알라메다 리서치의 내부: 다중 토큰 네트워크 분석

Core Concepts

알라메다 리서치와 관련된 계정들의 토큰 이체 네트워크 분석을 통해 FTX 파산 전후의 활동 패턴과 동학을 파악하였다.

Abstract

이 연구는 알라메다 리서치와 관련된 계정들의 토큰 이체 네트워크를 분석하여 FTX 파산 전후의 활동 패턴과 동학을 파악하였다.

• 전체 네트워크 분석을 통해 알라메다와 Jump Trading 등 주요 계정들이 중심 허브 역할을 하는 허브-앤-스포크 구조를 확인하였다.
• 시간에 따른 네트워크 변화 분석에서 알라메다 계정의 토큰 축적 및 배분 패턴 변화를 관찰할 수 있었다. 2022년 11월 파산 전후로 알라메다의 거래 활동이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
• 토큰별 PageRank-CheiRank 거래 균형 지수 분석을 통해 알라메다의 토큰별 축적 및 배분 행태를 파악할 수 있었다. 특히 FTT 토큰의 경우 축적 행태가 두드러졌다.

이 연구는 DeFi 생태계 내부의 복잡한 거래 동학을 네트워크 분석 기법을 통해 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 향후 시간 기반 커뮤니티 탐지와 이상치 탐지 기법을 활용하면 FTX 파산의 주요 원인을 보다 심층적으로 분석할 수 있을 것으로 기대된다.

Stats

알라메다 리서치 계정들은 2018년 6월부터 네트워크에 등장하기 시작했다.
2018년부터 2022년 중반까지 알라메다 계정의 거래 수와 연결선 수는 비교적 안정적이었다.
2022년 11월 알라메다 파산 시기에 거래 수와 연결선 수가 급감하였다.

Quotes

"FTX 파산은 암호화폐 세계에 큰 충격을 주었고, FTX 자체에 대한 광범위한 분석이 이루어졌지만, 그 자회사인 알라메다 리서치에 대해서는 상대적으로 주목을 받지 못했다."
"알라메다 리서치와 FTX는 깊이 연결되어 있어, FTX가 고객 자산의 상당 부분을 대여했다는 점에서 두 회사의 내부 운영과 토큰 이동에 대한 이해가 중요하다."

Key Insights Distilled From

Inside Alameda Research: A Multi-Token Network Analysis

by Céle... at arxiv.org 09-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.10949.pdf

Deeper Inquiries

알라메다 리서치와 FTX의 관계에 대해 보다 심층적으로 분석할 수 있는 방법은 무엇일까?

알라메다 리서치와 FTX의 관계를 심층적으로 분석하기 위해서는 다음과 같은 방법론을 고려할 수 있다. 첫째, 토큰 전송 네트워크 분석을 통해 두 회사 간의 자산 흐름을 시각화하고, 특정 시점에서의 거래 패턴을 파악할 수 있다. 이를 위해 **다중 토큰 네트워크(Multi-Token Network)**를 구축하여, 알라메다와 FTX의 계정 간의 거래를 추적하고, 각 계정의 중심성(centrality) 및 상호작용을 분석하는 것이 중요하다. 둘째, 시간적 분석을 통해 두 회사의 거래 활동의 변화를 관찰할 수 있다. 예를 들어, FTX의 파산 전후로 알라메다의 거래량 및 토큰 보유 패턴의 변화를 분석함으로써, 두 회사의 재정적 상호작용을 이해할 수 있다. 셋째, 커뮤니티 탐지 알고리즘을 활용하여, 알라메다와 FTX의 계정이 속한 커뮤니티를 식별하고, 이들이 어떻게 상호작용하는지를 분석할 수 있다. 이러한 접근은 두 회사의 관계를 보다 명확히 하고, 그들이 어떻게 서로의 운영에 영향을 미쳤는지를 밝혀낼 수 있다.

알라메다 리서치의 파산 원인을 규명하기 위해 어떤 추가적인 데이터와 분석 기법이 필요할까?

알라메다 리서치의 파산 원인을 규명하기 위해서는 다음과 같은 추가적인 데이터와 분석 기법이 필요하다. 첫째, 거래 기록 데이터를 포함한 보다 포괄적인 블록체인 데이터가 필요하다. 이는 알라메다의 모든 거래 내역을 포함하여, 자산의 유입 및 유출을 추적할 수 있게 해준다. 둘째, 온체인 및 오프체인 데이터 통합이 필요하다. 예를 들어, 알라메다의 재무제표, 고객 자산 관리 내역, 그리고 FTX와의 거래 내역을 결합하여 분석함으로써, 자산의 흐름과 파산의 원인을 보다 명확히 할 수 있다. 셋째, 이상 탐지 기법을 활용하여, 알라메다의 거래 패턴에서 비정상적인 행동을 식별할 수 있다. 예를 들어, 특정 시점에 비정상적으로 높은 거래량이나 특정 토큰의 급격한 변동을 분석하여, 파산에 기여한 요인을 규명할 수 있다. 마지막으로, 시계열 분석을 통해 알라메다의 거래 활동의 변화를 시간에 따라 분석하고, 파산 직전의 급격한 변화나 패턴을 식별하는 것이 중요하다.

DeFi 생태계의 복잡성과 취약성을 해결하기 위해서는 어떤 기술적, 정책적 접근이 필요할까?

DeFi 생태계의 복잡성과 취약성을 해결하기 위해서는 다음과 같은 기술적 및 정책적 접근이 필요하다. 첫째, 스마트 계약의 감사 및 검증을 강화해야 한다. 이는 코드의 취약점을 사전에 발견하고, 해킹이나 자산 손실을 방지하는 데 중요한 역할을 한다. 둘째, 투명한 데이터 공유 및 분석 플랫폼을 구축하여, 사용자와 개발자가 DeFi 생태계의 거래 및 자산 흐름을 쉽게 추적하고 분석할 수 있도록 해야 한다. 이를 통해 사용자들은 보다 안전하게 거래할 수 있으며, 이상 거래를 조기에 발견할 수 있다. 셋째, 정책적 규제가 필요하다. 정부 및 규제 기관은 DeFi 플랫폼에 대한 명확한 규제를 마련하여, 사용자 보호 및 시장의 건전성을 유지해야 한다. 예를 들어, 자산의 안전한 관리 및 고객 자산 보호를 위한 규정을 도입할 수 있다. 마지막으로, 교육 및 인식 제고가 필요하다. 사용자들이 DeFi의 위험성과 기회를 이해하고, 안전한 거래를 위한 지식을 갖출 수 있도록 교육 프로그램을 제공해야 한다. 이러한 접근은 DeFi 생태계의 복잡성과 취약성을 줄이는 데 기여할 수 있다.