一条折线图显示了 DeFiLlama 发布公告后 ASTER 代币价格的急剧下跌。与此同时，一条条形图显示了 Aster Perps 与币安 XRP/USDT 和 ETH/USDT 交易对的交易量之间的近乎完美的相关性。这个对比清晰地展示了市场波动对 Aster Perps 价格的影响，以及其与其他加密货币交易对之间的相关性。
DeFiLlama 的 Aster Perps 退市：对加密衍生品市场诚信的警醒DeFiLlama 近期决定停止报告 Aster Perps 的交易量，引发了一场关于加密货币衍生品市场数据完整性的激烈争论。由于 Aster 的永续合约数据与币安的交易量（尤其是 XRP/USDT 和 ETH/USDT 等交易对）存在可疑的高相关性，DeFiLlama 删除了该数据，凸显了去中心化金融 (DeFi) 生态系统中普遍存在的交易量操纵风险以及平台信誉的脆弱性，详情请参阅
DeFiLlama 的公告。此举虽然是针对 Aster 的，但也反映了该行业更广泛的系统性挑战，因为人为夸大指标已成为一个反复出现的问题。交易量操纵的机制及其含义
交易量操纵通常通过刷量交易或欺骗手段实现，是加密货币市场中一种众所周知的手段。刷量交易是指交易员执行自匹配订单以夸大流动性，从而制造虚假的需求感，误导投资者并扭曲价格发现。根据
2025年Chainalysis报告仅涉及 ERC20 和 BEP20 代币的刷量交易就占去中心化交易所 (DEX) 交易量的 25.7 亿美元，其中大部分交易由少数参与者推动。Aster Perps 的案例就体现了这一点：DeFiLlama 的联合创始人 0xngmi 指出，Aster 的永续合约交易量与币安的“几乎完全一致”，这种模式在有机市场中统计上不太可能出现。由于无法访问钱包地址或订单簿深度等细粒度数据，像 DeFiLlama 这样的平台无法验证此类交易量是源于真实活动还是协同操纵。这种缺乏透明度的情况并非 Aster 独有。历史上也有先例，例如美国证券交易委员会 (SEC) 就
FTX崩溃，凸显了交易量操纵如何破坏整个市场的稳定——美国证券交易委员会指控 Alameda Research 的机器人被用来人为抬高 FTT 代币需求，制造“市场活跃的虚假印象”。同样， 司法部2025年的打击行动关于加密货币衍生品欺诈的诉讼，起诉了17名针对山寨币进行虚假交易的个人，以及 模因代币，表明目前针对这些做法的监管审查规模之大。DeFiLlama 在确保数据完整性方面的作用
DeFiLlama 决定下架 Aster Perps，这与其在 DeFi 分析中优先考虑可验证数据的更广泛使命相符。该平台此前曾对 Digitex 和 Figure 等其他去中心化交易所采取过类似的行动，例如
Figure 与 DeFiLlama 的争议当报告指标出现差异时。例如，Figure 声称其拥有 120 亿美元现实世界资产 (RWA) 的 TVL，但 DeFiLlama 却驳斥了这一说法，称其仅拥有 900 万美元的可验证链上资产。这些举措强化了 DeFiLlama 的开源精神，即数据可信度不容置疑。然而，Aster 事件也暴露了当前 DeFi 基础设施的局限性。与能够提供订单簿数据供审查的中心化交易所不同，去中心化平台通常缺乏透明度来证明其合法性。正如 0xngmi 所说，DeFiLlama 无法“验证是否存在刷量交易”，除非获得底层执行细节。这种问责制上的缺口使得投资者不得不依赖第三方分析平台充当“守门人”的角色——如果这些平台缺乏执行力，这种角色本身就存在风险。
投资者风险与未来之路
对于投资者来说，Aster Perps 的退市事件深刻地提醒了他们依赖未经验证的指标的危险。ASTER 代币价格在公告发布后下跌了 10%，这说明信誉危机会迅速侵蚀其价值。在一个“交易量”通常被视为成功指标的市场中，未能展现真正流动性的平台可能面临生存威胁。
解决方案在于更强大的监管框架和技术创新。哈佛大学加密货币研究员马可·迪马焦强调，监管透明度对于降低波动性和建立信任至关重要，Chainalysis 的研究结果也呼应了这一点。与此同时，零知识证明和链上监控协议等新兴工具可以在不损害隐私的情况下帮助验证交易活动。然而，目前投资者必须保持警惕。正如美国司法部 2025 年的执法行动所表明的那样，监管机构越来越愿意追究不良行为者的责任——但预防仍然比起诉更有效。
图表：DeFiLlama 公告发布前后 ASTER 24 小时价格走势的对比折线图，以及 2025 年各大 DEX 的洗盘交易活动热图。
结论
DeFiLlama 下架 Aster Perps 的决定不仅仅是一次技术调整，更是对加密货币衍生品行业的一次警示。此次事件暴露了交易量驱动指标的脆弱性，凸显了透明度、问责制和监管监督的迫切需求。尽管去中心化金融有望带来创新，但其长期生存能力取决于能否解决这些基础风险。对于投资者来说，教训显而易见：在一个数据为王的市场中，信誉必须赢得，而不是被臆想。