ド・クォン：「95%は死ぬだろう（コイン）。でも、企業が死ぬのを見るのも面白い」8日前。皮肉だ。pic.twitter.com/fEQMZIyd9a
— ピーター (@EncryptedPedro) 2022 年 5 月 11 日
2022年5月5日から5月13日までの暴落で、投資家の資産400億ドル以上が失われた。それから1年も経たないうちに、ド・クォンは損失に関連する犯罪行為の訴追から逃亡しようとした疑いで逮捕された。
それ以来、ルナ（LUNC）コインが急落し、テラのUSTステーブルコインが米ドルから切り離されたというこの崩壊について議論する大量の記事が書かれてきた。
現在、科学者たちは初めてと思われる統計力学を応用し、素粒子物理学の研究に使われるのと同じ技術を使って、墜落事故を本質的にリバースエンジニアリングした。
キングス・カレッジ・ロンドンで行われたこの研究は、暴落中に発生した取引イベントと注文に焦点を当てた。チームのプレプリント研究論文によると、
「私たちは秩序を、1次元軸上で運動する物理的な粒子として見ています。秩序の大きさは粒子の質量に対応し、秩序が移動した距離は粒子が移動する距離に対応します。」
同じ技術は、熱力学的相互作用、分子動力学、原子レベルの相互作用をマッピングするために使用されています。研究者は、ルナ市場などの閉鎖された生態系で特定の期間に発生する個々のイベントにそれらを適用することで、コインの微細構造と崩壊の根本的な原因についてより深い洞察を得ることができました。
このプロセスでは、現在の最先端のアプローチである Z スコア ベースの異常検出に含まれるスナップショット手法から脱却し、発生したイベントを詳細に把握する手法に移行しました。
イベントを粒子として捉えることで、チームはレイヤー 3 データを分析に組み込むことができました (レイヤー 1 とレイヤー 2 のデータに加えて、注文の送信、キャンセル、一致に関するデータが含まれます)。
研究者らによると、これにより「市場におけるスプーフィングとレイヤリングの広範な事例」が明らかになり、それがルナの急落に大きく寄与したという。
その後、研究チームはレイヤリングやスプーフィングを検出するアルゴリズムを開発した。論文によると、これは大きな課題だった。なぜなら、ルナの墜落に関連して、スプーフィングやレイヤリングの正確なラベル付けされた事例を含むデータセットが知られていないからだ。
研究者らは、このようなデータがなくてもこれらの活動を認識できるようにモデルをトレーニングするために、合成データを作成しました。トレーニングが完了したら、モデルを Luna データ セットに適用し、Z スコア システムを介して実行された既存の分析と比較しました。
「私たちの方法は、LUNA取引市場の元のデータセットでスプーフィングイベントを正常に検出しました」と研究者らは述べ、Zスコア法は「スプーフィングを識別できなかっただけでなく、大規模な指値注文を誤ってスプーフィングとしてフラグ付けした」と指摘した。
研究者たちは、今後、自分たちの研究が金融全体の市場ミクロ構造を研究するための基礎となる可能性があると考えている。
ルナの急落は、テラの共同設立者ド・クォン氏がアメリカ系カナダ人のチェススター、アレクサンドラ・ボテス氏に、仮想通貨の95%は失敗するだろうと語り、「企業が死ぬのを見るのは娯楽だ」と付け加えてからわずか8日後に起きた。
