بدعم من جهات استثمارية بارزة مثل Pantera Capital وYZi Lab وOKX Ventures، يعيد مشروع aPriori صياغة المفاهيم الأساسية للتداول اللامركزي. يجمع الفريق المؤسس خبرات متميزة من Jump وCoinbase وCitadel Securities وdYdX، إذ يمزج تقنيات البلوكتشين المتقدمة مع خبرة وول ستريت في التداول عالي التردد. على شبكات البلوكتشين العامة عالية الأداء، يقوم aPriori بتطوير بنية تحتية متقدمة لتنفيذ التداولات، بهدف تمكين قطاع التمويل اللامركزي (DeFi) بتقنيات تداول متطورة وقادرة على المنافسة الحقيقية.

ثورة aPriori تمتد إلى سير عمليات التداول على السلسلة، مستفيدًا من مجمّع DEX مدعوم بالذكاء الاصطناعي ووحدة رهن سيولة تدعم MEV، حيث يدمج المشروع دورة حياة الأوامر بالكامل، من الإرسال إلى المطابقة وتحقيق العائد، ضمن منظومة منتجات متكاملة ومستدامة.

بعد أن أطلق فريق aPriori مؤخرًا مجمّع DEX الذكي Swapr، يوجه اهتمامه الآن نحو “النواة الذكية” للتداول على السلسلة: نظام تجزئة تدفق الأوامر. من خلال تصنيف السلوكيات، وعنقدة المحافظ، وتحليل الذكاء الاصطناعي، والتغذية الراجعة من السلسلة، يتيح هذا النظام معالجة كل معاملة بدقة وعدالة أعلى، فيحمي المستخدمين من التدفقات الضارة مثل انزلاق المراجحة، ويوجه السيولة تلقائيًا نحو النقاط الأكثر احتياجًا. وبذلك يرتقي النظام بكفاءة التداول ويعزز تنظيم السوق وثقة أفراده.

“فهم كل معاملة يشكل الأساس للتنفيذ العادل.”

تُعد تجزئة تدفق الأوامر إحدى الابتكارات المحورية لدى aPriori. فبتحليل أنماط التداول، وسجلات المحافظ، وتفاعلات السوق، يستطيع هذا النظام تحديد إذا ما كانت المعاملة تمثل نشاطًا فعليًا للمستخدم أم نوعًا من التدفقات الضارة مثل المراجحة أو هجمات الساندويتش حتى قبل إتمام التنفيذ. بخلاف الأساليب التقليدية التي تكتفي بالتحقق من إتمام المعاملة، يعمل هذا الفلتر الاستباقي على تقليل المخاطر مبكرًا، ويتيح لمزودي السيولة أطرافًا أكثر أمانًا، كما يرفع كفاءة اختيار المسارات وعدالة تنفيذ الأوامر.

“التكنولوجيا والمنظومة: لحظة Monad الاستثنائية.”

تتميز كل منظومة بلوكتشين عامة بخصائص بياناتها الفريدة. فعلى سبيل المثال، تتمتع Solana بسرعة تداول عالية وقاعدة مستخدمين نشطة، غير أن كثرة العقود المغلقة المصدر تحد من بيانات التدريب المتاحة للنماذج. أما Ethereum وسلاسل EVM الأخرى فتقدم بيانات مفتوحة ولكنها تعاني من محدودية السعة، ما ينتج عنه تداول أكثر تحفظًا وكثافة بيانات أقل.

تمنح Monad توازنًا نادرًا بين السرعة والشفافية بدمجها سرعة وإنجاز Solana مع القراءة المفتوحة لبنية EVM، ما يخلق بيئة مثالية لتطوير الجيل القادم من نماذج ذكاء تدفق الأوامر لدى aPriori.

“بيانات المستخدمين ليست مجرد مشاركة، بل تساهم في تدريب موجة الذكاء التداولي القادمة.”

برنامج مساهمة البيانات المجتمعية: لتعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل سلوكيات التداول، أطلق aPriori مبادرة مساهمة بيانات تدعو الجميع للمشاركة. عبر تنفيذ بعض الخطوات البسيطة، يمكن لأي مستخدم دعم النماذج في تعميق فهمها لعالم التداول على السلسلة:

• ربط المحفظة: صِل عناوين محافظك الرئيسة لإنشاء ملف سلوكي كامل.
• الشبكات المدعومة: Ethereum، BNB Chain، Monad Testnet.
• مزامنة الحسابات الاجتماعية: بإمكانك اختيار ربط حسابات تويتر، Discord وغيرها لتعزيز سياق الهوية.
• متابعة الحضور والمهام: لوحة تحكم مخصصة تعرض سجل حضورك، أنشطة التداول، وتقدمك في الإسهامات.

تساعد هذه البيانات النظام في رصد العناوين التابعة لنفس المستخدم، واكتشاف الأنشطة الجماعية، وتعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي على تصنيف أنواع المعاملات وتقييم مستويات المخاطر.

“كيف تميز إذا كانت المعاملة تحمل تدفقًا ضارًا؟”

في جوهر محرك Swapr، تخضع كل معاملة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي للمخاطر قبل التنفيذ، حيث يجري التحليل بناءً على:

• تفاصيل الصفقة: اتجاه البيع أو الشراء، مسار التوكنات، استخدام الغاز، الرسوم، الانزلاق السعري.
• سجل العنوان: تكرار التداولات، السلوك السابق، تحركات الأصول.
• تفاعل السوق: تحرك الأسعار خلال الفترة من ثانية واحدة حتى 24 ساعة بعد التنفيذ.
• الربحية: مدى تحقيق الصفقة للأرباح في فترات زمنية متعددة، وإمكانية تأثيرها السلبي على مزودي السيولة.

يرصد النظام التدفقات الضارة، مثل المراجحة أو هجمات الساندويتش التي تستغل التفاوت المعلوماتي، من خلال تقييم أثر كل معاملة على عدالة النظام ككل.

“أذكى النماذج تفهم التداول بعمق، ولا تكتفي بإضافة التعقيد.”

يتبنى aPriori نهجًا متنوعًا، مزاوجًا بين النماذج التقليدية مثل XGBoost وLightGBM، والنماذج الزمنية مثل RNN وTransformer. حيث تتفوق النماذج التقليدية في التحليل الهيكلي القابل للتفسير، تبرز النماذج الزمنية في رصد تحولات السلوك مع مرور الوقت.

وفي نهاية المطاف، يعتمد Swapr بنية تجميعية بحيث تتعلم النماذج الفرعية من بيانات وآفاق زمنية متنوعة. يتيح الدمج بين النتائج تحقيق استجابات أكثر دقة وموثوقية لأساليب التداول المتقدمة.

“من يقف حقيقةً وراء المعاملة—هل هناك تواطؤ في المراجحة؟”

نادراً ما تُنفذ عمليات المراجحة من خلال محفظة واحدة، بل غالبًا ما تتم بالتنسيق بين عدة عناوين. وبفضل قدرته على تحديد مجموعات السلوك المتشابهة، يستطيع النظام اكتشاف الشبكات التعاونية للمراجحة وتجنب تركيز التدفقات الضارة على مزودي السيولة.

“جعل الذكاء الاصطناعي عنصرًا رئيسيًا في تنفيذ الصفقات”

من خلال بيانات تدريب أكثر عمقًا، باتت قدرات Swapr في تحليل تدفق الأوامر سمة بارزة في توجيه التداول عبر DeFi، ليست فقط لتوفير أفضل الأسعار بل لتحقيق إدارة سيولة فورية وضمان حماية متوازنة للمستخدمين ومزودي السيولة.

ويشير المؤسس Ray: “يجب أن يكون محرك تنفيذ التداول في DeFi قادرًا على تفسير وتقييم التداولات بفعالية، مع حماية المنظومة ذاتها. نطمح لأن يكون Swapr بوابة التداول الأولى التي يمكنها ’التفكير‘ بحق.”

إخلاء المسؤولية:

1. أعيد نشر هذه المقالة من [TechFlow]. تعود حقوق النشر للمؤلف الأصلي [TechFlow]. في حال وجود أي اعتراض على إعادة النشر، يرجى التواصل مع فريق Gate Learn وسنتعامل مع طلبك حسب الإجراءات المعتمدة.
2. تنويه: كل الآراء والمحتوى المذكور في هذا المقال يمثل وجهة نظر الكاتب فقط ولا يعتبر نصيحة استثمارية بأي شكل.
3. تم إعداد الترجمات للغات الأخرى بواسطة فريق Gate Learn. باستثناء ما يرد فيه ذكر واضح لـ Gate، يُحظر نسخ أو توزيع أو استخدام هذه الترجمة دون إذن.