論文の概要: Enhancing Meme Token Market Transparency: A Multi-Dimensional Entity-Linked Address Analysis for Liquidity Risk Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05359v1
- Date: Thu, 22 May 2025 16:24:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.002084
- Title: Enhancing Meme Token Market Transparency: A Multi-Dimensional Entity-Linked Address Analysis for Liquidity Risk Evaluation
- Title（参考訳）: ミームトークン市場透明性の強化--流動性リスク評価のための多次元エンティティリンクアドレス分析
- Authors: Qiangqiang Liu, Qian Huang, Frank Fan, Haishan Wu, Xueyan Tang,
- Abstract要約: 本稿では、エンティティリンクアドレス識別技術を用いて、ミームトークン市場における流動性リスクを評価する革新的なアプローチを提案する。
我々は,トークン分布,取引活動,流動性指標を網羅した,ミームトークンに適した総合的流動性リスク指標を開発する。
BabyBonk、NMT、BonkForkといったトークンの実証分析により、ミームトークン市場における見かけの流動性と実際の流動性の間に大きな相違が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.569723963492205
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Meme tokens represent a distinctive asset class within the cryptocurrency ecosystem, characterized by high community engagement, significant market volatility, and heightened vulnerability to market manipulation. This paper introduces an innovative approach to assessing liquidity risk in meme token markets using entity-linked address identification techniques. We propose a multi-dimensional method integrating fund flow analysis, behavioral similarity, and anomalous transaction detection to identify related addresses. We develop a comprehensive set of liquidity risk indicators tailored for meme tokens, covering token distribution, trading activity, and liquidity metrics. Empirical analysis of tokens like BabyBonk, NMT, and BonkFork validates our approach, revealing significant disparities between apparent and actual liquidity in meme token markets. The findings of this study provide significant empirical evidence for market participants and regulatory authorities, laying a theoretical foundation for building a more transparent and robust meme token ecosystem.
- Abstract（参考訳）: ミームトークンは、高いコミュニティの関与、重要な市場のボラティリティ、市場の操作に対する脆弱性の増大を特徴とする、暗号通貨エコシステム内の特徴的な資産クラスを表している。
本稿では、エンティティリンクアドレス識別技術を用いて、ミームトークン市場における流動性リスクを評価する革新的なアプローチを提案する。
本稿では,ファンドフロー解析,行動類似性,および異常なトランザクション検出を統合し,関連するアドレスを同定する多次元手法を提案する。
我々は,トークン分布,取引活動,流動性指標を網羅した,ミームトークンに適した総合的流動性リスク指標を開発する。
BabyBonk、NMT、BonkForkといったトークンの実証分析により、ミームトークン市場における見かけの流動性と実際の流動性の間に大きな相違が明らかになった。
本研究は,より透明で堅牢なミームトークンエコシステムを構築するための理論的基盤を構築し,市場参加者と規制当局に重要な実証的証拠を提供する。
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