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Do Kwon: "95% are going to die [coins], but there’s also entertainment in watching companies die too"
8 days ago. Ironic. pic.twitter.com/fEQMZIyd9a
— Pedr (@EncryptedPedro) May 11, 2022
Entre el 5 y el 13 de mayo de 2022 se perdieron más de USD 40,000 millones en activos de inversores. Menos de un año después, Do Kwon fue detenido tras intentar supuestamente huir de la justicia por actividades delictivas relacionadas con las pérdidas.
Desde entonces se han escrito muchos artículos sobre la quiebra, que provocó la caída en picado de la moneda Luna y la pérdida de la paridad con el dólar estadounidense de la stablecoin UST de Terra.
Ahora, por primera vez, un grupo de científicos han aplicado la mecánica estadística a la ingeniería inversa de la caída, utilizando las mismas técnicas que se emplean para estudiar la física de partículas.
La investigación, realizada en el King’s College de Londres, se centró en las transacciones y órdenes que se produjeron durante el colapso. Según el borrador del documento de investigación del equipo:
"Consideramos las órdenes como partículas físicas con movimiento sobre un eje unidimensional. El tamaño de la orden corresponde a la masa de la partícula, y la distancia a la que se ha movido la orden corresponde a la distancia a la que se mueve la partícula".
Estas mismas técnicas se utilizan para mapear interacciones termodinámicas, dinámicas moleculares e interacciones a nivel atómico. Aplicándolas a sucesos individuales ocurridos durante un periodo de tiempo específico en un ecosistema contenido, como el mercado de la Luna, los investigadores pudieron obtener una visión más profunda de la microestructura de la moneda y de las causas subyacentes del colapso.
El proceso implicaba alejarse de la metodología instantánea del enfoque actual, la detección de anomalías basada en puntuaciones Z, y pasar a una visión granular de los sucesos a medida que ocurrían.
Al considerar los eventos como partículas, el equipo pudo incorporar a su análisis datos de la capa 3 (que, por encima de los datos de las capas 1 y 2, incluye datos relativos a envíos de pedidos, cancelaciones y coincidencias).
Según los investigadores, esto les llevó a descubrir "casos generalizados de spoofing y layering en el mercado", que contribuyeron en gran medida al colapso de Luna.
A continuación, el equipo desarrolló un algoritmo para detectar el layering y spoofing. Según el artículo, esto supuso un reto importante, pues no se conocen conjuntos de datos relacionados con el colapso de Luna que contengan casos etiquetados con precisión de spoofing o layering.
Con el fin de entrenar su modelo para reconocer estas actividades sin esos datos, los investigadores crearon datos sintéticos. Una vez entrenado, el modelo se aplicó al conjunto de datos Luna y se comparó con los análisis existentes realizados mediante el sistema Z-score.
"Nuestro método detectó efectivamente eventos de spoofing en el conjunto de datos original del mercado de negociación de LUNA", escriben los investigadores, antes de señalar que el método de Z-score "no sólo no identificó el spoofing, sino que también marcó incorrectamente como spoofing las grandes órdenes limitadas".
En el futuro, los investigadores creen que su trabajo podría servir de base para estudiar la microestructura del mercado en todas las finanzas.
El flash crash de Luna se produjo sólo ocho días luego de que el cofundador de Terra, Do Kwon, dijera a la estrella del ajedrez estadounidense-canadiense Alexandra Botez que el 95% de las criptomonedas se irían 0, añadiendo que era "entretenido ver empresas quebrar".
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Según es.cointelegraph.com
