Fake Trading an Kryptobörsen

Dan Amiram, Evgeny Lyandres und Daniel Rabetti von der Tel Aviv University untersuchen in einem Researchpaper den Einfluss der Wettbewerbssituation unter Kryptobörsen auf die Anreize für die Börsen, ihre Umsätze künstlich aufzublähen. Hintergrund ist, dass die Börsenumsätze von potenziellen Kunden als Qualitätsmerkmal aufgefasst werden (Markttiefe). Die Börsen befinden sich in einem Trade-off: kurzfristiges Anlocken neuer Kunden vs. langfristige Reputationsrisiken. Um künstliche Umsätze, bzw. Fake Trading, zu identifizieren, kombinieren die Autoren drei verschiedene Maße, da jedes Maß nur darauf abzielt, bestimmte Abweichungen normaler Handelsmuster zu erkennen. Das Sample umfasst 41 Kryptobörsen im Zeitraum 2013 bis 2019.

Zunächst werden statische Aspekte des Konkurrenzverhaltens von Kryptobörsen beleuchtet. Etabliertere Börsen weisen geringere Fake-Umsätze auf, was angesichts der höheren Anreize, ihre Reputation zu schützen, nicht überrascht. Auf Ebene der Kryptowährungen sind insbesondere Währungspaare, die an vielen Börsen gehandelt werden, sprich mit hohem Wettbewerb, anfällig für Manipulationen. Im nächsten Schritt wird der Einfluss von Veränderungen im Wettbewerbumfeld evaluiert. Es zeigt sich, dass je höher der Wettbewerb der verschiedenen Börsen, desto geringer die Bedenken hinsichtlich Reputationsrisiken.

Quelle: Amiram, Lyandres, Rabetti, 2020

Zuletzt untersuchen die Autoren die kurz- und langfristigen Effekte der künstlich aufgeblähten Umsätze. Kurzfristig sind die Marktteilnehmer nicht in der Lage, derartige Fake Trades zu identifizieren, sie sind demnach vorteilhaft für die Börsen. Langfristig kehrt sich dieser positive Effekt dagegen um. Dies lässt sich sowohl für die Web-Popularität der Börsen als auch für die Erträge aus Handelskommissionen nachweisen: Auf Sicht von drei Monaten führt eine Steigerung der Fake Trades um eine Standardabweichung zu einer Ausweitung der Erträge um 0,4 bis 0,5 Standardabweichungen. Binnen eines Jahres sinken die Erträge dann allerdings um -0,2 bis -0,3 Standardabweichungen.

Quelle: Amiram, Lyandres, Rabetti, 2020

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