帝国理工学院研究人员开发出可自动检测数字货币市场“拉高出货”骗局的方法

广告

根据《麻省理工技术评论》表示:两名来自著名伦敦帝国理工学院的研究人员利用人工智能(AI)和机器学习技术分析了数百种“拉高出货”(pump-and-dump)事件,以开发一种可以自动检测出这种骗局的方法。(pump-and-dump:迅速提高一项资产的价值,然后出售它以从价格上涨中获利,哄抬币价,高买低卖)

对于投资者也好,或监管机构也好,自2017年数字货币市场牛市以来,数字资产交易市场的“拉高出货”骗局已经成为一个很重大的问题了。

即使在一些主流交易平台上,你也能看到市场在几小时内被注入大量资金,随后几秒便全部抛售的情况,这导致散户严重亏损。

 

日交易量700万美元

 

伦敦帝国理工学院的Jiahua Xu和Benjamin Livshits在他们的研究中发现,平均而言,数字货币市场每天至少会出现两种“拉高出货”事件,日交易量达到700万美元。

研究人员表示,每个季度都会有数百个“拉高出货”事件发生,要想不受其影响,唯一的方法就是完全避开那些有人为抬高价格迹象的资产。

今年的7月21日至11月18日期间,Xu和Livshits研究了236种“拉高出货”事件,其中有一个鲜为人知的BVB代币,一旦Telegram小组开始注入资金,BVB价格几乎是立即飙升至峰值,整个过程共18秒。

研究人员表示:“我们注意到第一个购买订单是在上币后1秒内完成的, 18秒后币价飙升至峰值,“拉高出货”三分半钟后币价已经跌破开盘价。”

对于市值较低的数字货币,特别是那些日交易量不足100万美元的数字货币,操控者可以无需注入太多资金就可以轻易地人为抬高币价。币价突然上涨引发了后续反弹,许多投资者便开始入场,他们担心错过,好像不入场就是一种损失的心理状态。

研究人员还指出:一些内部人员甚至在拉高前就买了很多数字资产,想要保持领先优势,赚得比其他“操盘手”更多的利润。

Xu说:这项研究表明,这些操盘手很容易利用内部信息获得额外收益,即便是“牺牲”同行的利益。

 

预测的简单方法

 

Xu和Livshits收集的大部分信息都是通过机器学习算法发现的,该算法使用以往“拉高出货”的事件进行训练,以便在事件发生前检测到。

但是,大多数交易者每月现成的机器学习算法,研究人员表示,有一个简单的方法可以辨别是否是“拉高出货”事件,就是那些低交易量和低市值的数字货币是否会突然的出现预期外的交易量激增等情况。

尽管美国商品期货交易委员会(CFTC)已向数字货币市场的投资者团体发出严厉警告,反对“拉高出货”事件,但监管规定在阻止这类计划事件方面并没有起到实际和有效的作用。

广告