NFT 가격 조작 행위에 대한 간단한 분석 - DenDekaDan Genesis Omikuji 사례를 중심으로
소개
최근 게시된 한 기사에서 우리는 거래 보상을 얻기 위해 이루어지는 세탁 거래(wash trading)를 분석했습니다. 그 기사에서는 시장을 오도하고 가격을 조작하거나 인위적으로 거래량을 부풀리기 위한 목적으로 수행되는 또 다른 유형의 세탁 거래에 대해서도 간략히 언급했습니다. 본 문서에서는 DenDekaDan Genesis Omikuji 사례를 중심으로 NFT 시장 조작 행위에 대한 연구 결과를 공유합니다. 이 컬렉션을 조사하면서 우리는 정교하게 조직된 방식으로 가격을 인위적으로 끌어올린 흔적을 발견했습니다.
거래 보상을 얻기 위한 세탁 거래는 일반적으로 몇 개의 고정된 지갑 사이에서 반복적으로 자산을 주고받는 형태로 나타나기 때문에 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 유형의 세탁 거래자들은 대체로 동일한 개인 또는 실체가 서로 거래한다는 사실을 숨길 필요가 없습니다. 왜냐하면 NFT 마켓플레이스(주로 X2Y2와 LooksRare)가 거래 보상을 지급할 때 그러한 행동을 제재하지 않기 때문입니다.
반면에, NFT 컬렉션의 진정한 가치에 대한 허위 정보를 만들어내고자 하는 목적의 세탁 거래는 더욱 은밀하면서도 조직화된 방식으로 진행됩니다. 이러한 시장 조작에 관심을 가질 수 있는 주체로는 NFT 프로젝트 팀, 마켓 메이커, 혹은 충분한 자본과 기술 전문성을 갖춘 웨일(대규모 투자자) 등이 있을 수 있습니다. 특히 중요한 점은, 소수의 실체만으로 거래량을 생성하거나 일부 지갑들 사이에서 반복 거래를 통해 가격을 부풀린다는 사실을 감추기 위해, 많은 수의 지갑이 동원된다는 것입니다. 이로 인해 소수의 주소만을 관찰하는 방식으로는 조작 징후를 파악하기 어렵습니다.
방법론
NFT 거래 이면에 존재하는 조직적인 시장 조작을 효과적으로 식별하기 위해, 우리는 두 가지 유형의 데이터 분석에 집중했습니다:
- 거래 데이터: 체인 내 데이터(예: 거래 내역 및 가격 - 실제 거래가 및 바닥가)뿐 아니라 체인 외 데이터(예: 판매 호가 asks 및 구매 희망가 bids)도 포함됩니다.
- 주소 연관성: 여러 지갑 간의 자금 흐름 관계를 분석하는 것으로, 예를 들어 지갑 사이의 과거 송금 기록, 공통된 자금 출처 또는 동일한 자금 수취처 여부 등을 조사합니다.
거래 데이터를 분석함으로써 우리는 가격과 거래량 측면에서 의심스러운 패턴을 발견할 수 있으며, 지갑 간 연결 고리를 깊이 있게 탐색함으로써 다수의 지갑을 통제하여 거래를 실행한 실체가 있는지 여부를 조사하고 그들의 행동을 검증할 수 있습니다.
사례 연구: DenDekaDan Genesis Omikuji
우리는 이 컬렉션이 2022년 12월 31일 출시된 후 첫 주 동안 바닥가가 0.05 ETH에서 2.5 ETH로 급등(약 5000% 상승)한 이유를 이해하고자 했습니다. 데이터를 분석한 결과 다음과 같은 사실을 확인했습니다:
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바닥가 추세, 실제 거래가, 그리고 판매 호가(asks)의 분포를 종합적으로 살펴보면, 가격 조작 가능성을 시사하는 의심스러운 패턴이 드러납니다.
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출시 후 첫 주 동안 해당 컬렉션에 거래 참여한 주소들 중 다수의 주소가 자금상 연결 고리를 가지고 있음을 확인했습니다.
발견 1: 바닥가는 규칙적인 상승 추세를 보임
이 컬렉션은 2022년 12월 31일에 출시되었으며, 출시 직후 첫 주 동안 바닥가는 규칙적인 상승세를 보였습니다.
먼저, 1월 1일경 바닥가는 약 1ETH 수준까지 올라갔습니다. 이후 1월 2일부터 1월 5일까지 나흘간, 이틀 간격으로(1월 3일, 1월 5일) 약 0.5ETH씩 추가 상승했습니다. 바닥가가 약 2ETH에 도달한 후에는 2–2.5ETH 범위 내에서 안정되었습니다. 이러한 규칙적인 상승은 우연의 일치일 수도 있지만, 매우 의심스러워 보여 더 깊은 조사를 요구합니다.
그림 1: 출시 후 첫 주 동안 바닥가의 규칙적인 상승
발견 2: 거래량과 거래가격 분포 또한 의심스러움
일일 거래량과 바닥가 변화 추세를 비교해본 결과, 바닥가가 크게 변동한 날(12월 31일, 1월 1일, 1월 3일, 1월 5일)의 거래량이 바닥가가 비교적 안정적이었던 날(1월 2일, 1월 4일, 1월 6일 등)보다 훨씬 높았습니다. 이는 누군가가 1월 1일, 1월 3일, 1월 5일의 바닥가를 조작하기 위해 대규모 거래를 실행했음을 시사합니다.
그림 2: 바닥가가 급등한 당일 거래량이 급증함
이 가설을 검증하기 위해, 첫 주 동안 발생한 모든 거래의 가격 분포를 추가로 분석했습니다. 아래 차트에서 색상은 각각 다른 날짜의 거래를 나타냅니다. 매일의 거래는 거의 모두 그날의 바닥가보다 낮은 수준에서 발생했습니다. 이는 흥미로운 발견인데, 목표 가격까지 바닥가를 끌어올리는 가장 직접적인 방법은 목표가보다 낮은 모든 판매 호가를 전부 매수(스윕)하는 것이기 때문입니다. 이는 조직적인 가격 조작이 있었음을 시사하는 또 다른 신호입니다.
그림 3: 출시 후 첫 주의 거래가격 분포
발견 3: 판매 호가(asks) 가격 분포 역시 거래가격과 유사한 양상
바닥가를 끌어올릴 때 중요한 또 하나의 요소는 새로운 판매 호가를 등록하는 것입니다(바닥가는 최저 판매 호가와 동일하기 때문). 판매 호가 가격의 분포를 살펴보면, 이 또한 거래가격과 유사한 패턴을 따르고 있음을 알 수 있습니다. 구체적으로, 판매 호가는 낮은 가격대에서 점차 높은 가격대로 규칙적으로 이동하고 있습니다. 정상적인 상황이라면, 새 컬렉션이 막 출시된 초기 단계에서는 가치에 대한 합의가 형성되지 않았기 때문에, 판매자들이 보다 산발적이고 다양한 가격으로 호가를 등록해야 합니다.
그림 4: 출시 후 첫 주의 판매 호가(asks) 가격 분포
발견 4: 주소 간 연관성 존재
우리는 지갑 간의 ETH 송금 기록을 기반으로, 첫 주 동안 거래에 참여한 주소 중 141개(약 15%)가 서로 연결되어 있음을 확인했습니다. 이들 주소는 전체 거래량의 약 40%를 차지하고 있습니다. 이는 동일한 실체가 다수의 지갑을 운영했을 가능성을 시사하며, 상당한 거래량을 통해 가격 조작에 관여했을 가능성도 높습니다. (참고: 본 연구는 저희가 더 정확한 주소 클러스터링 알고리즘을 개발하기 이전에 수행되었기 때문에, 여기서 제시된 주소 연관성 데이터는 어느 정도 편향이 있을 수 있습니다. 하지만 잠재적인 시장 조작을 조사할 때 주소 클러스터링이 매우 유용하다는 점을 강조하고자 합니다.)
결론
본 연구에서는 경험과 업계 지식을 바탕으로 NFT 가격 조작을 분석하는 프레임워크를 소개했습니다. 이 프레임워크는 의심스러운 현상과 행동을 드러낼 수 있지만, 아직 불완전하며 지속적으로 연구 방법을 개선하고 있다는 점을 인지하고 있습니다. 유사한 연구 사례가 극히 드문 만큼, 저희는 이러한 방법론을 공유함으로써 NFT 분야 및 체인 데이터 분석 커뮤니티에 기여하고자 합니다. 동시에 본 연구가 계기를 마련하여 더 많은 사람들이 NFT 시장 조작 문제에 관심을 갖게 되고, 관련 연구와 분석이 활발히 이루어지기를 바랍니다. 커뮤니티의 공동 노력으로 우리는 이러한 문제들을 더 깊이 이해하고 해결책을 모색함으로써, 이 분야의 지속 가능한 발전에 기여할 수 있으리라 믿습니다.
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