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

본 연구는 고빈도 거래 데이터에 대한 복잡도 및 통계적 구조 측도를 활용하여 인위적인 거래 패턴을 탐지하는 진단 프레임워크를 제안하며, 2025년 중반 비트겟(Bitget) 거래소의 BTC 및 ETH에서 잠재적 시장 조작을 시사하는 저거래량 거래의 급증으로 특징지어지는 유의미한 이상 징후를 밝혀냈다.

원저자: Jakub Zwydak, Marcin Wątorek, Jarosław Kwapień, Stanisław DroĊdĊ

게시일 2026-07-16

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CC BY 4.0

원저자: Jakub Zwydak, Marcin Wątorek, Jarosław Kwapień, Stanisław DroĊdĊ

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

글로벌 금융 시스템을 수백만 명의 사람들이 디지털 토큰을 거래하는 거대하고 혼란스러운 댄스 플로어라고 상상해 보십시오. 암호화폐의 세계에서 이 춤은 결코 멈추지 않습니다. 전 세계의 다양한 클럽(거래소)을 가로질러 24시간 내내 펼쳐집니다. 하지만 여기서 까다로운 점이 있습니다. 때때로 음악의 속도가 빨라지는 것처럼 느껴질 때가 있는데, 이는 더 많은 사람이 춤을 추기 때문이 아니라 몇몇 무용수가 방을 더 북적거려 보이게 하려고 제자리에서 빙글빙글 돌고 있기 때문입니다. 이것을 "워시 트레이딩(wash trading, 자전거래)"이라고 부르며, 파티가 실제보다 더 크고 인기 있는 것처럼 보이도록 속여서 흥을 돋우는 방법입니다.

이런 가짜들을 잡아내기 위해 과학자들은 "복잡도 분석(complexity analysis)"이라는 특별한 종류의 탐정 업무를 수행합니다. 이것은 마치 음악의 리듬을 듣는 것과 같습니다. 실제의 건강한 시장에서는 가격의 오르내림, 거래 횟수, 그리고 움직이는 자금의 규모가 복합적이고 무질서하면서도 예측 가능한 패턴을 따릅니다. 마치 재즈 밴드가 함께 즉흥 연주를 하는 것과 같습니다. 만약 누군가 활동을 조작하고 있다면, 그 리듬은 갑자기 너무 완벽해지거나, 너무 무작위적이거나, 혹은 실제 군중의 자연스러운 혼돈과 맞지 않는 방식으로 "어긋나" 보일 수 있습니다. 이 논문은 이러한 리듬 체크 도구들을 사용하여 어떤 암호화폐 거래소가 비밀리에 제자리에서 빙글빙글 돌고 있는지 확인합니다.

연구진은 네 곳의 주요 암호화폐 거래소인 바이낸스(Binance), 비트겟(Bitget), 크라켄(Kraken), 쿠코인(KuCoin)을 현미경 아래에 두기로 결정했습니다. 그들은 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), XRP라는 세 가지 특정 암호화폐를 살펴보았습니다. 그들은 단순히 가격만을 지켜본 것이 아니라, 분 단위로 모든 거래를 세고, 움직이는 코인의 양을 측정했으며, 거래가 얼마나 자주 발생하는지를 추적했습니다. 조사 기간은 2025년 4월 1일부터 6월 30일까지였습니다. 그들의 목표는 특정 개인이나 계정을 잡는 것이 아니라, 시장의 통계적 심박수가 정상적인지, 아니면 이상하고 인위적인 부정맥이 발생했는지를 확인하는 것이었습니다.

그들이 발견한 것은 한 특정 클럽, 즉 비트겟(Bitget)에서 나타난 거대한 적신호였습니다. 다른 거래소들(바이낸스, 크라켄, 쿠코인)이 꾸준하고 자연스러운 리듬을 유지하는 동안, 비트겟은 2025년 5월 중순 무렵부터 갑자기 이상하게 행동하기 시작했습니다. 구체적으로 비트코인과 이더리움의 경우, 거래 횟수가 급증했습니다. 마치 열광적인 활동이 일어나는 것처럼 보였습니다. 하지만 함정은 여기에 있었습니다. 실제로 거래되는 돈의 액수는 늘어나지 않았고, 가격의 변동성도 커지지 않았습니다. 그것은 마치 DJ가 갑자기 아주 미세한 비트를 분당 1,000번씩 연주하기 시작했지만, 무용수들은 실제로 더 멀리 움직이지 않는 것과 같았습니다.

과학자들은 이것이 단순한 운 좋은 우연이 아님을 증명하기 위해 "복잡도 측정" 도구 세트를 사용했습니다. 그들은 다음 비트가 이전 비트와 관련이 있는지 확인하는 "자기상관(autocorrelation)"을 점검했습니다. 비트겟에서는 거래 간의 연결성이 깨졌습니다. 거래가 너무 빈번하고 무작위적이어서 자연스러운 구조를 잃어버렸습니다. 또한 그들은 시장의 복잡성이 다양한 시간 척도에 따라 어떻게 변하는지를 설명하는 세련된 방식인 "다중 프랙탈(multifractality)"을 살펴보았습니다. 비트겟에서는 이 복잡하고 다층적인 구조가 붕괴되어, 인간의 군중이 뉴스에 반응하는 대신 기계가 무작위 소음을 생성하는 것처럼 단순하고 평평한 상태로 변했습니다.

나아가, 그들은 패턴의 예측 불가능성인 "엔트로피(entropy)"를 측정했습니다. 비트겟에서는 거래 패턴이 이상하게 불규칙해지고 반복성이 떨어졌는데, 이는 거래가 일반적인 구매자와 판매자의 논리를 따르지 않고 있음을 시사했습니다. 그들은 거래 횟수와 실제 코인의 거래량을 비교했을 때, 그 연결 고리가 끊어진 것을 확인했습니다. 정상적인 거래소에서는 보통 거래가 많아지면 거래량도 늘어납니다. 하지만 비트겟에서는 5월 중순 이후, 거래량은 거의 없이 수천 건의 거래가 발생할 수 있었는데, 이는 마치 공장에서 빈 상자만을 계속 찍어내는 것과 같았습니다.

연구는 몇 가지 사항을 배제했습니다. 그들은 비트겟의 XRP 현상이 발생하지 않았음을 확인했는데, 이는 문제가 거래소 전체의 소프트웨어 결함 때문이 아님을 시사합니다. 또한 비트겟의 가격은 여전히 다른 거래소들과 동기화되어 움직이고 있었으며, 이는 "가짜" 거래들이 실제로 시장 가격을 움직이지는 않았고, 단지 거래 기록만을 채우고 있었음을 의미합니다.

그렇다면 이 모든 것이 무엇을 의미할까요? 이 논문은 2025년 5월 21일 이후, 비트겟의 비트코인과 이더리움 시장이 "소음 같은(noise-like)" 요소로 넘쳐났음을 시사합니다. 이것은 봇이나 자동화된 스크립트에 의해 생성된 인위적인 거래일 가능성이 매우 높습니다. 저자들은 사적인 계정들에 접근할 수 없기 때문에 법적인 의미에서의 "워시 트레이딩"이라고 단정 지을 수는 없다고 주의를 기울였습니다. 그러나 통계적 증거는 압도적입니다. 시장의 자연스럽고 복잡한 심박수가 기계적이고 반복적인 둔탁한 소리로 대체되었습니다.

결론적으로, 이 연구는 암호화폐 시장이 건강한지 알기 위해 단순히 가격만을 봐서는 안 된다는 것을 보여줍니다. 당신은 거래의 리듬을 들어야 합니다. 만약 거래 횟수는 늘어나는데 거래량과 가격의 혼돈은 그대로라면, 당신은 아마도 방을 가득 채워 보이게 하려고 제자리에서 돌고 있는 무용수들이 있는 디지털 파티를 보고 있는 것일지도 모릅니다. 저자들은 이러한 복잡도 기반의 도구들이 숨겨진 이상 징의 징후를 포착하는 강력한 새로운 방법이며, 이를 통해 암호화폐 댄스 플로어를 정직하게 유지하는 데 도움을 줄 수 있다고 결론지었습니다.

기술 요약: 복잡도 측도를 이용한 암호화폐 거래소의 비정상적 거래 패턴 탐지

문제 제기
암호화폐 시장은 특히 워시 트레이딩(wash trading)과 같은 시장 조작에 취약하며, 이는 실제 경제적 위험 이전 없이 보고된 거래량과 유동성을 인위적으로 부풀리는 행위를 의미한다. 중앙화 거래소(CEX)에서 이러한 활동을 탐지하는 것은 어려운데, 공개된 체결 데이터에는 트레이더의 신원이나 계정 소유 정보가 결여되어 있기 때문이다. 결과적으로 개별 거래를 인위적인 것으로 직접 분류할 수 없다. 대신, 탐지는 일반적인 진정한 시장 미세구조에서 관찰되는 복잡하고 비선형적인 규칙성으로부터의 통계적 이탈을 식별하는 데 의존해야 한다. 표준적인 가격 기반 지표들은 종종 이러한 이상 징후를 드러내는 데 실패하는데, 이는 차익 거래로 인해 여러 거래소 간의 가격 역학이 일관되게 유지될 수 있는 반면, 거래 활동 자체는 인위적으로 조작될 수 있기 때문이다.

방법론
본 연구는 고빈도 틱 단위(tick-by-tick) 거래 데이터에서 파생된 복잡도 및 통계적 구조 측도를 활용하는 진단 프레임워크를 제안한다. 분석은 1분 단위 시계열로 집계된 세 가지 주요 변수인 로그 수익률( $R$ ), 거래량( $V$ ), 그리고 거래 횟수( $N$ )에 초점을 맞춘다.

본 방법론은 변수들의 스케일링 조직화와 교차 의존성을 특성화하기 위해 일련의 에코피직스(econophysics) 도구를 사용한다:

다중 프랙탈 미분 플럭추에이션 분석(MFDFA) 및 다중 프랙탈 미분 교차 상관 분석(MFCCA): 이 방법들은 개별 시계열의 스케일링 특성과 변수 쌍( $|R|$ 대 $V$ , $|R|$ 대 $N$ , $V$ 대 $N$ ) 사이의 스케일 의존적 교차 상관관계를 특성화하는 데 사용된다. 이 접근 방식은 국소적 비정상성(non-stationarity) 및 추세로부터 진정한 시간적 구조를 분리한다.
근사 엔트로피(ApEn) 및 샘플 엔트로피(SampEn): 이 지표들은 시계열의 규칙성과 예측 불가능성을 정량화한다. 높은 엔트로피 값은 덜 반복적이고 더 불규칙한 역학을 나타내는 반면, 낮은 값은 더 예측 가능하고 반복적인 패턴을 시사한다.
롤링 윈도우 분석(Rolling Window Analysis): 시간 국소적 레짐 변화를 식별하기 위해, 상기 언급된 측도들(특히 미분 교차 상관 계수 및 엔트로피)을 샘플 기간 동안 7일 단위의 롤링 윈도우 내에서 계산한다.
변화점 탐지(Change-Point Detection): 거래 횟수 시리즈에 공식적인 통계 절차를 적용하여 구조적 단절을 식별하고, 데이터를 비교 분석을 위한 전(pre-) 및 후(post-) 이상 징치 하위 샘플로 나눈다.

본 연구는 2025년 4월 1일부터 6월 30일까지 Binance, Bitget, Kraken, KuCoin에서 거래된 Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), XRP 데이터를 분석한다.

주요 결과
분석 결과, 2025년 5월 중순(구체적으로 2025년 5월 21일) 이후 Bitget에서 BTC와 ETH에 대해 뚜렷하고 거래소 특이적인 이상 현상이 발견되었다. 가격 역학(로그 수익률)은 모든 거래소에서 일관되게 유지되었으나, BTC와 ETH에 대한 Bitget의 거래 활동 통계적 조직은 Binance, Kraken, KuCoin에서 관찰된 규범으로부터 크게 벗어났다.

Bitget의 이상 현상에 관한 주요 결과는 다음과 같다:

거래량과 거래 횟수의 디커플링(Decoupling): 거래량( $V$ )이나 수익률 변동( $|R|$ )의 비례적 증가 없이 거래 횟수( $N$ )가 급격히 증가했다.
분포의 변화: 거래 횟수의 분포가 (전형적인 진정한 시장의 특성인) 두꺼운 꼬리를 가진 멱법칙(power-law) 형태에서 근사 가우시안(Gaussian) 분포로 변화했다.
상관관계 약화: 거래 횟수 시리즈의 자기상관(autocorrelation)이 크게 약화되었으며, $N$ 과 $V$ 및 $|R|$ 사이의 미분 교차 상관관계가 0에 가깝게 떨어졌다. 이는 거래 강도와 시장 충격 사이의 동기화 상실을 나타낸다.
다중 프랙탈성의 상실: 거래 횟수 시리즈의 다중 프랙탈 조직이 붕괴되어 모노프랙탈(monofractal) 스케일링 특성을 보였으며, 이는 프로세스가 모든 스케일에 걸쳐 균질화되었음을 시사한다.
불규칙성 증가: 거래 횟수 시리즈에 대한 근사 및 샘플 엔트로피 값이 급격히 상승하였으며, 이는 단기 패턴이 덜 반복적이고 노이즈와 같은 성격을 띠게 되었음을 나타낸다.
저거래량 지배: 데이터 분해 결과, 이상 현상 발생 이후의 기간은 수많은 저거래량 거래들에 의해 지배되었다. 가장 작은 규모의 거래들을 필터링했을 때 거래가 없는 기간이 다시 나타났으며, 이는 겉으로 보이는 활동의 연속성이 미세 거래(micro-transactions)에 의해 유도되었음을 확인시켜 준다.
자산 특이성: 이 레짐 변화는 Bitget의 BTC 및 ETH에 국한된 것이었으며, 동일 거래소의 XRP 및 다른 거래소의 모든 자산에서는 이러한 특성이 나타나지 않았다.

의의 및 주장
본 논문은 복잡도 기반 지표가 가격 기반 측도만을 사용할 때 숨겨질 수 있는 거래소 특이적 거래 이상 징후를 탐지하는 데 효과적인 진단 도구임을 주장한다. 본 연구는 거래 횟수, 거래량, 수익률 변동 사이의 통계적 관계가 "통상적인" 시장 행동의 견고한 벤치마크 역할을 한다는 것을 입증한다.

저자들은 Bitget에서 관찰된 특징들—특히 거래 활동의 노이즈와 같은 구성 요소, 거래 횟수와 거래량의 디커플링, 그리고 교차 상관관계의 구조적 붕괴—을 인위적으로 증가된 거래 횟수, 즉 잠재적인 워시 트레이딩의 징후와 일치하는 것으로 해석한다. 그러나 본 논문은 분석이 계정 수준이나 주문장(order-book) 정보에 대한 접근 없이 집계된 공개 데이터에 기반하고 있으므로, 이러한 결과가 워시 트레이딩에 대한 직접적인 증거를 제공하는 것은 아니라고 명시적으로 밝히고 있다. 대신, 본 연구는 2025년 5월 21일 이후 Bitget의 BTC 및 ETH에 대한 거래 횟수 프로세스가 이전의 행동 및 다른 주요 거래소에서 관찰된 행동과 통계적으로 구별되며, 이는 시장 활동의 내부 조직에 근본적인 변화가 있었음을 시사한다고 결론짓는다.

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