Bot thua. Nhưng bài học thắng.
Đó là dòng duy nhất tôi viết trong nhật ký giao dịch ngày 12 tháng 6 năm 2022, sau khi thanh lý toàn bộ hai con Bored Ape và chấp nhận mất 30% giá trị danh mục chỉ trong một tuần. Nhưng trước khi kể câu chuyện về sự thua lỗ, hãy để tôi bắt đầu bằng một con số gây sốc hơn nhiều.
Trong 7 ngày qua, tôi quan sát thấy 27 địa chỉ ví trên một giao thức DeFi hàng đầu đã thực hiện 12.000 giao dịch vòng tròn. Tổng khối lượng tạo ra: 340 triệu USD. Tổng giá trị thực tế được chuyển giữa các bên độc lập: 0 USD. Không phải 1 triệu, không phải 100 nghìn — con số chính xác là không. Toàn bộ khối lượng đó được tạo ra bởi một thực thể duy nhất tự giao dịch với chính mình.
On-chain lên tiếng, không cần lời.
Bạn có thể nghĩ tôi đang nói về EOS năm 2017, hoặc BAYC năm 2021, hoặc một sàn giao dịch phi tập trung mới nổi năm 2026. Thực ra, đó là cả ba. Và đó chính là vấn đề: chúng ta đang sống trong một thị trường giảm, nơi thanh khoản trở nên khan hiếm, và những kẻ yếu thế đang cố gắng tạo ra ảo giác về sự sống bằng cách thổi phồng khối lượng giao dịch của chính họ.
Bài viết này không phải là một bản tin thị trường thông thường. Nó là một cuộc khám phá dữ liệu on-chain — thứ mà tôi đã dành 9 năm qua để phân tích, từ những ngày đầu của EOS cho đến kỷ nguyên Bitcoin ETF. Tôi sẽ chỉ cho bạn cách đọc những con số theo cách mà hầu hết mọi người không đọc, cách phát hiện ra những điểm bất thường mà các bảng điều khiển thông thường không hiển thị, và quan trọng nhất: cách phân biệt giữa một giao thức đang chảy máu và một giao thức đang hồi phục.
Khi tôi nói "thanh khoản là thứ duy nhất quyết định sự sống còn của một giao thức trong thị trường giảm," tôi không nói về TVL trên các trang tổng hợp. Tôi nói về những giao dịch thực, được xác minh trên chuỗi, chảy qua các pool thanh khoản mỗi giây.
Hãy bắt đầu với Context — bối cảnh mà chúng ta đang đứng.
Bối cảnh: Thị trường giảm và ảo giác thanh khoản
Chúng ta đang ở giữa một chu kỳ giảm kéo dài 14 tháng. Bitcoin giảm 52% so với đỉnh, Ethereum giảm 61%, và phần lớn các altcoin mất từ 70-90% giá trị. Nhưng điều đáng sợ hơn giá là khối lượng. Tổng khối lượng giao dịch trên các sàn tập trung đã giảm 68% so với cùng kỳ năm ngoái, theo dữ liệu của CoinGecko. Trên chuỗi, con số còn tồi tệ hơn: số lượng địa chỉ hoạt động hàng ngày trên Ethereum đã giảm xuống mức thấp nhất kể từ năm 2020.
Khi thị trường đi xuống, các giao thức mất đi hai thứ cùng lúc: người dùng thực và thanh khoản. Người dùng thực rời đi vì họ không còn kiếm được lợi nhuận. Thanh khoản rời đi vì các nhà cung cấp thanh khoản (LP) rút vốn để tránh thua lỗ tạm thời. Và đây là nơi mọi thứ trở nên thú vị: một số giao thức, thay vì để thanh khoản của họ cạn kiệt một cách tự nhiên, đã quyết định "thúc đẩy" nó bằng cách tạo ra khối lượng giả. Wash-trading không phải là điều mới — tôi đã phát hiện ra nó trong ICO EOS năm 2017 — nhưng nó trở nên nguy hiểm hơn nhiều trong thị trường giảm, vì nó gửi tín hiệu sai cho những nhà đầu tư đang cố gắng tìm kiếm nơi trú ẩn an toàn.
Trong phân tích này, tôi sẽ tập trung vào ba case study mà tôi đã trực tiếp xử lý trong sự nghiệp của mình:
- EOS ICO (2017): Cuộc huy động vốn 4 tỷ USD với 27 ví wash-trading tạo ra khối lượng giả.
- Bored Ape Yacht Club (2021): 30% khối lượng giao dịch NFT đến từ wash-trading, và tôi đã bỏ qua tín hiệu đó để mua theo cảm tính.
- Terra Luna (2022): Tín hiệu giảm peg 0,5% lặp lại 7 lần trước khi sụp đổ — một mô hình mà tôi đã biến thành Stablecoin Stability Index.
Ba case study này có một điểm chung: chúng đều dạy tôi rằng dữ liệu on-chain không bao giờ nói dối. Nhưng cách chúng ta diễn giải dữ liệu đó lại thường xuyên sai lầm.
Core: Ba lớp bằng chứng on-chain
Phần này chiếm phần lớn bài viết, và nó chứa những gì tôi tin là độc giả chưa biết. Tôi sẽ chia nó thành ba lớp: (1) phát hiện wash-trading, (2) phân tích dòng vốn thực, và (3) mô hình cảnh báo sớm. Mỗi lớp sẽ sử dụng code và số liệu cụ thể từ các dự án tôi đã làm.
Lớp 1: Phát hiện wash-trading — từ EOS đến hiện tại
Năm 2017, tôi 29 tuổi, làm Quantitative Strategist tại một quỹ đầu tư ở Copenhagen. Quỹ của tôi quản lý 800 triệu USD và đang cân nhắc tham gia ICO EOS. Tôi được giao nhiệm vụ phân tích dữ liệu giao dịch on-chain của EOS — không phải vì tôi giỏi nhất, mà vì tôi trẻ nhất và sẵn sàng làm việc 80 giờ một tuần.
Tôi dành 3 tháng để viết Python scripts quét toàn bộ dữ liệu giao dịch của EOS ICO. Tôi sử dụng GraphQL để truy vấn dữ liệu từ EOS mainnet và từ các sàn giao dịch nơi token EOS được giao dịch. Mục tiêu của tôi rất đơn giản: tìm ra xem khối lượng 4 tỷ USD đó có thật không.
Kết quả khiến tôi sốc. Tôi tìm thấy 27 địa chỉ ví thực hiện các giao dịch vòng tròn: ví A chuyển token cho ví B, ví B chuyển cho ví C, ví C chuyển ngược lại cho ví A. Lặp đi lặp lại, hàng nghìn lần mỗi ngày. Tổng cộng: 12.000 giao dịch vòng tròn, tạo ra khối lượng giao dịch giả lên tới 30% tổng khối lượng của EOS trong một số ngày.
Tôi viết phát hiện này thành một báo cáo 20 trang, kèm theo đồ thị 3D về các vòng lặp giao dịch và lưu đồ dòng tiền. Tôi gửi nó lên GitHub để chia sẻ với cộng đồng phân tích. Kết quả: 9 issue được merge, quỹ của tôi rút 2 triệu USD khỏi EOS, và tôi được thăng chức lên Senior Analyst.
Nhưng đây là điều tôi không ngờ tới: 5 năm sau, khi tôi phân tích wash-trading trong BAYC, tôi nhận ra mối tương quan giữa wash-trading và chu kỳ thị trường không phải là tuyến tính. Trong thị trường tăng, wash-trading thường được sử dụng để pump giá trước khi bán ra. Trong thị trường giảm, wash-trading thường được sử dụng để duy trì vẻ ngoài hoạt động — một sàn hoặc một bộ sưu tập NFT với khối lượng giao dịch cao sẽ thu hút được sự chú ý từ các trang tổng hợp dữ liệu như CoinMarketCap, và sự chú ý đó có thể dẫn đến việc niêm yết trên các sàn lớn hơn, hoặc thu hút các nhà đầu tư thiếu kinh nghiệm.
Nếu bạn muốn tự mình phát hiện wash-trading, đây là đoạn mã Python tôi vẫn sử dụng cho đến ngày nay — nó chỉ mất 30 dòng: