Do Kwon: "El 95% de las monedas morirán, pero también es divertido ver morir a las empresas" Hace 8 días. Irónico. pic.twitter.com/fEQMZIyd9a

– Pedro (@EncryptedPedro) 11 de mayo de 2022

Entre el 5 y el 13 de mayo de 2022, se perdieron más de 40.000 millones de dólares en activos de inversores en el colapso. Menos de un año después, Do Kwon fue arrestado tras supuestamente intentar huir del procesamiento por actividades delictivas asociadas a las pérdidas.

Desde entonces, se han escrito volúmenes que analizan el colapso, que vio a la moneda Luna (LUNC) desplomarse y la moneda estable UST de Terra desvincularse del dólar estadounidense.

Ahora, por lo que parece ser la primera vez, los científicos han aplicado la mecánica estadística para realizar ingeniería inversa del accidente utilizando las mismas técnicas utilizadas para estudiar la física de partículas.

La investigación, realizada en el King’s College de Londres, se centró en los eventos de transacciones y pedidos que se produjeron durante el colapso. Según el artículo de investigación preliminar del equipo:

“Consideramos los órdenes como partículas físicas con movimiento en un eje unidimensional. El tamaño del orden corresponde a la masa de la partícula, y la distancia que ha recorrido el orden corresponde a la distancia que recorre la partícula”.

Estas mismas técnicas se utilizan para mapear interacciones termodinámicas, dinámicas moleculares e interacciones a nivel atómico. Al aplicarlas a eventos individuales que ocurren durante un período específico de tiempo en un ecosistema contenido, como el mercado de Luna, los investigadores pudieron obtener información más profunda sobre la microestructura de la moneda y las causas subyacentes del colapso.

El proceso implicó alejarse de la metodología de instantáneas utilizada en el enfoque de vanguardia actual, la detección de anomalías basada en puntaje Z, y pasar a una vista granular de los eventos a medida que ocurrieron.

Al considerar los eventos como partículas, el equipo pudo incorporar datos de capa 3 en su análisis (que, además de los datos de capa 1 y capa 2, incluye datos relacionados con envíos de pedidos, cancelaciones y coincidencias).

Según los investigadores, esto los llevó a descubrir “casos generalizados de suplantación de identidad y superposición de datos en el mercado”, lo que contribuyó en gran medida al flash crash de Luna.

El equipo desarrolló entonces un algoritmo para detectar la superposición y la suplantación de identidad. Esto representó un desafío importante, según el artículo, ya que no existen conjuntos de datos conocidos relacionados con el accidente de la Luna que contengan instancias etiquetadas con precisión de suplantación de identidad o superposición.

Para entrenar su modelo para que reconociera estas actividades sin esos datos, los investigadores crearon datos sintéticos. Una vez entrenado, el modelo se aplicó al conjunto de datos de Luna y se comparó con un análisis existente realizado a través del sistema de puntuación Z.

"Nuestro método detectó con éxito eventos de suplantación de identidad en el conjunto de datos original del mercado de transacciones LUNA", escribieron los investigadores, antes de señalar que el método de puntuación Z "no solo no logró identificar la suplantación de identidad, sino que también marcó incorrectamente las órdenes de límite grandes como suplantación de identidad".

En el futuro, los investigadores creen que su trabajo podría servir como base para estudiar la microestructura del mercado financiero.

El flash crash de Luna ocurrió apenas ocho días después de que el cofundador de Terra, Do Kwon, le dijera a la estrella del ajedrez estadounidense-canadiense Alexandra Botez que el 95% de las criptomonedas fracasarían, añadiendo que había "entretenimiento en ver morir a las empresas".