Do Kwon : "95 % des [pièces] vont mourir, mais il y a aussi du divertissement à voir des entreprises mourir aussi" il y a 8 jours. Ironique. pic.twitter.com/fEQMZIyd9a

– Peter (@EncryptedPedro) 11 mai 2022

Plus de 40 milliards de dollars d'actifs d'investisseurs ont été perdus dans le crash entre le 5 et le 13 mai 2022. Moins d'un an plus tard, Do Kwon a été arrêté après avoir prétendument tenté de fuir les poursuites pour activités criminelles associées à ces pertes.

Depuis, des volumes ont été écrits sur la panne, qui a vu la pièce Luna (LUNC) chuter et la pièce stable UST de Terra s'éloigner du dollar américain.

Aujourd'hui, pour ce qui semble être la première fois, des scientifiques ont appliqué la mécanique statistique pour reconstituer l'accident en utilisant les mêmes techniques que celles utilisées pour étudier la physique des particules.

L’étude, menée au King’s College de Londres, s’est concentrée sur les transactions et les ordres survenus pendant le krach. Selon le document de recherche préliminaire de l’équipe :

« Nous considérons les ordres comme des particules physiques en mouvement sur un axe unidimensionnel. La taille de l’ordre correspond à la masse de la particule, et la distance parcourue par l’ordre correspond à la distance parcourue par la particule. »

Ces mêmes techniques sont utilisées pour cartographier les interactions thermodynamiques, la dynamique moléculaire et les interactions au niveau atomique. En les appliquant à des événements individuels survenant pendant une période de temps spécifique dans un écosystème confiné, comme le marché Luna, les chercheurs ont pu obtenir des informations plus approfondies sur la microstructure de la pièce et les causes sous-jacentes de l’effondrement.

Le processus impliquait de s’éloigner de la méthodologie d’instantané impliquée dans l’approche de pointe actuelle, la détection d’anomalies basée sur le score Z, et de passer à une vue granulaire des événements au fur et à mesure qu’ils se produisaient.

En considérant les événements comme des particules, l’équipe a pu intégrer les données de la couche 3 dans son analyse (qui, au-dessus des données de la couche 1 et de la couche 2, incluent les données relatives aux soumissions de commandes, aux annulations et aux correspondances).

Selon les chercheurs, cela les a conduits à découvrir « des cas généralisés d’usurpation d’identité et de superposition sur le marché », qui ont grandement contribué au crash éclair de Luna.

L'équipe a ensuite développé un algorithme pour détecter les superpositions et les falsifications. Cela représentait un défi de taille, selon l'article, car il n'existe aucun ensemble de données connu lié au crash de Luna qui contienne des cas de superposition ou de falsification correctement étiquetés.

Afin d'entraîner leur modèle à reconnaître ces activités sans ces données, les chercheurs ont créé des données synthétiques. Une fois formé, le modèle a ensuite été appliqué à l'ensemble de données Luna et comparé à une analyse existante réalisée via le système Z-score.

« Notre méthode a réussi à détecter des événements d'usurpation d'identité dans l'ensemble de données d'origine du marché de négociation LUNA », ont écrit les chercheurs, avant de noter que la méthode Z-score « non seulement n'a pas réussi à identifier l'usurpation d'identité, mais a également signalé à tort les ordres à cours limité importants comme étant de l'usurpation d'identité ».

À l’avenir, les chercheurs pensent que leurs travaux pourraient servir de base à l’étude de la microstructure du marché dans le secteur financier.

Le crash éclair de Luna s'est produit huit jours seulement après que le cofondateur de Terra, Do Kwon, a déclaré à la star américano-canadienne des échecs Alexandra Botez que 95 % des crypto-monnaies feraient faillite, ajoutant qu'il y avait « du divertissement à regarder des entreprises mourir ».