DeFiプロトコルが提供する金融サービスの類似性を調査

Core Concepts

DeFiプロトコルが提供する金融サービスの類似性を、グラフ表現学習アルゴリズムを使って調査し、クラスター化することで明らかにする。

Abstract

本研究では、DeFiプロトコルが提供する金融サービスの類似性を調査するため、グラフ表現学習アルゴリズムを使ってDeFiの基本的な金融機能ユニット(ビルディングブロック)のエンベディングを生成し、クラスター化を行った。

まず、既存の研究に基づいて、DeFiトランザクションのコール構造から、金融機能を表すビルディングブロックを抽出した。次に、ビルディングブロックのノード(スマートコントラクト)に様々な特徴を割り当て、graph2vecアルゴリズムを使ってグラフレベルのエンベディングを生成した。

生成したエンベディングベクトルを入力として、階層的クラスタリングを行った。クラスタリングの評価には、ビルディングブロックの金融機能カテゴリーとプロトコルの2つのラベルを使用した。

その結果、金融機能カテゴリーラベルでは最高で0.888の純度が得られ、プロトコルラベルでは0.864の純度と0.571のV-Measureが得られた。プロトコル固有のパターンの再利用が、プロトコルレベルのクラスタリングでより高い性能につながっていることが示唆された。

本手法は、DeFiプロトコルが提供する金融サービスの自動カテゴライズに役立ち、また、プロトコル間の類似性を明らかにすることで、DeFiエコシステムの理解を深めることができる。

Stats

異なるプロトコルのビルディングブロックでも、同じスマートコントラクトの呼び出しパターンが共有されていることがある。
ある金融機能を提供するビルディングブロックの中に、別の金融機能のビルディングブロック全体が含まれていることがある。
同じプロトコルのビルディングブロックの間には、金融機能が異なっても共通のサブグラフが存在することがある。

Quotes

該当なし

Key Insights Distilled From

Investigating Similarities Across Decentralized Financial (DeFi) Services

by Junliang Luo... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00034.pdf

Deeper Inquiries

DeFiプロトコルの金融サービスの類似性を、より詳細な取引データや外部情報を活用して分析することはできないか

この研究では、DeFiプロトコルの金融サービスの類似性を分析するために、取引データやスマートコントラクトの属性を活用してグラフ表現学習アルゴリズムを適用しました。しかし、より詳細な取引データや外部情報を組み込むことで、さらに深い分析が可能です。例えば、取引パターンやトークンの移動パターンなどの追加情報を取得し、それらをグラフ表現に組み込むことで、より詳細な類似性の分析が可能になります。さらに、他のブロックチェーンイベントデータを組み込むことで、DeFiサービスの進化や相互作用パターンをより包括的に理解することができます。

プロトコル固有のパターンの再利用が、クラスタリングの性能に影響を与えているという発見は興味深い

プロトコル固有のパターンの再利用がクラスタリングの性能に影響を与えることが示されました。この知見を活用するためには、プロトコル間で共通のパターンや機能を特定し、それらをクラスタリングアルゴリズムに組み込むことが重要です。これにより、プロトコルごとに異なるクラスタが形成され、類似した機能やパターンを持つ建物ブロックがグループ化されます。この情報を活用することで、新しいDeFiサービスの開発や既存サービスの改善に役立ちます。また、プロトコル固有のパターンの再利用を理解することで、セキュリティや相互運用性の向上にも貢献できます。

この知見をどのように活用できるか

DeFiエコシステムの進化と新しい金融サービスの創出を分析するためには、より広範囲なデータセットや長期間の取引データを活用することが重要です。さらに、新しい金融サービスの動態を理解するためには、トークンの移動パターンや取引の頻度などの追加情報を組み込むことが有益です。これにより、DeFiエコシステム内での新しいトレンドやパターンを特定し、将来の金融サービスの方向性を予測することが可能になります。さらに、他のブロックチェーンイベントデータを組み込むことで、DeFiエコシステム全体のダイナミクスを包括的に分析し、将来の展望を洞察することができます。