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cryptocurrency 시장 데이터의 품질은 학업 연구 및 금융 응용 프로그램에 중요하지만 업계는 여러 가지 과제에 직면 해 있습니다.

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.

cryptocurrency 시장 데이터의 품질은 학업 연구 및 금융 응용 프로그램에 중요합니다. 그러나 업계는보고 된 시장 지표의 광범위한 오해, 측정 오류 및 불일치를 포함하여 여러 가지 과제에 직면 해 있습니다.

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.

산타 클라라 대학교의 Gustavo Schwenkler와 Aakash Shah 및 Indicia Labs의 Darren Yang과 함께 모든 암호화 시장 데이터 요구에 대한 단일 제공 업체에 의존하는 어려움을 강조하면서 이러한 지속적인 문제를 강조합니다.

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.

연구원들은 2022 년 1 월부터 2024 년 10 월까지 암호화 데이터를 검토 한 가장 일반적인 암호화 시장 데이터 제공 업체 20 명을 검토했습니다. Coincap, Coingecko, Coinmarketcap, Coinpaprika, Coinpaprika, Live Coin Watch, Nomics 및 Santiment의 8 개 제공 업체의 하위 집합에 대한 심층 분석-2018 년 10 월까지 204 년 10 월까지 Concerning Trenderned Trendected.

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.

분석은 암호 화폐가 식별되는 방법에있어서 상당한 수준의 불일치를 보여 주었다. 공급자 데이터 세트의 모든 코인의 21%가 공개없이 24 개월 내에 ID 변경을 겪을 수 있으며, 시간이 지남에 따라 직접 비교가 어려워집니다.

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.

또한, 일부 제공 업체는 포크 나 스왑 후에도 동전에 대해 동일한 ID를 보관하여 새로운 동전을 만들어 자산의 신원을 효과적으로 잘못 표현했습니다. 또한 특정 제공자는 Coingecko의 샘플의 16%에서 발생하는 고유 한 암호 화폐에 동일한 ID를 사용했습니다.

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.

이 분석은 또한 제공자 간의보고 된 데이터에서 상당한 불일치를 공개했습니다. 예를 들어, cryptocurrency의 일일 가까운 가격은 한 공급자에서 다른 공급자로 크게 다를 수 있습니다. 극단적 인 경우, 특정 날이 끝날 무렵 가격 불일치는 상당히 클 수 있습니다.

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.

이러한 불일치는 제공자가 다양한 공개 플랫폼에서 데이터를 수집하고 집계하기 때문에 발생합니다. 제공자는 주어진 시간에 선택한 가격과이를 집계하는 방법에 대한 재량을 가지고 있기 때문에 불일치가 예상됩니다.

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.

가격 불일치 외에도 거래량 메트릭도 제공자에 대한 강력한 변형을 보여줍니다. 이는보고 된 양에 대해 특히 널리 퍼져 있으며, 6 년 샘플의 일일 사례의 거의 70%에서 제공자가보고 된 중간 부피에서 5% 이상으로 평가 한 공급자가보고 한 코인의 일일 집계 부피는 일일 집계량입니다.

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.

이 문제는 특히 많은 교환에 나열된 대형 동전에 특히 두드러지며 세탁 거래 관행에 의해 악화되며, 거래소는 인위적으로보고 된 거래량이 더 액체로 보이도록 팽창합니다.

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.

전통적인 자본 시장에서는 데이터가 대규모 공급 업체 또는 규제 기관에 의해 표준화됩니다. 그러나 암호화 산업에는 이러한 표준화가 부족하며 공급자는 데이터 정의, 전달 기술 및보고 방법론이 다릅니다.

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.

기관 투자자들 사이에서 디지털 자산이 견인함에 따라, 투자자가 정보 거래 전략 및 규제 준수에 대한 고품질 데이터를 찾기 때문에 강력하고 신뢰할 수있는 시장 데이터 인프라에 대한 수요가 강화되었습니다.

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.

이로 인해 CCData, Coindesk, Compadre, Cryptocompare, Digital Asset Analytics, Factor Factor, FTX, Kaiko, Lungo 및 TRM과 같은 암호화 데이터 제공 업체의 성장은 합의 된 데이터 품질 표준 또는 감사가 없음에도 불구하고 여러 독립 소스의 클렌징 및 정규화 된 데이터를 제공했습니다. 이러한 출처에는 블록 체인 자체뿐만 아니라 중앙 집중식 거래소, 분산 금융 (DEFI) 및 파생 상품 시장이 포함됩니다.

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.

데이터를 통합하고 정규화하는 것 외에도 일부 공급 업체는 파생 된 메트릭, 신호 및 지표를 제공하여 고객에게 실행 가능한 정보를 제공합니다. 예를 들어, Defillama 및 Defipulse와 같은 Defi Analytics 제공 업체는 유동성 풀 크기, 금리 및 분산 금융 생태계 내에서 기타 중요한 지표에 대한 통찰력을 제공합니다.

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:

암호화 데이터는 광범위한 디지털 자산 생태계에서 중요한 역할을하는 빠르게 떠오르는 하위 ​​산업입니다. FT (Financial Technology) 파트너 (FT) 파트너 인 핀 테크 중심의 투자 은행의 새로운 보고서를 살펴보면서이 생태계는 5 가지 주요 세로를 포함합니다.

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.

이 부문은 Chainalysis의 1 억 7 천만 달러 시리즈 F, Lukka의 1 억 1 천만 달러 시리즈 및 Kaiko의 5,300 만 달러와 같은 주요 자금 조달 라운드와 함께 투자자들의 큰 관심을 보였습니다.

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.

합병 및 인수 (M & A) 활동 측면에서 체인 분석, Lukka 및 Amberdata와 같은 저명한 플레이어는 새로운 기술을 통합하고 제품 오퍼링을 확장하기 위해 소규모 스타트 업을 획득하고 있습니다.

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.

연쇄 분석은 사이버 범죄 조사 전문가 인 Excygent를 취득했습니다. 블록 체인 데이터 및 인프라 회사 인 Transpose; 및 AI 기반 사기 탐지 솔루션 제공 업체 인 Alterya. 한편, Lukka는 암호화 회계 및 재무 데이터 관리 소프트웨어 비즈니스 인 Blox Finance를 인수했습니다. Venato, Web3 블록 체인 분석 스타트 업; 그리고 유럽의 최고 기반 블록 체인 분석 소프트웨어 회사 인 Coinfirm.

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

반면에 Kaiko는 데이터 분석 회사 인 Kesitys를 인수했습니다. 유럽 ​​최고의 암호화 지수 제공 업체 인 Vinter.