Система моніторингу та аналізу нових токенів у блокчейн-мережах

Abstract

Об’єктом дослідження є інформаційна система, призначена для автоматичного моніторингу та початкового аналізу нових токенів у блокчейн-мережі Solana. Предметом дослідження є методи та алгоритми збору даних (підписка на події, стріми транзакцій), а також критерії та метрики для оцінки інвестиційної привабливості новостворених токенів у мережі Solana. Метою роботи є створення програмного забезпечення, яке здійснює автоматичний моніторинг появи нових токенів у блокчейн-мережі Solana , забезпечує збір перших транзакцій, пов'язаних із цими токенами, та виконує їх початковий аналіз за визначеними критеріями для об'єктивної оцінки потенційної інвестиційної привабливості. Актуальність теми магістерської роботи зумовлена високою динамікою та волатильністю ринку нових токенів у сфері DeFi та необхідністю розробки інструментів, здатних забезпечити трейдерів оперативною та об'єктивною кількісною оцінкою активів, щойно з’явилися, мінімізуючи ризики маніпуляцій. За результатами дослідження розроблено працездатний програмний модуль, здатний в автоматичному режимі оцінювати початковий попит токенів та формувати висновок про їхній потенціал. Створена архітектура дозволяє масштабувати систему та інтегрувати більш складні методи, такі як машинне навчання, для оптимізації вагових коефіцієнтів Score. Практичне значення роботи полягає у створенні прототипу аналітичної системи, яка завдяки використанню GRPC-протоколу, має конкурентну перевагу за швидкістю перед стандартними RPC-рішеннями. The object of the study is an information system designed for automatic monitoring and initial analysis of new tokens in the Solana blockchain network. The subject of the study is methods and algorithms for data collection (event subscription, transaction streams), as well as criteria and metrics for assessing the investment attractiveness of newly created tokens in the Solana network. The purpose of the work is to create software that automatically monitors the appearance of new tokens in the Solana blockchain network, provides collection of the first transactions associated with these tokens, and performs their initial analysis according to specified criteria for an objective assessment of potential investment attractiveness. According to the results of the study, a workable software module was developed that is capable of automatically assessing the initial demand for tokens and forming a conclusion about their potential. The created architecture allows you to scale the system and integrate more complex methods, such as machine learning, to optimize the Score weighting coefficients.