[Xangle Digest]

※해당 컨텐츠는 지난 8월 13일 외부에서 기발간 된 컨텐츠입니다. 컨텐츠에 대한 추가적인 주의사항은 본문 하단에서 확인해주세요.

[목차]

• 워시 트레이딩 현황과 특징
• 워시 트레이딩 왜 할까?
• 워시 트레이딩 경로 분석  
  - 유형 세분화 
• 결론

NFT 워시 트레이딩은 어떻게 이뤄지나

워시 트레이딩은 시장 참가자들이 거래 유동성을 만들기 위해 서로 사고팔면서 가격에 영향을 미치도록 시도하는 시장 조작의 한 형태다. 일부는 단순히 NFT 거래 플랫폼에서 활동량을 늘려 보상을 받기 위해 워시 트레이딩을 하기도 한다. 다만 이러한 거래 형태는 시장에서 해당 프로젝트에 대한 수요가 높다는 인상을 줄 수 있다. NFTGo는 이같은 NFT 워시 트레이딩 형태를 들여다봤다.  

워시 트레이딩 현황과 특징

전통 증권이나 선물 시장은 워시 트레이딩을 금지하고 있지만, NFT 시장은 아직 발전 초기이기 때문에 워시 트레이딩을 많이 볼 수 있다. NFTGo에 따르면, 현재 1075개의 컬렉션과 82,000개 이상의 주소가 워시 트레이딩과 관련되어 있다. 또 네트워크 상의 워시 트레이딩 건수는 25만 건 이상에 이르고 있다. 

일부 프로젝트는 마케팅 수단으로 가격을 올리기 위해 워시 트레이딩을 이용하는 것으로 나타났지만, 이 밖에도 워시 트레이딩을 이용하는 여러 이유와 방식이 있어 이를 일반화할 수 없다. 실제로 워시 트레이딩 거래량이 많은 상위 10개 프로젝트 중에는 미비츠(Meebits)와 같은 잠재적인 블루칩 프로젝트뿐만 아니라 잘 알려지지 않은 프로젝트도 있다. 아래 그림은 워시 트레이딩과 관련된 상위 10개 프로젝트를 나타낸 것으로, R 프로젝트와 T 프로젝트가 워시 트레이딩 1, 2위를 차지하고 있다.

구체적으로 워시 트레이딩 특징을 살펴보면, 사이클 단위는 다양하지만 거래가 발생하는 시간을 총 합칠 경우 5분 정도에 그쳤다. 이는 워시 트레이더가 시장 변동의 영향을 피하기 위해 가능한 한 빨리 행동을 수행하는 것을 선호한다는 것을 의미한다. 행동 기간이 너무 길면 가격이 변동하여 다른 사람에게 이익을 빼앗길 수 있기 때문이다.

거래 구조의 경우, 보통 구매자와 판매자는 1명의 관리하에 단일 또는 복수의 주소를 가지고 있는 경우가 많았다. 

또 위 NFTGo 그래프에 따르면 워시 트레이딩의 사이클 단위가 길어질수록 (거래) 발생 건수가 감소하는 것은 아니라는 점을 알 수 있다. (사이클 단위가 5분이면, 사고 되파는 시간 단위가 5분을 의미한다. 이에 사이클 단위가 1일이면 특정 NFT를 구매하고 다음날 되파는 거래 형태다.) 오히려 1일 또는 3일 단위로 발생하는 워시 트레이딩 시도 건수가 1시간, 1.5시간, 2시간 단위로 발생하는 거래 빈도수보다 많은 것을 알 수 있다.

이는 크립토키티 및 엑시 인피니티와 같은 사례에서 볼 수 있다. NFTGo에 따르면 두 프로젝트들의 거래 기록에서 폐쇄형 사이클 거래가 상당수 포착됐다. 다만 폐쇄형 사이클 거래는 시간당(hour) 단위에서는 감지되지 않았다. 

그렇다면 왜 1일 사이클 주기가 거래 발생 건수가 높게 나타날까? 연구해 본 결과, 이때 거래 형태는 가짜 계정을 만들어 거래가 발생하는 '클릭 파밍'이었다. 하나의 주소가 하루에 수천 개 이상의 NFT 거래를 하고, 다음날 환매해 사이클을 종료하는 공통 특징이 있었다. 즉, 대량의 거래량 발생이 영향을 준 것으로 분석된다. 

워시 트레이딩 왜 할까?

NFT 워시 트레이딩을 하는 일부는 프로젝트 개발자의 악의적인 목적이 있을 수 있고, 또 다른 일부는 개인이 이윤을 얻기 위한 전술일 수도 있다. 정리하면 다음과 같다.

NFT 워시 트레이딩을 하는 일부는 물론 돈 세탁(money laundering)처럼 악의적인 목적일 수도 있지만, 프로젝트의 경우 구매자를 유치하기 위해 NFT 가격과 거래량을 인위적으로 끌어올리기도 한다.

개인의 경우 NFT 거래 플랫폼에 참여하고 받는 이윤 추구가 목적일 수도 있다. 룩스레어(LooksRare)가 대표적이다. 룩스레어는 NFT 거래 참여자에게 토큰 보상을 지급하는 특징이 있다. 이에 이를 목적으로 하는 왕복 거래를 쉽게 포착할 수 있었다. 최저 가격을 훨씬 웃도는 빈번한 거래, 단일 NFT 주소의 부정 거래 기록 등을 확인할 수 있었다. 

워시 트레이딩 경로 분석  

NFTGo에서는 실제 '워시 트레이더' 온체인 특징과 함께 실현 가능한 워시 트레이딩 경로를  진단해봤다. 

우선, 같은 유저가 자신의 지갑 간 거래를 발생시키기 위해 복수의 서브(sub) 지갑들을 만들 수 있다. 이러한 지갑은 거래 준비가 되기 전에 충분한 자금을 가지고 있어야 하며, 일부 트레이더들은 그들의 메인 지갑에서 직접 돈을 이체하여 일대다 연합 구조를 형성한다. 

실제로 NFTGo는 복수의 서브 지갑들을 확인할 수 있었다. 이에 온체인 데이터를 기반으로 이들의 거래를 추적해 메인 지갑을 찾아 거래자 신원을 파악할 수 있지만, (사이클이 종료되고) 자금이 빠져나가면 자전거래는 더 이상 볼 수 없었다. 

또 지갑 간 '상관관계를 지닌 클러스터링(correlation clustering)' 살펴보면서, 서브 지갑 간 폐쇄형 거래를 확인할 수 있다. 만약 두 개 이상의 지갑이 지속적으로 높은 빈도로 거래를 하고 있고 다른 지갑과 상호작용을 하지 않았다면, 해당 지갑은 수상하다고 볼 수 있다. 

즉, 이를 기반으로 두 지갑은 프로그램화된 워시 트레이딩을 하는 서브 지갑인 점을 알 수 있다. 다만 해당 지갑 주인이 오프라인에서 자금을 조달하게 되면 신원 파악은 어려워진다. 

아울러 이같은 NFT의 거래 이력을 보면 같은 NFT가 단기간에 여러 번 최저가보다 훨씬 높은 가격에 거래되었으나 그 이후 가격 포지션에는 큰 변화가 없는 것을 알 수 있다. 

일련의 과정을 정리해 보면, ‘여러 지갑 만들기 - 각 지갑으로 송금 - 각 지갑으로 NFT 구매 - 지갑 간 거래’라는 형태로 워시 트레이딩이 이뤄지며, NFT 및 자금들은 언제나 한 사람 손에 쥐어져있다. 그러면서 이들은 가능한 한 손실을 줄여야 하는데, 실제로 룩스레어(LooksRare)의 거래 수수료 제로 정책이 이들을 대거 끌어들이는 배경이 됐다. 

이후 통상 워시 트레이딩에서 NFT 및 자금은 거래자 최초 주소 또는 OTC 거래에서 쓰이는 지갑으로 돌아온다. 이에 ‘최초 트레이더-그 외 주소-최초 트레이더’ 순으로, 워시 트레이딩 거래 흐름은 지갑 주소 집합체(clustering) 및 최초 거래(priority)로 분류할 수 있다. 

워시 트레이딩 유형 세분화

데이터 분석 및 정량 알고리즘을 이용하여 NFT 워시 트레이딩 활동의 종류를 세분화하면 다음과 같다.

두 개 이상의 지갑 사이에서 폐쇄형 사이클 거래가 발생한다고 가정하자. 판매가 발생한 한 번의 트랜잭션을 1개의 행위(act)로 간주된다. 두 번의 폐쇄형 트랜잭션을 2항 루프(binary loop), 세 번의 트랜잭션을 3항 루프(ternary loop)로 부른다고 하자. 또는 한 거래자의 통제 하에 복수의 지갑 주소 간 비정상적인 트랜잭션도 있다.

연구 결과에 따르면 아래 차트와 같이 2항 루프의 거래 형태가 가장 많이 발생하였고, 이어 3항 루프 거래 형태가 많았다. 

※ 실제 NFT 데이터 확인할 수 있을까? 
최근 데이터 플랫폼에서는 워시 트레이딩 활동을 걸러내는 필터링 기능을 도입하고 있다. NFTGo의 경우, 최근 가격과 거래량, 판매, 고래 추적 등을 포함한 모든 컬렉션 대시보드와 주요 지표에 워시 트레이딩 활동을 제거 가능한 필터링(Filter Wash Trades) 기능을 도입했다. 워시 트레이딩 거래는 일부 주요 지표의 전체 순위에 영향을 미치므로 투자자 주의가 요구된다. 

결론

현재 워시 트레이딩을 완전히 없앨 수 있는 확실한 방법은 없다.

물론 NFT에 사용되는 지갑사와 거래 플랫폼에 고객확인제도(KYC)를 도입하면 개인이 보유한 여러 지갑을 식별할 수는 있다. 다만 이 경우 시장은 프라이버시(privacy)를 의식하는 일부 실질 거래자들을 잃을 수 있다는 영향도 있다.

앞으로 시장이 발전함에 따라 다양한 유형의 워시 트레이딩이 등장하고, 일부 프로젝트는 이러한 거래를 적극적으로 실시해 시장을 교란시킬 수 있을 것으로 예상된다. 이에 NFT 사용자는 데이터 분석 툴을 활용해 실제 시장 움직임을 명확하게 분별하는 것이 필요하다. 

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