Сәйкестендіру мен модельдеу негізінде DEX-тегі трейдер мінез-құлқын болжау мүмкіндіктерін талдау

Орталықтандырылмаған биржалар (DEX) барлық транзакциялар блокчейнде жазылатын ерекше экожүйені білдіреді, бұл беспрецедентті деңгейдегі ашықтықты қамтамасыз етеді. Бұл нарық қатысушыларын сәйкестендіру, олардың мінез-құлқын болжау және манипуляцияларды анықтау мүмкіндіктерін ашады. Нарықтағы манипуляциялар туралы бейнеден алынған деректерді DEX контекстінде "desire orderbook" ұғымына қалай қолдануға болатынын қарастырайық.

DEX экожүйесін визуализациялау: анонимді блокчейн транзакцияларын толық трейдер профильдері мен мінез-құлық векторларына айналдыру.

DEX-те трейдерлерді сәйкестендіру

Дәстүрлі биржалардан айырмашылығы, DEX-те әрбір қатысушының бірегей әмиян мекенжайы бар, бұл олардың белсенділігін жоғары дәлдікпен бақылауға мүмкіндік береді. Зерттеулер шектеулі деректер жиынтығы (шамамен 100 транзакция) негізінде де белгілі бір қатысушының сауда стилін дәл сипаттайтын "эмбеддингтер" немесе векторлық көріністер жасауға болатынын көрсетеді¹.

Бұл сәйкестендіру тәсілінің бірнеше артықшылығы бар:

• 100 000 үміткер арасынан 84%-ға дейінгі дәлдікпен трейдерлерді тану мүмкіндігі¹
• Бірегей сауда стилін көрсететін тығыз векторлық көріністерді жасау
• Үміткерлер санының өсуімен сәйкестендіру әдісінің масштабталуы

Мінез-құлықты болжау және "desire orderbook" ұғымы

Анықталған трейдер мінез-құлқы үлгілері негізінде белгілі бір әрекеттердің ықтималдығын бағалайтын болжамдық модель құруға болады. Бұл "desire orderbook" ұғымын жасауға мүмкіндік береді - тек қазіргі емес, сонымен қатар болашақтағы ықтимал бұйрықтарды да көрсететін бұйрықтар кітабы.

Desire Orderbook: болжанатын нарық өтімділігінің голографиялық проекциясы, ол бар бұйрықтарды трейдердің болашақ әрекеттерінің ықтималдық модельдерімен біріктіреді.

Болжамдық модельдің құрамдастары:

1. Тарихи үлгілерді талдау - трейдердің әртүрлі нарық жағдайларындағы әдеттегі мінез-құлқын зерттеу
2. Ағымдағы портфель жағдайын бағалау - активтер балансы мен бөлінуін талдау
3. Контекстік факторлар - тәуліктің уақыты, аптаның күні, нарық трендтерін ескеру
4. Мінез-құлық триггерлері - әдетте сату шешіміне дейін болатын оқиғаларды анықтау

Мұндай модель жеке трейдерлердің мінез-құлқын болжауға ғана емес, сонымен қатар ұсыныс пен сұраныстың неғұрлым толық суретін жасау үшін осы болжамдарды жинақтауға да мүмкіндік береді.

Белсенді трейдерлер саны нарықтық актив ретінде

Қызықты бір ұғым белсенді трейдерлер санын тәуелсіз нарықтық актив ретінде қарастырады. Дәстүрлі экономикада өтімділік көбіне сауда көлемімен өлшенеді, бірақ DEX контексінде бірегей белсенді қатысушылар саны бірдей маңызды көрсеткіш бола алады.

Бұл тәсілдің артықшылықтары:

• Нарық денсаулығының көрсеткіші - тәуелсіз қатысушылардың көп саны әдетте сау нарықты білдіреді
• Манипуляцияға төзімділік - неғұрлым тәуелсіз қатысушылар көп болса, соғұрлым нарықты манипуляциялау қиынырақ болады
• Болашақ өтімділіктің болжамшысы - қатысушылар санының өсуі көбінесе сауда көлемдерінің өсуінен бұрын жүреді

DEX-те манипуляцияларды анықтау

DEX-тің ашықтығы бейнеде сипатталған әртүрлі манипуляция түрлерін анықтауға ерекше мүмкіндіктер жасайды:

Аномалияларды анықтау іс жүзінде: он-чейн деректердің хаостық ағынында жасырылған қайталанатын self-trading үлгілерін және wash-trading циклдерін ашу.

1. Self-Trading

DEX-те self-trading ерекше байқалады, себебі барлық транзакциялар блокчейнде жазылады. Ғылыми мақалада сипатталған DEFIRANGER жүйесі Cash Flow Tree (CFT) талдау және self-trading-қа тән үлгілерді анықтау арқылы мұндай манипуляцияларды анықтауға қабілетті².

DEX-те self-trading белгілері:

• Байланысты мекенжайлар арасындағы транзакциялар
• Дерлік бірдей бағамен әдеттегіден тыс үлкен, қабаттасатын сатып алу/сату бұйрықтары
• Экономикалық мәні жоқ қайталанатын транзакция циклдері

2. Price-Setting

DEX-те баға белгілеу бұйрықтар кітабымен немесе өтімділік пулдарымен өзара әрекеттесу арқылы жүреді. Манипуляторлар толық орындауды жоспарламайтын үлкен бұйрықтарды орналастыру арқылы бағаға әсер етуге тырысуы мүмкін.

Анықтау әдістері:

• Әділ нарықтардың симуляцияларымен салыстырғанда бұйрық қисықтарындағы аномалияларды талдау³
• Симметрия бұзушылықтарын немесе қайталанатын дұрыс емес мінез-құлықтарды анықтау
• Бұйрық үлгілерін стандарттау және оларды эталондық модельдермен салыстыру

3. Pump-and-Dump

Криптовалюталардағы "pump and dump" схемасы төрт кезеңнен тұрады: іске қосуға дейінгі, іске қосу, pump және dump. DEX-те бұл кезеңдер транзакциялардың ашықтығына байланысты байқалатынырақ болуы мүмкін.

DEX-те Pump-and-Dump белгілері:

• Жинақтау кезеңі: үлкен көлемдегі токендерді тыныш сатып алу
• Pump кезеңі: self-trading немесе агрессивті бұйрықтарды пайдаланып жасанды баға өсуі
• Dump кезеңі: жасанды түрде көтерілген бағалармен жаппай сату

Жүзеге асыру үшін техникалық шешімдер

Сипатталған ұғымдарды жүзеге асыру бірнеше технологияларды біріктіруді талап етеді:

1. Трейдер эмбеддингтерін жасау және олардың мінез-құлқын болжау үшін машиналық оқыту жүйелері
2. Байланысты мекенжайлар мен self-trading үлгілерін анықтау үшін транзакция графын талдау
3. Эталондық үлгілерді жасау және аномалияларды анықтау үшін нарық симуляциясының модельдері
4. Күдікті белсенділікті жедел анықтау үшін нақты уақыттағы мониторинг жүйелері

Шектеулер мен этикалық мәселелер

Ықтимал пайдасына қарамастан, ұсынылған тәсілдің бірқатар шектеулері бар:

1. Құпиялылық мәселелері - блокчейн бүркеншік атпен болса да, толық мінез-құлық талдауы пайдаланушылардың құпиялылыққа қатысты күтулерін бұзуы мүмкін
2. Жалған позитивтер - заңды сауда стратегиялары қате түрде манипуляция ретінде жіктелуі мүмкін
3. Манипуляторлардың бейімделуі - анықтау әдістерін білу неғұрлым күрделі манипуляция схемаларын дамытуға әкелуі мүмкін

Қорытынды

DEX-те трейдерлерді сәйкестендіру және "desire orderbook" құру үшін олардың мінез-құлқын болжау ұғымы нарықты талдауға жаңашыл тәсілді білдіреді. DEX-тің ашықтығы манипуляцияларды анықтауға және неғұрлым әділ сауда ортасын құруға ерекше мүмкіндіктер жасайды.

Дегенмен, мұндай жүйені жүзеге асыру манипуляцияны анықтау тиімділігі мен пайдаланушылардың құпиялылығын қорғау арасында мұқият тепе-теңдікті талап етеді. Сонымен қатар, ең күрделі болжамдық алгоритмдердің де, әсіресе криптовалюта нарықтарына тән жоғары құбылмалылық пен белгісіздік жағдайында, шектеулері бар екенін ескеру қажет.

Жалпы алғанда, машиналық оқыту әдістерін, транзакция графын талдауды және симуляция модельдерін біріктіру DEX-тің ашықтығы мен тиімділігін айтарлықтай арттыра алады, неғұрлым әділ және манипуляцияға төзімдірек сауда ортасын жасай алады.

Дереккөз

@software{soloviov2025analysistraderpredictiondex,
  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {Analysis of Trader Behavior Prediction Capabilities in DEX Based on Identification and Modeling},
  year = {2025},
  url = {https://marketmaker.cc/en/blog/post/analysis-trader-prediction-dex},
  version = {0.1.0},
  description = {How DEX transparency and modern identification methods allow predicting trader behavior, detecting manipulations, and building a desire orderbook.}
}