在最近的一篇文章中，我们分析了为了获得交易报酬的洗盘行为。其中，我们简单介绍另一种旨在误导市场、操纵市场价格和/或人为增加交易量的洗盘交易。在本文中，我们将以DenDekaDan Genesis Omikuji为例，分享我们对NFT市场操纵的研究。在这一系列中，我们发现了一系列反常的行为，这些行为背后似乎是有组织的人在人为抬高价格。
为了获得交易奖励而进行的洗钱交易通常很容易被识别，因为通常是在几个固定的钱包之间来回交易。这种类型的洗盘交易者基本上没有动机隐藏一个代币在同一个人/实体之间交易的事实，主要是因为NFT市场(主要是X2Y2和LooksRare)在发放交易奖励时不会惩罚这种行为。
另一方面，制造有关NFT藏品真实价值的虚假信息的洗钱交易通常以更隐蔽但更有组织的方式进行。可能对此类市场操纵感兴趣的各方包括NFT项目方、做市商或拥有足够资本和技术专长来影响整个市场的巨鲸。更重要的是，为了隐藏只有少数主体可能通过少数主体之间的来回交易创造交易量、推高价格的事实，这种市场操纵行为通常涉及大量钱包的使用，当只关注少数地址的行为时，很难发现背后的交易迹象。
为了有效识别NFT交易背后的有组织的市场操纵，我们重点分析两类数据:
交易数据:这包括在线数据，如交易和价格(交易价格和底价)，以及离线数据，如要价和出价数据。
地址关联:这涉及到研究交易者之间的资金关联，比如钱包之间的历史资金转移，钱包是否有相同的资金来源，钱包是否有相同的资金去向。
通过研究交易数据，我们可以发现价格和交易量的可疑趋势。通过深入了解钱包之间的关系，我们可以调查一个实体是否控制大量的钱包进行交易，并检查它们的行为。
案例分析:DenDekaDan Genesis Omikuji我们想知道为什么这个系列的楼面价从0.05 E暴涨到2.5 E(涨幅5000%！)。研究数据后，我们发现:
结合楼面价的变化趋势，成交价格和挂单价格的分布呈现可疑模式，可能暗示背后存在价格操纵。
在这一系列地址的第一周交易中，我们可以发现很多地址都有金融关联。
发现一:楼面价呈现有规律的上升趋势。该系列于2022年12月31日发布，发布后第一周，楼面价呈规律性上涨趋势。
一是1月1日左右，楼面价涨到1E左右。接下来的4天，1月2日到1月5日，每隔一天(1月3日和1月5日)价格上涨0.5E左右。楼面价到2E左右后，维持在2-2.5e的范围内..这种有规律的上升趋势可能是巧合，但也非常可疑，促使我们深入挖掘。
图1:发行后第一周，大陆板价格有规律上涨。
发现二:交易量和交易价格的分布也很可疑。对比每天的成交量与楼面价的变化趋势，我们发现楼面价变化较大的当天(12月31日、1月1日、1月3日、1月5日)的成交量也远高于楼面价相对稳定的当天(如1月2日、1月4日、1月6日)。这似乎在暗示，背后有人在进行大量的交易来影响1月1日、1月3日、1月5日的楼面价。
图2:楼面价大涨当天交易量暴涨。
为了检验这一假设，我们进一步研究了第一周发生的所有交易的价格分布。如下图所示(不同颜色代表不同日期的交易)，几乎所有的交易都发生在当天的底价以下。这个发现很有意思，因为把地板价提高到目标位置最直接的方法就是扫掉所有低于目标价格的挂单。这是另一个信号，表明背后存在有组织的价格操纵。
图3:发布后第一周成交价格分布。
发现三:挂单价格分布也类似于成交价格分布。提高底价时，另一个重要方面是创建挂单(因为底价=最低要价)。观察挂单价格的分布，我们发现它遵循与交易价格相似的模式。具体来说，未决订单的价格定期从较低的价格移动到较高的价格。一般情况下，在集合刚上线的时候，因为对这个系列的价值还没有达成共识，所以应该会看到卖家以比较分散的要价在等待订单。
图4:挂单发布后第一周的价格分布。
发现四:地址关联我们发现，根据钱包之间的ETH转移关系，第一周所有交易者的141个地址(15%)是可以关联的。这些地址加在一起，约占第一周交易量的40%。有可能是他们背后的同一个实体控制的。鉴于这些地址产生的大量交易，他们可能是背后操纵价格的人。(注:本文的研究是在我们开发出可以更准确识别地址之间关系的地址聚类算法之前进行的，所以这里的地址关联数据可能会有一些偏差。但我们要强调的是，识别地址集群对调查潜在的市场操纵非常有帮助。)
结论在本研究中，我们分享了一个基于我们的经验和行业知识来分析NFT价格操纵的框架。虽然可以揭示一些可疑的现象和行为，但我们也知道这个框架并不完整，我们也一直在不断改进研究方法。由于很少有类似的研究，我们希望通过分享我们的方法为NFT领域和在线数据分析社区做出贡献。同时，我们希望本研究能够引起更多人对NFT市场操纵行为的关注，促进更多的研究和分析。我们相信，在整个社会的共同努力下，我们可以进一步了解和解决这些问题，从而为该领域的可持续发展做出贡献。
作者简介本分析研究报告由始新世研究中心的Helena L .和Lin S .撰写。在Twitter上关注我们，了解更多关于我们的NFT分析和研究。
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原文地址"通过链上数据挖掘NFT价格操控行为"：http://www.guoyinggangguan.com/qkl/141637.html。
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