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. Для досягнення цієї мети визначено такі завдання: 1. Зібрати теоретичні відомості про блокчейн-технології. 2. Провести аналіз блокчейн-технологій та розробити метод оцінки токенів. 3. Розробити систему моніторингу нових токенів у блокчейн мережі, оцінити її продуктивність. 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. Отримані результати можуть бути використані в комерційних цілях для автоматизованого прийняття рішень на високочастотних ринках, а також у подальших наукових дослідженнях архітектур моніторингу блокчейну. Одержані результати можуть бути використані в різних сферах. У сфері освіти вони застосовані при вивченні сучасних технологій роботи з високочастотними потоковими даними блокчейн-мереж та для демонстрації принципів побудови складних аналітичних моделей скорингу на основі метрик. У комерційних проєктах створений працездатний прототип може служити основою для розробки високопродуктивних аналітичних інструментів, що дозволяють оперативно оцінювати інвестиційний потенціал токенів у момент їхньої появи, забезпечуючи конкурентну перевагу на ринках із високою частотою транзакцій.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. To achieve this goal, the following tasks have been defined: 1. To collect theoretical information about blockchain technologies. 2. To conduct an analysis of blockchain technologies and develop a method for evaluating tokens. 3. To develop a monitoring system for new tokens in the blockchain network, to assess its performance. The relevance of the topic of the master's thesis is due to the high dynamics and volatility of the market for new tokens in the DeFi sphere and the need to develop tools capable of providing traders with an operational and objective quantitative assessment of assets that have just appeared, minimizing the risks of manipulation. 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. The practical significance of the work lies in creating a prototype of an analytical system that, thanks to the use of the GRPC protocol, has a competitive advantage in speed over standard RPC solutions. The results obtained can be used for commercial purposes for automated decision-making in high-frequency markets, as well as in further scientific research into blockchain monitoring architectures. The results obtained can be used in various fields. In the field of education, they are applicable in the study of modern technologies for working with high-frequency streaming data of blockchain networks and for demonstrating the principles of building complex analytical scoring models based on metrics. In commercial projects, the created working prototype can serve as the basis for the development of high-performance analytical tools that allow for the prompt assessment of the investment potential of tokens at the moment of their appearance, providing a competitive advantage in markets with a high transaction frequency.