Phân tích hành vi thao túng giá NFT - lấy ví dụ DenDekaDan Genesis Omikuji
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Phân tích hành vi thao túng giá NFT - lấy ví dụ DenDekaDan Genesis Omikuji
Bài viết này sẽ lấy ví dụ từ DenDekaDan Genesis Omikuji để chia sẻ nghiên cứu của chúng tôi về hành vi thao túng trên thị trường NFT.
Chuyên sâu báo cáo Web3Giới thiệu
Trong một bài viết gần đây về lý do các nền tảng giao dịch NFT thực hiện thao túng khối lượng giao dịch, chúng tôi đã phân tích hành vi giao dịch rửa tiền nhằm kiếm thưởng. Trong bài viết đó, chúng tôi có đề cập sơ qua đến một dạng giao dịch rửa tiền khác nhằm gây hiểu lầm thị trường, thao túng giá cả và/hoặc tăng giả tạo khối lượng giao dịch. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ lấy ví dụ DenDekaDan Genesis Omikuji để chia sẻ nghiên cứu của mình về hành vi thao túng thị trường NFT. Trong chuỗi sự kiện này, chúng tôi phát hiện ra một loạt hành vi bất thường dường như được tổ chức nhằm đẩy giá lên.
Các giao dịch rửa tiền nhằm mục đích nhận thưởng thường dễ nhận diện vì chúng thường diễn ra giữa một vài ví cố định. Những người tham gia loại hình rửa tiền này cơ bản không có động cơ che giấu việc một token liên tục được giao dịch giữa cùng một người hoặc thực thể, chủ yếu là vì các sàn giao dịch NFT (chủ yếu là X2Y2 và LooksRare) khi phát thưởng cho giao dịch không trừng phạt hành vi này.
Ngược lại, các giao dịch rửa tiền nhằm mục đích tạo thông tin sai lệch về giá trị thực tế của bộ sưu tập NFT thường được thực hiện theo cách thức tinh vi hơn nhưng có tổ chức. Những bên có thể quan tâm đến hành vi thao túng thị trường này bao gồm: dự án NFT, nhà tạo lập thị trường hoặc các cá voi sở hữu đủ vốn và chuyên môn kỹ thuật để ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường. Quan trọng hơn, để che giấu việc khối lượng giao dịch thực chất chỉ do một số ít thực thể tạo ra và giá bị đẩy lên bởi các giao dịch qua lại giữa một vài ví, hành vi thao túng thị trường này thường sử dụng rất nhiều ví, khiến việc phát hiện dấu hiệu thao túng trở nên khó khăn nếu chỉ tập trung vào hành vi của một vài địa chỉ.
Phương pháp luận
Để xác định hiệu quả hành vi thao túng thị trường có tổ chức đằng sau các giao dịch NFT, chúng tôi tập trung phân tích hai loại dữ liệu:
- Dữ liệu giao dịch: Bao gồm dữ liệu trên chuỗi như giao dịch và giá cả (giá giao dịch và giá sàn), cũng như dữ liệu ngoài chuỗi như dữ liệu chào mua (bids) và chào bán (asks).
- Mối liên hệ giữa các địa chỉ: Liên quan đến việc nghiên cứu mối quan hệ tài chính giữa các trader, ví dụ như lịch sử chuyển tiền giữa các ví, các ví có cùng nguồn tiền hay có cùng đích đến tiền hay không.
Thông qua việc nghiên cứu dữ liệu giao dịch, chúng tôi có thể phát hiện các xu hướng đáng ngờ về giá cả và khối lượng. Bằng cách đi sâu vào mối liên hệ giữa các ví, chúng tôi có thể điều tra xem liệu có thực thể nào đang kiểm soát một lượng lớn ví để thực hiện giao dịch và kiểm tra hành vi của họ.
Nghiên cứu điển hình: DenDekaDan Genesis Omikuji
Chúng tôi muốn tìm hiểu lý do tại sao giá sàn của bộ sưu tập này tăng vọt từ 0,05 E lên 2,5 E (tăng 5000%) trong tuần đầu tiên sau khi ra mắt vào ngày 31 tháng 12 năm 2022. Sau khi nghiên cứu dữ liệu, chúng tôi phát hiện:
-
Sự kết hợp giữa xu hướng biến động giá sàn, giá giao dịch và phân bố giá chào bán cho thấy mô hình đáng ngờ, có thể ám chỉ hành vi thao túng giá.
-
Trong số các địa chỉ giao dịch bộ sưu tập này trong tuần đầu tiên, có rất nhiều địa chỉ có mối liên hệ về nguồn vốn.
Phát hiện 1: Giá sàn tăng theo xu hướng đều đặn
Bộ sưu tập được phát hành vào ngày 31 tháng 12 năm 2022. Trong tuần đầu tiên sau khi phát hành, giá sàn tăng theo một xu hướng đều đặn.
Đầu tiên, khoảng ngày 1 tháng 1, giá sàn đã tăng lên khoảng 1E. Trong bốn ngày tiếp theo, tức từ ngày 2 đến ngày 5 tháng 1, giá tăng khoảng 0,5E mỗi hai ngày (ngày 3 và ngày 5). Sau khi đạt mức khoảng 2E, giá sàn duy trì trong khoảng 2–2,5E. Xu hướng tăng đều đặn này có thể là trùng hợp, nhưng cũng rất đáng ngờ, thúc đẩy chúng tôi đào sâu hơn.
Hình 1: Giá sàn tăng đều đặn trong tuần đầu tiên sau khi ra mắt
Phát hiện 2: Phân bố khối lượng giao dịch và giá giao dịch cũng rất đáng ngờ
Khi so sánh khối lượng giao dịch hàng ngày với xu hướng biến động giá sàn, chúng tôi nhận thấy rằng khối lượng giao dịch vào những ngày giá sàn thay đổi mạnh (31/12, 1/1, 3/1, 5/1) cao hơn nhiều so với những ngày giá tương đối ổn định (như 2/1, 4/1, 6/1...). Điều này dường như ngụ ý rằng có người đang thực hiện hàng loạt giao dịch nhằm tác động đến giá sàn vào các ngày 1/1, 3/1 và 5/1.
Hình 2: Khối lượng giao dịch tăng vọt vào những ngày giá sàn tăng mạnh
Để kiểm chứng giả thuyết này, chúng tôi tiếp tục nghiên cứu phân bố giá của tất cả các giao dịch trong tuần đầu tiên. Như hình dưới đây (các màu khác nhau đại diện cho các giao dịch của từng ngày), hầu hết các giao dịch mỗi ngày đều xảy ra ở mức giá thấp hơn giá sàn ngày hôm đó. Phát hiện này rất thú vị, bởi cách trực tiếp nhất để nâng giá sàn lên mức mục tiêu là quét sạch tất cả các lệnh chào bán dưới mức giá đó. Đây là một tín hiệu khác cho thấy có hành vi thao túng giá có tổ chức ở phía sau.
Hình 3: Phân bố giá giao dịch trong tuần đầu tiên sau khi ra mắt
Phát hiện 3: Phân bố giá chào bán cũng tương tự như phân bố giá giao dịch
Một khía cạnh quan trọng khác khi nâng giá sàn là tạo ra các lệnh chào bán (vì giá sàn = giá chào bán thấp nhất). Khi quan sát phân bố giá chào bán, chúng tôi nhận thấy nó tuân theo mô hình tương tự như giá giao dịch. Cụ thể, giá chào bán di chuyển đều đặn từ mức thấp sang mức cao hơn. Trong điều kiện bình thường, khi một bộ sưu tập vừa ra mắt, do chưa hình thành sự đồng thuận về giá trị, chúng ta nên thấy các người bán đăng lệnh với mức giá chào bán phân tán hơn.
Hình 4: Phân bố giá chào bán trong tuần đầu tiên sau khi ra mắt
Phát hiện 4: Mối liên hệ giữa các địa chỉ
Chúng tôi phát hiện ra rằng dựa trên mối quan hệ chuyển ETH giữa các ví, có thể liên kết được 141 địa chỉ (15%) trong tổng số tất cả người giao dịch tuần đầu tiên. Nhóm địa chỉ này chiếm khoảng 40% khối lượng giao dịch trong tuần đầu tiên. Có khả năng chúng thuộc quyền kiểm soát của cùng một thực thể, và xét đến khối lượng giao dịch lớn mà họ tạo ra, họ có thể là những người đứng sau thao túng giá. (Lưu ý: Nghiên cứu này được thực hiện trước khi chúng tôi phát triển thuật toán cụm địa chỉ giúp xác định mối liên hệ giữa các ví chính xác hơn, do đó dữ liệu về mối liên hệ địa chỉ ở đây có thể có độ chệch nhất định. Tuy nhiên, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng việc xác định cụm địa chỉ cực kỳ hữu ích khi điều tra hành vi thao túng thị trường tiềm ẩn.)
Kết luận
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chia sẻ một khuôn khổ được xây dựng dựa trên kinh nghiệm và kiến thức ngành nhằm phân tích hành vi thao túng giá NFT. Mặc dù nó có thể tiết lộ một số hiện tượng và hành vi đáng ngờ, chúng tôi cũng ý thức rõ ràng rằng khuôn khổ này vẫn chưa hoàn thiện và chúng tôi đang không ngừng cải tiến phương pháp nghiên cứu. Do các nghiên cứu tương tự còn rất hiếm, chúng tôi hy vọng rằng việc chia sẻ phương pháp này sẽ đóng góp phần nào cho lĩnh vực NFT cũng như cộng đồng phân tích dữ liệu trên chuỗi. Đồng thời, chúng tôi mong rằng nghiên cứu này sẽ mở đường, thu hút sự chú ý của nhiều người hơn đến vấn đề thao túng thị trường NFT, thúc đẩy thêm nhiều nghiên cứu và phân tích. Chúng tôi tin rằng, bằng nỗ lực chung của toàn cộng đồng, chúng ta có thể hiểu sâu sắc hơn và giải quyết các vấn đề này, từ đó đóng góp vào sự phát triển bền vững của lĩnh vực này.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Eocene Research
