos problemas de abuso del mercado, alineando gradualmente los intereses de ciertos intercambios con el interés público. A medida que la industria cripto evoluciona, el uso de todos los datos disponibles ayuda a reducir comportamientos indebidos y fomentar un entorno de trading más justo.


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