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Erkennung von Krypto-Pump-and-Dump-Schemata mit Machine Learning

Lerne, wie maschinelles Lernen Krypto-Betrug in Echtzeit bekämpft.

Manuel Bolz, Kevin Bründler, Liam Kane, Panagiotis Patsias, Liam Tessendorf, Krzysztof Gogol, Taehoon Kim, Claudio Tessone

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Revolution der Revolution der Betrugsbekämpfung im Krypto-Bereich Pump-and-Dump-Schemata effektiv. Maschinelles Lernen bekämpft
Inhaltsverzeichnis

Kryptowährungsmärkte fühlen sich oft wie der Wilde Westen an. Sie versprechen hohe Gewinne, ziehen aber auch weniger ehrliche Verhaltensweisen an, wie Pump-and-Dump-Schemata. Bei diesen Schemata wird der Preis einer Kryptowährung von einer Gruppe Menschen künstlich in die Höhe getrieben, nur um sie dann zu verkaufen, was spät einsteigenden Anlegern hohe Verluste beschert. Aber wie erkennt man solche schlüpfrigen Praktiken? Da kommt das Machine Learning ins Spiel.

Verständnis von Pump-and-Dump-Schemata

Pump-and-Dump-Schemata funktionieren durch organisierte Gruppen, die oft auf Messaging-Plattformen wie Telegram und Discord zu finden sind. Sie kündigen bestimmte Coins an, die sie pumpen wollen, schaffen Aufregung und treiben die Leute dazu, zu kaufen. Sobald der Preis in die Höhe geschnellt ist, verkaufen die Organisatoren ihre Coins mit Gewinn, und alle anderen bleiben auf den Verlusten sitzen.

Berichten zufolge sind eine beträchtliche Anzahl neuer Kryptowährungen, die zuletzt gestartet wurden, wahrscheinlich in solche Schemata verwickelt. Diese Manipulation kann das Vertrauen der Anleger und die Stabilität des Marktes ruinieren.

Die Phasen von Pump-and-Dump

Pump-and-Dump-Schemata entfalten sich normalerweise in mehreren Phasen:

  1. Pump-Ankündigung: Die Organisatoren geben Datum und Uhrzeit des Pumps bekannt.
  2. Countdown: Die Aufregung steigt durch Erinnerungen.
  3. Ziel-Coin-Veröffentlichung: Der spezifische Coin, den man kaufen soll, wird angekündigt, oft mit Bildern oder Links.
  4. Pump-Ergebnisse: Nach dem Event prahlen sie mit den Gewinnen.
  5. Verzögerungsmitteilungen: Manchmal kann ein Pump verschoben werden, und die Teilnehmer werden informiert.
  6. Gerede: Alle anderen irrelevanten Gespräche, die nicht mit dem Pump zu tun haben.

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Die Rolle des Machine Learning

Traditionelle Methoden zur Erkennung dieser Schemata konzentrierten sich hauptsächlich auf die Analyse von Preisbewegungen, nachdem sie passiert waren. Machine Learning bietet jedoch einen neuen Ansatz. Indem es den konstanten Informationsstrom aus verschiedenen Quellen analysiert, kann es potenzielle Schemata erkennen, bevor sie geschehen.

Neue Algorithmen, insbesondere solche, die natürliche Sprachverarbeitung nutzen, können Telegram-Nachrichten durchforsten, um Schlüsselphrasen zu identifizieren, die mit Pumps in Verbindung stehen. Diese Technologie kann Vorhersagen basierend auf Messaging-Mustern und Handelsdaten treffen, um Anleger rechtzeitig zu alarmieren, bevor die nächste Welle der Manipulation auftritt.

Die Pipeline für Vorhersagen

Ein umfassendes Erkennungssystem wurde entwickelt, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt, einschliesslich Echtzeit-Marktdaten und Telegram-Nachrichten. Dieses System kann vorhersagen, welche Coins möglicherweise in Pump-and-Dump-Schemata Ziel sind.

Nachrichtenverarbeitung

Der erste Schritt in dieser Pipeline ist die Überwachung von Messaging-Plattformen, auf denen Organisatoren chatten. Machine Learning-Modelle kategorisieren Nachrichten basierend auf ihrem Inhalt. Dies hilft dabei, Ankündigungen über bevorstehende Pumps zu identifizieren und die Gesprächsmuster bis zu diesen Ereignissen nachzuvollziehen.

Datenintegration

Als nächstes kombiniert das System die klassifizierten Nachrichten mit Marktdaten von verschiedenen Börsen. Es verfolgt Handelsvolumina, Aktivitäten im Orderbuch und Marktindikatoren, um ein ganzheitliches Bild der Umgebung zu erstellen. Diese Integration ermöglicht eine Echtzeitüberwachung, die für die frühzeitige Erkennung entscheidend ist.

Vorhersage der Ziel-Coins

Schliesslich sagt das System voraus, welche Coins am wahrscheinlichsten in diese Schemata verwickelt sind. Durch die Analyse sowohl historischer Daten als auch aktualisierter Marktmetriken erstellt es eine Rangliste der Kandidaten-Coins. Diese Liste kann mit Echtzeit-Handelsaktivitäten verglichen werden, um ungewöhnliche Muster zu erkennen.

Studienergebnisse

Das Echtzeit-Erkennungssystem wurde mit mehreren historischen Pump-Ereignissen getestet. Es erwies sich als ziemlich genau und identifizierte den Ziel-Coin in einem erheblichen Prozentsatz der Fälle unter den fünf besten Vorhersagen. Diese Fähigkeit, Ziele nur wenige Sekunden vor den Pumps vorherzusagen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für Anleger.

Kryptowährungsstandards

Es gibt verschiedene Arten von Tokens im Bereich der Kryptowährungen. Tokens wie ERC-20 und ERC-721 werden häufig besprochen.

Fungible Tokens

Fungible Tokens sind untereinander austauschbar. Zum Beispiel ist ein Bitcoin immer gleich viel wert wie ein anderer Bitcoin. Diese Eigenschaft macht sie leicht handelbar und beliebt bei Pump-and-Dump-Organisatoren, da grosse Gruppen von Anlegern sie schnell kaufen und verkaufen können.

Non-Fungible Tokens (NFTs)

Non-fungible Tokens hingegen repräsentieren einzigartige Gegenstände, wie digitale Kunst. Da sie nicht austauschbar sind, sind sie weniger wahrscheinlich Ziel von Pump-and-Dump-Schemata. Einen Pump für ein NFT zu organisieren, würde erhebliche Koordination erfordern und ist nicht praktisch, da immer nur eine Person ein bestimmtes NFT besitzen kann.

Die Herausforderung der Daten

Die Effektivität der Vorhersage-Pipeline hängt stark von den Daten ab – je zuverlässiger und aktueller die Daten, desto besser die Vorhersagen. Die Qualität der Orderbuchdaten von Börsen sicherzustellen, kann knifflig sein. Variabilität in Handelsvolumina oder das Fehlen von Daten zu bestimmten Coins kann die Ergebnisse potenziell verzerren.

Empirische Ergebnisse

Bei der Analyse von Pump-and-Dump-Ereignissen fanden Forscher heraus, dass die meisten auf zentralisierten Börsen auftreten. Sowohl die Grösse der Marktkapitalisierung als auch das Handelsvolumen beeinflussen erheblich, wie Coins manipuliert werden.

Ereignisse sind typischerweise dramatischer auf Plattformen mit niedrigerer Liquidität, wo eine kleinere Anzahl von Trades zu grösseren Preisanstiegen führen kann.

Preissteigerungen

Während Pump-Events können die Preise dramatisch ansteigen. Forschungen zeigen, dass die Preise schnell steigen können, insbesondere auf weniger liquiden Plattformen, wo Trades einen ausgeprägteren Einfluss haben. Dieses Verhalten führt oft zu schnellen Preisänderungen, die clevere Trader manchmal ausnutzen können, wenn sie schnell genug sind.

Trader-Verhalten

Das Verhalten der Trader während Pump-Events kann ihre Strategien offenbaren. Einige Trader könnten sich vor einem Pump positionieren, während andere schnell kaufen, während die Preise zu steigen beginnen. Diese Muster zu verstehen, ist entscheidend, um die prädiktiven Modelle zu verbessern.

Fazit

Die fortlaufende Weiterentwicklung von Machine Learning-Techniken bietet grosse Hoffnung im Kampf gegen betrügerische Aktivitäten im Bereich der Kryptowährungen. Durch die Kombination von Daten aus Messaging-Plattformen und Handelsaktivitäten ist es möglich, Systeme zu schaffen, die wertvolle Erkenntnisse liefern, um Anlegern zu helfen, sich in den turbulenten Gewässern des Kryptowährungshandels nicht verbrennen zu lassen.

Auf einer leichteren Note, wenn wir nur Machine Learning beibringen könnten, Lottozahlen mit der gleichen Genauigkeit vorherzusagen – stell dir die Möglichkeiten vor!

Originalquelle

Titel: Machine Learning-Based Detection of Pump-and-Dump Schemes in Real-Time

Zusammenfassung: Cryptocurrency markets often face manipulation through prevalent pump-and-dump (P&D) schemes, where self-organized Telegram groups, some exceeding two million members, artificially inflate target cryptocurrency prices. These groups sell premium access to inside information, worsening information asymmetry and financial risks for subscribers and all investors. This paper presents a real-time prediction pipeline to forecast target coins and alert investors to possible P&D schemes. In a Poloniex case study, the model accurately identified the target coin among the top five from 50 random coins in 24 out of 43 (55.81%) P&D events. The pipeline uses advanced natural language processing (NLP) to classify Telegram messages, identifying 2,079 past pump events and detecting new ones in real-time. Our analysis also evaluates the susceptibility of token standards - ERC-20, ERC-721, BRC-20, Inscriptions, and Runes - to manipulation and identifies exchanges commonly involved in P&D schemes.

Autoren: Manuel Bolz, Kevin Bründler, Liam Kane, Panagiotis Patsias, Liam Tessendorf, Krzysztof Gogol, Taehoon Kim, Claudio Tessone

Letzte Aktualisierung: Dec 25, 2024

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.18848

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.18848

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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