La actividad de Solana en DEX podría deberse a wash trading

- El wash trading de Solana representa hasta 30% del volumen de los DEX.
- Algunos tokens se ven más afectados que otros, con sospechas de que los clústeres de billeteras contribuyen a la actividad falsificada.
- POPCAT y PONKE experimentan un auge comercial con una cuota de wash trading.
Solana (SOL) es un activo altamente líquido, pero ha enfrentado acusaciones de tener tráfico no orgánico. El comercio en DEX de Solana despegó en el primer semestre gracias a Raydium, pero los principales tokens muestran una actividad de bots desproporcionada.
Los DEX de Solana son plataformas para el wash trading, lo que influye en el precio de los tokens meme. SOL en sí no se ve afectado, ya que se negocia principalmente en plataformas centralizadas y es más difícil de manipular. En general, los tokens meme de bajo precio y lanzados recientemente son los activos más afectados por los bots o el wash trading.
El trading en DEX es clave para Solana, ya que sirve como herramienta para aumentar las tarifas y demostrar que la red cuenta con una actividad de usuarios suficiente. Sin embargo, los DEX también atraen a bots, que a menudo generan bombos para nuevos tokens. Los datos de lavado de operaciones se basan en información transparente de los DEX y revelan una discrepancia entre la profundidad del libro de órdenes y los márgenes de negociación.
El volumen de wash trading de Solana en DEX está aumentando: pic.twitter.com/H0rIXrfdnQ
— Stablecoin Intern (@Degenerate_DeFi) julio 30, 2024
Además del lavado de operaciones, los bots algorítmicos pueden imitar la actividad orgánica creando y ejecutando órdenes más diversas que simulan el comportamiento de los traders. Esas órdenes falsas, que generalmente involucran clústeres de billeteras, son otra forma de aumentar artificialmente los volúmenes de negociación de los tokens.
El pico más reciente en los volúmenes de los DEX proviene de Moonshot y Pump.fun, dos de las plataformas más rápidas para lanzar nuevos tokens meme. Las herramientas disponibles para los emisores de nuevos tokens también significan que no todo el volumen de intercambio es orgánico. En algunos casos, utilizar lavado de operaciones es una forma de sobreexaltar un token antes de un rug-pull. La negociación también ocurre entre clústeres de billeteras, como se visualiza en Bubblemaps.
La razón principal de esta actividad son las tarifas extremadamente bajas en Solana. Incluso en momentos de máxima actividad, las tarifas alcanzaron 0,02 $, aunque se mantuvieron en una base superior. Comisiones alcanzaron hasta 5 millones de dólares diarios en los días más concurridos, y mantienen una línea base más alta, con 2 millones de dólares en tarifas diarias durante las últimas semanas. La mayor parte de estas tarifas también se retiene como ingresos por parte de los validadores. El aumento de la actividad tiene un coste, ya que los validadores requieren más de $9M al día, provenientes tanto de las tarifas como de SOL recién creado.
Los tokens SOL, por ahora, son absorbidos por el staking, el staking líquido y otros casos de uso. El aumento de la actividad en Solana sigue considerándose alcista, aunque hay escépticos que afirman que la red estaba desperdiciando su potencial al facilitar estafas de tokens (rug pulls), transacciones de polvo y actividad de bots para inflar los volúmenes de negociación. Los partidarios de Solana, sin embargo, han afirmado que el comercio ficticio afecta a Ethereum y Polygon de manera más grave. Por ahora, el número de carteras de Solana no corresponde completamente con la actividad on-chain y en DEX reportada.
Las tarifas de Solana aumentaron más de 10 veces desde marzo y no se vieron afectadas por la posterior corrección del mercado. En julio, las tarifas y la actividad de tokens meme despegaron nuevamente, sin signos de fatiga ni para los memes recién lanzados ni para los antiguos.
Los memes pasan por múltiples ciclos de comercio ficticio
Los tokens meme de Solana presentan diferentes patrones de lavado de transacciones. En general, el lavado de transacciones representa alrededor del 30% de los volúmenes reportados, mientras que el resto se divide entre bots e individuos. El comercio en Solana siempre conlleva algún tipo de automatización para optimizar las transacciones, por lo que la presencia de bots no excluye a los traders reales.
Los memes más antiguos como BOME y WIF tienen una pequeña fracción de lavado de transacciones. Por lo general, los tokens meme con alta actividad de lavado de transacciones tienen un volumen total mayor, especialmente si están en tendencia. Los tokens más nuevos como AURA actualmente tienen más de un 10% de participación en lavado de transacciones.
Los primeros días de DADDY y MOTHER, dos de los tokens meme de Solana más destacados, también recibieron un impulso del lavado de transacciones. Se ha observado que estos tokens contienen grupos de billeteras con trading falso-orgánico entre insiders.
Lavado de transacciones superó los volúmenes orgánicos para algunos de los tokens más populares actualmente, y sirvió como herramienta para llamar la atención sobre el proyecto. En el caso de POPCAT y PONKE, el lavado de transacciones ayudó a provocar un repunte en la actividad orgánica.
Otros activos como SLERF han reducido su actividad en los DEX y tienen casi ningún lavado de operaciones, pero también carecen de volúmenes significativos. No todo el lavado de operaciones puede ser expuesto, y los usuarios recurren a investigar cada token para detectar operaciones falsas o incluso actividades en redes sociales.
Reporte de Cryptopolitan por Hristina Vasileva
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Hristina Vasileva
Hristina Vasileva se especializa en noticias sobre DeFi, negocios y economía. Se graduó de la Universidad de Sofía con una maestría en Filosofía, después de completar una licenciatura de 4 años en Administración de Empresas, Periodismo y Comunicación Masiva. Ha trabajado para uno de los principales periódicos del país, cubriendo materias primas y resultados corporativos. Actualmente, Hristina es autora de noticias colaboradora en Cryptopolitan.
















