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La qualité des données sur le marché des crypto-monnaies est essentielle pour la recherche académique et les applications financières, et pourtant, l'industrie est confrontée à un certain nombre de défis

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.

La qualité des données sur le marché des crypto-monnaies est essentielle pour la recherche académique et les applications financières. Pourtant, l'industrie est confrontée à un certain nombre de défis, notamment une mauvaise étiquetage, des erreurs de mesure et des écarts dans les métriques du marché déclaré.

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.

Une nouvelle recherche académique de Gustavo Schwenkler de l'Université de Santa Clara, aux côtés d'Aakash Shah et Darren Yang, de Indicia Labs, met en évidence ces problèmes persistants, mettant l'accent sur la difficulté de compter sur un seul fournisseur pour tous les besoins de données sur le marché cryptographique.

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.

Les chercheurs ont passé en revue 20 des fournisseurs de données sur le marché des crypto les plus courants, examinant leurs données cryptographiques de janvier 2022 à octobre 2024. Une analyse approfondie d'un sous-ensemble de huit fournisseurs - coïncit, Coingecko, CoinmarketCap, Coinpaprika, Cryptocompare, Live Coin Watch, Nomics et SANTIMME - de novembre 2018 à octobre 2024 CONORDING TRANDING.

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.

L'analyse a révélé un niveau substantiel d'incohérence dans la façon dont les crypto-monnaies sont identifiées. Jusqu'à 21% de toutes les pièces de monnaie de l'ensemble de données d'un fournisseur pourraient subir des changements d'identification dans un délai de 24 mois sans aucune divulgation, rendant les comparaisons directes dans le temps difficile.

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.

De plus, certains prestataires ont gardé la même pièce d'identité pour une pièce même après une fourche ou un échange qui a rendu une nouvelle pièce, déformant efficacement l'identité de l'actif. De plus, certains fournisseurs ont utilisé le même ID pour des crypto-monnaies distinctes, un problème rencontré dans 16% de l'échantillon de Coingecko.

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.

Cette analyse a également dévoilé des incohérences importantes dans les données rapportées entre les prestataires. Par exemple, le prix de clôture quotidien pour une crypto-monnaie peut varier dans une large mesure d'un fournisseur à l'autre. Dans les cas extrêmes, les écarts de prix à la fin d'un jour particulier pourraient être assez importants.

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.

Ces incohérences surviennent parce que les fournisseurs collectent et regroupent les données de diverses plateformes publiques. Parce que les prestataires ont un pouvoir discrétionnaire sur les prix qu'ils sélectionnent à tout moment et comment ils les regroupent, les incohérences sont à prévoir.

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.

Au-delà des écarts de prix, les mesures de volume commercial présentent également de fortes variations entre les prestataires. Ceci est particulièrement omniprésent pour les volumes signalés, où dans près de 70% des instances quotidiennes de l'échantillon de six ans, le volume de globe quotidien pour une pièce signalée par un fournisseur dévié de plus de 5% du volume médian signalé entre les fournisseurs.

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.

Cette question est particulièrement importante pour les grandes pièces qui sont répertoriées sur de nombreux bourses et sont exacerbées par la pratique du trading de lavage, où les échanges gonflent artificiellement leurs volumes de trading signalés pour paraître plus liquide.

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.

Sur les marchés des capitaux traditionnels, les données sont standardisées entre les grands fournisseurs ou par des organismes de réglementation. Cependant, l'industrie cryptographique n'a pas une telle standardisation, les prestataires différant dans les définitions de données, les technologies de livraison et les méthodologies de rapport.

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.

À mesure que les actifs numériques gagnent du terrain parmi les investisseurs institutionnels, la demande d'infrastructures de données de marché robustes et fiables s'est intensifiée alors que les investisseurs recherchent des données de haute qualité pour les stratégies de trading éclairées et la conformité réglementaire.

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.

Cela a alimenté la croissance de fournisseurs de données crypto comme CCDATA, Coindesk, Compadre, Cryptocompare, Digital Asset Analytics, Factor Factor, FTX, Kaiko, Lungo et TRM offrant des données nettoyées et normalisées à partir de plusieurs sources indépendantes, malgré l'absence de normes de qualité ou d'audit de données convenues. Ces sources comprennent eux-mêmes des blockchains, mais aussi des échanges centralisés, des finances décentralisées (DEFI) et des marchés dérivés.

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.

Au-delà de la consolidation et de la normalisation des données, certains fournisseurs fournissent également des mesures, des signaux et des indicateurs dérivés, ce qui permet aux clients d'informations ayant des informations exploitables. Par exemple, les fournisseurs d'analyses Defi comme DeFillama et Defipulse fournissent un aperçu des tailles de pool de liquidités, des taux d'intérêt et d'autres mesures cruciales au sein de l'écosystème financier décentralisé.

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:

Les données cryptographiques sont une sous-industrie rapidement émergente qui joue un rôle important dans l'écosystème des actifs numériques plus large. Exploré dans un nouveau rapport de Financial Technology (FT) Partners, une banque d'investissement axée sur la fintech, cet écosystème comprend cinq secteurs verticaux principaux:

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.

Ce secteur a connu un fort intérêt de la part des investisseurs, avec des principaux cycles de financement tels que la série F de 170 millions de dollars de Chainsysy, la série de 110 millions de dollars de Lukka et la série de 53 millions de dollars de 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.

En termes d'activité de fusions et d'acquisitions (M&A), des acteurs éminents comme Chainalysis, Lukka et Amberdata ont acquis des startups plus petites pour intégrer de nouvelles technologies et étendre leurs offres de produits.

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.

Chainalysis a acquis Excygent, un spécialiste de l'enquête sur la cybercriminalité; Transpose, une société de données et d'infrastructure blockchain; et Alterya, un fournisseur de solutions de détection de fraude alimentée par l'IA. Pendant ce temps, Lukka a acquis Blox Finance, une entreprise de logiciels de gestion des données de la crypto-comptabilité et des données financières; Venato, une startup d'analyse Blockchain Web3; et Coinfirm, une société de logiciels d'analyse de blockchain basée en Europe de haut niveau.

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

D'un autre côté, Kaiko a acquis Kesitys, une société d'analyse de données; et Vinter, un principal fournisseur d'index de cryptographie européenne.