作者：Zoe | Puzzle Ventures(@zoezts)

感谢 Jerry (@Jerry_ZZQ), Eric (@ericych2), Sim (@simbraska), 以及 hildobby (@hildobby_)。
欢迎大家找我讨论聊天 (zk, AI/ML, data, etc)：zoey@puzzle.ventures

一、什么是洗售交易 (Wash Trade)？
二、NFT 市场中洗售交易的动机和结果
三、去伪存真，真实的 NFT 市场
四、如何过滤掉市场中的洗售交易
    洗售交易的特征：从想法和做法分析
    如何发现并过滤洗售交易数据：从数据解决
五、还有什么值得关注的指标参考
六、参考

构成洗售交易的两个主要因素包括：

• 结果 (Result)：交易者按相同或近似的价格为有相同或共同受益所有权的帐户买卖相同的工具。

• 意图 (Intent)：如果有证据证明交易是预先安排的，或者有证据证明一方或多方在设计、订立或执行交易时知道或理应知道会产生洗售结果，则可凭这些证据推断存在洗售意图。

洗售行为在传统金融证券市场受到监管，如芝商所 CME 旗下所有交易所的规则 (Rule 534)[3]以及美国 CFTC《商品交易法》第 4c 节[4]都禁止洗售交易。

非同质化代币 (NFT) 洗售行为的发生，通常有以下几个原因：

• 交易者提高自身挂单 (listing) 买单 (bidding) 量，以获得代币激励；

• 市场、项目方、或持有某项目 NFT 的大户人为增加交易量，给人以需求旺盛的假象，骗取买盘；

• 项目方人为拉高价格，制造新闻话题，刺激消费；

• 洗钱（不在此次讨论范围内，请参考Chainalysis 文章[5]）

NFT 市场，如Looksrare[6], X2Y2[7], Blur (Airdrop2[8], Airdrop3[9])，在早期通过代币空投预期吸引挂单 (listing) 、出价 (bidding) 等交易 (trading) 相关行为，以达到用户积累，并期望形成网络效应；或在特定阶段对不同类型交易者和交易行为进行激励（如 LooksRare 在 2022 年 10 月份的奖励机制变更[10]，便企图把更多的激励分给创作者）。

一些“聪明”的 NFT 持有者会通过符合奖励机制的洗售交易来为自己争取更多的代币空投，同时 NFT 市场也乐于看到纸面上用户量和交易量的攀升。这也成为了 2022 年 NFT 市场洗售交易的主要来源。

做为普通 Web3 用户，在投资 / 购买某个 NFT 项目前，我们想要知道哪些是虚假的繁荣；作为投资机构，我们需要知道一个 NFT Marketplace 在去掉虚假交易后的真实价值究竟几何。而市场上出现的大量洗售交易，影响了价值判断。

那么去掉洗售交易之后，真实的 NFT 市场是什么样子？作者做了一个数据面板 ：Zoe's Dune Dashboard: The Real NFT Marketplace Landscape (https://dune.com/zoez17/the-real-nft-marketplace-landscap)。

TL;DR：

All-time total NFT market volume trend: Organic trades (blue) VS. Wash trades (grey). First transaction appears in Jan, 2018. (Source: Zoe’s Dune Query)

All-time NFT Volume Trend from Direct Marketplaces (blue) VS. Aggregators (orange). (Source: Zoe’s Dune Query)

• 从市占率来看，一个相对较大的变化来自于 OpenSea：去掉其他平台的洗售交易后，从 2022 年初的 95% 以上的真实市占率一直下滑，10 月份以来 70% 以下，12 月份以来约 50%，甚至一度只有 40%。

• LooksRare 和 X2Y2 是市场上洗售交易的主要来源，原因是其交易激励政策，其中 X2Y2 实际表现更好，真实市占率基本稳定在 7-10%；LooksRare 比较糟糕，真实市占率只有不到 2%

• 2022 Q4 自 10 月中旬以来，去除掉洗售交易，Blur 仍然表现突出，主要原因包括空投预期、交易手续费较低、以及可选择的版税 (optional royalty) 等原因。

Total (organic trades + wash trades) NFT Trading Volume Market Share. Opensea - grey, LooksRare - yellow, X2Y2 - orange, blur - blue. (Source: Zoe’s Dune Query)

Real (ONLY organic trades) NFT Trading Volume Market Share. Opensea - grey, LooksRare - yellow, X2Y2 - orange, blur - blue. (Source: Zoe’s Dune Query)

• 从交易者数量上面来看，MagicEden (Solana) 上面活跃度在 FTX 事件后并未受到完全打击。

NFT trader trend across marketplaces. MagicEden - top yellowish grey. (Source: Zoe’s Dune Query)

• 项目的总体流动性

• 项目在不同市场的交易流动性

• 项目的真实交易量

  
  

我们以 Azuki (0xed5af388653567af2f388e6224dc7c4b3241c544) 为例进行分析：

• 总体流动性和真实交易量：12 月开始有一波小高潮，去掉洗售交易后在 1 月 2 日这一周的真实周交易量达到了 1500 万美金 ($15.4m)，交易次数达到 720。

• 不同市场的交易流动性：这一波交易主要发生在 Blur，占到约 70%-80%。

• 交易次数趋势和占比：和交易量保持一致，近一个月来 (12.5-1.8) 达到 2446 笔交易。

Azuki’s Organic Trade Volume Trend by Marketplace. Opensea - pink, Blur - orange. (Source: Zoe’s Dune Query)

位于数据面板中最下方的 Collection Detector提供给个人投资者一个地方去查找单个项目的真实交易数据，为自己的决策提供支持。

比方说读者发现市场上有一个热炒的项目，其真实交易量远小于纸面交易量，这可能是项目方在制造高交易量的假象以误导市场；再比如说你发现某个项目在 Blur 上交易量远大于 OpenSea，如果想挂单，可能选择 Blur 比较合适，等等。

【Alert: 以下谈谈 NFT 洗售交易的特征，以及作者是怎么通过这些特征过滤掉 NFT 洗售交易的。】

为了做出超前的合理的价值判断，我们必须找到一个更加广泛适用的数据方法，利用已有工具，对市场、交易平台、和项目进行分析。上文提到过的Chainalysis 研究中用到的精确 mapping 远远不够[5]，因为对于消费者或投资人来说，不需要去分析具体交易事件，也不需要过于精确的数据。

我们的目标是：找到洗售交易的交易特征和显著数据模式 (pattern)，并在保证一定准确度的情况下过滤掉市场中的洗售交易，以：

• 根据市场真实交易量以判断当前市场状况，找到尽量真实的信号；

• 判断某一项目的真实交易情况，找到投资标的。

  
  

数据的支撑，再加上基本面分析和社区观察，做好自己的功课，就能更进一步成为一个聪明的消费者或投资人。同时，也不要忘了相信自己的眼光和审美偏好。

✦ 洗售交易的特征：从想法和做法分析 

3. 相同实际所有人的不同钱包之间进行交易 (Shared owner)
虽然可能所有交易发生在不同钱包，但实际交易人却相同，并未产生真实交易换手。证明多个钱包地址实际所有人相同的一个方法是去查看这些钱包最初获得第一笔支付 gas 代币 (ETH) 的来源是否是同一个。

这种情况在 Dragonfly 数据研究员 hildobby 最近的一篇在 Dune 上发表的关于洗售交易的文章^[11]中有所提到，这种数据方法在钱包图谱中也屡屡用来绑定钱包的联系。

摘自Chainalysis，在 Etherscan 上可以找到此交易：卖方 (0x828) 以 0.4E 的价格将某 NFT 通过某 NFT 交易市场卖给买方 (0x084)。但事实上，就在交易发生前很短时间内，0x828 转账 0.45E 给 0x084。

此类洗售行为的判断比较特殊，需注意：

• 假定买卖双方为两个实体，除非卖家有多次此类行为，否则我们很难判断两次交易行为有必然的关联；

• “卖家提前打钱给买家”的金额数目应约等于 NFT 的卖出价格 ( 有时加入 gas 或少量鼓励金 )，若过少则买家不划算，若过多卖家亏损，实际情况中合理的范围，可能跟平台激励预期、gas、买卖双方实际协商相关；

• 两次交易行为时间上不能相隔太远，否则可能是两次无关联的交易；

• 此类洗售行为时间、计算、管理上的成本较高，并不适用于大规模为了挖矿和获取交易激励而进行的洗售交易，更可能被项目方利用作为冷启动的工具或用来洗钱。
  
  

某些交易者，可能为了规避洗售交易审查，或防止自己钱包之间关联被发现，选择此类交易策略。通常某钱包 (A) 会在公开市场挂单，用另一个钱包 (B) 买走，之后在私下进行转账后，再次公开挂单售卖给另一钱包。

这种形式可能有多种变体。但无论动机如何，当在比较短的一个时间区间内 ( 如一周 )，某个钱包多次在公开市场售卖成功，或购买成功某个特定的 NFT ( 相同合约地址和 token_id) 时，我们可以认为此类交易有洗售交易嫌疑。

针对 X2Y2 市场，用虚高价格过滤掉的洗售交易。时间截止到 2023.01.13。(Source: Zoe’s Dune Query)

但我们通过一系列数据过滤比对发现 (Dune Dashboard: wash trade filter test)，用 OpenSea 上最高价作为指导价格已经不合时宜，一方面其他过滤手段可以将大部分此类交易过滤，另一方面OpenSea 在 NFT 市场的定价权也不断受到挑战：

• 某些项目在 OpenSea 上没有交易或流动性很少，使得价格失真，如 Sports Ape Club (0x69b301a08eecbbc522301bf3268f782f19ad1279)，Koungz (0x99b5808e1520c9c1bc970eec98bb712c5c883e4b)。目前这些项目小到可以忽略不计，但不排除未来可能会有游戏、艺术品类、会员卡等 NFT 选择其他交易市场，抢夺其定价权 —— 比方说从机制上做出创新的 NFT AMM，或拥有特定用户画像的垂直平台，或交易费用更合理的交易平台。

• 在 NFT 流动性较好的时候，可能会不断出现价格新高，如果真实的价格新高出现在非 OpenSea 市场，那么就需要人为更新最高价格。

• 不同 NFT 市场会制定不同的规则，包括抽成、版税规定等，会影响到项目和交易者上架的选择。

此类虚高价格洗售交易确实存在，且不在少数，比如说用来做大量洗售交易的 Dreadfulz (0x81ae0be3a8044772d04f32398bac1e1b4b215aa8)，价格动辄达到将近 30 万美金。这和交易平台的激励政策是分不开的，比方说 X2Y2 对于卖家的奖励就和交易费抽成相关，所以大家愿意以更高的价格左手倒右手。

但由于以上种种考虑，将不针对此类交易特别设置过滤器。事实上，这个决定对过滤的整体效果影响并不大。

✦如何发现并过滤洗售交易数据：从数据解决

第一层过滤器：特定时间区域内 某 NFT 转手次数 ≥ 交易者数量 (transaction count ≥ trader number)

我们发现以上第 1、2、3 类洗售交易中（第 6 类也可被过滤掉），都涉及到在关于某 token 的一个或多个一连串交易转账中，同一个人出现了超过一次。也即：

在实际测试中我们发现：

• 此类特征的交易占 NFT 市场中洗售交易的绝大部分，过滤器的效率也最高。

• 以周为单位进行过滤的效果要比以日为单位显著的更为优秀。

• 经过两个市场的验证 (X2Y2 和 LooksRare)，作者的过滤器组合和 hildobby 的过滤器组合[12][13]虽方法不同，但基本走势和最终效果类似，进行了一个双方验证；单独第一层过滤器结果和最终结果的走势也类似，更加说明第一层的重要性。

以日为单位 ( 上 ) 和以周 ( 下 ) 为单位用“第一层过滤器”对 X2Y2 市场表现进行过滤。后者对近期的过滤效果更好，同时也没有丢掉前者过滤掉的洗售交易。(Source: Zoe’s Dune Dashboard)

以日为单位 ( 上 ) 和以周 ( 下 ) 为单位用“第一层过滤器”对 LooksRare 市场表现进行过滤。后者明显优于前者。(Source: Zoe’s Dune Dashboard)

第二层过滤器：相同实际所有人的不同钱包之间进行交易 (First-funded by the same wallet)

考虑到时间成本，通常对于一个 NFT ( 相同合约地址，相同 token ID) 的洗售交易总会涉及到在同一个钱包中转手，即第一层过滤器中可以解决的问题。但不能避免会有漏网之鱼 —— 有人会申请大量的钱包以规避循环交易。

但同样因为时间或管理成本，这些用于洗售交易的大量不同钱包，往往初始资金是从相同钱包转账进来 ( 需要排除掉从中心化钱包地址或从 Tornado Cash 进来的资金 )。想象你现在创建了 20 个钱包地址，他们都至少需要初始 ETH 来做 gas 费用，通常情况下，你可能会用少量几个甚至一个主钱包喂初始资金用来做 gas。

利用第二层溯源过滤器 (First-funded by the same wallet) 对 X2Y2 市场表现进行过滤，发现在 2022 年 8 月后有少量此类型交易出现，从交易量的角度看，占比不大。(Source: Zoe’s Dune Query)

同样是通过对于 X2Y2 和 LooksRare 两个市场的分析，我们单独用“第二层过滤器”时，会发现此类型交易量占比较低，虽不能够反映整体洗售交易趋势，但能够使过滤精度提升。

至于通过中心化交易所给自己钱包打钱的这种方式，目前很难找到合适的方法。

第三层过滤器：公开市场交易和私下交易相结合 (Public Sale & Private Sale)

在观察 NFT 交易的时候，作者发现了一种交易行为逃过了“第一层过滤器”：不知为何这两笔交易中，同一个 token 同一天在 LooksRare 被交易了两次，且交易量巨大：

• 对于 Dreadfulz (token ID: 6802) 来说，两次交易的卖家都是一个人；

• 对于 Otherdeed for Otherside (token ID: 79818) 来说，两次交易的买家都是一个人。

无论动机如何，当在比较短的一个时间区间内 ( 如一周 )，某个钱包多次在公开市场售卖成功，或购买成功个特定的 NFT ( 相同 contract 和 token_id) 时，我们可以认为此类交易有洗售交易嫌疑。

• 不同交易平台的用户数量

• 不同交易平台的垂直市场占有率

• 每个用户单日平均交易次数

• 某个 NFT 项目的换手率、挂单供应、购买需求

• 等等

我们未来会进一步挖掘。

免责声明：本研究报告为作者结合公开信息整理分析的独立观点，仅供参考和交流，不构成财务、投资或任何其他建议。