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Detecting unusual trading patterns on cryptocurrency exchanges by means of complexity measures

Este estudio propone un marco de diagnóstico utilizando medidas de complejidad y de estructura estadística en datos de transacciones de alta frecuencia para detectar patrones de transacciones artificiales, revelando una anomalía significativa en el intercambio Bitget para BTC y ETH a mediados de 2025 caracterizada por un aumento en las operaciones de bajo volumen que sugiere una potencial manipulación del mercado.

Autores originales: Jakub Zwydak, Marcin Wątorek, Jarosław Kwapień, Stanisław DroĊdĊ

Publicado 2026-07-16

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CC BY 4.0

Autores originales: Jakub Zwydak, Marcin Wątorek, Jarosław Kwapień, Stanisław DroĊdĊ

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina el sistema financiero global como una pista de baile gigante y caótica donde millones de personas intercambian tokens digitales. En el mundo de las criptomonedas, este baile nunca se detiene; ocurre las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en diferentes clubes (exchanges) por todo el mundo. Pero aquí está la parte truculenta: a veces, parece que la música se acelera no porque haya más gente bailando, sino porque unos pocos bailarines están dando vueltas en círculos solo para que la sala parezca concurrida. Esto se llama "wash trading" (comercio de lavado), y es una forma de fingir entusiasmo, engañando a todos para que piensen que la fiesta es más grande y popular de lo que realmente es.

Para atrapar a estos farsantes, los científicos utilizan un tipo especial de trabajo de detective llamado "análisis de complejidad". Piensa en ello como si estuvieras escuchando el ritmo de la música. En un mercado real y saludable, las subidas y bajadas de los precios, el número de operaciones y el volumen de dinero que se mueve siguen un patrón complejo, desordenado pero predecible —como una banda de jazz improvisando junta—. Si alguien está fingiendo la actividad, el ritmo podría volverse repentinamente demasiado perfecto, demasiado aleatorio o simplemente "extraño", de una manera que no coincide con el caos natural de una multitud real. Este artículo utiliza estas herramientas de control de ritmo para ver si algún exchange de criptomonedas está girando secretamente en círanos.

Los investigadores en este estudio decidieron poner bajo el microscopio a cuatro de los principales exchanges de criptomonedas: Binance, Bitget, Kraken y KuCoin. Observaron tres criptomonedas específicas: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) y XRP. No solo vigilaron los precios; contaron cada una de las operaciones, midieron el volumen de monedas moviéndose y rastrearon la frecuencia con la que ocurrían las operaciones, minuto a minuto, desde el 1 de abril hasta el 30 de junio de 2025. Su objetivo no era atrapar a una persona o cuenta específica, sino ver si el latido estadístico del mercado sonaba normal o si había desarrollado una arritmia extraña y artificial.

Lo que encontraron fue una enorme bandera roja en un club específico: Bitget. Mientras que los otros exchanges (Binance, Kraken y KuCoin) mantenían un ritmo constante y natural, Bitget comenzó a actuar de forma extraña alrededor de mediados de mayo de 2025. Específicamente, para Bitcoin y Ethereum, el número de operaciones se disparó. Parecía un frenesí de actividad. Pero aquí está el truco: la cantidad de dinero que realmente cambió de manos no aumentó, y los precios no se volvieron más volátiles. Era como si el DJ de repente empezara a tocar 1,000 ritmos diminutos y minúsculos por minuto, pero los bailarines no se estuvieran moviendo realmente más lejos.

Los científicos utilizaron un conjunto de "medidas de complejidad" para demostrar que esto no era una simple coincidencia afortunada. Comprobaron la "autocorrelación", que es como ver si el siguiente golpe en la canción está relacionado con el anterior. En Bitget, la conexión entre las operaciones se rompió; las operaciones se volvieron tan frecuentes y aleatorias que perdieron su estructura natural. También observaron la "multifractalidad", una forma elegante de describir cómo la complejidad del mercado cambia en diferentes escalas de tiempo. En Bitget, esta estructura compleja y de múltiples capas colapsó en algo simple y plano, casi como una máquina generando ruido aleatorio en lugar de una multitud humana reaccionando a las noticias.

Además, midieron la "entropía", o la imprevisibilidad de los patrones. En Bitget, los patrones de transacciones se volvieron extrañamente irregulares y menos repetibles, lo que sugiere que las operaciones no seguían la lógica habitual de compradores y vendedores. Cuando compararon el número de operaciones con el volumen real de las monedas, el vínculo se rompió. En los exchanges normales, más operaciones suelen significar más volumen. En Bitget, después de mediados de mayo, podrían tener miles de operaciones con casi nada de volumen, como una fábrica produciendo cajas vacías.

El estudio también descartó algunas cosas. Confirmaron que este comportamiento extraño no estaba ocurriendo con XRP en Bitget, lo que sugiere que el problema no era un error en el software de todo el exchange. También vieron que los precios en Bitget seguían moviéndose en sincronía con los otros exchanges, lo que significa que las operaciones "falsas" no estaban moviendo realmente el precio del mercado; solo estaban llenando el registro de transacciones.

Entonces, ¿qué significa todo esto? El artículo sugiere que, después del 21 de mayo de 2025, los mercados de Bitcoin y Ethereum de Bitget se inundaron con un componente "similar al ruido". Es muy probable que se tratara de operaciones artificiales, quizás generadas por bots o scripts automatizados diseñados para hacer que el exchange pareciera más ocupado de lo que estaba. Los autores son cuidadosos al decir que no pueden probar que fuera "wash trading" en el sentido legal porque no tienen acceso a las cuentas privadas detrás de las operaciones. Sin embargo, la evidencia estadística es abrumadora: el latido natural y complejo del mercado fue reemplazado por un golpe mecánico y repetitivo.

Al final, esta investigación demuestra que no basta con mirar el precio para saber si un mercado de criptomonedas es saludable. Tienes que escuchar el ritmo de las operaciones. Si el número de transacciones aumenta pero el volumen y el caos de los precios se mantienen iguales, es posible que estés viendo una fiesta digital donde los bailarines están girando en su lugar para que la sala parezca llena. Los autores concluyen que estas herramientas basadas en la complejidad son nuevas y poderosas formas de detectar estas anomalías ocultas, ayudando a mantener la honestidad en la pista de baile digital.

Resumen Técnico: Detección de Patrones de Negociación Inusuales en Exchanges de Criptomonedas mediante Medidas de Complejidad

Planteamiento del Problema
Los mercados de criptomonedas son particularmente vulnerables a la manipulación de mercado, específicamente al wash trading, donde las transacciones artificiales inflan el volumen reportado y la liquidez sin un riesgo económico real de transferencia. En los exchanges centralizados (CEXs), la detección de tal actividad es un desafío porque los datos públicos a nivel de transacción carecen de identidades de traders o información de propiedad de cuentas. En consecuencia, las transacciones individuales no pueden clasificarse directamente como artificiales. En su lugar, la detección debe basarse en la identificación de desviaciones estadísticas de las regularidades complejas y no lineales que típicamente se observan en la microestructura de mercado genuina. Los indicadores estándar basados en el precio suelen fallar al revelar estas anomalías, ya que la dinámica de precios puede permanecer consistente entre exchanges debido al arbitraje, incluso cuando la actividad de negociación es manipulada artificialmente.

Metodología
El estudio propone un marco de diagnóstico utilizando medidas de complejidad y estructura estadística derivadas de datos de transacciones de alta frecuencia, tick-by-tick. El análisis se centra en tres variables primarias agregadas en series temporales de 1 minuto: rendimientos logarítmicos ( $R$ ), volumen de negociación ( $V$ ) y el número de transacciones ( $N$ ).

La metodología emplea un conjunto de herramientas de la econofísica para caracterizar la organización de escala y las dependencias cruzadas de estas variables:

Análisis de Fluctuación Detrended Multifractal (MFDFA) y Análisis de Correlación Cruzada Detrended Multifractal (MFCCA): Estos métodos se utilizan para caracterizar las propiedades de escala de las series temporales individuales y las correlaciones cruzadas dependientes de la escala entre pares de variables ( $|R|$ vs. $V$ , $|R|$ vs. $N$ , y $V$ vs. $N$ ). Este enfoque separa la estructura temporal genuina de las no estacionariedad y tendencias locales.
Entropía Aproximada (ApEn) y Entropía de Muestra (SampEn): Estas métricas cuantifican la regularidad y la imprevisibilidad de las series temporales. Los valores de entropía más altos indican dinámicas menos repetibles y más irregulares, mientras que los valores más bajos sugieren patrones más predecibles y repetitivos.
Análisis de Ventana Móvil: Para identificar cambios de régimen localizados en el tiempo, las medidas mencionadas (específicamente los coeficientes de correlación cruzada detrended y la entropía) se calculan dentro de ventanas móviles (7 días) a lo largo del periodo de muestra.
Detección de Puntos de Cambio: Se aplica un procedimiento estadístico formal a la serie de conteo de transacciones para identificar rupturas estructurales, dividiendo los datos en submuestras pre y post-anomalía para un análisis comparativo.

El estudio analiza datos de Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) y XRP negociados en Binance, Bitget, Kraken y KuCoin desde el 1 de abril al 30 de junio de 2025.

Resultos Clave
El análisis revela una anomalía pronunciada y específica de un exchange en Bitget referente a BTC y ETH, que surge después de mediados de mayo de 2025 (específicamente el 21 de mayo de 2025). Mientras que la dinámica de precios (rendimientos logarítmicos) se mantuvo consistente en todos los exchanges, la organización estadística de la actividad de negociación en Bitget para estos dos activos se desvió significativamente de las normas observadas en Binance, Kraken y KuCoin.

Los hallazgos clave respecto a la anomalía de Bitget incluyen:

Desacoplamiento del Volumen y el Conteo de Transacciones: Hubo un aumento agudo en el número de transacciones ( $N$ ) sin un aumento proporcional en el volumen negociado ( $V$ ) o en las fluctuaciones de retorno ( $|R|$ ).
Cambio Distribucional: La distribución de los conteos de transacciones pasó de un comportamiento de cola pesada, similar a la ley de potencia (típico de mercados genuinos), a una distribución casi Gaussiana.
Debilitamiento de las Correlaciones: Las autocorrelaciones de la serie de conteo de transacciones se debilitaron significamente, y las correlaciones cruzadas detrended entre $N$ y tanto $V$ como $|R|$ cayeron a niveles cercanos a cero, indicando una pérdida de sincronización entre la intensidad de la transacción y el impacto de mercado.
Pérdida de Multifractalidad: La organización multifractal de la serie de conteo de transacciones colapsó, exhibiendo características de escala monofractal, lo que sugiere una homogeneización del proceso a través de las escalas.
Aumento de la Irregularidad: Los valores de Entropía Aproximada y de Muestra para la serie de conteo de transacciones aumentaron bruscamente, indicando que los patrones de corto plazo se volvieron menos repetibles y más similares al ruido.
Dominancia de Bajo Volumen: La descomposición de los datos reveló que el periodo post-anomalía estuvo dominado por numerosas transacciones de bajo volumen. Al filtrar las transacciones más pequeñas, reaparecieron periodos de ausencia de negociación, confirmando que la continuidad aparente de la actividad fue impulsada por micro-transacciones.
Especificidad de Activo: Este cambio de régimen fue específico para BTC y ETH en Bitget; XRP en el mismo exchange y todos los activos en otros exchanges no exhibieron estas características.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que los indicadores basados en la complejidad son herramientas de diagnóstico efectivas para detectar anomalías de negociación específicas de un exchange que permanecen ocultas cuando se depende únicamente de medidas basadas en el precio. El estudio demuestra que las relaciones estadísticas entre los conteos de transacciones, el volumen negociado y las fluctuaciones de retorno sirven como un punto de referencia robusto para el comportamiento "usual" del mercado.

Los autores interpretan las características observadas en Bitget —específicamente el componente de ruido en la actividad de negociación, el desacoplamiento del conteo de transacciones del volumen y la ruptura estructural de las correlaciones cruzadas— como consistentes con un aumento artificial en los conteos de transacciones, potencialmente indicativo de wash trading. Sin embargo, el documento establece explícitamente que estos hallazgos no proporcionan una prueba directa de wash trading, ya que el análisis se basa en datos agregados públicos sin acceso a la información de cuentas o del libro de órdenes. En su lugar, el estudio concluye que el proceso de conteo de transacciones para BTC y ETH en Bitget después del 21 de mayo de 2025 es estadísticamente distinto de su comportamiento previo y del comportamiento observado en otros exchanges principales, sugiriendo una alteración fundamental en la organización interna de la actividad del mercado.

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