Detecting unusual trading patterns on cryptocurrency exchanges by means of complexity measures
본 연구는 고빈도 거래 데이터 기반 복잡도 및 통계적 지표를 활용해 암호자산 거래소의 비정상 거래 패턴을 탐지하는 진단 체계를 제시한다. 2025년 4월~6월 바이낸스, 비트겟, 쿠코인, 크래켄의 BTC, ETH, XRP 거래를 분석한 결과 비트겟에서 5월 중순 이후 거래량 대비 거래 건수 급증, 낮은 거래량 거래 다수, 자기상관 약화 등 인공거래를 시사하는 이상신호를 발견했다.
[Deep Dive] 암호자산 거래소의 세탁거래 자동 탐지 방법론 제시
복잡도 기반 지표로 가격 분석만으로 탐지 불가능한 거래소별 이상 거래를 적발할 수 있는 방법론이 제시됐다.
탐지 방법론 핵심: 미시구조 지표(거래건수 급증, 낮은거래량 집중, 약화된 자기상관, 다중분형 구조 감소)를 조합해 비트겟 BTC/ETH에서 5월 이후 명백한 거래 이상을 식별했으며, 이는 인공거래와 일치하는 패턴을 보임.
거래소 운영 영향: 각 거래소는 실시간 거래 모니터링 시스템에 복잡도 지표를 통합해 세탁거래 적발 능력을 강화할 수 있으며, 규제당국도 거래 투명성 감시 도구로 활용 가능.
장기 전망: 기계학습 기반 거래 감시 고도화로 진화하되, 정상 거래와 인공거래의 경계 모호화에 대응하려면 다층 지표 조합과 정기적 모델 갱신이 필수.
정책 연구·배경 자료
현재 문서 2026-07-15
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| Date | 2026-07-15 |
|---|---|
| Jurisdiction | 학술 |
| Regulator | ARXIV |
| 문서 공신력 | Tier 5 · 미분류 출처 (수집 경로 기준) |
| 문서 유형 | 학술논문 |
| 법적 상태 | 리서치 |
| Original source | 공식 원문 열기 ↗ |
| Tracker ID | 7cd10ead-5f40-44e5-981e-b8127a9fb6df |