Didukung oleh institusi kelas atas seperti Pantera Capital, YZi Lab, dan OKX Ventures, aPriori mendefinisikan ulang fondasi utama perdagangan terdesentralisasi. Tim pendiri proyek ini terdiri dari talenta Jump, Coinbase, Citadel Securities, dan dYdX—memadukan teknologi blockchain asli dengan keahlian trading high-frequency Wall Street. Di jaringan blockchain publik berperforma tinggi, aPriori tengah membangun infrastruktur eksekusi perdagangan generasi baru demi menghadirkan teknologi trading kompetitif yang sebenarnya untuk ekosistem DeFi.

aPriori merevolusi alur kerja trading on-chain. Mengusung agregator DEX bertenaga AI serta modul staking likuiditas terintegrasi MEV, aPriori menyatukan seluruh siklus order—mulai dari penempatan, pencocokan, hingga menghasilkan yield—dalam satu ekosistem produk yang berkelanjutan dan terpadu.

Setelah meluncurkan Swapr—agregator DEX berbasis AI—pada pekan lalu, tim aPriori kini memusatkan perhatian pada “inti cerdas” trading on-chain: sistem Order Flow Segmentation. Dengan menggabungkan penandaan perilaku, pengelompokan wallet (wallet clustering), analitik AI, dan umpan balik dari blockchain, sistem ini memastikan tiap transaksi diproses lebih cerdas dan adil—melindungi pengguna dari toxic flow (aktivitas seperti arbitrase slippage), serta menyalurkan likuiditas secara optimal. Hasilnya, perdagangan jadi lebih cerdas sekaligus tercipta ketertiban dan kepercayaan yang lebih tinggi di ekosistem on-chain.

“Memahami setiap transaksi adalah fondasi eksekusi yang adil.”

Order Flow Segmentation merupakan salah satu inovasi inti aPriori. Dengan menganalisis perilaku trading, riwayat wallet, serta respons pasar, sistem bisa secara proaktif membedakan transaksi asli pengguna dari toxic flow seperti arbitrase atau sandwich attack, bahkan sebelum transaksi dijalankan. Berbeda dengan metode lama yang sekadar memeriksa penyelesaian transaksi, penyaringan awal ini mengurangi risiko lebih dini, menghadirkan pihak lawan transaksi yang lebih aman bagi penyedia likuiditas (LP), serta meningkatkan pemilihan jalur dan keadilan eksekusi.

“Teknologi plus ekosistem: titik puncak terbaik Monad.”

Tiap ekosistem blockchain publik punya karakteristik data tersendiri. Solana terkenal akan kecepatan transaksi dan komunitas aktif, tetapi dominasi kontrak closed-source membatasi data untuk pelatihan model. Di sisi lain, Ethereum dan jaringan EVM menawarkan data terbuka, namun dibatasi throughput sehingga pola trading cenderung konservatif dan kepadatan data lebih rendah.

Monad berhasil menyeimbangkan kecepatan dan transparansi: menghadirkan throughput tinggi dan strategi trading agresif layaknya Solana, dengan tingkat keterbacaan serta keterbukaan khas infrastruktur EVM. Hal ini membuka peluang besar bagi aPriori untuk membangun model kecerdasan order flow generasi berikutnya.

“Data pengguna bukan sekadar partisipasi—melainkan berkontribusi melatih kecerdasan trading generasi berikutnya.”

Program Kontribusi Data Komunitas: Untuk memperkuat pemahaman AI terkait perilaku trading, aPriori meluncurkan inisiatif kontribusi data yang mengajak komunitas turut serta. Cukup dengan beberapa langkah sederhana, siapa pun bisa membantu model menelusuri ekosistem on-chain secara lebih mendalam:

• Tautkan wallet: Hubungkan alamat wallet utama untuk memberikan profil perilaku lengkap.
• Jaringan yang didukung: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet.
• Sinkronisasi akun sosial: Opsional, hubungkan Twitter, Discord, dan lainnya demi memperkaya konteks identitas.
• Check-in dan pelacakan tugas: Dashboard khusus menampilkan riwayat check-in, aktivitas trading, serta progres kontribusi Anda.

Data ini membantu sistem mengenali alamat mana saja yang dimiliki pengguna yang sama, mendeteksi aktivitas kolaboratif, dan memperkuat kemampuan AI dalam mengklasifikasi jenis transaksi serta mengukur risiko.

“Bagaimana cara mengetahui transaksi mengandung toxic flow?”

Pada mesin inti Swapr, model risiko AI mengevaluasi semua transaksi sebelum dieksekusi. Penilaian utama mencakup:

• Detail perdagangan: arah beli/jual, rute token, konsumsi gas, biaya, slippage.
• Riwayat alamat: frekuensi trading, perilaku sebelumnya, pergerakan aset.
• Reaksi pasar: pergerakan harga mulai 1 detik hingga 24 jam pasca eksekusi.
• Profitabilitas: apakah transaksi menghasilkan keuntungan di berbagai periode, serta potensi dampak terhadap LP.

Sistem menandai toxic flow—seperti arbitrase atau sandwich attack akibat asimetri informasi—dengan menilai setiap transaksi terhadap ancaman keadilan sistem.

“Model paling cerdas memahami trading—bukan asal menambah kompleksitas.”

aPriori mengusung pendekatan multi-algoritma, menggabungkan model tradisional (XGBoost, LightGBM) dan model temporal (RNN, Transformer). Model tradisional unggul untuk analisis data terstruktur yang mudah dipahami, sedangkan model temporal mendeteksi perubahan perilaku seiring waktu.

Swapr akhirnya mengimplementasikan arsitektur ensemble, di mana sub-model belajar dari data dan rentang waktu berbeda. Skor terintegrasi memungkinkan respons yang jauh lebih akurat dan tangguh terhadap berbagai pola trading canggih.

“Siapa pemain di balik transaksi—apakah ada kolusi arbitrase?”

Arbitrase umumnya bukan dilakukan satu wallet saja; sering kali terdiri dari kombinasi beberapa alamat terkoordinasi. Dengan mengidentifikasi kelompok perilaku semacam ini, sistem mampu mengenali potensi sindikat arbitrase dan mencegah toxic flow terkonsentrasi mengganggu LP.

“Menjadikan AI sebagai jantung eksekusi perdagangan”

Dengan semakin beragamnya data pelatihan, kecerdasan order flow Swapr menjadi solusi utama dalam pengalihan jalur DeFi—bukan hanya menawarkan harga kompetitif, tapi juga manajemen likuiditas real-time dan perlindungan optimal bagi pengguna serta LP.

Pendiri Ray menuturkan, “Mesin perdagangan DeFi sejati dapat memahami dan mengevaluasi order—serta mampu menjaga keamanan sistemnya sendiri. Kami ingin Swapr menjadi pintu masuk trading pertama yang benar-benar ‘berpikir’.”

Disclaimer:

1. Artikel ini merupakan publikasi ulang dari [TechFlow]. Hak cipta sepenuhnya milik penulis asli [TechFlow]. Apabila Anda memiliki keberatan atas artikel ini, silakan hubungi Tim Gate Learn dan kami akan menindaklanjuti permintaan Anda sesuai prosedur.
2. Disclaimer: Semua pendapat dan pandangan dalam artikel ini sepenuhnya milik penulis dan tidak merupakan saran investasi dalam bentuk apa pun.
3. Versi dalam bahasa lain diterjemahkan oleh tim Gate Learn. Kecuali Gate secara eksplisit disebutkan, dilarang menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak terjemahan ini.