Autor 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 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 cargos.

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

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

FBI identifica operaciones de lavado en los datos de tokens

NexFundAI es un token emitido en mayo de 2024 por una empresa creada por el FBI, cuyo objetivo es exponer la manipulación del mercado en el mercado de criptomonedas. Las empresas acusadas de actuar en nombre de clientes realizan operaciones de lavado algorítmico, inflando precios y vendiendo, generalmente en intercambios DeFi como Uniswap. Estas acciones se dirigen a tokens recién emitidos o de baja capitalización, creando una ilusión de mercado activo para atraer a inversores reales, elevando finalmente el precio del token y aumentando su notoriedad.

La investigación del FBI ha producido confesiones claras, donde los involucrados describen detalladamente sus pasos y sus intenciones. Algunos incluso afirmaron claramente, '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 de las operaciones de lavado en DeFi, que analizaremos a continuación.

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

Los datos muestran que el emisor del token transfirió fondos de tokens a una billetera de creador de mercado, que luego distribuyó los fondos a decenas de otras billeteras, identificadas en el gráfico con un grupo de color azul oscuro.

A continuación, esos fondos se utilizaron para realizar operaciones de lavado en Uniswap, el único mercado secundario creado por el emisor, que se encuentra en el centro del gráfico y es el punto de convergencia de casi todas las billeteras que reciben y/o transfieren ese token (entre mayo y septiembre de 2024).

Estos hallazgos respaldan aún más la información revelada por el FBI a través de acciones encubiertas de 'atrapar' a los infractores. Las empresas acusadas utilizaron múltiples bots y cientos de billeteras para realizar operaciones de lavado, sin levantar sospechas entre los inversores que intentan aprovechar oportunidades tempranas.

Para afinar nuestro análisis y confirmar que las transferencias de ciertas billeteras son fraudulentas, especialmente las dentro del grupo, registramos la fecha de la primera transferencia recibida por cada billetera y observamos los datos en cadena en su totalidad, no solo las transferencias de tokens NexFundAI. Los datos muestran que, entre las 485 billeteras de la muestra, 148 billeteras (es decir, el 28%) recibieron su primer fondo en el mismo bloque que al menos otras 5 billeteras.

Para un token con tan poca notoriedad, es casi imposible que se presenten tales patrones de transacción. Por lo tanto, se puede suponer razonablemente que al menos estas 138 direcciones están relacionadas con algoritmos de transacción, potencialmente utilizados para operaciones de lavado.

Para confirmar más a fondo las operaciones de lavado relacionadas con este token, analizamos los datos del mercado del único mercado secundario existente. Al compilar el volumen de transacciones diarias en el mercado de Uniswap y comparar las cantidades de compra y venta, encontramos una sorprendente simetría entre ambos. Esta simetría sugiere que las empresas de creadores de mercado están cubriendo el monto total entre todas las billeteras que participan en operaciones de lavado todos los días en ese mercado.

Al examinar el nivel de transacción y marcar cada transacción por dirección de billetera, también descubrimos que ciertas direcciones ejecutaron exactamente la misma transacción (mismo monto y marca de tiempo) durante un mes de actividad de transacciones, lo que indica que estas direcciones usaron estrategias de lavado, lo que también sugiere que estas direcciones están interconectadas.

Investigaciones adicionales indicaron que, al utilizar la solución de datos de billetera de Kaiko, descubrimos que estas dos direcciones, aunque nunca habían interactuado directamente en la cadena, ambas recibían fondos de WETH de la misma dirección de billetera: 0x4aa6a6231630ad13ef52c06de3d3d3850fafcd70. Esta billetera en sí misma recibió fondos a través de un contrato inteligente de Railgun. Según la información del sitio web de Railgun, 'RAILGUN es un contrato inteligente diseñado para proporcionar privacidad adicional para transacciones criptográficas, destinado a comerciantes profesionales y usuarios de DeFi.' Estos hallazgos sugieren que estas direcciones de billetera pueden estar involucradas en ciertas conductas que necesitan ser ocultadas, como la manipulación del mercado o incluso situaciones más graves.

El fraude en DeFi va más allá de NexFundAI

Las manipulaciones 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 uso real y están controlados por una sola persona.

Algunos emisores de tokens en Ethereum establecen fondos de liquidez a corto plazo en Uniswap. Al controlar la liquidez en el fondo y realizar operaciones de lavado utilizando múltiples billeteras, aumentan el atractivo del fondo, atrayendo a inversores minoristas a participar, acumulando ETH y vendiendo los tokens en su poder. Según los datos de Wallet de Kaiko, el análisis de cuatro criptomonedas sugiere que esta operación puede generar un retorno de 22 veces la inversión inicial en ETH en aproximadamente 10 días. Este análisis revela la presencia generalizada de fraudes entre emisores de tokens, que va más allá de la investigación del FBI sobre NexFundAI.

Patrón de datos: un ejemplo con el token GIGA2.0

Un usuario (por ejemplo, 0x33ee6449b05193766f839d6f84f7afd5c9bb3c93) recibió (y activó) la totalidad de la oferta de un nuevo token desde una dirección (como 0x000).

El usuario transferirá estos tokens y parte de ETH de inmediato (dentro del mismo día) para crear un nuevo fondo de liquidez de Uniswap V2. Dado que toda la liquidez es aportada por el usuario, recibe tokens UNI-V2 que representan su contribución.

En promedio, 10 días después, el usuario retirará toda la liquidez, quemará los tokens UNI-V2 y extraerá las ganancias adicionales en ETH obtenidas por 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

Si bien la investigación del FBI ha expuesto 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 de ayudar a proyectos de criptomonedas a 'disfrazar el éxito' utilizando la complicidad de intercambios pequeños. El CEO de Gotbit y sus dos directores también fueron acusados en este caso por manipular varias criptomonedas con técnicas similares.

Sin embargo, es más difícil detectar tal manipulación en intercambios centralizados. Estos intercambios solo muestran libros de órdenes y datos de transacciones a nivel de mercado, lo que dificulta la identificación precisa de operaciones ficticias. Sin embargo, comparar patrones de transacción e indicadores del mercado entre intercambios sigue ayudando a detectar problemas. Por ejemplo, si el volumen de transacciones supera significativamente la liquidez (1% de profundidad del mercado), podría estar relacionado con operaciones de lavado.

Los datos muestran que en HTX y Poloniex, los activos con más de 100 veces la relación de volumen de transacciones a liquidez son los más comunes. Generalmente, los tokens meme, tokens de privacidad y altcoins de baja capitalización muestran una relación de volumen a profundidad anormalmente alta.

Es importante notar que la relación de volumen a liquidez no es un indicador perfecto, ya que el volumen puede aumentar significativamente debido a actividades promocionales en ciertos intercambios (como promociones de cero tarifas). Para evaluar con mayor certeza el volumen de transacciones falsas, podemos analizar la correlación del volumen de transacciones entre intercambios. Generalmente, las tendencias de volumen de un activo en diferentes intercambios son correlacionadas y muestran consistencia a largo plazo. Si el volumen se mantiene monótono durante mucho tiempo, hay largos períodos sin actividad de transacciones o hay diferencias notables entre los intercambios, esto puede indicar actividades de transacción anómalas.

Por ejemplo, al observar el token PEPE en ciertos intercambios, encontramos diferencias significativas en las tendencias de volumen de transacciones entre HTX y otras plataformas en 2024. En HTX, el volumen de transacciones 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 transacción muestra que hay trading algorítmico activo en el mercado PEPE-USDT de HTX. En el día del 3 de julio, hubo 4200 órdenes de compra y venta de 1M PEPE, con un promedio de aproximadamente 180 órdenes por hora. Este patrón de transacción contrasta marcadamente con las transacciones en Kraken durante el mismo período, que son más naturales y tienden a ser impulsadas por retail, con tamaños y tiempos de transacción irregulares.

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

Indicios sugieren que podría haber actividades automatizadas de lavado, incluyendo una alta relación entre volumen de transacciones y profundidad del mercado, patrones de transacciones inusuales cada semana, tamaños fijos de órdenes repetidas y ejecución rápida. En las operaciones de lavado, el mismo sujeto emite órdenes de compra y venta simultáneamente para inflar artificialmente el volumen de transacciones, haciendo que el mercado parezca más líquido.

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

La manipulación del mercado en el mercado de criptomonedas a veces puede confundirse con arbitraje, que es aprovechar el desequilibrio de eficiencia del mercado para obtener ganancias.

Por ejemplo, el fenómeno de 'pesca con red' es común en el mercado de Corea del Sur (atrayendo a los minoristas a entrar, luego vaciando los fondos del grupo). Los comerciantes utilizan la suspensión temporal de depósitos y retiros para inflar artificialmente los precios de los activos. Un caso típico ocurrió en 2023, cuando el token nativo de Curve (CRV) fue suspendido en varias bolsas de Corea del Sur debido a un ataque de hackers.

El gráfico muestra que cuando Bithumb suspendió los depósitos y retiros del token CRV, un gran número de órdenes de compra impulsaron el precio a un aumento significativo, pero luego cayó rápidamente a medida que comenzaron las ventas. Durante el período de suspensión, varios aumentos de precios breves provocados por compras fueron seguidos inmediatamente por ventas. En general, el volumen de ventas fue notablemente mayor que el de compras.

Una vez que la suspensión termina, el precio cae rápidamente, ya que los comerciantes pueden comprar y vender fácilmente entre intercambios para arbitrar. Este tipo de suspensiones a menudo atrae a comerciantes minoristas y especuladores que anticipan que, debido a la liquidez restringida, los precios aumentarán.

Conclusión

La identificación de la manipulación del mercado en el mercado de criptomonedas aún se encuentra en una etapa temprana. Sin embargo, combinar datos y evidencia de investigaciones anteriores ayuda 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 de blockchain proporciona una oportunidad única para detectar operaciones de lavado de tokens, mejorando gradualmente la integridad del mercado. En los intercambios centralizados, los datos del mercado pueden revelar nuevos problemas de abuso del mercado y alinear gradualmente los intereses de algunos intercambios con el interés público. A medida que la industria de criptomonedas evoluciona, utilizar todos los datos disponibles ayuda a reducir comportamientos indebidos y fomentar un entorno de negociación más justo.

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