科学家利用粒子物理学对月球闪崩进行了逆向工程

Scientists reverse-engineered moonquakes using particle physics.

Do Kwon: “95%的币都要死掉，但看公司破产也有娱乐性” 8天前。讽刺的是。pic.twitter.com/fEQMZIyd9a

— Pedr (@EncryptedPedro) May 11, 2022

在2022年5月5日至5月13日期间的崩盘中，投资者损失了超过400亿美元的资产。不到一年后，据称在与这些损失相关的犯罪活动中企图逃离起诉的Do Kwon被逮捕。

此后已经有很多文章讨论了这次崩盘，其中Luna（LUNC）币暴跌，Terra的UST稳定币与美元脱钩。

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现在，科学家们似乎首次将统计力学应用于崩盘的逆向工程，使用了研究粒子物理学的相同技术。

这项研究是在伦敦国王学院进行的，重点是在崩盘期间发生的交易事件和订单。根据团队的预印研究论文：

“我们将订单视为在一维轴上运动的物理粒子。订单大小对应于粒子的质量，订单移动的距离对应于粒子的移动距离。”

这些技术同样用于映射热力学相互作用，分子动力学和原子级相互作用。通过将它们应用于发生在一个封闭生态系统中的特定时间段内的个别事件，比如Luna市场，研究人员能够更深入地了解币的微观结构和崩盘的根本原因。

这个过程涉及到远离当前最先进的方法（基于Z-score的异常检测）的快照方法，并转向以事件发生的粒度视图。

通过将事件视为粒子，团队能够将第三层数据纳入其分析中（在第一层和第二层数据之上，包括与订单提交、取消和匹配相关的数据）。

根据研究人员的说法，这使他们发现了“市场中广泛存在的欺骗和分层现象”，这对Luna闪崩起到了很大的推动作用。

然后，团队开发了一种检测分层和欺骗的算法。根据论文，这是一个重大挑战，因为没有关于Luna崩盘的已知数据集包含准确标记的欺骗或分层实例。

为了让模型能够在没有这些数据的情况下识别这些活动，研究人员创建了合成数据。训练完成后，模型被应用于Luna数据集，并与通过Z-score系统进行的现有分析进行了基准测试。

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研究人员写道：“我们的方法成功地在LUNA交易市场的原始数据集中检测到了欺骗事件”，然后指出Z-score方法“不仅未能识别欺骗，而且错误地将大额限价订单标记为欺骗。”

研究人员认为，他们的工作未来可以成为研究金融市场微观结构的基础。

Luna闪崩发生在Terra联合创始人Do Kwon告诉美加国际象棋明星Alexandra Botez有95%的加密币会失败，并补充说“看公司破产很有意思”仅仅8天后。

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