체인 상에서의 시장 조성이 어떻게 지표를 뚫고 무음 제어 자금을 공격하는가?

저자：0xLIZ

새롭게 상장된 바이낸스 알파 프로젝트 $AGON을 예로 들어, 체인 상에서의 시장 조작이 어떻게 조용히 자산 분배를 통제하는지, 그리고 gmgn과 같은 데이터 플랫폼의 지표(개발자 판매, 버블 맵 등)와 어떻게 공격과 방어를 하는지 간단히 설명하겠습니다.

함께 과학에 다가가 봅시다.

지난 달 이 프로젝트에 주목했는데, 대세와 함께 흔들리지 않고 강한 기관의 흐름을 보이지 않아서 친구와 체인 상 데이터에 대한 몇 가지 아이디어를 공유했습니다. 그 당시 데이터에서 흥미로운 점은 세 가지에서 발견되었습니다(스크린샷은 2월에 찍은 것입니다):

1. 개발자의 몇몇 주소가 끊임없이 판매하고 있으며, 초기에는 몇 백 달러를 팔았고, 이후에는 모두 덤핑하고 있습니다.

2. 상위 100명의 홀더가 매우 이상한데, 기본적으로 같은 날 CEX에서 출금한 후, 모두 200코인 근처에서 USDT로 소액 매수하고, 가끔 몇 건의 매도만 있습니다.

3. 한 집단이 계속해서 주소를 나누어 소액으로 매집하고 있는 것처럼 보입니다. 이는 개발자 쪽에서 넘어온 것입니다.

위 정보를 바탕으로, 우리는 이 주소들이 사실상 한 사람이 판매하면서 주소를 변경해 매수하고 있다는 의혹을 가질 이유가 있습니다. 이렇게 하면 버블 맵의 집계 기능을 피할 수 있습니다.

그렇다면 체인 상의 흔적을 깊이 살펴보며 이 주소들과 관련된 단서를 찾을 수 있을지 시도해 보겠습니다. 아쉽게도 이 주소들은 거래소의 핫월렛과 콜드월렛을 대량으로 사용하여 연관성을 피하고 있어, 체인 상에서 비교적 성숙한 플레이어처럼 보입니다.

하지만 한 사람이 여러 주소를 통제하고 있는지를 식별하기 위해서는 Gas 추적 외에도 행동 패턴이 좋은 식별 방식이 됩니다. 특히 인간에게는 더욱 그렇습니다.

우리는 많은 정의가 필요하지 않습니다. 각 주소의 거래 기록으로 구성된 행동 패턴을 간단히 살펴보면 유사성에 대한 대략적인 추정을 할 수 있습니다.

예를 들어, 이 주소들은 모두 이 토큰만을 적극적으로 거래했으며, 거래 시간과 수량도 비슷한 범위에 있습니다. 예시를 발송합니다.

주소 그룹을 살펴본 후, 우리는 이 주소들이 대략 두 가지 유형으로 나뉜다는 것을 발견했습니다. 우리는 두 개의 전형적인 주소를 사용하여 두 가지 유형을 대표합니다.

첫 번째 유형은 개발자 주소와 유사한 주소로, 자산을 매집하고 분배하는 역할을 합니다:

시장이 열리자 대량으로 매수한 후, 이 주소들은 대칭 거래를 통해 자산을 소규모 주소에 분배합니다. 이렇게 매수와 매도를 동시에 진행하여 자산을 조용히 분배합니다.

두 번째 유형은 가격이 목표 가격을 하회할 때 바닥을 지탱하는 역할을 합니다.

체인 상 거래에는 상당한 마찰이 있으며, 다른 사람들이 자산을 빼앗을 수도 있습니다(예:夹子MEV). 그렇다면 이 주소들은 소규모 주소로 자산을 전환할 때 이 문제를 어떻게 처리할까요?

여기 BSC의 흥미로운 특성이 있습니다. 이는 며칠 전 사람들이 MEV에 대해 논의할 때 바이낸스의 강사들이 홍보했던 기능으로, 번들 거래(Bundled Transaction)라고 불립니다.

간단히 말해, 여러 거래를 묶어 함께 체인에 전송하는 것입니다. 함께 올라가거나 함께 올라가지 않도록 하여, 중간에 다른 거래가 끼어들지 않도록 합니다.

이 특성을 분석하면, 이 서비스를 사용하는 명백한 특징은 이 일련의 거래가 같은 블록 내에서 연결된다는 것입니다. 시장이 열릴 때 이 블록을 살펴보면, 명백히 많은 주소가 거의 모든 자산을 확보한 것을 볼 수 있습니다. 합리적으로 추론하면 이 주소들과 이후 같은 블록에서 자산을 교환하는 소규모 주소들은 모두 기관 그룹에 속한다고 볼 수 있습니다.

이 기능은 두 가지 용도로 사용됩니다. 하나는 시장이 열릴 때 충분한 자산을 확보하는 것이고, 다른 하나는 자산을 교환할 때 마찰이 발생하지 않도록 하는 것입니다.

여기까지 우리는 개발자 주소에서 거의 손실 없이 일반 주소로 자산을 교환하는 방법을 익혔습니다. 이는 기관이 gmgn 등 플랫폼의 일반적인 지표(개발자 판매, 버블 맵 등)를 어떻게 뚫고 나가는지를 보여줍니다.

이런 내용을 이야기하는 이유는 여러분이 개미 투자할 때 자신의 결정의 위험이 어디에 있는지를 더 잘 이해하고, 리스크 관리를 더 잘 할 수 있도록 돕기 위함입니다.

저는 데이터와 오랫동안 거래해왔고, 크립토와의 인연도 데이터 제품을 만들기 위해 이곳에 왔습니다. 이 버전은 데이터 제품과 분석 논리에 많은 도전을 제기했으며, 매우 빠른 속도가 모든 사람의 의사결정 시간을 분 단위로 압축했습니다. 몇 가지 핵심 지표를 보고 나면 바로 투자 여부를 결정해야 하며, 저도 이 버전에 적응하는 데 많은 시간을 보냈습니다.

하지만 공격과 방어는 지속적입니다. 각 지표는 특정 기간 동안만 작용하며, 개인이나 기관 모두 마찬가지입니다. 지표가 철저히 연구되면 무용지물이 되고, 동적으로 조정된 지표를 사용해야 이 산업에서 지속적으로 살아남을 수 있습니다.