يمكن للعين البشرية المدربة أن تنظر إلى المخطط وتشعر فورا عندما يكون هناك شيء غير طبيعي. يمكن أن تكشف خريطة الفقاعات عن تجمعات المحافظ وتركيز غير صحي. نحن بالفعل نجمع الإشارات المعتادة، توزيع النسبة المئوية على أصحاب الكبار، دار السك المتنازلة، السيولة المحترقة، تركيز العرض... كل الأساسيات. لكن هذا لا يزال غير كاف لمتداول ذكاء اصطناعي مستقل الذكاء الاصطناعي. الإشارات الأساسية لا تزال إشارات، لكن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى المزيد. هذا يحتاج وقتا. إنها عمل خوارزمي. الأنماط مصممة يدويا، مبنية من مئات الرموز المراقبة، وتختبر عبر أمثلة حقيقية، وحالات استثنائية، وبيانات حية حتى تصبح القواعد مستقرة وموثوقة. كلما صمتنا أكثر، كلما عملنا على العمل أكثر. يجب على الذكاء الاصطناعي أن يجمع بين الجذب الاجتماعي، وإظهار الجدية، وقبل كل شيء فك شفرة المقياس الوحيد الذي لا يكذب أبدا: الرسم البياني. إذا بدا المخطط فوضويا أو مصطنعا أو مهندسا بشكل مصطنع، فلن تتبادله. مرحلة زمنية. محركنا موجود لتغذية وكيل ذاتي السيطرة بإشارات قوية، وإشارات ضعيفة، وأنماط مبنية على الأساس رياضيا. إليكم الأنماط جاهزة للانطلاق. 🧵1/5

🧵2/5 🚨 النمط #1 - شراء التزوير (الكشف) تجاوز خريطة الفقاعات. 1) نافذة زمنية (Δt ≤ 7s) المشتريات التي تفصل بين أراضي ≤7 تجمع بين المشتريات. هذا لا يعني احتيالا، بل يشكل مجموعة (يحتاج إلى ≥4 صفقات). 2) تجانس الحجم أتحقق من مدى انحراف كل حجم شراء عن متوسط العنقود: |Vi − M| / M ≤ 0.40 إذا كانت كل صفقة تناسب هذا التصنيف → توحيدا غير طبيعي. 3) نمط التقارب يتم اختبار المجلدات المتتالية: Vi+1 ≥ Vi × 0.65 إذا اتبع ≥70٪ هذه القاعدة → منحنى التراكم المتحكم فيه 4) توقيت الانفجار يتم حساب متوسط المسافة بين عمليات الشراء كما يلي: متوسط المسافة ≤ 1.2 ثانية = توقيت على مستوى الروبوت لا يوجد تدفق بشري يتصرف هكذا. العلم = على الأقل هناك تفعيل شذوذ واحد. الشراء السريع وحده لا يضع علامة على عملية احتيال. فقط الشراء السريع + إحصائيات مستحيلة = إشارة انتحال.

🧵3/5 🚨 النمط #2 - نمط التسلسل (الكشف) تجاوز خريطة الفقاعات. كيف أكتشف سلوكا متكررا على مستوى الاحتيال داخل المحفظة باستخدام قواعد كمية. 1) الترشيح المسبق يتم تحليل الصفقة فقط إذا: Vi ≥ 10 وtypei ∈ {BUY, SELL} و tokeni = الهدف. يتم إزالة الضوضاء قبل أي استخراج إشارة. 2) بناء الركض يتم دمج الأفعال المتتالية المتطابقة إلى جولات: اشتر اشتر → اركض (اشتر) بيع بيع → تشغيل (بيع) تكشف هذه الجولات عن السلوك الهيكلي للمحفظة. 3) أنماط الانتقال من كل زوج من الركض: Pk = typek → typek₊₁ (مثلا: شراء→بيع، بيع→شراء) 4) قاعدة التكرار يصبح النمط مريبا عندما يتكرر نفس الانتقال: الcount(P) ≥ 2 غالبا ما تعيد محافظ الاحتيال استخدام نفس تسلسل الإجراءات. 5) فحص التأخير بالنسبة للأنماط المتكررة، أقيس التوقيت: Δt = t₂ − t₁ إذا كان Δt ≤ 6، فإن التكرار ضيق جدا ليكون طبيعيا — علامة نموذجية على أنماط الطعم المبرمجة التي تستخدم لتضليل المشاهدين. حالة العلم العد (P) ≥ 2 وΔt ≤ 6 تكرار التسلسلات + توقيت غير طبيعي = اختلاق سلوكي متعمد — علامة احتيال.

🧵4/5 🚨 النمط #3 - التداول بالغسل (الكشف) كيف أكتشف حجم المحفظة المزيف من نفس المحفظة باستخدام القواعد الكمية 1) أهمية المجلد يتم تحليل الشراء فقط إذا كان ذلك مهما: tradeShare = Vi / wallet الحجم ≥ 0.005 حصة السوق = Vi / globalالحجم ≥ 0.001 2) نافذة زمنية (Δt ≤ 180) لكل عملية شراء ب، أبحث عن بيع s من نفس المحفظة مع: Δt = ts − t_b ≤ الثمانينيات 3) مطابقة الحجم يجب أن يعكس البيع عملية الشراء: |Vs − V_b| / V_b ≤ 0.30 4) مطابقة الرموز يجب أن تبيع المحفظة نفس الرمز الذي اشترته للتو: s.TokenIn = b.TokenOut حالة العلم يجب أن تتحقق جميع الشروط: تريدشير ≥ 0.005 وحصة السوق ≥ 0.001 وΔt ≤ الثمانينيات و |Vs − V_b| / V_b ≤ 0.30 اشتر > بيع > نفس المحفظة > نفس الرمز > نفس الحجم > نفس النافذة = إشارة احتيال تداول الغسيل. خريطة الفقاعات في هذا الفيلم لن تفهمني خطأ!

🧵5/5 الآن هذا رمز نظيف. تحية @littupdev لم نأخذ $GAIN، ولسنا جاهدين جدا (نعم هو نظيف). هذه النقطة تظهر فقط آثار انتحال شراء، ليست كافية لتفعيل المحرك، لذا تم تصنيفها كإشارة ضعيفة. مع تطبيق صارم للقواعد.