大部分的交易所或多或少都会刷量。
然而在流动性不好的交易所里，虚假的成交量对于交易人群而言，具有很可怕的消极影响。比如说看见的价位无法成交，产生滑点。
对于大部分投资人来说，目前的很多机构，像Bitwise，BTI，又或者Nomics，发布的各种研究，相对而言还是晦涩难懂的，自己也没有办法复现研究思路，只能接受报告的结论。
Vitu.ai作为数字资产数据和研究服务商， 将会为广大投资人解决两个痛点，在本篇手把手教导大家如何在线识别刷量：
- 痛点一：在于到底如何定义一眼就能看懂刷量的指标
- 痛点二：在获取各交易所高质量的交易数据
（一）Real 10的来龙去脉
2019年3月Bitwise在向SEC提交的报告中指出比特币市场“刷量”行为严重， 仅有10家交易所能够报告真实交易量。
此报告是研究机构首次通过公开渠道发表关于“刷量”的研究， 市场参与者对这一结果表示震惊。
研究发布后，多数交易所已经减少了刷量，而另外一些交易所甚至针对Bitwise所使用的某些方法进行了技术升级，对于大部分投资者来说识别刷量是很难的事情。
Vitu.ai将会开源一个简单靠谱的算法，并且提出了一个指标衡量是否刷量，使得交易所做市团队也没有办法“技术升级”。
毕竟对于买方来说，进行数字资产的投资第一步即是选择一个靠谱的交易所，对于Vitu来说也是一样，数据从不说谎，区块链的世界也不例外。
（二）指标公式
我们来定义一个重要的衡量指标，_SPV_，全称_size per visit_，这个指标可以估计每过来一个用户在指定的交易所平均的成交量是多少。
其中，本分析中会使用到两个重要的数据：
- 当日的总成交额
以Binance的BTC/USDT这一交易对在2019年9月24日的成交量为例。
从交易所api采集到的是成交时间序列，数据结构如下：
其中，_p_代表成交价格，_q_代表成交量，_t_代表成交时间。
将2019年9月24日00:00:00到23:59:59之间的每笔成交额汇总，得到当日的总成交额。
- 交易所平均日访问人数
我们将采用SimilarWeb的9月统计的交易所平均月访问人数，再除以30得到交易所平均日访问人数。
（三）数据准备
这个研究将会以2019年9月24日的binance，poloniex，coinbase，和coinbene的交易数据为例。
vitu即将上线关于更多交易所的历史和实时数据的api。
从上方代码的运行结果，我们可以看到在在2019年9月24日的当天，四个交易所：
- binance发生了39万多笔成交
- coinbase发生了7万多笔成交
- poloniex发生了5千多笔成交
- coinbene发生了3万多笔成交
（四）画图时间
这里会用直方图一一描述四个交易所在2019年9月24日的当日成交量, 9月访问人数和SPV。
(1) 交易所的成交量
我们先来看一下成交量，一个交易所可以自我伪造的数据。
binance(橙色)是最多的，而coinbene(红色)居然超越了coinbase(绿色)，和poloniex (蓝色)。
(2) 交易所的月访问人数
再看看月访问人数，一个交易所无法自我伪造的数据。
我们发现coinbase(绿色)是最多的，binance(橙色)其次，poloniex (蓝色)第三，而coinbene(红色)是最少的。
(3) size_per_visit
最后我们来看一下通过以上两个数据计算得到的_size_ _per visit_。
从上图可以看到，poloniex,binance和coinbase的size_per_visit都比较正常，而coinbene(红色)的每个用户平均交易1.6个比特币！！！
这个简直是奇迹，不是疯狂刷量就奇了怪了。
因此，通过SPV这一指标的直方图分布，我们可以清晰明了地推理出coinbene在2019年9月24日这一天伪造了交易量。
（五）交易所的成交分布
如果SPV是需要计算后画图的，那么我们可以直接将采集到的逐笔成交量画图，这个直方图一目了然地展现交易所是否在刷交易量。
(1) poloniex成交分布
(2) binance成交分布
(3) coinbase成交分布
poloniex，binance和coinbase在2019年9月24日的成交分布都很正常，绝大多数用户的比特币交易量呈现散户的特质，分布于0.00,到0.02之间。
同时单笔交易的成交量有正常人类的整数效应，即买0.5或者1个比特币，而不是买0.42或者0.78个比特币。
(4) coinbene成交分布
而coinbene在2019年9月24日这一天的分布看上去像是一个程序控制的算法叠加生成的，在每个区间连续分布而又不具备自然人类的整数效应。
因而，我们通过逐笔成交的分布，也可以得出coinbene在2019年9月24日伪造了交易量。
（六）当coinbene不刷量的时候
当我们用同样的逻辑去验证另coinbene在2019年9月26日的SPV和逐笔成交量时：
(1) size_per_visit
coinbene的人均成交量仅次于binance，为0.062个比特币左右，和前两天的1.6个比特币形成鲜明的对比。
(2) coinbene成交分布
上图可以看出coinbene在2019年9月26日这一天的交易量就没有过分伪造，绝大多数的投资人分布在0.00到0.02之间。
由此可见，现在的交易所伪造交易量时也是大大的狡猾，作为数字资产的投资人，只能擦亮眼睛，用数据时刻验证，毕竟数据从不说谎，区块链的世界也不例外。
（七）总结
一方面来说，SPV (Size per Visit) 是衡量刷量一个最简单直接的办法，因为访问量是做市团队没办法作假的数据，这个是由交易所的综合运营实力和真实的市场流量来决定的。
另一方面来说，逐笔成交的分布是另外一个容易去分析的数据。
另外还有很多可以深入研究的方法，我们在Vitu.ai等你来挖掘。