洗盘交易如何虚增加密货币交易所交易量及研究人员如何检测_新闻

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洗盘交易如何虚增加密货币交易所交易量及研究人员如何检测

2026-08-25 18:32:45

洗售交易是指一笔或一对交易，表面上看起来像是买方和卖方交换了资产，但实际上没有人承担真实的市场风险或改变其持仓。在加密货币交易所上，反复进行此类交易会虚增交易所报告的成交量，因为交易所的成交量计数器会累计每一笔匹配的交易，无论对手方是谁。

法律定义

美国商品期货交易委员会在其术语表中将洗售交易定义为“进行或声称进行交易，以制造买卖已经发生的假象，而不承担市场风险或改变交易者的市场头寸”，并指出《商品交易法》禁止此类行为。根据CME集团的教育材料，其运营受监管的衍生品市场，在自身的第534条规则中将洗售交易描述为一系列交易，这些交易表面上看起来是真实的买卖，但实际上并无意获取真实的市场头寸。这两个定义均非针对加密货币，而是源自传统衍生品监管，也是研究人员在加密货币交易所中寻找此类模式时采用的标准。

机制：洗售交易如何凭空产生成交量

最简单的形式是自我交易：同一账户同时下达买单和匹配的卖单，因此它与自己交易。另一种形式，柏林工业大学的Friedhelm Victor和Andrea Marie Weintraud描述为与自我交易同样普遍，涉及由同一人控制或协同运作的两个账户，来回传递资产。研究人员在2021年网络会议发表的论文（2021年2月13日发布）中指出，由于在区块链上创建账户基本免费且无需身份验证，运行多个相互交易的账户成本极低。每笔交易都会增加交易所的累计成交量，尽管交易者的净持仓从未变动。

在去中心化交易所上，每笔交易和每个钱包地址都记录在公共账本上，因此Victor和Weintraud能够重建实际的账户图：哪些钱包与哪些钱包交易、交易频率以及结构。根据他们的论文，将这种方法应用于两个早期的以太坊订单簿交易所IDEX和EtherDelta，他们发现两个平台上洗售交易的下限为1.59亿美元。他们发现，在两个交易所上，超过30%的交易代币曾受到洗售交易活动的影响，而在EtherDelta上，10%的代币几乎完全通过洗售交易进行。他们的数字被明确描述为下限，因为只计算了明确符合法律定义的交易结构，而非所有可疑模式。

在账本不公开时如何检测

中心化交易所不公布账户级别的交易数据，因此研究人员无法像Victor和Weintraud在去中心化交易所上那样直接追踪钱包。Lin William Cong、Xi Li、Ke Tang和Yang Yang在2019年12月首次起草并更新至2021年7月的工作论文（也由耶鲁大学Cowles基金会传播）中，采用了无需知道交易双方身份的统计检验方法。一种检验是检查每笔交易金额的第一位有效数字是否符合本福特定律——真实、未操纵的金融数据通常遵循该分布，而虚假交易往往违背它。作者还寻找了围绕整数的不自然聚集，以及交易规模分布是否匹配真实市场中看到的幂律模式。2024年人工智能与区块链会议（通过ACM出版）上提交的一篇相关论文描述了类似的方法：对每笔交易的价值（即价格乘以数量）应用本福特定律检验，并指出仅通过视觉检查这些指标就能将某些交易所标记为可疑的洗售交易。

Cong及其合著者将他们的统计检验应用于29个加密货币交易所，发现被他们归类为未受监管的交易所中，报告成交量的70%以上被怀疑为洗售交易，并描述由此产生的虚假成交量在整个行业每年达到数万亿美元。同一篇论文指出，2019年，只有不到1%的加密货币交易发生在受监管的交易所，这也是研究人员将审查重点放在未受监管市场部分的原因之一。

一个具体示例

以去中心化交易所为例，因为其账户数据可见。假设同一个人控制钱包A和钱包B。钱包A对一个代币下达卖单；钱包B（同一人）买入。交易在链上结算，代币从A转移到B，交易所的成交量计数器记录该交易的全部价值。然后该人反转操作，从B卖回给A。现在，两笔交易已被记录，增加了报告成交量，但该人的净持仓未变，且从未涉及外部买方或卖方。这是Victor和Weintraud描述为在其链上数据中占主导地位的那种自我交易和双账户结构的假设性示例，并非来自他们论文中的特定案例。他们的1.59亿美元估计值汇总了在IDEX和EtherDelta上检查的账户中识别出的许多此类结构。

常见误解

交易所显示或第三方网站汇总的成交量数字，通常被解读为真实交易兴趣和流动性的直接衡量标准。上述研究表明，在某些交易所上，该数字的很大一部分可能是自我生成的，这意味着它并不反映实际的买卖双方需求。由于较高的报告成交量倾向于提升交易所在聚合网站上的排名，因此虚增的动机是单向的。Cong及其合著者在其论文中描述，这种动态是交易所首先有经济动机进行洗售交易的原因之一。

本页面未告知的内容

本页面并未告知您目前任何正在运营的交易所发生了多少洗售交易。1.59亿美元、30%和10%的数字来自Victor和Weintraud对IDEX和EtherDelta（两个早期的以太坊订单簿交易所）的研究；它们不适用于当今占主导地位的自动化做市商去中心化交易所，这些交易所运作方式不同，研究人员也未声称这些数字适用。

Cong及其合著者得出的70%平均值，是基于2019年对29个交易所样本使用本福特定律和分布检验得出的统计推断。它识别出与伪造一致的交易模式，而非确认任何特定交易为虚假，论文本身是工作论文，并非监管结论。此处审查的证据以及本页面均未指出具体是哪些交易所推动了这70%的平均值，也未说明自该样本期以来这一比例是否发生了变化。

对中心化交易所的统计检测通过标记在整体层面看起来异常的模式来工作；它本身无法满足上述CFTC和CME定义中内置的意图标准——即要求交易者进入交易是为了制造虚假外观同时避免真实市场风险。在单个案例中证明这一点需要账户级别的证据，而这些链下统计方法无法提供。

最后，本证据集中没有任何来源是当前针对具体、正在运营的交易所的监管执法行动，指控其参与洗售交易。任何人使用这些数字来判断某个特定交易所今天的成交量是否被虚增，都是在超出基础研究测量范围之外进行推断。

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