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Die Qualität der Marktdaten der Kryptowährung ist für akademische Forschung und finanzielle Anwendungen von entscheidender Bedeutung, und dennoch steht die Branche vor einer Reihe von Herausforderungen gegenüber

The quality of cryptocurrency market data is critical for academic research and financial applications. Yet, the industry faces a number of challenges, including pervasive mislabeling, measurement errors and discrepancies in reported market metrics.

Die Qualität der Marktdaten der Kryptowährung ist für akademische Forschung und finanzielle Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Die Branche steht jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter eine durchdringende falsche Verbreitung, Messfehler und Unstimmigkeiten bei gemeldeten Marktmetriken.

A new academic research by Gustavo Schwenkler of the Santa Clara University, alongside Aakash Shah and Darren Yang of Indicia Labs, highlights these persistent issues, emphasizing the difficulty of relying on a single provider for all crypto market data needs.

Eine neue akademische Forschung von Gustavo Schwenkler von der Santa Clara University neben Aakash Shah und Darren Yang von Indicia Labs unterstreicht diese anhaltenden Probleme und betont die Schwierigkeit, sich auf einen einzelnen Anbieter für alle Krypto -Marktdatenbedürfnisse zu verlassen.

The researchers reviewed 20 of the most common crypto market data providers, examining their crypto data from January 2022 to October 2024. An in-depth analysis of a subset of eight providers – CoinCap, CoinGecko, CoinMarketCap, CoinPaprika, CryptoCompare, Live Coin Watch, Nomics, and Santiment – from November 2018 to October 2024 revealed concerning trends.

Die Forscher überprüften 20 der häufigsten Anbieter von Krypto-Marktdaten und untersuchten ihre Krypto-Daten von Januar 2022 bis Oktober 2024. Eine eingehende Analyse einer Untergruppe von acht Anbietern-Coincap, Cosingocko, Coinmarketcap, Coinpaprika, Cryptocompare, Live-Münz-Watch, Nomics und Santiment-Santiment-Santiment-Santiment-Santiment-Santiment-Santiment-Santiment.

The analysis revealed a substantial level of inconsistency in how cryptocurrencies are identified. As much as 21% of all coins in a provider’s dataset could undergo ID changes within a 24-month period without any disclosure, rendering direct comparisons across time difficult.

Die Analyse ergab ein erhebliches Maß an Inkonsistenz, wie Kryptowährungen identifiziert werden. Bis zu 21% aller Münzen im Datensatz eines Anbieters könnten sich innerhalb eines Zeitraums von 24 Monaten ohne Offenlegung einer ID-Änderungen unterziehen und direkte Vergleiche über die Zeit schwierig machen.

Moreover, some providers kept the same ID for a coin even after a fork or a swap that rendered a new coin, effectively misrepresenting the asset’s identity. Additionally, certain providers used the same ID for distinct cryptocurrencies, a problem encountered in 16% of the sample from CoinGecko.

Darüber hinaus hielten einige Anbieter die gleiche ID für eine Münze, auch nach einer Gabel oder einem Tausch, der eine neue Münze machte und die Identität des Vermögenswerts effektiv falsch darstellt. Darüber hinaus verwendeten bestimmte Anbieter dieselbe ID für verschiedene Kryptowährungen, ein Problem, das in 16% der Stichprobe aus Coingecko auftrat.

This analysis also unveiled significant inconsistencies in the reported data across providers. For instance, the daily close price for a cryptocurrency can vary to a great extent from one provider to another. In extreme cases, the price discrepancies at the close of a particular day could be quite large.

Diese Analyse enthüllte auch signifikante Inkonsistenzen in den gemeldeten Daten zwischen Anbietern. Zum Beispiel kann der tägliche enge Preis für eine Kryptowährung von einem Anbieter zum anderen in hohem Maße variieren. In extremen Fällen könnten die Preisunterschiede am Ende eines bestimmten Tages ziemlich groß sein.

These inconsistencies arise because providers collect and aggregate data from various public platforms. Because providers have discretion over which prices they select at any given time and how they aggregate them, inconsistencies are to be expected.

Diese Inkonsistenzen entstehen, weil Anbieter Daten von verschiedenen öffentlichen Plattformen sammeln und aggregieren. Da Anbieter diskret sind, welche Preise sie zu einem bestimmten Zeitpunkt auswählen und wie sie sie aggregieren, sind Inkonsistenzen zu erwarten.

Beyond price discrepancies, trading volume metrics also exhibit strong variations across providers. This is especially pervasive for reported volumes, where in almost 70% of the daily instances in the six-year sample, the daily aggregate volume for a coin reported by a provider deviated by more than 5% from the median volume reported across providers.

Über Preisdiskrepanzen hinaus weisen Handelsvolumenmetriken auch starke Unterschiede zwischen Anbietern auf. Dies ist insbesondere für die gemeldeten Volumina allgegenwärtig, wobei in fast 70% der täglichen Fälle in der sechsjährigen Stichprobe das tägliche Gesamtvolumen für eine von einem Anbieter gemeldete Münze von mehr als 5% aus dem über die Anbieter angegebenen mittleren Volumen abgewichen ist.

This issue is particularly prominent for large coins that are listed on many exchanges and is exacerbated by the practice of wash trading, where exchanges artificially inflate their reported trading volumes to appear more liquid.

Dieses Problem ist besonders für große Münzen, die an vielen Börsen aufgeführt sind und durch die Praxis des Waschhandels noch verstärkt werden, wo die Börsen ihre gemeldeten Handelsvolumina künstlich aufblasen, um flüssiger zu erscheinen, verschärft.

In traditional capital markets, data is standardized across large vendors or by regulatory bodies. However, the crypto industry lacks such standardization, with providers differing in data definitions, delivery technologies, and reporting methodologies.

In den traditionellen Kapitalmärkten werden Daten über große Anbieter oder durch Regulierungsbehörden standardisiert. In der Kryptoindustrie fehlt jedoch eine solche Standardisierung, wobei die Anbieter sich in Datendefinitionen, Liefertechnologien und Berichterstattungsmethoden unterscheiden.

As digital assets gain traction among institutional investors, the demand for robust and reliable market data infrastructure has intensified as investors seek high-quality data for informed trading strategies and regulatory compliance.

Da die digitalen Vermögenswerte bei institutionellen Anlegern an den Anteil gewinnen, hat sich die Nachfrage nach robuster und zuverlässiger Marktdateninfrastruktur verschärft, da die Anleger qualitativ hochwertige Daten für fundierte Handelsstrategien und die Einhaltung der behördlichen Einhaltung anstreben.

This has fueled the growth of crypto data providers like CCData, CoinDesk, Compadre, CryptoCompare, Digital Asset Analytics, Factor Factor, FTX, Kaiko, Lungo, and TRM offering cleansed and normalized data from multiple independent sources, despite the absence of agreed data quality standards or auditing. These sources include blockchains themselves, but also centralized exchanges, decentralized finance (DeFi), and derivatives markets.

Dies hat das Wachstum von Krypto -Datenanbietern wie CCDATA, Coindesk, Compadre, Cryptocompare, Digital Asset Analytics, Faktorfaktor, FTX, Kaiko, Lungo und TRM anbietet, das gereinigte und normalisierte Daten aus mehreren unabhängigen Quellen anbietet. Zu diesen Quellen gehören Blockchains selbst, aber auch zentralisierten Austausch-, dezentralen Finanzierungsmärkte (DEFI) und Derivate.

Beyond consolidating and normalizing data, some vendors also deliver derived metrics, signals, and indicators, empowering clients with actionable information. For instance, DeFi analytics providers like DefiLlama and DeFiPulse provide insights into liquidity pool sizes, interest rates, and other crucial metrics within the decentralized finance ecosystem.

Über die Konsolidierung und Normalisierung von Daten hinaus liefern einige Anbieter abgeleitete Metriken, Signale und Indikatoren, die Kunden mit umsetzbaren Informationen befähigen. Beispielsweise geben Defi -Analyseanbieter wie DeFillama und Defipulse Einblicke in die Größen, Zinssätze und andere wichtige Metriken in Liquiditätspools innerhalb des dezentralen Finanzökosystems.

Crypto data is a rapidly emerging sub-industry that’s playing a significant role in the broader digital asset ecosystem. Explored in a new report by Financial Technology (FT) Partners, a fintech-focused investment bank, this ecosystem encompasses five main verticals:

Crypto-Daten sind eine schnell auftretende Sub-Industrie, die eine bedeutende Rolle im breiteren digitalen Vermögensökosystem spielt. In einem neuen Bericht von Financial Technology Partners (FT) Partners, einer Fintech-fokussierten Investmentbank, umfasst dieses Ökosystem fünf Hauptbrenner:

This sector has seen a strong interest from investors, with major funding rounds such as Chainalysis’s $170 million Series F, Lukka’s $110 million Series E, and Kaiko’s $53 million Series B.

In diesem Sektor wurde ein starkes Interesse von Investoren gesehen, mit großen Finanzierungsrunden wie der 170 -Millionen -Dollar -Serie F, der 110 -Millionen -Dollar -Serie von Lukka und der 53 -Millionen -Dollar -Serie von Kaiko B.

In terms of mergers and acquisitions (M&A) activity, prominent players like Chainalysis, Lukka and Amberdata have been acquiring smaller startups to integrate new technologies and expand their product offerings.

In Bezug auf Fusionen und Akquisitionen (M & A) Aktivitäten haben prominente Akteure wie Chainalysis, Lukka und Amberdata kleinere Startups für die Integration neuer Technologien und die Erweiterung ihrer Produktangebote erhalten.

Chainalysis acquired Excygent, a specialist in cybercrime investigation; Transpose, a blockchain data and infrastructure company; and Alterya, an AI-powered fraud detection solution provider. Meanwhile, Lukka acquired Blox Finance, a crypto accounting and financial data management software business; Venato, a Web3 blockchain analytics startup; and Coinfirm, a top-tier European based blockchain analytics software company.

Die Kette erwarb Excygent, einen Spezialisten für Cyberkriminalitätsuntersuchungen; Transponieren ein Blockchain -Daten- und Infrastrukturunternehmen; und Alterya, ein Anbieter von AI-betriebener Betrugserkennung. In der Zwischenzeit erwarb Lukka Blox Finance, ein Unternehmen mit Krypto -Buchhaltungs- und Finanzdatenmanagement -Software. Venato, ein Web3 Blockchain Analytics Startup; und Coinfirm, ein erstklassiges europäisches Blockchain Analytics-Softwareunternehmen.

On the other hand, Kaiko acquired Kesitys, a data analytics company; and Vinter, a leading European crypto index provider.

Andererseits erwarb Kaiko Kesitys, ein Datenanalyseunternehmen; und Vinter, ein führender europäischer Krypto -Indexanbieter.