Riscos no Crescente Mercado de NFTs: Um Estudo sobre Fraude

O mercado de NFT cresceu bastante nos últimos anos, com bilhões de dólares em Transações. Porém, o mercado é quase todo não regulamentado, o que gera preocupações sobre fraudes, lavagem de dinheiro e outras atividades desonestas. Muitos dos participantes são operadores inexperientes, facilitando a vida para os malandros. Este artigo investiga esses riscos e busca identificar comportamentos de negociação estranhos, especialmente o wash trading, onde o mesmo ativo é comprado e vendido para criar a ilusão de alta demanda.

#O Que São NFTs?

NFTs, ou Tokens Não Fungíveis, são itens digitais únicos verificados através de tecnologia blockchain. Cada NFT é único e não pode ser trocado por outro. Eles fazem parte de um mercado digital maior, que passou por um crescimento enorme e também enfrentou desafios, como a diminuição da atividade de negociação em algumas áreas. A expectativa é que o mercado de NFT possa superar 200 bilhões de dólares até 2030.

#Fraude no Mercado de NFT

Por causa da sua natureza anônima, fraudes podem acontecer facilmente no mercado de NFT. Uma atividade fraudulenta comum é o wash trading. Isso acontece quando alguém compra e vende o mesmo NFT para inflar artificialmente seu preço. Por exemplo, uma grande parte do volume de negociação em alguns mercados de NFT pode ser ligada a essas práticas enganosas. Enquanto os mercados financeiros tradicionais têm regras contra wash trading, o mercado de NFT carece de regulamentações semelhantes.

#Pesquisa sobre Detecção de Fraude em NFTs

A pesquisa sobre a detecção de fraudes no espaço de NFTs ainda é limitada. Muitas ações fraudulentas não são fáceis de identificar, já que muitas vezes usam métodos complexos para esconder suas intenções. Este artigo propõe o uso de Análise de Dados e técnicas de machine learning para identificar padrões incomuns no comportamento de negociação, ao invés de criar uma lista específica de traders suspeitos.

#O Processo de Pesquisa

Nossa pesquisa foi dividida em três etapas principais:

1. Coleta de Dados: Coletamos dados de transação de um grande marketplace de NFTs chamado OpenSea. Depois de filtrar para um número gerenciável de coleções, reunimos mais de um milhão de transações ligadas a quase 253.000 carteiras únicas.

2. Análise Exploratória de Dados: Antes de nos aprofundar nos padrões dos dados, fizemos uma análise inicial para buscar sinais de comportamentos de negociação incomuns. Por exemplo, aplicamos um método chamado Lei de Benford para verificar se a distribuição dos preços de transação parecia normal.

3. Engenharia de Características: Criamos características específicas que ajudam a identificar padrões relacionados ao comportamento de negociação. Essas características se enquadram em três categorias principais:

   • Características de rede: Como as carteiras interagem entre si.
   • Características monetárias: O tamanho e a frequência das transações.
   • Características temporais: O timing das negociações.

#Agrupando os Dados

Usamos um método chamado K-Means clustering para agrupar carteiras com base nas características que criamos. Esse método visa identificar padrões sem precisar de dados pré-rotulados. No entanto, um desafio é decidir quantos grupos ou clusters criar. Usamos várias técnicas para encontrar o número certo de clusters, decidindo por sete no final.

#Analisando os Clusters

Depois de agrupar as carteiras, analisamos cada grupo para encontrar características que os definissem. Aqui estão os principais clusters que identificamos:

1. Mercado Geral: Esse grupo contém a maioria das contas e serve como referência para comparação.

2. Hodlers: Essas contas compram NFTs e os mantêm por um longo tempo sem vender. Eles acreditam no valor a longo prazo de seus investimentos.

3. Contas Inativas: Esse grupo não compra ou vende NFTs frequentemente; eles se caracterizam por grandes lacunas na atividade de negociação.

4. Contas Institucionais: Representam um número muito pequeno de contas que gerenciam quantias significativas de dinheiro e ativos. Elas são facilmente identificáveis devido aos seus padrões de negociação únicos.

5. Colecionadores: Esse grupo também tem um pequeno número de contas. Colecionadores focam no valor artístico dos NFTs em vez de apenas lucrar. Eles demoram antes de vender para avaliar possíveis lucros.

6. Wash Traders: Dois grupos foram identificados como potenciais wash traders. Eles negociam ativamente, mas muitas vezes lidam com as mesmas contas. Seus padrões de negociação sugerem que podem estar tentando inflar preços ou volumes.

#Implicações para Regulamentação

Nossa análise revelou que cerca de 5,38% dos traders no mercado de NFT podem ser classificados como wash traders. Essa informação pode ser útil para agências reguladoras desenvolverem estratégias para monitorar e gerenciar essas atividades fraudulentas. Ao entender melhor a estrutura do mercado de NFT, os reguladores podem criar regras que foquem especificamente em atividades de negociação suspeitas.

#Métodos de Coleta de Dados

Para coletar dados, definimos o que entendemos por uma transação de NFT. Basicamente, transações envolvem a venda de um NFT, onde um comprador adquire de um vendedor, ou a transferência de um NFT de uma carteira para outra sem nenhum pagamento envolvido.

Para este estudo, nos concentramos nas transações do OpenSea, um marketplace de NFT líder. Coletamos dados através de uma API que nos ajudou a reunir detalhes sobre uma ampla gama de coleções de NFTs. Depois de filtrar coleções ativas, selecionamos aleatoriamente uma amostra representativa para nossa análise.

#Limpeza e Preparação de Dados

Os dados geralmente são bagunçados e inconsistentes. Para torná-los utilizáveis, precisamos limpar e validar os dados que coletamos. Isso envolveu remover informações irrelevantes, corrigir erros e garantir que os dados de várias fontes pudessem ser combinados de forma significativa.

#Análise Inicial de Dados

Para ter uma noção dos dados, verificamos diferentes aspectos do comportamento de negociação. Por exemplo, procuramos sinais de que as transações seguissem um padrão regular ou divergisse significativamente, sugerindo uma possível fraude. Um dos métodos usados foi verificar se os primeiros dígitos dos preços de transação seguiam padrões esperançosos, já que desvios extremos poderiam indicar atividades irregulares.

#Desenvolvimento de Características

Depois de entender alguns padrões básicos, criamos características que ajudariam a identificar comportamentos de negociação incomuns. As características que desenhamos focam nas interações entre carteiras, no tamanho das transações e no timing das negociações. Essa abordagem multifacetada permite uma compreensão mais abrangente dos comportamentos de negociação sem simplesmente depender de um único fator.

#Importância do Agrupamento

Usar agrupamento ajudou a identificar grupos com comportamentos de negociação semelhantes. Embora esses clusters possam não ser facilmente distinguíveis, eles nos dão uma ideia dos vários tipos de participantes no mercado de NFT.

#Visualizando Resultados

Para visualizar os padrões em nossos dados, usamos técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA) para simplificar nossos dados complexos em duas dimensões. Essa abordagem nos permitiu ver como diferentes contas se agrupavam com base em seus comportamentos de negociação.

#Análise Estatística dos Clusters

Comparamos as características dos diferentes clusters para encontrar características distintivas. Por exemplo, alguns clusters exibiram altos volumes de transação, enquanto outros mostraram atividade mínima. Essas avaliações estatísticas ajudam a rotular melhor os tipos de usuários no mercado de NFT, facilitando a identificação de fraudes potenciais.

#Conclusão

Enquanto muitos traders são participantes genuínos no mercado de NFT, alguns se envolvem em práticas desonestas como wash trading. Nossa pesquisa lança luz sobre a estrutura do mercado de NFT e destaca grupos que podem estar envolvidos nessas atividades. Utilizando machine learning e análise de dados, fornecemos insights que podem ajudar a manter a negociação de NFTs mais transparente e segura.

Reconhecer a necessidade de melhores regulamentações nesse mercado que cresce rapidamente é crucial. Nossas descobertas podem orientar as autoridades na elaboração de políticas informadas para melhorar a integridade da negociação de NFTs. A abordagem adotada neste estudo também pode inspirar mais pesquisas sobre detecção de fraudes no espaço de NFT e além.