分析了七大交易所巨头“操纵交易”的可能性

摘要：此次研究的交易所包括Binance，OKEx，HuobiPro，HitBTC，Bittrex，Poloniex和KuCoin。此次研究的交易所包括Binance，OKEx，HuobiPro，HitBTC，Bittrex，Poloniex和KuCoin。...

编者按：

在鲁莽的加密货币市场中，完善的监管体系尚未形成，操纵可能不可避免。即使是构成这个市场的基本机构——加密货币交易所，也存在许多操纵问题。一旦拥有“生死之权”的交易所巨头卷起灰尘，投资者就会陷入恐惧。

本文作者用数据对Binance说话，OKEx，HuobiPro，HitBTC，Bittrex，分析了Poloniex和Kucoin七大交易所巨头可能出现的操纵行为，特别是虚假交易的操纵。

通过对多个数据的比较和分析，作者发现HitBTC的平均交易量是7家交易所平均交易量的2.29倍。其他交易所的交易量也是可疑的。

作者认为，HitBTC等交易所可能会操纵交易量，虚构交易量。

本文由大葱App翻译整理，原文标题：Wash trade investigation into Binance, OKEx, Huobipro, HitBTC, Bittrex, Poloniex and KuCoin，来源：Medium，作者：Hacken Ecosystem，译者：龙月。整篇文章略有删除，转载请注明出处。

由于区块链技术的高效利用潜力和使金融体系、政治和商业领域更加透明和公平的可能性，数字货币产业正在迅速发展。改变传统的金融体系是区块链最重要的作用。

但路上的一些“障碍”也会干扰这个过程。加密货币市场仍然过于拥挤，充满了参与各种欺诈活动的“不公平参与者”。其中，虚假交易是最常见的，而传统的金融体系通常对虚假交易“零容忍”。

毫无疑问，它也是阻碍数字货币产业发展和全球代币化的“罪魁祸首”之一。这些操纵不断抹黑数字货币产业。

虚假交易：成交量操纵中最常用的方法

如今，顶级加密货币交易所作为数字货币行业的基础机构，通过虚假交易进行交易（Wash Trade）操纵成交量，进而“塑造”行业的负面形象。

虚假交易是一种市场操纵形式，投资者或机构同时销售相同的金融工具，然后在市场上创造误导性的人为活动。虽然虚假交易可以以不同的方式进行，但它通常意味着使用大量的交易订单来降低损失的风险。

如今，加密市场的局限性更加突出，有时一个简单的观察可以找到一个大的操纵。然而，这一次，我们决定采取更科学的方法，以更合乎逻辑和有效的方式发现欺诈行为。

在本研究中，我们分析了2018年第二季度BTC7家不同地区、不同规模的交易所 / USDT交易对的交易数据。本次探索的交易所包括Binance，OKEx，HuobiPro，HitBTC，Bittrex，Poloniex和KuCoin。

研究方法：我们将计算总成交量（VT）和交易次数（TxN）以及两者之间的比例。然后，我们将找到每个交易所的平均交易量（ATV）中值，并将其与均值成交量结合起来（ATVC）对比(大葱注:ATVC是7个交易所的平均成交量)。最后，我们将分析定义为异常值的交易。特别是他们与总交易频率的比例，对总交易量的奉献和异常值的阀值(各交易所异常值的最低点)。

主要调查报告：在准确分析了7家顶级加密货币交易所的交易量后，我们发现了一些可疑点，表明其中一些可能参与交易量操纵。特别是HitBTC，其均值成交量突出，是所有交易所均值成交量的2.29倍。OKEx也不同于其他交易所，因为其突出的正常和异常交易平均成交量。最后，7个交易包括4个交易所，包括4个交易所，包括 OKEx，Huobi，Bittrex和Kucoin没有提供他们的API历史数据，这可能是为了隐藏他们的交易操纵痕迹。最重要的是，我们想知道这些问题背后的原因。

成交量分析

[交易次数和交易量的计算]

为了测试虚假交易的操纵性，我们将重点放在与平均值相差较大的交易量上。首先，我们计算了2018年第二季度各交易所的总成交量和交易次数。数据显示在图1和图2中。

（图1：2018年第二季度各交易所总成交量)

（图2：2018年第二季度各交易所总交易次数)

在这个阶段，我们可以看到交易量与交易次数大多呈正相关，但有些交易所偏离了这一趋势。通过比较图1和图2，我们可以直观地观察到OKEx与HitBTC的数据呈现出可疑的异常关系。

[查找交易次数与交易量之间的比例]

为了研究这个问题，我们计算了图3中所示的总成交量与交易次数之间的比例（大葱注：总成交量除以交易次数）。这一比例已成为比特币的平均成交量。

（图3：2018年第二季度各交易所BTC平均成交量)

根据图3，OKEx和HitBTC的平均交易量远高于其他交易所的平均交易量。虽然这看起来很不正常，但根据简单的算术平均评价指标做出不明智的结论是不合理的，因为由于交易次数少，但交易量大，很容易偏移平均值。

因此，我们决定为每个交易所的平均交易量找到一个中值，并将其与所有交易所的平均交易量-平均交易量组合进行比较。

在此之前，我们从所有信息中排除了异常值，使指标更加稳定。

注：异常值是指超过所有交易分布总体格局，偏移均值上升方向的交易。

在那之后，我们计算了每个交易所的平均交易量，并将其与平均交易量的组合进行了比较。这两个指标都被计算为不包含异常值的中值。

（图4：每个交易所的平均交易量与7个交易所的平均交易量进行比较)

以上结果表明，即使排除异常值，HitBTC和OKEx的平均交易量也远高于所有样本交易所（分别为2.29倍和1.72倍）。

最后，我们分析了被定义为异常值的交易。特别是他们与总交易频率的比例、对总交易量的奉献和异常值的阀值（每个交易所异常值的最低点）。

（图5：各交易所异常值与交易总频率的比例)

（图6：各交易所总异常值成交量与总交易量的比例)

（图7：各交易所异常值阈值)

我们从异常值阀值的计算中得到了最显著的结果。

在图7中，OKEx的异常值阀值与其他交易所相差甚远。例如，让我们比较一下OKEx和Binance：两者在交易次数上都有相似的异常值(约3)％，如图5所示，以及总成交量中相似的异常值比例(约50)％，如图6所示，OKEx异常值的阀值是Binance的3.4倍。异常值均值(中值)成交量（AOV）数据最终计算显示的结果甚至表现出更多的误差(如图8所示)。

（图8：各交易所异常值均值(中值)成交量)