TI-交易所真实交易量补充报告_35页_7mb

报告摘要

本报告为TokenInsight《真实交易量报告》的补充，旨在通过本福特定律和尾数分布等定性分析方法，进一步验证交易所交易量的真实性。通过这些方法，可以对交易所的刷量行为进行判断，提高行业透明度与投资者判断能力。

检测方法：
- 采用本福特定律（Benford's Law）检测交易数据的显著数字分布是否符合自然数据的分布规律。
- 通过尾数分布分析交易数据的尾数特征，判断其是否具有人为操控的痕迹。
检测标准：
- 每个交易所需通过至少3项检测指标（本福特分布、相关性系数、尾数1、尾数5、尾数其余）才被认为刷量比例较低。
- 检测指标包括：
  - 本福特分布服从性
  - 显著数字指数回归相关性系数 > 0.6
  - 尾数1出现较多
  - 尾数5出现较多
  - 尾数其他数字分布较平均
检测结果：
- 在19家交易所中，12家通过3项或以上检测指标，认为其刷量比例较低。
- 7家交易所未通过3项检测指标，认为其刷量比例较高。
模型与检测关系：
- 交易所可以根据报告中的分析方法优化刷量算法，从而提高模型检测结果的可信度。
- TokenInsight认为，完美的数据可以被制造，但完美的模型并不存在，因此持续改进模型以提供更准确的数据。

定义：本福特定律指出，自然数据的显著数字（即科学记数法下的第一个数字）出现频率并非均匀分布，而是由1到9逐渐递减。
公式：
$$
P(d) = \log_{10}(d + 1) - \log_{10}(d) = \log_{10}\left(1 + \frac{1}{d}\right)
$$
应用：通过对比交易所交易数据的显著数字分布与本福特定律的理论分布，判断其是否人为操控。

Coinbase Pro、Poloniex、Binance、OKEx、Gate.io、ZB、KuCoin 等交易所均通过了至少3项检测指标，表明其刷量比例较低。
BitMax、Bgogo、MXC、BiKi、CoinEgg、EXMO、LBank 等交易所通过指标较少，刷量比例较高。
通过本福特分布和尾数分布分析，可以发现部分交易所在报告发布后对刷量算法进行了调整，以更好地拟合真实交易行为。