Binance: AI și Machine Learning, pentru prevenția și identificarea manipulării pieței cripto

Binance: AI și Machine Learning, pentru prevenția și identificarea manipulării pieței cripto

București, 25 octombrie 2023 –  Binance  utilizează tehnologiile de ultimă generație AI și Machine Learning (ML), alaturi de expertiza externă, pentru a menține un mediu de tranzacționare corect și transparent și a preveni și identifica manipularea pieței cripto.

Principalele tehnici de depistare a manipulării pieței includ:

Supravegherea algoritmică avansată, AI și ML: acest grup de metode se bazează pe algoritmi avansați AI și ML pentru a monitoriza modelele de tranzacționare în timp real și a identifica semnalele de activitate suspectă. Aceste sisteme automate pot efectua analize în timp real asupra volumelor mari de date de tranzacționare, pentru a identifica tendințele care se abat de la modelele stabilite. Prin setarea de declanșatoare și alerte, echipele de supraveghere a pieței pot detecta posibile activități manipulative, cum ar fi spoofing-ul sau layering-ul. Algoritmii AI și ML pot folosi, de asemenea, datele istorice, pentru a analiza tendințele și modelele care pot indica tranzacționări manipulative și a oferi o bază de referință pentru monitorizarea ulterioară. Aceste tehnologii s-au dovedit a fi extrem de utile în detectarea manipulării pieței, prin utilizarea volumelor mari de date pentru a recunoaște modelele indicative ale potențialului abuz de piață.

Analiza big data: Valorificarea big data permite brokerilor și burselor să identifice potențiala manipulare a pieței. Cu seturi mari de date istorice în timp real, comportamentul de tranzacționare care poate indica scheme malițioase poate fi detectat. Utilizarea seturilor de date mari poate ajuta la distingerea modelelor de tranzacționare legitime de cele manipulative. Aceste informații pot fi, apoi, introduse în algoritmii menționați mai sus, care declanșează sisteme de alertare.

Monitorizarea pe multiple platforme și piețe: Această metodă implică monitorizarea tranzacționării pe mai multe burse sau platforme. Activitatea manipulativă ar putea fi coordonată pe mai multe burse, prin urmare, monitorizarea tranzacționării pe multiple piețe oferă informații valoroase necesare pentru detectarea la timp a tranzacționării suspicioase.

Colaborarea autoritățile de reglementare și alți actori din piață: Colaborarea este esențială pentru detectarea și prevenirea manipulării pieței. Schimbul de bune practici între burse și brokeri permite o detectare mai rapidă a modelelor de tranzacționare manipulative, în timp ce autoritățile de reglementare pot oferi, de asemenea, instrumente și informații suplimentare utile în detectarea activității manipulative.

Strategiile comune de manipulare a pieței includ:

Scheme de tip pump-and-dump: acestea implică un grup coordonat de manipulatori care lucrează împreună pentru a cumpăra cantități mari dintr-o anumită criptomonedă, determinând creșterea dramatică a prețului acesteia. Creșterea bruscă a prețului îi atrage adesea pe alți investitori să achiziționeze activul, ceea ce îi crește și mai mult valoarea. Odată ce prețul atinge o țintă predeterminată, grupul coordonat își vinde rapid deținerile, determinând prăbușirea prețului artificial umflat și lăsându-i pe investitorii neavizați cu pierderi semnificative.

Spoofing/layering: Spoofing-ul este o tactică de manipulare în care un trader plasează o ofertă sau o cerere mare pe piață, creând iluzia unei cereri sau oferte mari. Această ofertă sau cerere este adesea plasată fără intenția de a fi executată, creând o impresie falsă a prețului activului. Odată ce alți participanți la piață au mutat prețul în direcția dorită, manipulatorul își anulează oferta sau cererea și profită de mișcarea de preț indusă artificial.

Wash trading: În acest caz, manipulatorii cumpără și vând simultan același activ, generând un volum de tranzacționare artificial. Aceasta creează o iluzie a lichidității și a interesului ridicat pentru activ, atrăgând adesea alți investitori. Wash trading-ul nu este numai ilegal, ci și înșelător, deoarece distorsionează prețul și prezintă incorect popularitatea unui token.