Hacken 表示OKEX、HitBTC有显著刷量嫌疑

2018年9月14日 09:37
來源:Hacken Ecosystem

本文转自Hacken Ecosystem,由奇点财经翻译。

引言

由于区块链技术具有很高的实用潜力,并有可能实现金融市场、政治和商业的透明和公平,加密行业正在迅速发展。区块链进展最明显的结果是传统金融市场的改革。

然而,有一些因素会阻碍这一进程。加密货币市场仍然充斥着参与各种舞弊活动的不正当参与者。最普遍的一种是刷量交易,这在传统金融市场是严格禁止的。

毫无疑问,刷量交易是阻碍加密行业发展和全球数字货币化的主要因素之一,会对加密行业造成负面影响。

刷量交易—最流行的交易量操纵方法

目前,作为行业基本机构的顶级加密货币交易所,造成了区块链行业通过刷量交易操纵交易量的负面形象。“刷量交易”是一种市场操纵形式,即投资者或机构同时买卖同一种金融工具,在市场上制造具有误导性的造假行为。虽然可以以不同的方式进行,但刷量交易通常意味着使用大额交易订单来降低损失风险。

目前,加密货币市场尚未发展成熟,有时通过简单的观察也能发现巨大的操纵行为。对此,你可以阅读我们之前所做的研究——“BitForex成功案例 ”(BitForex Success Case,Hacken于2018年8月13日发布的研究,研究通过分析交易量与用户数量之间的对应关系,并将BitForex与其他顶级交易所进行对比,认为BitForex能够快速跻身顶级交易行列所可能是因为其进行刷量交易。奇点财经注)来了解。然而,此次我们决定采用更科学的方法,以更有严谨、有效的方式来发现舞弊行为。

在本研究中,我们分析了2018年第二季度在不同地区运营的7个不同规模交易所的BTC/USDT的交易数据。包括币安、OKex、火币、HitBTC、Bittrex、Poloniex和KuCoin。

研究方法:我们将计算总交易量(VT)和交易次数(TxN)以及它们之间的比率。然后,我们将得到每个交易所的平均单次交易量(ATV)的中位数,并与合并平均单次交易量(ATVC)进行比较。最后,我们将分析定义为异常值的交易,特别是其在总交易次数中所占的比例、对总交易量的贡献和异常值阈值(每个交易所异常值的最低值)。

主要结论:在对七家顶级加密交易所的交易量进行了精确分析后,我们发现了一些疑点,表明其中一些交易所可能参与了交易量操纵。特别是,hitbtc的平均单次交易量是所有观察到的交易所的合并平均单次交易量的2.29倍。而OKex在两方面显示异常——其正常交易和异常交易的平均单次交易量均表现异常。最终,在观测的7个交易所中,OKex、火币、Bittrex以及KuCoin 4个交易所没有通过其应用程序界面提供历史数据,这可能是为了掩盖他们的交易操纵行为。而主要问题是“为何如此?”

交易量分析

交易次数和交易量的计算

为了检测刷量交易操纵行为,我们将分析重点放在了交易量偏高于平均值的情况上。首先,我们计算了每个交易所整个期间的交易量(VT)和交易次数(TxN)。结果如图1和图2所示。

图1:2018年第二季度交易量(VT),1*(千) BTC

图2:2018年第二季度交易次数(TxN),1*(百万) 次

在此阶段,我们可以看到这些指标大多是正相关的,但一些交易所偏离了这个趋势。通过比较图1和图2,我们可以直观地看出OKex和HitBTC的数据存在可疑的不正常关系。

计算交易次数与交易量的比率

为了研究这个问题,我们计算了图3中所示的VT和TxN的比值,即以BTC计量的平均单次交易量。

图3:2018年第二季度平均单次交易量,BTC

图3显示,OKex和HitBTC的平均单次交易量远远高于所有交易所的平均值。这看上去已经很可疑,但基于简单算数平均值这样一个粗略的衡量方法得出结论是不合理的,因为简单算数平均值很容易因不频繁但更大交易量的交易而偏离。

因此,我们决定为每个交易所的平均单次交易量(ATV)找到一个中位数,并将其与所有交易所合计的合并平均单次交易量(ATVC)进行比较。

在此之前,我们将所有数据集里的异常值排除在外,以使指标更加稳定。

*异常值是指在所有交易分布的总体模式之外并使平均值上偏的交易,。

对于异常值排除,我们分别使用每个交易所的平均值和百分位数区间(更稳健的标准偏差模拟)。每个样本以其中位数作为平均值,第90百分位数和第10百分位数之间的差值作为百分位数区间(IPR)。交易量大于中位数超过3个IPR的交易视为异常值。

之后,我们计算了每个交易所的ATV,并与ATVC进行了比较。这两个指标都以排除异常值的中位数计算得出。

图4:各交易所的ATV与ATVC的对比

结果显示,即使剔除异常值,HitBTC和OKex的平均交易量也远高于所有样本交易所的平均值(分别是2.29倍和1.72倍)。

最后,我们分析了定义为异常值的交易,特别是它们在总交易次数的占比、对总交易量的贡献和异常值阈值(每个交易所异常值的最低值)。

图5:各交易所异常值次数在总交易次数的占比,%

图6:各交易所异常交易量在总交易量的占比,%

图7:各交易所异常值阈值

从异常值阈值计算中得到的最明显的结果。

从图7中可以清楚地看到,OKex的异常值阈值与其他交易所相差甚远。例如,若比较OKex和币安:它们有相近的异常值TxN(交易次数)占比(约3%,见图5)和异常值VT(交易量)占比(约50%,见图6),但OKex的异常值阈值是币安的3.4倍。最后我们计算了平均(中位数)异常交易量(AOV),发现了更大的异常(见图8)。

图8:各交易所异常值平均交易量

推断

通过比较OKex和币安可以发现,在这两个交易所中,大约有一半的交易总量是由97%的“正常”交易构成,而另外一半由3%的异常交易构成;然而,对于OKex来说,“正常”交易的平均交易量AVT是币安的1.74倍,异常交易平均交易量AOV是币安的4倍多。这意味着OKex的单笔异常交易比其他交易所要高得多。

还记得刷量交易是什么以及如何进行的吗?这是一种操纵行为,即一个主体同时买卖同一种金融工具,在市场上进行人为造假的行为,而且为了降低损失风险,交易者会使用大额交易订单。在OKex案例中,量大而次少的交易,证明该交易所通过刷量交易操作来制造虚假交易量。

结论

通过我们的研究,我们发现了一些疑点,对某些加密货币交易所的诚信提出了质疑,比如OKex和HitBTC。

HitBTC的平均交易量是所有观察到的交易所均值的2.29倍。这一事实使得我们怀疑其很可能操纵了交易量,因为其契合了一个普遍认可的观点,即刷量交易通常是由大于正常交易平均交易量的交易完成的。对于这一课题,我们需要进行更彻底的调查,并使用更复杂的分析方法。

最后,一系列危险信号显示OKex可能是最值得怀疑的对象。其平均交易量是7家交易所总平均交易量的1.72倍。异常值的最小值和平均值分别是币安的3.4倍和4倍。所有这些发现都表明,OKex极有可能进行交易量操纵,尤其是刷量交易,而且一定有所隐瞒。

未完待续……

 

PS:关于数据收集问题。交易所是否故意制造障碍?

在收集研究数据时,我们面临着一个重大的问题——无法获得完整的历史交易数据进行分析。我们发现对于大部分加密货币交易所,这都是一个非常普遍的问题。

在相应的API(应用程序界面)中,交易所不提供可选参数(例如“时间(since)”、“身份(fromID)”等)以获取对应到特定响应属性(如时间戳或交易ID)的数据。即便规定了这样的参数,但往往无法正常使用。

但原因为何?是否无法构建每个交易平台应有的全功能组件?抑或是有意不愿共享数据?因为一旦进行分析,这些数据可能成为操纵市场的证据,从而破坏交易所的声誉。

我们认为,不提供获取其历史交易数据途径的交易所不能自称为专业机构。对于Fcoin和BitForex等不透明的加密交易所来说,这种缺乏透明度的情况可能被认为是“正常的”,因为它们不愿意暴露自己的脏手。就连Bittrex、火币和OKex等一些知名的领先交易平台也没有分享它们的历史交易,这使它们的诚信和可靠性受到了质疑。

此外,尽管OKex的API选项中有一个可选参数“since”可追溯到交易ID,为获取历史数据而设计,但即使应用了此参数,也只响应60个最近的交易。

原文链接:

https://medium.com/@hacken/wash-trade-investigation-into-binance-okex-huobipro-hitbtc-bittrex-poloniex-and-kucoin-5f4ec2bf578