NFT wash trading

Austen

01.14.2023

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• 互联网金融行业 数据挖掘
• 定价、风控、用户转化

• web3 链上数据分析师
• 分析链上交易行为

• 后续计划
• 分享关于链上数据的一些数据分析、模型构建、训练思路(套利、安全、老鼠仓等)

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Contents

1. 什么是nft wash trading
2. 常见wash trading 类型
3. 实际事例（猴地）
4. 所需数据
5. 建模思路及特征构建
6. 模型训练
7. Footprint（规则）
8. 后续优化点

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什么是nft wash trading

wash traidg是一种误导买卖双方抬高价格的行为。买卖双方可以来回出售这件作品以抬高成本；作用：增加项目交易量、抬高价格

常见的nft wash trading操作方式

实际算法找出的事例

所需数据表

特征构建

思路

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以当前交易的nft_id的线索，追踪当前nft_id后续10次的交易行为，后续的因子构建均以10次交易行为进行(仅对猴地项目进行探索)

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特征

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1、去重后的买家钱包地址数量

2、去重后的卖家钱包地址数量

3、去重后的参与交易的钱包地址数量

4、本次交易的买家后续16次参与该nft_id交易的次数(非转账)

5、本次交易的卖家后续16次参与该nft_id交易的次数(非转账)

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模型训练

将聚类算法中的离群点(样本)和孤立森林(样本)的异常值取交集，得到异常交易数据

1、无论交易是否被高估，每个 NFT 都会比较其在 Opensea 上的历史平均价格。如果它大 [10] 倍，则标记为 1。

2、无论交易是否被高估，每个 NFT 都会比较其历史最低价。如果它大 [300] 倍，则标记为 1。

3、NFT一天内的总交易量是否大于[5]。如果是，则标记为 1。

Footprint 早期规则

1、尝试用footprint因子进行模型探索

2、复杂网络的环状结构进行探索

3、其他社区发现算法的尝试

后续优化点

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