Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can AI Detect Wash Trading? Evidence from NFTs

論文の概要: Can AI Detect Wash Trading? Evidence from NFTs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18717v3
Date: Sun, 02 Mar 2025 19:50:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-04 13:03:19.910961
Title: Can AI Detect Wash Trading? Evidence from NFTs
Title（参考訳）: AIは洗濯物取引を検出できるか? NFTによる証拠
Authors: Brett Hemenway Falk, Gerry Tsoukalas, Niuniu Zhang,
Abstract要約: 取引の38%(30-40%)、取引価値の60%(25-95%)が操作に関係している可能性が高い。この直接的な証拠は、既存の間接的な方法の批判的な再評価を可能にする。我々は、これらの回帰を機械学習フレームワークに統合するAIベースの推定器を開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4678959818041633
License:
Abstract: Existing studies on crypto wash trading often use indirect statistical methods or leaked private data, both with inherent limitations. This paper leverages public on-chain NFT data for a more direct and granular estimation. Analyzing three major exchanges, we find that ~38% (30-40%) of trades and ~60% (25-95%) of traded value likely involve manipulation, with significant variation across exchanges. This direct evidence enables a critical reassessment of existing indirect methods, identifying roundedness-based regressions \`a la Cong et al. (2023) as most promising, though still error-prone in the NFT setting. To address this, we develop an AI-based estimator that integrates these regressions in a machine learning framework, significantly reducing both exchange- and trade-level estimation errors in NFT markets (and beyond).
Abstract（参考訳）: 暗号ウォッシュ取引に関する既存の研究は、しばしば間接的な統計手法や流出した個人データを用いており、どちらも固有の制限がある。本稿では、より直接的かつ詳細な推定のために、パブリックオンチェーンNTTデータを活用する。 3つの主要な取引所を分析したところ、取引の約38%(30-40%)と取引価値の約60%(25-95%)が取引所間で大きな変動を伴う可能性があることがわかった。この直接的な証拠は、ラウンドドネスに基づく回帰 \`a la Cong et al (2023) を最も有望であるとして、既存の間接的手法の批判的な再評価を可能にする。そこで我々は,これらの回帰を機械学習フレームワークに統合したAIベースの推定器を開発した。

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