Ученые воспроизвели аварию на Луне, используя физику элементарных частиц.

Do Kwon: "95% are going to die [coins], but there's also entertainment in watching companies die too"

8 days ago. Ironic. pic.twitter.com/fEQMZIyd9a

— Pedr (@EncryptedPedro) May 11, 2022

Активы инвесторов на сумму более 40 миллиардов долларов были потеряны в результате краха в период с 5 по 13 мая 2022 года. Менее чем через год До Квон был арестован после того, как якобы пытался скрыться от судебного преследования за преступную деятельность, связанную с потерями.

С тех пор были написаны тома, в которых обсуждается сбой, в результате которого монета Luna резко упала, а стабильная монета Terra UST потеряла привязку к доллару США.

Теперь, кажется, впервые ученые применили статистическую механику, чтобы, по сути, реконструировать аварию, используя те же методы, которые использовались для изучения физики элементарных частиц.

Исследование, проведенное в Королевском колледже Лондона, было сосредоточено на транзакциях и заказах, имевших место во время краха. Согласно препринту исследовательской работы команды:

«Мы рассматриваем заказы как физические частицы, движущиеся по одномерной оси. Размер порядка соответствует массе частицы, а расстояние, которое прошел порядок, соответствует расстоянию, которое проходит частица».

Эти же методы используются для отображения термодинамических взаимодействий, молекулярной динамики и взаимодействий на атомном уровне. Применяя их к отдельным событиям, происходящим в течение определенного периода времени в замкнутой экосистеме, такой как рынок Luna, исследователи смогли получить более глубокое представление о микроструктуре монеты и основных причинах краха.

Процесс включал отказ от методологии моментальных снимков, используемой в современном современном подходе, обнаружении аномалий на основе Z-показателя и переходу к детальному представлению событий по мере их возникновения.

Рассматривая события как частицы, команда смогла включить в свой анализ данные уровня 3 (которые, помимо данных уровня 1 и 2, включают данные, относящиеся к отправке заказов, отменам и совпадениям).

По словам исследователей, это привело их к обнаружению «широко распространенных случаев спуфинга и наслоения на рынке», которые в значительной степени способствовали сбою флэш-памяти Luna.

Затем команда разработала алгоритм для обнаружения наслоения и спуфинга. Согласно статье, это представляло серьезную проблему, поскольку нет известных наборов данных, связанных с крушением Луны, которые содержали бы точно помеченные случаи спуфинга или наслоения.

Чтобы научить свою модель распознавать эти действия без таких данных, исследователи создали синтетические данные. После обучения модель применялась к набору данных Luna и сравнивалась с существующим анализом, проведенным с помощью системы Z-оценки.

Связанный: Ведущие британские университеты сотрудничают со стартапом ИИ для анализа рынка криптовалют

«Наш метод успешно обнаружил случаи спуфинга в исходном наборе данных торгового рынка LUNA», — пишут исследователи, прежде чем отметить, что метод Z-оценки «не только не смог идентифицировать спуфинг, но и неправильно пометил крупные лимитные ордера как спуфинг».

Исследователи полагают, что в будущем их работа может послужить основой для изучения микроструктуры рынка в сфере финансов.

Крах Luna flash произошел всего через восемь дней после того, как соучредитель Terra До Квон сказал американо-канадской шахматной звезде Александре Ботез, что 95% криптовалютных монет потерпят неудачу, добавив, что «наблюдать за смертью компаний — это развлечение».