Do Kwon: "95% vão morrer [moedas], mas também há entretenimento em assistir empresas morrerem" 8 dias atrás. Irônico. pic.twitter.com/fEQMZIyd9a
-Pedro (@EncryptedPedro) 11 de maio de 2022
Mais de US$ 40 bilhões em ativos de investidores foram perdidos na crise entre 5 e 13 de maio de 2022. Menos de um ano depois, Do Kwon foi preso após supostamente tentar fugir de um processo por atividade criminosa associada às perdas.
Desde então, volumes foram escritos discutindo o colapso, que viu a moeda Luna (LUNC) despencar e a stablecoin UST da Terra desvincular-se do dólar americano.
Agora, pelo que parece ser a primeira vez, cientistas aplicaram a mecânica estatística para essencialmente fazer engenharia reversa do acidente usando as mesmas técnicas usadas para estudar a física de partículas.
A pesquisa, conduzida no King’s College London, concentrou-se em eventos de transação e ordens que ocorreram durante o crash. De acordo com o artigo de pesquisa pré-impresso da equipe:
“Vemos as ordens como partículas físicas com movimento em um eixo unidimensional. O tamanho da ordem corresponde à massa da partícula, e a distância que a ordem se moveu corresponde à distância que a partícula se move.”
Essas mesmas técnicas são usadas para mapear interações termodinâmicas, dinâmica molecular e interações em nível atômico. Ao aplicá-las a eventos individuais que ocorrem durante um período específico de tempo em um ecossistema contido, como o mercado Luna, os pesquisadores conseguiram obter insights mais profundos sobre a microestrutura da moeda e as causas subjacentes para o colapso.
O processo envolveu abandonar a metodologia de instantâneo usada na abordagem de última geração atual, a detecção de anomalias baseada em pontuação Z, e adotar uma visão granular dos eventos conforme eles ocorriam.
Ao visualizar os eventos como partículas, a equipe conseguiu incorporar dados da camada 3 em sua análise (que, acima dos dados das camadas 1 e 2, inclui dados referentes a envios de pedidos, cancelamentos e correspondências).
De acordo com os pesquisadores, isso os levou a descobrir “instâncias generalizadas de falsificação e sobreposição no mercado”, o que contribuiu muito para o crash do Luna.
A equipe então desenvolveu um algoritmo para detectar camadas e spoofing. Isso apresentou um desafio significativo, de acordo com o artigo, pois não há conjuntos de dados conhecidos relacionados à queda da Luna que contenham instâncias rotuladas com precisão de spoofing ou camadas.
Para treinar seu modelo para reconhecer essas atividades sem tais dados, os pesquisadores criaram dados sintéticos. Uma vez treinado, o modelo foi então aplicado ao conjunto de dados Luna e comparado com uma análise existente conduzida por meio do sistema Z-score.
“Nosso método detectou com sucesso eventos de spoofing no conjunto de dados original do mercado de negociação LUNA”, escreveram os pesquisadores, antes de observar que o método Z-score “não apenas falhou em identificar spoofing, mas também sinalizou incorretamente grandes ordens de limite como spoofing”.
No futuro, os pesquisadores acreditam que seu trabalho pode servir de base para estudar a microestrutura de mercado nas finanças.
O crash repentino da Luna aconteceu apenas oito dias depois que o cofundador da Terra, Do Kwon, disse à estrela do xadrez americano-canadense Alexandra Botez que 95% das criptomoedas iriam falir, acrescentando que havia "entretenimento em assistir empresas morrerem".