論文の概要: Abnormal Trading Detection in the NFT Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04643v2
- Date: Wed, 2 Aug 2023 18:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 16:48:07.110970
- Title: Abnormal Trading Detection in the NFT Market
- Title(参考訳): NFT市場における異常取引検出
- Authors: Mingxiao Song and Yunsong Liu and Agam Shah and Sudheer Chava
- Abstract要約: NFT最大のマーケットプレースであるOpenSeaの取引額は2023年2月に3470億ドルに達した。
NFT市場はほとんど規制がなく、マネーロンダリング、詐欺、洗浄取引に関して大きな懸念がある。
業界全体の規制の欠如と、アマチュアトレーダーや小売投資家がNTT市場のかなりの部分を占めているという事実により、この市場は特に詐欺行為に弱い。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7205106391379026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Non-Fungible-Token (NFT) market has experienced explosive growth in
recent years. According to DappRadar, the total transaction volume on OpenSea,
the largest NFT marketplace, reached 34.7 billion dollars in February 2023.
However, the NFT market is mostly unregulated and there are significant
concerns about money laundering, fraud and wash trading. The lack of
industry-wide regulations, and the fact that amateur traders and retail
investors comprise a significant fraction of the NFT market, make this market
particularly vulnerable to fraudulent activities. Therefore it is essential to
investigate and highlight the relevant risks involved in NFT trading. In this
paper, we attempted to uncover common fraudulent behaviors such as wash trading
that could mislead other traders. Using market data, we designed quantitative
features from the network, monetary, and temporal perspectives that were fed
into K-means clustering unsupervised learning algorithm to sort traders into
groups. Lastly, we discussed the clustering results' significance and how
regulations can reduce undesired behaviors. Our work can potentially help
regulators narrow down their search space for bad actors in the market as well
as provide insights for amateur traders to protect themselves from unforeseen
frauds.
- Abstract(参考訳): 非Fungible-Token(NFT)市場は近年爆発的な成長を遂げている。
DappRadarによると、世界最大のNTTマーケットプレースであるOpenSeaの取引額は2023年2月に3470億ドルに達した。
しかし、NFT市場はほとんどが規制されておらず、マネーロンダリング、詐欺、洗浄取引に関して大きな懸念がある。
業界全体の規制の欠如、アマチュアトレーダーや小売投資家がNTT市場のかなりの部分を占めているという事実により、この市場は特に不正行為に弱い。
したがって、NFT取引に関わるリスクを調査し、強調することが不可欠である。
本稿では,他の取引業者を誤解させるおそれのある洗剤取引など,一般的な不正行為を明らかにすることを試みた。
市場データを用いて,k-meansクラスタリング非教師付き学習アルゴリズムに供給されたネットワーク,金融,時間的視点から,トレーダーをグループに分類する定量的特徴を設計した。
最後に、クラスタリング結果の意義と規制が望ましくない振る舞いを減らす方法について論じる。
我々の取り組みは、規制当局が市場の悪役の検索スペースを狭めるだけでなく、アマチュアトレーダーが予期せぬ詐欺から身を守るための洞察を提供するのに役立つかもしれない。
関連論文リスト
- The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading [49.15761780696207]
我々は,2,701,883 NFTから8,717,031の転送イベントと3,830,141のセールイベントを分析した。
NFTの3種類の洗剤取引を識別し,識別アルゴリズムを提案する。
また,マーケットプレース設計,収益性,NFTプロジェクト設計,支払トークン,ユーザ行動,NTTエコシステムといった6つの側面からの洞察も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T19:29:24Z) - Identifying key players in dark web marketplaces [58.720142291102135]
この論文は、暗黒市場に関連するBitcoin取引ネットワークのキープレーヤーを特定することを目的としている。
取引量の大部分は、エリート市場参加者の小さなグループに集中していることを示す。
ダークウェブのマーケットプレースにおけるキープレーヤーの行動を理解することは、違法行為を効果的に破壊するために重要であることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T20:30:43Z) - Bubble or Not: Measurements, Analyses, and Findings on the Ethereum
ERC721 and ERC1155 Non-fungible Token Ecosystem [22.010657813215413]
NFTの時価総額は2021年に215億米ドルに達した。
2022年第2四半期のNFT市場の急激な下落は、NFT市場の目に見えるブームに疑問を呈している。
ブロックチェーン全体からデータを収集することにより、NFT生成グラフ、NFT転送グラフ、NFTホールドグラフという3つのグラフを構築し、NFTトレーダーを特徴付ける。
我々は,NFTの活性度と値の定量化のための新しい指標を提案し,インジケータとグラフ解析を組み合わせてバブルNFTを見つけるアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T10:17:57Z) - A Game of NFTs: Characterizing NFT Wash Trading in the Ethereum
Blockchain [59.0626764544669]
非Fungible Token(NFT)市場は2021年に爆発的に成長し、2022年1月には月間貿易額が60億ドルに達した。
ウォッシュトレーディングの可能性に関する懸念が浮かび上がっており、あるパーティがNFTを取引してそのボリュームを人為的に膨らませる市場操作の形式である。
洗濯物取引は全NFTコレクションの5.66%に影響し、総生産量は3,406,110,774ドルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T15:03:35Z) - A Stock Trading System for a Medium Volatile Asset using Multi Layer
Perceptron [0.6882042556551609]
今後30日間の公開市場における価格予測のために,フィードフォワードディープニューラルネットワーク(DNN)のコアとなるストックトレーディングシステムを提案する。
結果は、非常に控えめな100ドルの予算からわずか1ヶ月で3.2%の総利益率をもたらすことを約束していた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T16:08:40Z) - Macroscopic properties of buyer-seller networks in online marketplaces [55.41644538483948]
2010年から2021年の間にオンラインマーケットプレースで発生した2億2500万トランザクションを含む2つのデータセットを分析した。
オンラインマーケットプレースにおける取引は、言語、生涯、製品、規制、技術に大きな違いがあるにもかかわらず、非常に類似したパターンを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T18:00:47Z) - Protecting Retail Investors from Order Book Spoofing using a GRU-based
Detection Model [0.0]
本稿では,不正行為を検知し,詐欺未遂を投資家に知らせる手法を提案する。
我々のフレームワークは、高度に拡張可能なGRU(Gated Recurrent Unit)モデルに基づいています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-08T14:23:41Z) - Adversarial trading [91.3755431537592]
取引環境では敵のサンプルを実装でき、特定の市場参加者に悪影響を及ぼすことを示す。
これは、取引または規制の観点から、金融市場にはるかに影響する可能性があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T16:08:22Z) - Taking Over the Stock Market: Adversarial Perturbations Against
Algorithmic Traders [47.32228513808444]
本稿では,敵対的学習手法を用いて,攻撃者がアルゴリズム取引システムに影響を与える現実的なシナリオを提案する。
入力ストリームに追加されると、我々の摂動は将来目に見えないデータポイントのトレーディングアルゴリズムを騙すことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T06:28:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。