При поддержке ведущих институциональных инвесторов, таких как Pantera Capital, YZi Lab и OKX Ventures, aPriori кардинально меняет базовые представления о децентрализованной торговле. Проект объединяет экспертизу специалистов из Jump, Coinbase, Citadel Securities и dYdX, что позволяет синтезировать передовые блокчейн-технологии и опыт высокочастотной торговли с Уолл-стрит. На базе высокопроизводительных публичных блокчейн-сетей aPriori создает инфраструктуру исполнения сделок нового поколения, наделяя DeFi действительно конкурентоспособными трейдинговыми технологиями.

aPriori трансформирует процесс торговли на блокчейне. Интегрируя DEX-агрегатор на искусственном интеллекте и модуль стейкинга ликвидности с поддержкой MEV, aPriori объединяет все этапы жизненного цикла ордера — от размещения и сопоставления до генерации доходности — в единую, устойчивую продуктовую экосистему.

После недавнего запуска AI-агрегатора DEX Swapr команда aPriori сосредоточилась на «интеллектуальном ядре» on-chain-торговли — системе сегментации потока ордеров (Order Flow Segmentation). Система объединяет поведенческую маркировку, кластеризацию кошельков, AI-аналитику и on-chain-обратную связь, чтобы обеспечивать интеллектуальную и справедливую обработку каждой транзакции. Это не только защищает пользователей от токсичных потоков (вредоносных действий вроде арбитражных проскальзываний), но и направляет ликвидность туда, где в ней наиболее нуждаются. Такой подход делает торговлю мудрее и укрепляет прозрачность и доверие на ончейн-рынке.

«Понимание каждой сделки — залог справедливого исполнения»

Сегментация потока ордеров — ключевое новшество aPriori. Анализируя торговое поведение, историю кошельков и рыночные реакции, система заранее определяет, отражает ли транзакция реальную пользовательскую активность или признаки токсичного потока — например, арбитраж или sandwich-атаки, — еще до её исполнения. В отличие от классических решений, проверяющих только факт завершения сделки, этот проактивный фильтр позволяет снизить риски на раннем этапе, обеспечивает LP более надежных контрагентов и повышает справедливость маршрутизации и исполнения ордеров.

«Технологии плюс экосистема: лучший момент Monad»

Каждая публичная блокчейн-экосистема характеризуется своими особенностями данных. Solana славится высокой скоростью транзакций и активной аудиторией, однако закрытые смарт-контракты ограничивают доступность данных для обучения моделей. Напротив, Ethereum и другие EVM-сети обеспечивают открытые данные, но сталкиваются с пропускными ограничениями, порождая более консервативные торговые модели и меньшую плотность информации.

Monad сочетает в себе скорость и прозрачность: эта сеть совмещает “соланоподобную” высокую пропускную способность и агрессивные стратегии трейдинга с прозрачностью и открытостью инфраструктуры EVM. Такая среда идеальна для разработки aPriori новых моделей анализа потока ордеров.

«Пользовательские данные — не просто участие: они формируют будущий торговый интеллект»

Программа комьюнити по вкладу данных: для расширения возможностей AI в анализе торгового поведения aPriori запустила инициативу по сбору данных, приглашая сообщество присоединиться. Любой пользователь может внести вклад в обучение моделей, выполнив несколько несложных шагов:

• Привязать кошелек: cвязать свои основные адреса для создания полного поведенческого профиля.
• Поддерживаемые сети: Ethereum, BNB Chain, Monad Testnet.
• Синхронизация социальных профилей: опционально связать аккаунты Twitter, Discord и других платформ для улучшения идентификации.
• Отметки и отслеживание задач: на отдельной панели отображается история ваших чекинов, торговая активность и прогресс участия.

Эти данные позволяют системе устанавливать, какие адреса принадлежат одному пользователю, выявлять координированные действия и совершенствовать AI в классификации транзакций и оценке рисков.

«Как понять, включает ли сделка токсичный поток?»

В ядре Swapr ИИ-модели риска оценивают каждую транзакцию до исполнения, анализируя:

• Детали сделки: направление (покупка/продажа), маршрутизация токенов, расход газа, комиссии, проскальзывание.
• История адреса: частота торгов, предыдущее поведение, движение активов.
• Рыночная реакция: изменение цены от 1 секунды до 24 часов после исполнения.
• Прибыльность: приносит ли сделка прибыль на разных временных интервалах и не вредит ли LP.

Система помечает токсичные потоки — такие как арбитраж или sandwich-атаки, использующие неравенство информации, — оценивая потенциальную угрозу каждой сделки справедливости всей системы.

«Лучшие модели понимают торговлю — а не просто усложняют её»

aPriori использует мультиалгоритмический подход, объединяя классические модели (XGBoost, LightGBM) и временные модели (RNN, Transformer). Классические модели обеспечивают интерпретируемый анализ структурированных данных, а временные — выявляют динамику поведения пользователей во времени.

В Swapr реализована ансамблевая архитектура: подмодели обучаются на разных выборках данных и временных интервалах. Интегрированная система скоринга позволяет точнее и устойчивее реагировать на сложные торговые паттерны.

«Кто реально стоит за сделкой — кто координирует арбитраж?»

Арбитраж почти никогда не проводится через один кошелек; как правило, это результат скоординированных действий множества адресов. Выявляя такие поведенческие группы, система способна прогнозировать арбитражные синдикаты и предотвращать концентрированные токсичные потоки, угрожающие LP.

«ИИ — ключевой элемент исполнения сделок»

С расширением обучающей выборки Swapr превращает ордерный интеллект AI в отличительную особенность DeFi-маршрутизации, обеспечивая не только лучшие ценовые условия, но также мгновенное управление ликвидностью и взвешенную защиту как для пользователей, так и для LP.

Основатель Ray комментирует: «Полноценный DeFi-движок исполнения должен уметь анализировать сделки и защищать всю систему. Мы стремимся сделать Swapr первой точкой входа в торговлю, действительно способной “думать”».

Дисклеймер:

1. Данная статья является републикацией с ресурса [TechFlow]. Права на материал принадлежат автору [TechFlow]. Если у вас есть возражения по поводу публикации, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и мы рассмотрим ваш запрос согласно нашим процедурам.
2. Отказ от ответственности: высказанные в статье мнения и суждения отражают точку зрения автора и не считаются инвестиционными рекомендациями.
3. Переводы на другие языки выполнены командой Gate Learn. Если Gate не указан в качестве источника, не копируйте, не распространяйте и не используйте этот перевод без разрешения.