Ethereum-based cryptocurrency reliability assessment method
Ethereum-based cryptocurrency reliability assessment method
Annotation
PII
S207751800006336-8-1
DOI
10.18254/S207751800006336-8
Publication type
Article
Статус публикации
Published
Authors
Ivan Tarkhanov 
Affiliation:
State Academic University of Humanities
NITU MISiS
Address: Russian Federation, Moscow
Pavel Poznyakov
Affiliation: NITU MISiS
Address: Russian Federation, Moscow
Abstract

This study attempts to create a cryptocurrency classification metod and tool for reliability assessment  from the point of view of investors and traders. The definition of the reliability of cryptocurrency and classification criteria is formulated. The following emphasizes how, using the support vector method, based on the available open data, it is possible to determine the reliability of Ethereum-based cryptocurrencies. As a result of testing, 15 reliable cryptocurrencies were identified and software was developed that allows you to collect and classify cryptocurrencies.

Keywords
cryptocurrency, reliability, classification, Ethereum, support vector method
Received
27.08.2019
Date of publication
10.09.2019
Number of characters
14667
Number of purchasers
6
Views
206
Readers community rating
5.0 (2 votes)
Cite Download pdf

To download PDF you should sign in

1

Введение

Одной из самых популярных технологий, которая меняет окружающий мир последние 20-10 лет, является технология блокчейн. Такие свойства блокчейн, как обеспечение неизменности, открытости и децентрализаци позволяют обеспечить потенциал к существенной трансформации правил финансового, правового и многих других мировых рынков [2].

2

Одним из самых ярких примеров внедрения блокчейн стали криптовалюты – разновидность цифровой валюты, создание и контроль за которой базируются на криптографических методах и основаны на технологии блокчейн. Благодаря непредсказуемости и большой волатильности курса, криптовалюты становятся интересны инвесторам и трейдерам на биржах, как новый способ быстрого заработка. При этом количество криптовалют постоянно растёт, из-за чего большинство валют не представляют никакой ценности [3].

3

Кроме очевидной актуальности для инвесторов и трейдеров, которые хотят работать на новом рынке криптовалют и которым нужны инструменты для анализа данных, данное исследование важно в контексте стремления государств контролировать рынок криптовалют [9] и отслеживать заведомо мошеннические криптовалюты, а также связанные с ними финансовые операции.

4

Как правило, если речь идет про обыкновенные (фиатные) валюты, то под надежностью понимается только наименьшая степень волатильности валюты [5]. Но в контексте криптовалют, как нам кажется, этого недостаточно. Поэтому, для оценки надёжности нужно ввести дополнительные критерии. С точки зрения трейдеров и инвесторов важна способность криптовалюты обеспечивать стабильный курс, устойчивость к финансовым манипуляциям и интерес для инвестиций, т.е. некий потенциал для роста её цены. В данном исследовании надёжность криптовалюты можно охарактеризовать как комплексную оценку совокупности показателей криптовалюты, которая позволяет с высокой долей вероятности утверждать, что она не используется для мошеннических схем и имеет потенциал для инвестиций.

5 Существующие криптобиржы не позволяют получить всю необходимую информацию в «чистом» виде, хотя в целом, информация о транзакциях и держателях криптовалюты, как правила, открыта.
6 Целью данной работы является разработка инструментария для начальной оценки надежности криптовалюты, на основе имеющейся открытых данных о ней. С помощью разработанного метода и ПО решаются следующие задачи:
  • Объяснение поведения криптовалюты.
  • Сравнение множества криптовалют.
  • Оценка целесообразности вложения инвестиций в криптовалюты.
  • В перспективе подготовка данных для прогнозирования.
7

Блокчейн Ethereum

Несмотря на то, что самой популярной криптовалютой является Bitcoin, в данной работе будут рассматриваться криптовалюты на базе блокчейн Ethereum. Поскольку Ethereum это не просто основа для второй по популярности в мире валюты Ether (Эфир), но и многофункциональная блокчейн платформа, которая используется для создания смарт-контрактов[13].

8 Смарт-контракт – это компьютерный алгоритм, благодаря которому происходит контроль выполнения обязательств сторон в процессе обмена средствами в технологии блокчейн. Преимущество данного алгоритма состоит в том, что при наступлении некоторых событий выполнение заложенных в нём условий происходит децентрализованная независимая проверка. Поэтому подделка данных и другие виды мошенничества затруднены и практически не возможны. Например, можно создать смарт-контракт, который будет заниматься пожертвованиями, и задать условия, что накопленные деньги будут храниться до тех пор, пока не наберется необходимая сумма или до конкретной даты, а после средства пойдут на какие-нибудь нужды, или вернуться тем, кто пожертвовал, если нужной суммы не набралось.
9

В отличие от Bitcoin, Ethereum имеет свой собственный развитый язык разработки для создания смарт-контрактов – Solidity [13], более простые условия «майнинга» (добычи) криптовалюты независимыми майнерами и позволяет наиболее быстро создать первый прототип криптовалюты с любыми условиями распространения, первичного размещения и правилами её «сжигания». При этом большинство связанных с безопасностью ограничений платформы, которые имеются в Bitcoin, в Ethereum отсутствуют [7]. Помимо этого, Ethereum можно использовать как основу для создания более сложных архитектурных решений для обмена финансовыми и корпоративными данными и интеграции с внутренними системами организаций и государства [10]. Благодаря описанным возможностям Ethereum быстро стал самой популярной платформой для создания и распространения новых основанных на криптовалюте проектов.

10 Инструментарий для оценки надёжности криптовалют на базе блокчейн Ethereum должен обеспечивать следующие возможности:
  • получение основных данных о валюте, таких как её название, интернет адрес (URL) её смарт контракта с сайта >>>> [8];
  • на основе URL адреса и названия криптовалюты извлекать данные с криптобирж (например, Etherdelta.com https://etherdelta.com и Forkdelta https://forkdelta.app );
  • анализ и нормализация полученных данных;
  • экспорт проанализированных данных в базу данных.
11

Описание метода

 

Выбор параметров оценки надёжности

На данный момент не существуют сервисов, которые напрямую оценивают надежность криптовалют. В основном оценивать валюту приходиться на базе составленных рейтингов, которые выпускаются с некоторой периодичностью:

  • https://coinmarketcap.com – сервис, который предоставляет рейтинг криптовалют на основе капитализации, данный параметр является важным показателем для инвестора так как показывает ему уровень популярности и развития криптовалюты, однако недостатком данного рейтинга является то, что развивающиеся валюты в него попасть не смогут и оценивать валюту только по одному параметру нецелесообразно [11];
  • https://etherscan.io – сервис, предоставляющий подробную информацию обо всех валютах и последних транзакциях на базе блокчейн Etherium. Из-за обилия информации не понятно, как некоторые данные будут влиять на ту или иную криптовалюту [8].
12 В рамках текущего исследования было предложено оценивать валюту по пяти критериям, которые практически не зависят от времени существования валюты:
  • волатильность валюты (priceVolat);
  • волатильность количества сделок (tradesVolat);
  • волатильность объемов продаж (volumeVolat);
  • количество владельцев валюты (holders);
  • общее количество сделок за последние полгода (transfers).
13

Выбор данных параметров обусловлен не только тем, что они не зависят от времени существования валюты, но и тем, что эти характеристики наиболее точно отображают текущую ценность криптовалюты. Если не учесть хотя бы один из них, оценка может быть совершенно другой.

14

Например, уберем параметр волатильности количества сделок, и получим валюту, у которой стабильная хорошая цена, но сделок по ней последние пару месяцев фактически нет. Тем самым получается, что без этого параметра данная валюта может быть оценена как надежная. Далее в случае её приобретения, продать приобретенную криптовалюту снова не удастся. Её попросту никто не купит. Получается, что при расчете не учитывался параметр, который зафиксировал бы это.

15 Критерий по количеству владельцев валюты показывает, что при малом их количестве, может происходить спекуляция.
16 Характеристика волатильности объемов продаж крайне важна, так как при большом количестве сделок и малом объеме продаж криптовалютная биржа будет иметь недостаточный оборот данной валюты, и она может перестать торговать этой валютой в любой момент времени.
17

Наборы входных и выходных данных

Для анализа надёжности был выбран перечень из 81 криптовалюты на базе блокчейн Ethereum, данные по которым доступны на сайтах Etherdelta ( >>>> ) и Forkdelta ( >>>> ).

18 Входные данные по каждой валюте представлены в формате двух строковых параметров, которые пользователь вводит для каждой конкретной валюты:
  • Краткое название валюты (shortName). Например, BNB.
  • Адрес криптовалюты в публичной сети Ethereum (Address). Например, 0xB8c77482e45F1F44dE1745F52C74426C631bDD52.
19 Выходные данные состоят из сохранённых в БД исторических данных для каждой криптовалюты, а также результата классификации, рассчитанного по этим данным.
20

Классификация методом опорных векторов

В данном случае необходимо решить задачу бинарной классификации. Для проведения классификации был выбран метод опорных векторов, т.к. он наиболее удобен для решения задач с 2-умя классами [4].

21

Каждый объект данных должен быть представлен как вектор на n-мерном пространстве. Нужно решить задачу классификации на два непересекающихся класса: X= Rn, Y={–1, +1}.

22 Необходимо построить пороговый классификатор: ax=sign(j=1nwjxj-w0)=sign(w,x -w0) , (1)
23 В котором x=(x1,,xn) – вектор признаков объекта x ; вектор w=w1,,wnRn и значение скалярного порога w0 , описывает гиперплоскость.
24 Задача сводится к тому, что необходимо найти такую гиперплоскость в пространстве Rn , чтобы расстояние от этой плоскости до ближайшей точки было максимальным. Уравнение w,x=w0 , как раз и представляет собой искомую гиперплоскость [11].
25 Пусть Xm={(x1, y1,,xm,ym)} – исходное множество описаний объектов, где xi=V1p,V1t,V1v, h1,t1 ) - характеристики объекта (Vp - волатильность валюты, Vt - волатильность количества сделок, Vv - волатильность объемов продаж, h - количество владельцев валюты, t - общее количество сделок за последние полгода. а yi {–1, +1} – множество классов.
26 Для классификации необходимо построить плоскость w,xi-w0=0, где w перпендикуляр к разделяющей гиперплоскости, а w0 - значение скалярного порога.
27 Для нахождения оптимальной гиперплоскости нужно: w,x-w0=1 , w,x-w0=-1 .
28 Нужно убедиться для всех точек полосы xi w,xi-w0 -1,  если yi=-1, +1,  если yi=+1.
29 Тогда расстояние между границами будет 2|w| .
30 Далее необходимо построить линейно неразделимую выборку. Тогда задача сводится к w,w min .
31 По теореме Куна-Таккера эта задача эквивалентна двойственной задаче поиска седловой точки функции Лагранжа [12] Lw,w0,ξ,λ, ηminw,w0ξmaxληξi0, λi0 , ηi0  , i=1,,lλi=0, либо yiw,xi-w0=1-ξi,  i=1,,l ηi=0 , либо ξi=0,  i=1,,l , где Lw,w0,ξ,λ, η=12w,w+i=1lλi(yiw,xi-w0-1) -i=1lξi(λi+ηi-C) , где λ=(λ1,,λl) – вектор двойственных переменных.
32 После всех преобразований задача сводится к -Lλ=-i=1lλi+12i=1lj=1lλiλjyiyjxi,xj)minλ0λiC, i=1,,li=1lλiyi=0  
33

Результаты

В рамках исследования было разработано ПО, которое позволяет через API собирать часть данных по сделкам, значению цены и количеству владельцев валюты с сайтов открытых криптобирж Etherdelta и Forkdelta, далее дополнять (обогащать данные) используя API Etherscan.io и сохранять результат в локальную БД.

34

Рисунок 1. Общая схема работы ПО и метода классификации.

35 Сбор данных проводился автоматически по выбранному заранее списку валют и указанному набору входных параметров по каждой криптовалюте (см. раздел 3.2). Дальнейшая нормализация проводилась частично в ручном режиме, т.к. не удалось реализовать полностью автоматическую обработку данных всех транзакций, связанных с той или иной криптовалютой.
36

В качестве экспериментальной проверки был выбран перечень из 81 криптовалюты на базе блокчейн Ethereum. Из них десять отобраны в качестве обучающей выборки для метода опорных векторов. Экспертным путём было установлено, что пять из них «надежные», а пять «ненадежные».

37

Таблица 1. Обучающая выборка.

Валюта priceVolat tradesVolat vloumeVolat holders tranfers (последние полгода) Результат
CRO 1.212 2.098 2.250 0.136 0.361 1
LINK 1.898 3.210 3.140 0.176 0.440 1
NPXS 3.557 6.068 5.225 0.362 0. 613 1
ZRX 1.824 3.035 6.465 0.302 0.651 1
OMG 4.496 6.123 5.870 0.698 0.725 1
THETA 0.873 0.679 2.438 0.060 0.073 0
ECOREAL 0.175 0.115 0.080 0.008 0.015 0
SAN 1.210 0.470 2.817 0.077 0.266 0
CAJ 1.812 0.302 0.247 0 0 0
GNO 0.373 0.573 1.873 0.177 0.167 0
38

Далее были вычислены критерии для 90 оцениваемых валют. Всего, как «надёжные» было классифицировано 15 криптовалют (май 2019 года) Дальнейшая проверка экспертом показала, что все кроме одной можно считать «надёжными», их цена стабильна и есть устойчивый интерес со стороны инвесторов и трейдеров. Общий список надёжных валют и расчетов по ним представлен в таблице 2.

39

Таблица 2. Список надёжных криптовалют.

Валюта priceVolat tradesVolat vloumeVolat holders tranfers (последние полгода) Результат
CRO 1.212 2.098 2.250 0.136 0.361 1
LINK 1.898 3.210 3.140 0.176 0.440 1
NPXS 3.557 6.068 5.225 0.362 0. 613 1
ZRX 1.824 3.035 6.465 0.302 0.651 1
OMG 4.496 6.123 5.870 0.698 0.725 1
ANKR 0.958 1.184 1.653 0.008 0.213 1
BAT 2.557 6.068 8.225 0.362 1.0 1
BNB 2.812 5.098 6.250 1.0 0.861 1
DAI 1.631 2.834 3.210 0.332 0.361 1
DGTX 1.389 1.531 1.101 0.105 0.249 1
ENJ 1.931 1.527 3.211 0.601 0.518 1
FUN 1.031 1.044 3.117 0.077 0.576 1
LAMB 0.977 1.103 1.024 0.131 0.311 1
LINA 0.889 2.713 1.157 0.016 0.247 1
MKR 1.496 7.123 9.870 0.0298 0.352 1
PAX 1.097 2.243 1.704 0.482 0.316 1
REP 3.198 4.210 5.140 0.226 0.340 1
STORJ 0.893 2.602 2.113 0.165 0.233 1
USDT 5.342 4.372 6.120 0.528 0.415 1
XIN 1.048 2.317 2.131 0.315 0.281 1
40 Полная таблица расчетов представлена в приложении.
41

Заключение

В рамках данной статьи описан первый этап попытки определения надёжности криптовалют известным методом классификации, таким как метод опорных векторов. Мы попытались определить понятие надёжности в контексте криптовалют на базе Ethereum и предложить адекватные критерии классификации для этого.

42 Полученные результаты показывают, что чуть больше 20% существующих криптовалют на базе Ethereum могут быть интересны в качестве средства инвестирования. Относительно малое их количество показывает то, что рынок развивается. Возможно, этот процент в реальности и ниже, т.к. необходимо время, для оценки полученных результатов.
43

В целом полученный результат подтверждает факт, что сейчас инвесторы рассматривают криптовалюты на базе Ethereum как рискованные и бояться вкладывать свои средства в данном направлении [6].

44 Разработан алгоритм, который «отсекает» заведомо подозрительные криптовалюты, чтобы инвесторы, трейдеры и регулирующие органы не тратили время на анализ каждой из них в ручном режиме.
45 Будущие перспективы данного исследования заключаются в том, что при помощи разработанного инструментария можно создать большую базу с историческими данными о различных валютах (больше 6 месяцев) и в будущем добавить функционал для предсказания более точного поведения криптовалют, в том числе не только разработанных на Ethereum.

References

1. Vorontsov K.V. Lektsii po metodu opornykh vektorov. – URL: http://www.ccas.ru/voron/download/SVM.pdf

2. Genkin A., Mikheev A. Blokchejn: Kak ehto rabotaet i chto zhdet nas zavtra. – Al'pina Pablisher, 2017.

3. Desyat' problem i riskov kriptovalyut // Garant.ru: informatsionno.-pravovoj portal. – URL: https://www.garant.ru/article/1150927/

4. Zadacha klassifikatsii // Zadachi Data Mining. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/166

5. Zinisha O.S., Alieva A.R. Konkurentsiya sovremennykh valyut: bor'ba za dominirovanie //Politematicheskij setevoj ehlektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. – 2016. – №. 120.

6. Novikov A.D., Podrez N.A. Kriptovalyuta: vozmozhnosti i riski //Nauchno-issledovatel'skaya deyatel'nost' kak faktor lichnostnogo i professional'nogo razvitiya studentov. 2018. S. 130-134.

7. Otlichiya Bitcoin ot Ethereum // Utmagazine.ru: portal trejderov. – URL: https://utmagazine.ru/posts/21029-chem-otlichaetsya-bitcoin-ot-ethereum

8. Cervis dlya prosmotra statistiki seti Ethereum. – URL: https://etherscan.io/

9. Sliva A. A. PRAVOVOE REGULIROVANIE OBOROTA KRIPTOVALYuT V ROSSIJSKOJ FEDERATsII //Redaktsionnaya kollegiya. 2019. S. 19.

10. Solov'ev A.V., Tarkhanov I.A. "Ehlektronnye dokumenty i zadacha obespecheniya sokhrannosti pri obmene dannymi v tsifrovoj ehkonomike", // Trudy Instituta Sistemnogo Analiza RAN, Moskva, 2018, Tom 68, Vypusk 1, ctr. 42-53

11. Top-100 Kriptovalyuty po rynochnoj kapitalizatsii. – URL: https://coinmarketcap.com/ru/

12. Shakhidi Akobir. Derev'ya reshenij // BaseGroup Labs – tekhnologii analiza dannykh, stat'i. – Ehlektron. Dan., 2017g. – URL: https://basegroup.ru/community/articles/description

13. What is Ethereum? // Comprehensive Guide. – URL: https://blockgeeks.com/guides/ethereum/

Additional materials

Full calculation result (additional_1.xlsx, 16 Kb) [Link]