從數據看 NFT 市場中的洗售交易 (Wash Trade)_TRA:Neverend Ecentralization Could Exange

感謝Jerry(@Jerry_ZZQ),Eric(@ericych2),Sim(@simbraska),以及hildobby(@hildobby_)。歡迎大家找我討論聊天(zk,AI/ML,data,etc)：zoey@puzzle.ventures

TL;DR

洗售交易是虛假交易，在市場中制造了具有誤導性的人為活動，影響機構和個人投資者的價值判斷。NFT市場的整體周交易量從未超過20億美金，而非紙面上看到的56億美金。OpenSea在NFT市場的定價權可能在受到挑戰。2022年市場上洗售交易的主要來源是LooksRare和X2Y2，原因是其交易激勵政策，其中X2Y2實際表現更好。個人NFT投資也需要看單個項目的洗售交易情況，避免人為制造的大交易量或價格虛高；作者創建了相關數據查詢方式，在數據看板collectordetector部分，為決策提供支持。本文章的數據支撐來源：TheRealNFTMarketplaceLanscape:?https://dune.com/zoez17/the-real-nft-marketplace-landscapWashTradeFilterStudy:?https://dune.com/zoez17/wash-trade-filter-test?

一、什么是洗售交易(WashTrade)？

二、NFT市場中洗售交易的動機和結果

三、去偽存真，真實的NFT市場

四、如何過濾掉市場中的洗售交易

????洗售交易的特征：從想法和做法分析

????如何發現并過濾洗售交易數據：從數據解決

五、還有什么值得關注的指標參考

六、參考

一、什么是洗售交易(WashTrade)？

洗售交易也被稱為虛買虛賣、沖洗買賣、洗牌交易等，是一種虛假交易形式。在洗售當中，看上去確實存在真實買入和賣出資產，但該交易并不想建立真實的頭寸(marketposition)，或沒有意圖執行面臨市場風險(marketrisk)?或價格競爭(pricecompetition)?的真實交易。

因為種種目的，某些交易者、項目方、或市場本身會通過洗售在市場中制造了具有誤導性的人為活動。

構成洗售交易的兩個主要因素包括：

結果(Result)：交易者按相同或近似的價格為有相同或共同受益所有權的帳戶買賣相同的工具。意圖(Intent)：如果有證據證明交易是預先安排的，或者有證據證明一方或多方在設計、訂立或執行交易時知道或理應知道會產生洗售結果，則可憑這些證據推斷存在洗售意圖。洗售行為在傳統金融證券市場受到監管，如芝商所CME旗下所有交易所的規則(Rule534)以及美國CFTC《商品交易法》第4c節都禁止洗售交易。

二、NFT市場中洗售交易的動機和結果

非同質化代幣?(NFT)洗售行為的發生，通常有以下幾個原因：

交易者提高自身掛單(listing)買單(bidding)量，以獲得代幣激勵；市場、項目方、或持有某項目NFT的大戶人為增加交易量，給人以需求旺盛的假象，騙取買盤；項目方人為拉高價格，制造新聞話題，刺激消費；洗錢NFT市場，如Looksrare,?X2Y2,?Blur?(Airdrop2,?Airdrop3)，在早期通過代幣空投預期吸引掛單(listing)、出價(bidding)等交易(trading)相關行為，以達到用戶積累，并期望形成網絡效應；或在特定階段對不同類型交易者和交易行為進行激勵。

一些“聰明”的NFT持有者會通過符合獎勵機制的洗售交易來為自己爭取更多的代幣空投，同時NFT市場也樂于看到紙面上用戶量和交易量的攀升。這也成為了2022年NFT市場洗售交易的主要來源。

拜登：與美眾議院議長討論進展順利，將于周一再次會談:5月22日消息，美國總統拜登表示，與美國眾議院議長麥卡錫的討論進展順利，將于周一再次會談。(金十)[2023/5/22 15:18:06]

三、去偽存真，真實的NFT市場

?做為普通Web3用戶，在投資/購買某個NFT項目前，我們想要知道哪些是虛假的繁榮；作為投資機構，我們需要知道一個NFTMarketplace在去掉虛假交易后的真實價值究竟幾何。而市場上出現的大量洗售交易，影響了價值判斷。

那么去掉洗售交易之后，真實的NFT市場是什么樣子？作者做了一個數據面板?：Zoe'sDuneDashboard:TheRealNFTMarketplaceLandscape(https://dune.com/zoez17/the-real-nft-marketplace-landscap)。

TL;DR：

1.整體NFT市場的流動性和交易量走勢

紙面周交易量：

2018年1月22日那一周，出現第一筆NFT交易；NFT市場整體流動性在2021.06迎來第一次增長，紙面周交易量最高達到約18億美金($1.8b)，出現在2021.08；流動性在2021.12和2022.01迎來第二輪爆發式增長擴張(實際多為洗售交易)，紙面周交易量最高達到56億美金($5.6b)，出現在2022.01；2022.05初隨著Luna暴雷和整體市場的疲軟走入流動性縮水至今。主要的交易量仍來自于平臺的直接交易(約90%)，而非聚合器(約10%)。

實際周交易量(去掉洗售交易)

第一次增長實際周交易量為17億美金($1.7b)；第二次增長實際周交易量為12億美金($1.2b)；2022.5-10，實際周交易量基本維持在1-2億美金($100m-200m)；2022.10-11周交易量不超過1億美金(<$100m)；12月以來有起色，周交易量維持在1.5-2億美金($150m-200m)。

All-timetotalNFTmarketvolumetrend:Organictrades(blue)VS.Washtrades(grey).FirsttransactionappearsinJan,2018.(Source:?Zoe’sDuneQuery)

All-timeNFTVolumeTrendfromDirectMarketplaces(blue)VS.Aggregators(orange).(Source:Zoe’sDuneQuery)

All-timemarketsharebymarketplace.Nowashtradefiltersapplied.(Source:?Zoe’sDuneQuery)?

2.不同交易平臺的紙面市場占有率和真實市場占有率

從市占率來看，一個相對較大的變化來自于OpenSea：去掉其他平臺的洗售交易后，從2022年初的95%以上的真實市占率一直下滑，10月份以來70%以下，12月份以來約50%，甚至一度只有40%。LooksRare和X2Y2是市場上洗售交易的主要來源，原因是其交易激勵政策，其中X2Y2實際表現更好，真實市占率基本穩定在7-10%；LooksRare比較糟糕，真實市占率只有不到2%2022Q4自10月中旬以來，去除掉洗售交易，Blur仍然表現突出，主要原因包括空投預期、交易手續費較低、以及可選擇的版稅(optionalroyalty)等原因。

因DigitalBits未能如約支付贊助費用，國際米蘭考慮更換新的球衣贊助商:3月1日消息，意大利當地媒體報道稱，由于DigitalBits未能履行合同中8500萬歐元贊助費用的支付義務，國際米蘭足球俱樂部正在考慮更換新的球衣主要贊助商。

據悉，DigitalBits本賽季已拖欠了三筆800萬歐元的分期付款，這基本意味著這份8500萬歐元的贊助合同將迎來違約的結局。（Sempreinter）[2023/3/1 12:36:43]

Total(organictrades+washtrades)NFTTradingVolumeMarketShare.Opensea-grey,LooksRare-yellow,X2Y2-orange,blur-blue.(Source:?Zoe’sDuneQuery)

Real(ONLYorganictrades)NFTTradingVolumeMarketShare.Opensea-grey,LooksRare-yellow,X2Y2-orange,blur-blue.(Source:Zoe’sDuneQuery)

從交易者數量上面來看，MagicEden(Solana)上面活躍度在FTX事件后并未受到完全打擊。

NFTtradertrendacrossmarketplaces.MagicEden-topyellowishgrey.(Source:Zoe’sDuneQuery)

3.對于特定項目是否值得投資，主要可以從以下三個角度看：

項目的總體流動性項目在不同市場的交易流動性項目的真實交易量我們以Azuki(0xed5af388653567af2f388e6224dc7c4b3241c544)為例進行分析：

總體流動性和真實交易量：12月開始有一波小高潮，去掉洗售交易后在1月2日這一周的真實周交易量達到了1500萬美金($15.4m)，交易次數達到720。不同市場的交易流動性：這一波交易主要發生在Blur，占到約70%-80%。交易次數趨勢和占比：和交易量保持一致，近一個月來(12.5-1.8)達到2446筆交易。

Azuki’sOrganicTradeVolumeTrendbyMarketplace.Opensea-pink,Blur-orange.(Source:Zoe’sDuneQuery)

Azuki’sOrganicTradeVolumeMarketShare.Opensea-pink,Blur-orange.(Source:?Zoe’sDuneQuery)

位于數據面板中最下方的CollectionDetector提供給個人投資者一個地方去查找單個項目的真實交易數據，為自己的決策提供支持。

孫宇晨地址從Aave借貸池V2提取190萬枚TUSD，并轉至Poloniex:金色財經報道，派盾監測數據顯示，標記為Justin Sun的地址從Aave的Lending Pool V2中提取190萬枚TUSD，并轉移到Poloniex 4，然后向Aave Protocol V2提供約79.2萬枚USDT。[2023/2/13 12:03:08]

比方說讀者發現市場上有一個熱炒的項目，其真實交易量遠小于紙面交易量，這可能是項目方在制造高交易量的假象以誤導市場；再比如說你發現某個項目在Blur上交易量遠大于OpenSea，如果想掛單，可能選擇Blur比較合適，等等。

四、如何過濾掉市場中的洗售交易

為了做出超前的合理的價值判斷，我們必須找到一個更加廣泛適用的數據方法，利用已有工具，對市場、交易平臺、和項目進行分析。上文提到過的Chainalysis研究中用到的精確mapping遠遠不夠，因為對于消費者或投資人來說，不需要去分析具體交易事件，也不需要過于精確的數據。

我們的目標是：找到洗售交易的交易特征和顯著數據模式(pattern)，并在保證一定準確度的情況下過濾掉市場中的洗售交易，以：

根據市場真實交易量以判斷當前市場狀況，找到盡量真實的信號；判斷某一項目的真實交易情況，找到投資標的。數據的支撐，再加上基本面分析和社區觀察，做好自己的功課，就能更進一步成為一個聰明的消費者或投資人。同時，也不要忘了相信自己的眼光和審美偏好。

??洗售交易的特征：從想法和做法分析?

1.買家錢包地址=賣家錢包地址(Buyer=Seller)

此類洗售交易過于簡單，絲毫沒有偽裝，聽起來不可思議，具體為什么會發生此類交易不明確，但在OpenSea,LooksRare,X2Y2andBlur上都可以實現，并找到類似交易。

2.錢包間反復交易(Back&ForthTrading)

在兩個或多個錢包之間反復交易多次，錢包的實際所有人可能是一個或多個。這也是洗售交易策略中最常見的一種。

3.相同實際所有人的不同錢包之間進行交易(Sharedowner)

雖然可能所有交易發生在不同錢包，但實際交易人卻相同，并未產生真實交易換手。證明多個錢包地址實際所有人相同的一個方法是去查看這些錢包最初獲得第一筆支付gas代幣(ETH)的來源是否是同一個。

這種情況在Dragonfly數據研究員?hildobby最近的一篇在Dune上發表的關于洗售交易的文章中有所提到，這種數據方法在錢包圖譜中也屢屢用來綁定錢包的聯系。

4.被提前資助的錢包(Self-financedwallet)

兩個錢包提前密謀好，NFT賣家提前打錢給買家，買家再在市場中購買NFT。通常發生在項目方bootstrap過程中，提前賄賂潛在的買家，最好是KOL，以達到更好的宣傳效果。

美參議院銀行委員會主席：美國監管機構或應考慮禁止加密貨幣:金色財經報道，美國參議院銀行委員會主席SherrodBrown建議如美國證交會和美國商品期貨交易委員會（CFTC）等聯邦機構，或許應該考慮禁止加密貨幣。不過，在會見媒體的會議上，他也承認，這項禁令將“非常困難”，因為加密行業可能會轉移到海外。會上他提出了多項可能會由加密貨幣引發的不良事件，并表示希望美國各監管機構能夠做他們需要做的事情。早些時候，他呼吁不同政府機構在管理加密貨幣時應采取合作方式，因為單一監管機構目前通常對加密貨幣資產實體的活動沒有全面的了解。[2022/12/19 21:52:39]

摘自Chainalysis，在Etherscan上可以找到此交易：賣方(0x828)以0.4E的價格將某NFT通過某NFT交易市場賣給買方(0x084)。但事實上，就在交易發生前很短時間內，0x828轉賬0.45E給0x084。

此類洗售行為的判斷比較特殊，需注意：

假定買賣雙方為兩個實體，除非賣家有多次此類行為，否則我們很難判斷兩次交易行為有必然的關聯；“賣家提前打錢給買家”的金額數目應約等于NFT的賣出價格(有時加入gas或少量鼓勵金)，若過少則買家不劃算，若過多賣家虧損，實際情況中合理的范圍，可能跟平臺激勵預期、gas、買賣雙方實際協商相關；兩次交易行為時間上不能相隔太遠，否則可能是兩次無關聯的交易；此類洗售行為時間、計算、管理上的成本較高，并不適用于大規模為了挖礦和獲取交易激勵而進行的洗售交易，更可能被項目方利用作為冷啟動的工具或用來洗錢。5.公開市場交易和私下交易相結合(PublicSale+PrivateSale)

某些交易者，可能為了規避洗售交易審查，或防止自己錢包之間關聯被發現，選擇此類交易策略。通常某錢包(A)會在公開市場掛單，用另一個錢包(B)買走，之后在私下進行轉賬后，再次公開掛單售賣給另一錢包。

這種形式可能有多種變體。但無論動機如何，當在比較短的一個時間區間內(如一周)，某個錢包多次在公開市場售賣成功，或購買成功某個特定的NFT(相同合約地址和token_id)時，我們可以認為此類交易有洗售交易嫌疑。

6.虛高的價格(Unusualhighprice)

至少在2021-2022期間的絕大部分時間，Opensea擁有市場上絕大多數用戶和交易量，穩定在60%以上，在2022上半年及以前，一度高達90%，形成了網絡效應，并擁有定價權。Opeasea沒有動機進行洗售交易以虛假增高交易量(因為已經是最高)；其平臺上交易者也沒有動機去進行虛假買賣(因為Opensea沒有代幣激勵政策)。

因此我們可以做一個放寬了限度的假設，Opensea作為行業標桿，上面的地板價和最高價相較于其他平臺都更真實的反應了市場的實際情況。又考慮到當前市場上NFT的流動性不足，那么如果一個NFT的實際交易價格超過了Opensea上的歷史最高價，我們可以認為這個交易為虛假交易。

針對X2Y2市場，用虛高價格過濾掉的洗售交易。時間截止到2023.01.13。(Source:Zoe’sDuneQuery)

但我們通過一系列數據過濾比對發現?(DuneDashboard:washtradefiltertest)，用OpenSea上最高價作為指導價格已經不合時宜，一方面其他過濾手段可以將大部分此類交易過濾，另一方面OpenSea在NFT市場的定價權也不斷受到挑戰：

DigiDaigaku #1632以200 ETH的價格成交:10月19日消息，OpenSea數據顯示，DigiDaigaku #1632-Ifrit以200 ETH（約26萬美元）的價格出售。該枚NFT上次出售時間為兩個月前，價格為25 ETH。[2022/10/19 16:30:19]

某些項目在OpenSea上沒有交易或流動性很少，使得價格失真，如SportsApeClub(0x69b301a08eecbbc522301bf3268f782f19ad1279)，Koungz(0x99b5808e1520c9c1bc970eec98bb712c5c883e4b)。目前這些項目小到可以忽略不計，但不排除未來可能會有游戲、藝術品類、會員卡等NFT選擇其他交易市場，搶奪其定價權——比方說從機制上做出創新的NFTAMM，或擁有特定用戶畫像的垂直平臺，或交易費用更合理的交易平臺。在NFT流動性較好的時候，可能會不斷出現價格新高，如果真實的價格新高出現在非OpenSea市場，那么就需要人為更新最高價格。不同NFT市場會制定不同的規則，包括抽成、版稅規定等，會影響到項目和交易者上架的選擇。此類虛高價格洗售交易確實存在，且不在少數，比如說用來做大量洗售交易的Dreadfulz(0x81ae0be3a8044772d04f32398bac1e1b4b215aa8)，價格動輒達到將近30萬美金。這和交易平臺的激勵政策是分不開的，比方說X2Y2對于賣家的獎勵就和交易費抽成相關，所以大家愿意以更高的價格左手倒右手。

但由于以上種種考慮，將不針對此類交易特別設置過濾器。事實上，這個決定對過濾的整體效果影響并不大。

?如何發現并過濾洗售交易數據：從數據解決

第一層過濾器：特定時間區域內某NFT轉手次數≥交易者數量(transactioncount≥tradernumber)

我們發現以上第1、2、3類洗售交易中，都涉及到在關于某token的一個或多個一連串交易轉賬中，同一個人出現了超過一次。也即：

在實際測試中我們發現：

此類特征的交易占NFT市場中洗售交易的絕大部分，過濾器的效率也最高。以周為單位進行過濾的效果要比以日為單位顯著的更為優秀。經過兩個市場的驗證(X2Y2和LooksRare)，作者的過濾器組合和hildobby的過濾器組合雖方法不同，但基本走勢和最終效果類似，進行了一個雙方驗證；單獨第一層過濾器結果和最終結果的走勢也類似，更加說明第一層的重要性。

以日為單位(上)和以周(下)為單位用“第一層過濾器”對X2Y2市場表現進行過濾。后者對近期的過濾效果更好，同時也沒有丟掉前者過濾掉的洗售交易。(Source:Zoe’sDuneDashboard)

以日為單位(上)和以周(下)為單位用“第一層過濾器”對LooksRare市場表現進行過濾。后者明顯優于前者。(Source:Zoe’sDuneDashboard)

第二層過濾器：相同實際所有人的不同錢包之間進行交易(First-fundedbythesamewallet)

考慮到時間成本，通常對于一個NFT(相同合約地址，相同tokenID)的洗售交易總會涉及到在同一個錢包中轉手，即第一層過濾器中可以解決的問題。但不能避免會有漏網之魚——有人會申請大量的錢包以規避循環交易。

但同樣因為時間或管理成本，這些用于洗售交易的大量不同錢包，往往初始資金是從相同錢包轉賬進來(需要排除掉從中心化錢包地址或從TornadoCash進來的資金)。想象你現在創建了20個錢包地址，他們都至少需要初始ETH來做gas費用，通常情況下，你可能會用少量幾個甚至一個主錢包喂初始資金用來做gas。

這里作者直接使用了hildobby的開源第四個過濾器，感謝他做好了這項工作，并排除掉了大約500個中心化錢包地址和TornadoCash的合約地址。

利用第二層溯源過濾器(First-fundedbythesamewallet)對X2Y2市場表現進行過濾，發現在2022年8月后有少量此類型交易出現，從交易量的角度看，占比不大。(Source:?Zoe’sDuneQuery)

利用第二層溯源過濾器(First-fundedbythesamewallet)對LooksRare市場表現進行過濾，發現在2022年1月后有一定量此類型交易出現，從交易量的角度看，占比低于第一層過濾器濾掉的交易。(Source:?Zoe’sDuneQuery)

同樣是通過對于X2Y2和LooksRare兩個市場的分析，我們單獨用“第二層過濾器”時，會發現此類型交易量占比較低，雖不能夠反映整體洗售交易趨勢，但能夠使過濾精度提升。

至于通過中心化交易所給自己錢包打錢的這種方式，目前很難找到合適的方法。

第三層過濾器：公開市場交易和私下交易相結合(PublicSale&PrivateSale)

在觀察NFT交易的時候，作者發現了一種交易行為逃過了“第一層過濾器”：不知為何這兩筆交易中，同一個token同一天在LooksRare被交易了兩次，且交易量巨大：

對于Dreadfulz(tokenID:6802)來說，兩次交易的賣家都是一個人；對于OtherdeedforOtherside(tokenID:79818)來說，兩次交易的買家都是一個人。

無論動機如何，當在比較短的一個時間區間內(如一周)，某個錢包多次在公開市場售賣成功，或購買成功個特定的NFT(相同contract和token_id)時，我們可以認為此類交易有洗售交易嫌疑。

五、還有什么值得關注的指標參考?

不同交易平臺的用戶數量不同交易平臺的垂直市場占有率每個用戶單日平均交易次數某個NFT項目的換手率、掛單供應、購買需求等等我們未來會進一步挖掘。

參考資料：

WashTrades-DefinitionofaWashTrade,?CMEGroup,?https://www.cmegroup.com/education/courses/market-regulation/wash-trades/definition-of-a-wash-trade.html

CFTCGlossary-WashTrading,?CommodityFuturesTradingCommission,?https://www.cftc.gov/LearnAndProtect/EducationCenter/CFTCGlossary/glossary_wxyz.html

MarketRegulationAdvisoryNotice(Rule534),?CMEGroup,?https://www.cmegroup.com/rulebook/files/cme-group-Rule-534.pdf

CommodityExchangeAct&Regulations,?CommodityFuturesTradingCommission,?https://www.cftc.gov/sites/default/files/files/foia/comment98/foicf9806b002c.pdf

CrimeandNFTs:ChainalysisDetectsSignificantWashTradingandSomeNFTMoneyLaunderingInthisEmergingAssetClass,?Chainalysis,?https://blog.chainalysis.com/reports/2022-crypto-crime-report-preview-nft-wash-trading-money-laundering/

LooksRareDocs:TradingRewards,?LooksRare,?https://docs.looksrare.org/about/rewards/trading-rewards

X2Y2Docs:TradingRrewards,?X2Y2,?https://docs.x2y2.io/tokens/rewards/trading-rewards

BlurAirdrop2,?Blur,?https://mirror.xyz/blurdao.eth/XgvGOFLwdxpdRIF2BRsQqngvcBw5WMuDOcwUK3KR1AE

BlurAirdrop3,?Blur,?https://mirror.xyz/blurdao.eth/BnVAt_z_6bEr9O4oLIFwyEjCmAGGb02jz8y3G7qJQhA

LooksRareOffersZeroRoyaltyTrading,SharesProtocolFeesWithCreatorsInstead,?LooksRare,?https://docs.looksrare.org/blog/looksrare-offers-zero-royalty-trading-shares-protocol-fees-with-creators-instead

NFTWashTradingonEthereum,?hildobby,?https://community.dune.com/blog/nft-wash-trading-on-ethereum

DuneDashboard:EthereumNFTsWashTrading,?hildobby,?https://dune.com/hildobby/nfts-wash-trading

GithubRepository:duneanalytics/spellbook/models/nft/nft_wash_trades.sql,?hildobby,?https://github.com/duneanalytics/spellbook/blob/main/models/nft/nft_wash_trades.sql

GithubRepository:duneanalytics/spellbook/models/addresses_events/ethereum/addresses_events_ethereum_first_funded_by.sql,?hildobby,?https://github.com/duneanalytics/spellbook/blob/main/models/addresses_events/ethereum/addresses_events_ethereum_first_funded_by.sql

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