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Los traders inteligentes de NFT explotan el panorama no regulado de las criptomonedas haciendo wash trading en LooksRare

source-logo  es.cointelegraph.com 31 Enero 2022 07:21, UTC

LooksRare hizo su debut el 10 de enero y el mercado NFT lanzado recientemente ha llamado mucho la atención, no solo porque sus volúmenes comerciales diarios fueron más del doble de los de Opensea en el segundo día de operaciones, sino también porque se ha convertido en el nuevo patio de recreo para los wash traders.

El wash trading es una serie de actividades comerciales en las que el mismo trader compra y vende el mismo instrumento simultáneamente, creando un volumen comercial artificialmente alto y un precio de mercado manipulado para el activo en juego.

En Estados Unidos, el wash trading en los mercados financieros tradicionales ha sido ilegal desde 1936 y el escándalo más reciente muy publicitado relacionado con el wash trading es la manipulación de LIBOR en 2012.

Si bien el wash trading ha sido altamente regulado y monitoreado de cerca por los exchanges y los reguladores, parece haber encontrado su nuevo camino en el espacio cripto no regulado y especialmente en los mercados de NFT como LooksRare.

Un mercado de propiedad comunitaria es una espada de doble filo

LooksRare comenzó con buenas intenciones de compartir las ganancias dentro de la comunidad. Los incentivos de tokens y las recompensas comerciales fueron esencialmente el arma secreta que atrajo grandes volúmenes y venció a Opensea a la velocidad de la luz justo después de su lanzamiento, pero estos mismos factores también se han convertido en el arma que los wash traders están usando para inundar el mercado.

LooksRare parece haber previsto la posibilidad de operaciones de lavado que podrían ser inducidas por las lucrativas recompensas comerciales, pero según LooksRare Docs, creían que el costo de operar con las tarifas de la plataforma y las regalías sería demasiado alto para crear incentivos para el comercio de lavado. Curiosamente, la realidad muestra lo contrario.

LooksRare vs. volumen de OpenSea y usuarios únicos. Fuente: Dune Analytics @elenahoo
LooksRare vs. Volumen y transacciones de OpenSea. Fuente: Dune Analytics @elenahoo

Los gráficos anteriores muestran que los usuarios diarios y las transacciones diarias de LooksRare son solo una pequeña porción (2% a 3%) de OpenSea, pero los volúmenes son más del triple o incluso el cuádruple de OpeaSea.

Usando el 19 de enero como ejemplo, el volumen comercial promedio en LooksRare es de aproximadamente USD 380,000 por usuario, mientras que en OpenSea es de solo USD 3,000. Del mismo modo, el volumen comercial promedio por transacción es de alrededor de USD 415,000 en LooksRare, mientras que para OpenSea es de solo USD 1,676.

Básicamente, lo que muestran los datos es un grupo muy pequeño de usuarios que ejecutan operaciones por valor de millones de miles de dólares. Esto seguramente no suena como un patio de recreo para los compradores normales de NFT. Con una tarifa de plataforma del 2%, una tarifa de regalías y la tarifa de gas volátil de la red de Ethereum, los wash traders parecen poder encontrar un punto óptimo para equilibrar sus costos y ganancias.

Echemos un vistazo a cómo los traders se benefician de comprar y vender el mismo NFT.

Cómo se asignan las recompensas comerciales

Asignación de recompensas comerciales de LooksRare. Fuente: LooksRare

Las recompensas comerciales de LooksRare se distribuyen en un total de 721 días en cuatro fases. La recompensa diaria es la más alta durante los primeros 30 días en la Fase A y la recompensa total es la más alta en la Fase C (240 días).

Asignación de recompensas comerciales de LooksRare. Fuente: LooksRare

La cantidad de recompensas comerciales que un solo trader puede obtener en un día determinado es el producto de la recompensa comercial diaria fija de LOOKS (2,866,500 LOOKS) y la relación entre el volumen comercial del trading individual y el volumen comercial total del día. Por lo tanto, cuanto mayor sea el volumen de negociación creado por el trader, más recompensa obtendrá. Este mecanismo crea grandes incentivos para grandes volúmenes de wash trading.

Además de las recompensas comerciales, los traders también pueden ganar una parte de las tarifas de la plataforma recaudadas en función de la cantidad de LOOKS en stake, así como las recompensas de staking y las recompensas del proveedor de liquidez. Pero en comparación con las recompensas comerciales obtenidas del wash trading, las otras recompensas son demasiado insignificantes y cercanas a un error de redondeo, por lo que no se considerarán aquí.

Una mirada más cercana a un wash trader con USD 90 millones en volumen de comercio diario

El volumen comercial más grande de LooksRare en un solo día fue el 19 de enero de 2022. Al trazar las 10 billeteras principales negociadas ese día, dos billeteras se destacan con más de USD 90 millones de dólares estadounidenses negociados en el día de cada uno, como se muestra en el gráfico a continuación. Las actividades de estas dos billeteras también muestran compras y ventas de ida y vuelta entre ellas, lo que es una clara indicación de operaciones de lavado.

Los 10 principales traders en el día de mayor volumen: 19 de enero de 2022. Fuente: Dune Analytics @elenahoo

La mayoría de las veces, los wash traders eligen NFT con una tarifa de regalías del 0%, como Meebits o Terraforms, por lo que los únicos costos del comercio son la tarifa de la plataforma del 2% y la tarifa del gas. En este ejemplo específico, el 19 de enero, el trader compró y vendió Loot varias veces usando estas dos billeteras a un precio de alrededor de 6,500 veces el precio mínimo.

Un ejemplo de wash trading en Loot. Fuente: LooksRare

Según la asignación de la recompensa comercial y suponiendo que las dos billeteras pertenecen al mismo trader, el volumen comercial total de este trader el 19 de enero fue de USD 186 millones; la recompensa comercial obtenida de las transacciones es de USD 6.2 millones y la tarifa pagada es de USD 3.7 millones (utilizando USD 4.9 como precio de mercado LOOKS y una tarifa de plataforma del 2%), lo que da como resultado una ganancia neta de USD 2.5 millones, que es el 1.34 % del rendimiento diario o el equivalente a 12,661% de rendimiento anual.

Cantidad de compra el 19 de enero de 2022 de las dos billeteras del trader ballena. Fuente: Dune Analytics @elenahoo
Cantidad de venta el 19 de enero de 2022 de las dos billeteras del trader ballena. Fuente: Dune Analytics @elenahoo

La mayoría de las recompensas comerciales en LooksRare van a los wash traders

Recompensas reclamadas 24 horas antes del cierre de esta edición (24 de enero de 2022). Fuente: Dune Analytics @elenahoo

Mirando las últimas 24 horas (a partir del 24 de enero), el 29% de las recompensas de LOOKS fueron para los 10 mejores traders. Del mismo modo, al observar el día de mayor volumen comercial, el 1 de enero. El 19.28% de las recompensas fueron para los 10 mejores traders.

Recompensas reclamadas el 19 de enero, 2022. Fuente: Dune Analytics @elenahoo

Una gran parte de las recompensas se destina a un pequeño número de wash traders. Esto no sigue exactamente la filosofía de LooksRare de "Por personas NFT, para personas NFT". Compartir las ganancias dentro de la comunidad parece haber fallado hasta ahora y la parte del león de las ganancias solo va a unos pocos traders.

Como señaló correctamente Delphi Digital, este modelo es insostenible a largo plazo y es probable que el volumen de negociación disminuya significativamente a medida que los wash traders se vayan gradualmente cuando ya no sea rentable.

LooksRare todavía tiene un largo camino por recorrer para competir con OpenSea en términos de número de usuarios y volúmenes comerciales de NFT de regalías distintas de cero. Será interesante ver cómo cambia la dinámica cuando la recompensa comercial se reduce a la mitad en la Fase B a partir del 10 de febrero de 2022.

Los puntos de vista y opiniones expresados ​​aquí son únicamente del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de Cointelegraph.com. Cada movimiento de inversión y comercio implica un riesgo, debes realizar tu propia investigación al tomar una decisión.

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