“Розкриття: Погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють поглядів та думок редакції Crypto.News. Падіння мантри (ОМ), рідний маркер мантри блокчейна Asset Asset Blockhain, потиснув криптовалюту 13 квітня. Протягом декількох годин активом побачив її ринкову шапку з”, – Напишіть: www.crypto.news
Розкриття: Погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють поглядів та думок редакції Crypto.News.
Падіння мантри (ОМ), рідний знак мантри Blockchain Asset Asset Asset Layer-1, 13 квітня потисав ринок криптовалют. Протягом декількох годин активом спостерігався ринковий обмеження з понад 6 мільярдів доларів до приблизно 500 мільйонів доларів.
На ринку, який вже відлякувався за рахунок краху на мільярд доларів, крах рідного активу Мантри ще раз довів, що хакі-не єдиний ворог у галузі-Крипто покалічив недбалість. Команда, що стоїть за мантрою, звинувачувала “примусові ліквідації” у 90% аварії жетонів, що є лише половиною історії.
Як більше поверхонь даних, стає зрозуміло, що колапс не був лише нещасним терміном або високою нестабільністю ринку. Це була катастрофа, яка мала багато каталізаторів, як, наприклад, переповнені позиції, слабка ліквідність та різні прогалини в його автоматизованих системах управління ризиками.
За іронією долі, штучний інтелект, технологія, яку криптовалютили євангелісти протягом останніх трьох років, могла передбачити, позначити та навіть запобігти цій аварії, якби вона була реалізована належним чином.
Тестування на ліквідність, керована AI-тестуванням
Проблема з традиційним тестуванням фінансових стресів полягає в тому, що він розроблений для стабільних, регульованих ринків та звичайних активів, таких як акції та облігації, де надзвичайна нестабільність рідкісна. З іншого боку, криптовалюти працюють в іншій реальності, де перепадає на диких цін та раптові збої ліквідності є досить поширеними та частиною ринкової гри. Спадкові рамки ризику, які покладаються на історичні зразки, не зможуть зафіксувати ці потрясіння.
Тестування на стрес, орієнтоване на AI, пропонує динамічну альтернативу. Замість того, щоб покладатися на статичні історичні дані, моделі машинного навчання адаптуються до умов у режимі реального часу, аналізуючи ринкові настрої, показники ланцюгів та моделі ліквідності.
Новий метод, який називається тестуванням стресу на основі куртозу, зосереджується на зменшенні ризику надзвичайних втрат, що стосується саме «жирового хвоста», які характеризують криптовалютні невдачі. Ця методика може допомогти фірмам у “менш передбачуваних, високих впливах”, таких як недавня мантра та збої тера (Луна) 2022 року. Під час краху Terra у 2022 році традиційні моделі ризику провалилися, оскільки вони не очікували, наскільки швидко стаблекуїн може спірально вдаритись у 60 мільярдів доларів.
Дослідження показує, що портфелі, розроблені для зменшення екстремальних перепадів ризику, забезпечили 491% прибутку з моделлю куртозу, перемігши простіший підхід “купівля та затримка” на 426% і навіть перевершуючи ті, що побудовані навколо традиційних стратегій співвідношення Шарпа, з 384% прибутку.
Високе значення куртозу вказує на більш високу ймовірність надзвичайної нестабільності. У криптовалюті ці події не є аномаліями – вони є частиною ландшафту.
Опромінення мантри на тонку ліквідність вихідних та концентрацію жетонів можна було заздалегідь позначити методами стрес-тестування, що надають AI, пропонуючи зацікавленим сторонам вікно діяти перед тим, як вдарити катастрофу.
Відстеження та позначення рухів за допомогою AI
Прозорість Blockchain – це його найбільша сила, але моніторинг мільйонів транзакцій вручну неможливо. Тут AI перевершує. Автономні агенти ШІ можуть постійно сканувати активність на ланцюзі та прапор незвичайні закономірності, які можуть вказувати на майбутнє маніпулювання на ринку, все без необхідності залучення людини.
У випадку Мантри дані Blockchain проаналізувались після краху, виявили появі ознаки. За кілька днів до колапсу, гаманець, пов’язаний з лазерним цифровим цифровим, передавав 6,5 мільйонів жетонів ОМ в інший гаманець, який потім відправив їх в ОКК, де вони були ліквідовані. Система моніторингу AI могла б виявити ці рухи в режимі реального часу, видаючи негайні сповіщення про обмін, регулятори та широку спільноту.
Агенти AI можуть відрізнити звичайну ринкову поведінку від потенційних маніпуляцій, оскільки вони не просто відстежують транзакції, а також будують профілі поведінки в мережах гаманців.
Прогнозування вразливості книги порядок
Мабуть, найбільш прямий спосіб АІ міг запобігти аварії мантри за допомогою витонченого аналізу книг замовлення. Книги замовлення розкривають справжнє здоров’я ринку, але їх складність вимагає більше, ніж просто аналіз на поверхневому рівні.
Моделі глибокого навчання, особливо конволюційні нейронні мережі та довгострокові мережі пам’яті, довели, що дають перспективні результати в прогнозуванні рухів цін на основі даних книг замовлення. Одне дослідження виявило, що тимчасові CNN можуть передбачити зміну ціни біткойна (BTC) з точністю до 76%.
Аналіз на глибині ринку AI підкреслив би ризик значного прослизання від великих замовлень на продаж-умови, що дозріли для каскадного краху цін. Отже, ці моделі могли б викрити крихкість мантри, визначивши небезпечні книги з тонкими замовленнями під час торгів у вихідні.
За допомогою AI та глибоких навчальних моделей криптовалюти можуть реалізувати динамічні гарантії, такі як вимикачі, спричинені різкими падіннями цін та структурними слабкими у ліквідності, щоб прапор або запобігти ситуаціям, подібним до мантри.
Побудова стійкої крипто -екосистеми з AI
Хоча технологія blockchain обіцяє децентралізацію та прозорість, вона залишається вразливою без вдосконалених систем управління ризиками AI, які можуть обробляти мільйони транзакцій та підозрілих моделей. Колапс гучних активів, таких як Mantra та Terra, довів необхідність цих систем.
Фінансові установи з криптовалютною експозицією повинні визначити пріоритетні рамки тестування динамічного стресу, які інтегрують дані про ланцюг, і поза ланцюгом. Моніторинг транзакцій у режимі реального часу, що працює на агенти AI, повинен бути стандартною практикою для обміну та постачальників ліквідності. Аналіз книг безперервного замовлення також має вирішальне значення для передбачення ризиків прослизання та запобігання аварій, керованим маніпуляцією.
На даний момент криптовалютним компаніям важко наздогнати глобальні норми, причому кожен регіон має власний набір обмежень. Іноді регуляторним рамкам потрібні роки для переговорів та оцінки належним чином. Наприклад, ринки регламенту Crypto-Asset (MICA) було запропоновано у вересні 2020 року і було офіційно прийнято 31 травня 2023 року, але все ще був неповним-деякі правила стабільців були оголошені в червні 2024 року, а положення для провайдерів послуг криптовалют були оголошені в грудні 2024 року.
Незважаючи на чутливість цих правил, вони все ще не зможуть інкапсулювати складність, швидкість та об’єм даних, які сьогодні визначають екосистеми blockchain. Отже, регуляторам залишається правила, розроблені для вчорашніх проблем.
Замість того, щоб накладати ковдру та обмеження, що відповідають одному розміру, які придумують інновації, інструменти, що працюють на AI, також можуть допомогти регуляторним органам з більш ефективним наглядом. Урядові установи можуть зосередитись на виявленні моделей маніпуляцій та системних ризиках без порушення принципів децентралізації, щоб в кінцевому рахунку приймати своєчасні та точні рішення.
Від прогнозування до профілактики
Аварія мантри не була неминучою. Більшість інструментів та методик, які могли б передбачити його вже існувати, але те, що не вистачає, – це воля галузі їх реалізувати.
Компанії повинні почати інтегрувати передові та складніші управління ризиками в більш широкі рамки підприємств, а не трактувати його як окремий домен. Інвестування в міжфункціональну експертизу, що охоплює кількісне моделювання, блокчейн-інфраструктуру та відповідність, вже не просто розкіш; Необхідно захистити цілісність ринку.
Криптофірми повинні орієнтуватися проти нових глобальних стандартів, таких як MICA та Basel Crypto Frameworks та використовувати як аналітику ланцюга, так і дані обміну в режимі реального часу для комплексного моніторингу.
Проекти, обміни та установи, які охоплюють ці методології, отримають як конкурентну перевагу, так і довіру громади. Найголовніше, що вони можуть побудувати криптовалюту, де інновації процвітають без постійної загрози маніпуляцій з ринком та катастрофічних аварій.
Питання вже не полягає в тому, чи слід інтегрувати AI в управління криптовалютами, але як скоро галузь готова прийняти її до того, як наступна криза розгортається, і більше інвесторів постраждає. Йдеться не лише про захист людей, а й репутацію всієї екосистеми.
Кожен великий колапс, злам та килимок завдають шкоди довірі громадськості на криптовалюті. Це дозволяє регуляторам наполягати на більш сильних правилах.
AI може доповнити децентралізовану екосистему та допомогти визначити поганих суб’єктів, виявити системні вразливості та окремі достовірні будівельники від тих, хто використовує систему.
Ахмад Шадід
Ахмад Шадід є засновником O.XYZ, екосистеми з місією побудувати перший у світі суверенний наглядач та засновник IO.NET, на основі солани децентралізованої інфраструктури (DEPIN). Будучи підприємцем, що займається трасом, і серійним засновником на перехресті Web3 та AI, Ахмад славиться перетворенням амбітних ідей у екосистеми, що змінюються світом. Як натхненник, що стоїть за io.net, Ахмад привів компанію до приголомшливої оцінки на 4,5 мільярда доларів за рік. Він особисто інвестував у O.xyz 130 мільйонів доларів, що демонструє його зобов’язання переосмислити ШІ на користь суспільства, а не корпоративні інтереси.