Вчені реконструювали аварію спалаху на Місяці за допомогою фізики елементарних частинок

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

Понад 40 мільярдів доларів активів інвесторів було втрачено в результаті аварії, яка сталася з 5 по 13 травня 2022 року. Менш ніж через рік До Квона заарештували після того, як він нібито намагався втекти від судового переслідування за кримінальну діяльність, пов’язану зі збитками.

З тих пір було написано багато томів, в яких обговорювалося збій, в результаті якого монета Luna різко впала, а стейблкоїн UST Terra був відключений від долара США.

Тепер, здається, вперше вчені застосували статистичну механіку, щоб по суті реконструювати аварію, використовуючи ті самі методи, які використовуються для вивчення фізики елементарних частинок.

Дослідження, проведене в Королівському коледжі Лондона, було зосереджено на подіях транзакцій і замовленнях, що відбувалися під час аварії. Відповідно до препринтної дослідницької роботи команди:

«Ми розглядаємо порядки як фізичні частинки, що рухаються по одновимірній осі. Розмір порядку відповідає масі частинки, а відстань, на яку перемістився порядок, відповідає відстані, на яку рухається частинка».

Ці ж методи використовуються для картографування термодинамічних взаємодій, молекулярної динаміки та взаємодій на атомному рівні. Застосовуючи їх до окремих подій, що відбуваються протягом певного періоду часу в обмеженій екосистемі, такій як ринок Luna, дослідники змогли отримати глибше розуміння мікроструктури монети та основних причин краху.

Процес передбачав відхід від методології моментальних знімків, задіяної в поточному сучасному підході, виявлення аномалій на основі Z-показника, і до детального перегляду подій, коли вони відбувалися.

Розглядаючи події як частинки, команда змогла включити дані рівня 3 у свій аналіз (який, вище даних рівня першого та другого, включає дані, що стосуються подання замовлень, скасування та збігів).

За словами дослідників, це змусило їх виявити «широко поширені випадки спуфінгу та багатошаровості на ринку», що значною мірою сприяло аварії спалаху Luna.

Потім команда розробила алгоритм для виявлення багатошаровості та спуфінгу. Згідно з документом, це стало серйозною проблемою, оскільки немає відомих наборів даних, пов’язаних з аварією Луни, які б містили точно позначені випадки спуфінгу або шарування.

Щоб навчити свою модель розпізнавати ці дії без таких даних, дослідники створили синтетичні дані. Після навчання модель було застосовано до набору даних Luna та порівняно з існуючим аналізом, проведеним за допомогою системи Z-score.

За темою: провідні університети Великої Британії співпрацюють із стартапом зі штучним інтелектом для аналізу ринку криптовалют

«Наш метод успішно виявив події спуфінгу в оригінальному наборі даних торгового ринку LUNA», — пишуть дослідники, перш ніж зауважити, що метод Z-score «не тільки не зміг ідентифікувати спуфінг, але й неправильно позначав великі лімітні ордери як спуфінг».

Забігаючи вперед, дослідники вважають, що їх робота може стати основою для вивчення мікроструктури фінансового ринку.

Збій флеш-пам’яті Luna стався лише через вісім днів після того, як співзасновник Terra До Квон сказав американо-канадській зірці шахів Олександрі Ботез, що 95% криптовалютних монет зазнають невдачі, додавши, що «спостерігати за вмиранням компаній — це розвага».