時間:2023-08-12|瀏覽:238
一、在Kraken上的可預(yù)測交易模式
在Kraken的BTC-USD永久掉期交易具有明顯的自動化活動。無論是分鐘還是第二時間的貿(mào)易分布都顯示貿(mào)易計數(shù)在可預(yù)測的時間間隔內(nèi)出現(xiàn)峰值。
以秒和分鐘為單位的已執(zhí)行交易數(shù)
(上圖為:以秒和分鐘為單位的已執(zhí)行交易數(shù)??死卓掀谪浭袌觯珺TC/USD,12月19日至12月20日。來源:NTerminal)
二、在Poloniex的欺詐市場活動的跡象
DASH/USDT現(xiàn)貨市場的交易有偽造數(shù)據(jù)的跡象。在Poloniex上觀察到了過度使用3s交易規(guī)模的前導、第二和第三位數(shù)分布。
Poloniex交易所交易規(guī)模
(上圖為:Poloniex交易所交易規(guī)模的第一、二、三位數(shù)分布,DASH–USDT,2020年9月–12月來源:NTerminal)
根據(jù)ACFE針對欺詐審查員的文件,“欺詐審查員關(guān)注數(shù)字的過度使用,因為欺詐者在發(fā)明數(shù)字時,往往會過度使用某些數(shù)字模式。出現(xiàn)次數(shù)比本福德定律預(yù)測的要少的數(shù)字主要是由于過度使用了3?!?p>在BinanceUS的BCH交易量不符合預(yù)期的分布模式!
對3家交易所的原始交易規(guī)模分布分析表明,美國公布的交易量與預(yù)期的冪律分布存在顯著偏差。
通常,記錄交易量的頻率分布與負斜率和長尾(在交易規(guī)模的高端)具有近似線性關(guān)系。例如,在比較BCH交易活動時,與Binance和Huobi相比,BinanceUS上的分布更為突出。
BCH在3大交易所的頻率分布圖
(上圖為:比特幣現(xiàn)金(BCH)在Binance、BinanceUS、霍比交易所交易量的頻率分布,2020年8月至11月。來源:NTerminal)
HitBTC上的異常貿(mào)易模式!
HitBTC上的異常交易模式似乎是經(jīng)常發(fā)生的,交易所經(jīng)常報告與其他市場不同的交易模式。幾個月來,在以太幣-美元兌美元現(xiàn)貨市場上,0.4以太幣的交易規(guī)模在HitBT市場上占據(jù)主導地位。
HitBTC交易所交易量分布
(上圖為:HitBTC交易所交易量分布,ETH–USDT,2020年12月1日-15日。來源:NTerminal)
在我們對交易量進行分析時,按匯率計算,0.4數(shù)量額的以太幣并無等價地進行方便存款和交易的任何整數(shù)。單憑這一點,人類的因素就不太可能成為突出峰值的原因。
HitBTC上的1分鐘訂單快照
(上圖為:2020年5月至12月,HitBTC上的1分鐘訂單快照,ETH–USDT的買賣報價。來源:NTerminal)
同時發(fā)現(xiàn)0.4ETH和隨后的投標分析同時發(fā)布。這種交易模式持續(xù)了大約3個月,開始時急劇上升,最后迅速下跌。
這種洗單交易假設(shè)也得到了平均交易規(guī)模偏差和期內(nèi)虛增交易量分數(shù)峰值的支持,這表明在可疑的低波動率時期執(zhí)行的未完成交易量。這是交易所展示虛假交易方式的一種常見情況。
(上圖為:國際膨脹量評分:HitBTC、Binance、Huobi、OKEx、ETH–USDT,2020年5月-12月。來源:NTerminal)
以上都證明了平均交易規(guī)模偏差對HitBTC交易所的操縱性。
(上圖為:HitBTC、Binance、OKEx、Huobi、ETH–USDT的平均交易規(guī)模,2020年5-12月。來源:NTerminal)
火幣網(wǎng)的可疑交易!
霍比交易所通過四舍五入的程度顯示出可疑的交易分布。有效位數(shù)最多為2的交易令人懷疑地占上風,與其他交易所的共同趨勢相矛盾。HitBTC?-?也可以這樣說,異常峰值出現(xiàn)在4個有效數(shù)字內(nèi)。
(上圖為:按四舍五入度計算的交易百分比,ETH–USDT,7天。來源:NTerminal)
以上數(shù)據(jù)調(diào)查與分析出自:區(qū)塊新看點。
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