Der Boom der NFT-Industrie im letzten Jahr war für viele Akteure, die in dieses schnell wachsende Ökosystem strömten, äußerst lukrativ. Die Geschichte lehrt uns jedoch, dass es auch potenzielle Betrügereien und Tricks gibt, wenn es um Geld geht.
Und leider ist der Bereich der nicht fungiblen Token (NFTs) keine Ausnahme, da viele Leute versuchen, den Preis und den Wert der digitalen Vermögenswerte durch das sogenannte Wash-Trading zu manipulieren.
Wash Trading ist ein traditioneller Begriff aus dem Finanzbereich, der sich auf den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten bezieht, um ein irreführendes Marktsignal zu erzeugen. Im Krypto-Ökosystem geschieht dies durch den Handel mit Vermögenswerten, um eine Illusion von Liquidität zu schaffen und den Marktwert zu manipulieren. Vor kurzem haben Bloomberg und andere Veröffentlichungen Wash-Trades in NFT dokumentiert, die die sofortige Aufmerksamkeit der gesamten Community erfordern.
Im Waschhandel beteiligen sich die Betrüger an folgenden Trends, um die Branche zu manipulieren:
- Kauf eines Artikels, um die künstliche Nachfrage nach dem Projekt zu stimulieren.
- Kauf von Vermögenswerten oder Rechten, um Werbung für den Künstler zu machen.
- Künstliche Aufblähung von Kennzahlen durch den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten.
- Sammeln von Belohnungen mit Vermögenswerten, die wertvoller sind als die Kosten des Angriffs.
Diese Praktiken haben ein unsicheres und unfaires Umfeld für Investoren und Sammler geschaffen.
Der CryptoPunk 9998-Fall
Vor kurzem tauchte ein neuer Bericht auf, in dem Betrüger NFT-Wash-Trading für einen NFT von CryptoPunk im Wert von satten 532 Millionen US-Dollar betrieben. Der diskutierte NFT ist ein weißhaariger, grünäugiger, pixeliger Charakter, der für über eine halbe Milliarde Dollar verkauft wurde.
Larva Labs
Allerdings ist die Ethereum Blockchain zeigt, dass das Geld aus dem Handel kurz nach dem Handel auf dem ursprünglichen Konto landete, was bedeutet, dass die Verkäufer den NFT für eine halbe Milliarde Dollar an sich selbst verkauft haben.
Das Ergebnis von Wash Trading
Wenn jemand den Wert seiner digitalen Assets aufbläst, erhält er die Möglichkeit, seine digitalen Assets zu einem stark überhöhten Preis zu verkaufen. Wenn beispielsweise jemand sieht, dass ein NFT für 100.000 US-Dollar verkauft wird und derselbe NFT für 10.000 US-Dollar verkauft wird, würde er wahrscheinlich denken, dass er das digitale Asset zu einem riesigen Schnäppchen kauft.
In der Zwischenzeit hat sich im Backend jemand den NFT für 100.000 US-Dollar verkauft, für einen Vermögenswert, der wahrscheinlich völlig wertlos ist. In solchen Fällen würde eine Person viel zu viel Geld für etwas ausgeben, das vor dem Waschhandel als wertlos galt.
Die Lösung
Leider besteht derzeit die einzige Lösung für Menschen, um zu vermeiden, Opfer des Waschhandels zu werden, die Authentifizierung der in der Blockchain registrierten Transaktionen. Dies ist ein langer Prozess, den die meisten Menschen definitiv nicht tun werden, da die meisten nicht die Bandbreite oder Erfahrung haben, um diese zusätzlichen Schritte zu unternehmen.
Wir sehen jedoch Projekte, die darauf abzielen, Daten viel nahtloser zu aggregieren und zu organisieren, wodurch hoffentlich alle bösartigen Aktivitäten herausgefiltert werden.
Ludo ist eine Metasuchmaschine und ein Datenaggregator, die darauf abzielen, dieses Problem durch Datenaggregation und -validierung zu lösen. Auf diese Weise sind die Menschen viel besser vor böswilligen Aktivitäten wie dem Waschen geschützt. Es wird ein universelles Tool geben, das verwendet wird, um die richtigen Kästchen zu markieren, alles nahtlos über eine positive Benutzeroberfläche und Erfahrung.
Ludo. Offizielle Website
Ludo bietet ein zentrales Gateway zu einem Multi-Chain-Web 3.0 für die NFT-Branche. Das Projekt bietet eine Suchmaschine, präsentiert NFTs, Creator-Tools, P2E-Tools, GameFi-Dashboard und mehr.
Als ESG-bewusste Plattform baut Ludo die notwendigen Kontrollen und Abwägungen auf, um die Risiken zu minimieren und zu mindern, denen Benutzer bei der Interaktion im NFT-Ökosystem ausgesetzt sein können.
