一、市場成交概況
作為區塊鏈生態體系中重要的參與者與建設者,加密貨幣交易所一直與加密貨幣的發展息息相關。
自2009年比特幣創世區塊誕生,至2010年世界上第一家比特幣交易所BitcoinMarket誕生,再到如今形成的數千億美元的加密貨幣市場,加密貨幣交易所的數量也伴隨著市場規模的擴大而上升。如今,市場上已有數百家加密貨幣交易所為用戶提供包括現貨、杠桿、期貨期權、ETF等多種形式的投資服務。
在交易所數量增長和業務范圍拓展的同時,不少交易所為夸大自身的市場影響力,采取對敲等手段虛報成交額,嚴重影響了投資者對交易所的評價與選擇,也影響著研究人員對市場發展趨勢的判斷。
2019年3月,BitwiseAssetManagement在向SEC提出比特幣的ETF申請時,在附加的報告中指出,通過多種統計方法得到“交易所的報告成交量中虛假成交量占比達95%以上”的結論。無獨有偶,2019年7月AlamedaResearch發布報告,通過6種指標對交易所成交的真實性進行檢測,統計結果反映出市場頭部交易所的虛假成交量約占報告成交量的1/3。
數據:NFT交易平臺SudoSwap TVL超過140萬美元:8月5日消息,DeFiLlama數據顯示,自8月1日起,NFT交易平臺SudoSwap TVL激增,目前達到144.4萬美元。[2022/8/5 12:04:42]
此后,市場上出現了多種檢測交易所成交量真實性的檢測方法,均在一定程度上推定部分交易所存在大量虛假成交。
二、QKL123的真實成交研究
QKL123作為區塊鏈數據服務機構,接入了上百家交易所的K線數據,依托于對市場的認知和其他研究機構的研究成果,對大部分交易所進行了樣本數據的統計,旨在輔助研究人員動態辨識交易所的真實成交狀況,輔助投資者選擇更優質的交易所。
QKL123按照如下規則選取樣本進行觀測和統計:
①該交易所的每日成交量位于市場前100名;?
②以各個交易所上現貨成交量最大的BTC交易對為樣本交易對;
③排除24小時交易筆數低于5000的樣本交易對;?
④排除共享交易深度的云交易所。
在經過數天的統計和分析之后,本文認為:當前市場的報告成交量中近五成為虛假成交量,如按交易所真實性將其劃分為真實性極高、真實性較高、真實性一般、真實性較低四檔,其占比分別為18%、26%、21%、35%。
京東正式上線靈稀數字藏品交易平臺 首款數字藏品發售:12月18日消息,京東現已正式上線靈稀數字藏品交易平臺,該平臺所有數字藏品將由京東云提供的區塊鏈技術服務 —— 京東智臻鏈進行唯一標識。(財聯社)[2021/12/18 7:48:10]
針對具體某個交易所的成交統計數據,用戶可以從“交易平臺排行榜”中點擊交易所名稱進入對應的“交易平臺詳情頁”,并通過真實成交按鈕查看統計結果。目前,QKL123正在結合AI等技術,將在不久之后為用戶實時展示各個交易所的真實成交比例。
三、統計依據
QKL123頁面中展示的真實成交模塊共7個部分,分別為樣本交易對基本數據、逐筆成交量分布、成交量同步性、本福特定律分析、成交量尾數、交易所對比及FTX實時量鑒。
下面將針對頁面展示數據及統計依據進行講述。
1.長尾定律
1.1基本描述
BTC的財富分布情況和成交統計數據中均遵循著“二八定律”。在財富分布上,少數地址積聚了大量的BTC,多數用戶卻只持有少量的BTC。該種不平衡的財富分布也導致了市場成交數據中的不平衡性——即少量的大額成交單和大量的小額成交單。
衍生品交易平臺Leverj推出BTC和ETH正向永續合約:去中心化衍生品交易平臺Leverj宣布推出針對比特幣和以太坊的正向永續合約,接受USDT作為保證金和結算貨幣,另外還將于明年1月中旬推出針對USDT的BNC (Brave New Coin) DeFi指數。
據悉,Leverj獲得加密領域公司Coinshares、ConsenSys、Maker以及投資機構Techemy Capital的支持。(Globenewswire)[2020/12/16 15:21:14]
若對樣本交易對的成交數據進行統計,在成交筆數足夠多時,每筆成交量X與成交單數Y形成的曲線與反比例函數有一定相似之處,其具有以下兩個特點:
①持續下降:隨著每筆成交量X的增長,成交筆數Y呈下降趨勢;
②先陡后緩:曲線在每筆成交量X較小時表現陡峭,在每筆成交量X較大時表現平緩;
1.2樣本示例
下圖為近24小時內某平臺的逐筆成交數據,其中,橫軸為每筆成交量,縱軸為交易筆數。為便于查看詳細數據,QKL123同時提供線性坐標軸和對數坐標軸。數據表明,該交易平臺近24小時的成交數據具有“先陡后緩”和“持續下降”兩個特點,符合長尾定律的要求。?
動態 | 證券型代幣交易平臺tZERO正式開放交易:據Coindesk推特消息,Overstock表示,其證券型代幣交易平臺tZERO已正式開放交易。[2019/1/25]
異常數據示例:
2.本福特定律
2.1基本描述
本福特定律是指在數量足夠大的數組中,首個數字通常不會在1至9之間平均分布,而是隨著數字的增大,出現頻率逐漸減少,每個數字d出現的概率公式如下:?
2.2樣本示例
下圖為近24小時內對交易平臺A與B的成交數據的本福特統計數據。其中,橫軸為對應的首位有效數字,縱軸為交易筆數占比;藍色為標準的本福特分布比率,黃色為樣本交易對的數據。數據表明,交易平臺A成交數據統計中,首位有效數字的分布雖與標準分布不同,但整體趨勢相近,基本符合分布要求;但交易平臺B則不符合依次下降的規則。
日本加密貨幣交易平臺Quoinex被假冒:日本加密貨幣交易平臺Quoinex在推特上宣稱,“我們海外服務QRYPTOS的虛假應用正在Google Play上發布。 我目前正在與Google聯系。”[2018/3/19]
3.整數定律
3.1基本描述
根據眾多樣本的統計結果及對行為學的思考,人們對于整數形式的交易應具有更強的偏好性,即在交易中人們更傾向于交易5.0000個BTC而非5.0001或4.9999個BTC。反映在交易數據統計中時,0.99~1.02BTC區間范圍內的成交單數會高于0.96~0.99BTC和1.02~1.05BTC,因此在柱狀圖上將形成一個凸起。此外,若對每筆成交量的第四位小數進行頻率統計,該位數字為0的概率應大于其他數字。
但需要特別說明的是,由于在部分交易平臺中用戶調整下單金額時僅能以USDT或其它法幣為單位而非BTC為單位,或是因部分交易平臺的成交單統計規則影響,該類統計結果可能會出現異常情形。故該定律在本文中被認定為充分條件而非必要條件,即滿足整數定律可以部分證明交易平臺成交量的真實性,但不滿足整數定律不一定代表著交易平臺成交量的失真。
3.2樣本示例
下圖為近24小時內某交易平臺的成交數據。其中,左圖為逐筆成交量數據的對數坐標軸形式,右圖為成交量尾數的分布圖。數據表明,該交易平臺的逐筆成交量柱狀圖中,數個整數位置均存在明顯凸起,成交量位數分布中數字0對應的頻率最高,符合分布要求。
4.成交量相關性
4.1基本描述
隨著加密貨幣交易市場的成熟和交易用戶的增多,因不同交易平臺價格差異而出現跨平臺套利的可能性逐漸降低,不同交易平臺之間價格變動的相關性進一步增強,交易量變動的相關性也隨之增強。
由于樣本交易對均選取BTC相關交易對,因此單個交易平臺的樣本交易對的成交量與市場成交量理應具有相似的趨勢,特別地,對于某些成交量較小、市場深度較淺的交易平臺,其成交量變化趨勢可能稍滯后于市場整體變化趨勢。
4.2樣本示例
本文選取BitFlyer、Bitstamp、Coinbase三家合規交易平臺作為標準,將其作為標準與各交易平臺的樣本交易對的成交量變化趨勢進行對比。下圖為近24小時內,上述三家標準交易平臺的成交數據,時間間隔為5分鐘。圖表表明,三家交易平臺的成交量變動趨勢在大部分時間內存在同步性。
5.其它相關指標
客單價:BTI(BlockchainTransparencyInstitute)將交易平臺的成交量與UV值進行比較,得到客單價指標,并認為該指標能一定程度上反映交易平臺中虛假成交的比例。
QKL123在頁面中同時展示單個交易平臺的樣本交易對的30日成交量、交易平臺訪客量數據、交易平臺30日客單價數據,從而輔助用戶進行判斷。需要特別說明的是,由于部分交易平臺存在多個備用地址,本處訪客量數據的選取或會小于實際數值。
FTX實時量鑒:FTX交易平臺展示了AlamedaResearch的研究成果,從網站交易真實性等六個維度衡量交易平臺的真實性比例,并估算出對應交易平臺前一日的真實成交量。
四、結語
本文為投資者提供了一種判斷交易所虛假成交量的一般性方法,但投資者在判斷具體某個交易平臺成交真實性時,需要綜合考慮各項統計數據及交易所成交機制設置,不能一概而論。另外,本文所說的統計方法適用于大樣本數據,且隨著統計方法的公開,部分交易所會有針對性地修改數據,同樣會影響統計數據的有效性。關于交易所及市場的更多數據,用戶可以登錄QKL123網站查閱。
2月14日,世人矚目的Voice公測版上線。瀏覽Voice網站,已經有了新變化。一、首頁,依然是原有單色鋪底的簡潔風格,但是宣傳文字有了新內容.
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