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。

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