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La chute de TerraUSD : une histoire à méditer

Analyser la chute de TerraUSD et son impact sur le marché crypto.

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Dans le monde de l'argent numérique, les cryptomonnaies ont attiré beaucoup d'attention, surtout avec l'essor du Web3, un concept qui encourage l'utilisation de la technologie blockchain et des monnaies numériques. Parmi ces monnaies, on trouve les Stablecoins, qui sont conçus pour garder une valeur stable, généralement liée à un actif stable comme le dollar américain. Cependant, ces cryptomonnaies peuvent être très volatiles et parfois s'effondrer, entraînant d'importantes pertes financières pour les utilisateurs. Cet article examine certains événements choquants dans l'écosystème des stablecoins Ethereum, en particulier l'effondrement de TerraUSD (UST), un stablecoin, et de sa monnaie associée, Luna.

Contexte sur le Web3 et les Stablecoins

Le Web3 est une nouvelle façon de penser à Internet, où les utilisateurs ont plus de contrôle sur leurs données et leurs transactions. Cela repose fortement sur la blockchain, une technologie qui permet de stocker et de vérifier des informations de manière sécurisée sur de nombreux ordinateurs. Les cryptomonnaies sont au cœur de ce système, permettant des transactions sans avoir besoin d'intermédiaires comme les banques.

Les stablecoins visent à fournir une forme de cryptomonnaie plus fiable. Ils tentent de maintenir une valeur stable, ce qui les rend plus attrayants pour les transactions quotidiennes. Par exemple, UST a été conçu pour toujours valoir un dollar. Pour garder sa valeur stable, UST était associé à LUNA, qui pouvait être échangée pour équilibrer l'offre et la demande de l'UST.

L'effondrement de l'UST et de LUNA

Malgré l'intention derrière les stablecoins, UST a subi un effondrement majeur en mai 2022. En quelques jours seulement, UST a perdu son ancrage avec le dollar et a chuté significativement en valeur. LUNA, qui était censée stabiliser UST, a également plongé en valeur. La chute a été rapide et désastreuse, effaçant des milliards de dollars de valeur et conduisant de nombreux investisseurs à perdre leurs économies.

On pense que l'effondrement a été déclenché par une vente coordonnée d'UST, entraînant une spirale descendante qui a forcé de nombreux utilisateurs à vendre rapidement leurs tokens, faisant encore baisser le prix. Cet événement a soulevé des questions importantes sur la stabilité et la fiabilité des stablecoins et de l'écosystème qui les entoure.

Comprendre les événements menant à l'effondrement

Avant l'effondrement, plusieurs activités inhabituelles ont été observées sur le marché. À certaines dates, il y avait une augmentation anormale de la vente d'UST. Ces activités ont été signalées comme significatives et ont suggéré que quelque chose d'inhabituel se produisait sur le marché. Analyser ces transactions peut nous aider à comprendre les facteurs contribuant à l'effondrement.

L'effondrement n'était pas juste un événement isolé. Il a également touché d'autres cryptomonnaies, montrant à quel point ces monnaies numériques sont interconnectées. Lorsque l'UST s'est effondré, cela a entraîné une vente panique parmi les utilisateurs d'autres stablecoins, provoquant un effet domino sur le marché des cryptomonnaies.

Analyser les données de trading

Pour analyser l'effondrement, nous avons regardé diverses cryptomonnaies sur la blockchain Ethereum. Nous avons utilisé des techniques complexes d'analyse de réseau qui nous ont permis d'examiner les modèles de trading au fil du temps. Cela a impliqué de voir comment différentes monnaies interagissaient entre elles et comment ces interactions changeaient pendant l'effondrement.

L'analyse a inclus l'examen de 26 millions de transactions pour voir comment les stablecoins se comportaient avant et après l'effondrement. Cela a impliqué d'examiner les volumes de trading, le nombre d'utilisateurs uniques et la fréquence des transactions. En étudiant ces modèles, nous espérions identifier des signaux clés qui pourraient aider à prédire ou à expliquer la crise.

Comportement du marché avant l'effondrement

Avant l'effondrement, de nombreux stablecoins montraient un niveau élevé d'activité de trading. Les utilisateurs achetaient et vendaient activement ces monnaies, et il y avait une interaction significative entre différentes pièces. L'analyse a révélé que de nombreux utilisateurs se concentraient principalement sur le trading d'une seule monnaie plutôt que de diversifier sur plusieurs monnaies.

Fait intéressant, dans les jours précédant l'effondrement, il y a eu des pics significatifs dans l'activité de trading. Ces pics étaient particulièrement évidents dans les transactions impliquant l'UST. De tels modèles pourraient indiquer que les utilisateurs réagissaient à des menaces perçues pour la stabilité de la monnaie, peut-être à cause d'informations externes ou du sentiment du marché.

Le jour de l'effondrement

Le 9 mai 2022, l'effondrement s'est produit. L'UST a perdu son ancrage avec le dollar, chutant rapidement à environ 35 cents. Cet événement a déclenché une vague de ventes panique alors que les utilisateurs se précipitaient pour quitter le marché. La pression de vente a déconnecté l'UST des autres monnaies, et LUNA, qui était censée soutenir l'UST, a également chuté dramatiquement en valeur.

L'examen des données de trading montre que le nombre de transactions a explosé pendant l'effondrement, indiquant que de nombreux utilisateurs vendaient activement leurs avoirs. L'effondrement a mis en lumière le lien crucial entre différentes cryptomonnaies et comment l'instabilité de l'une peut entraîner des perturbations plus larges sur le marché.

Analyse post-effondrement

Après l'effondrement, le marché des cryptomonnaies a commencé à se redresser, mais tous les stablecoins n'ont pas retrouvé leurs niveaux d'activité d'avant. De nombreux utilisateurs qui étaient actifs dans le trading de l'UST et de LUNA ont déplacé leur attention vers d'autres stablecoins. L'analyse a montré une tendance claire des utilisateurs à se tourner vers des monnaies comme USDC et USDT, qui étaient perçues comme plus stables et fiables.

Malgré la volatilité initiale après l'effondrement, certaines monnaies ont vu une augmentation de l'activité de trading, mais cela était surtout dû aux utilisateurs essayant de profiter de nouvelles opportunités ou de récupérer des pertes. Le volume global de trading pour de nombreuses monnaies touchées est resté inférieur à celui d'avant l'effondrement.

Le rôle du comportement des utilisateurs

Le comportement des utilisateurs a joué un rôle significatif dans la façon dont le marché a réagi avant et après l'effondrement. De nombreux utilisateurs ont montré une tendance à se concentrer sur une seule monnaie pour leurs activités de trading. Ce comportement a probablement influencé la rapidité avec laquelle les investisseurs ont réagi à la baisse de valeur.

L'analyse indiquait qu'après l'effondrement, de nombreux utilisateurs qui avaient auparavant échangé de l'UST ou de LUNA n'étaient pas revenus à ces monnaies, choisissant plutôt de s'engager avec d'autres stablecoins. Ce changement reflète un changement de sentiment, alors que les utilisateurs cherchaient à éviter des risques similaires à l'avenir.

Perspectives de l'analyse de réseau

L'utilisation de l'analyse de réseau a permis aux chercheurs de visualiser les interactions entre différentes cryptomonnaies pendant les périodes observées. Cette analyse a révélé que de nombreuses monnaies étaient étroitement liées avant l'effondrement, avec des niveaux élevés d'activité transactionnelle entre elles. Cependant, après l'effondrement, une séparation s'est produite. UST et WLUNC ont évolué dans leur propre sphère de trading, distincte des autres stablecoins.

L'étude a également examiné diverses mesures de graphes, telles que les coefficients de regroupement et la densité des graphes, pour évaluer les changements structurels dans le réseau au fil du temps. Ces mesures ont indiqué qu'il y avait des changements notables dans les schémas de connexion entre les pièces, en particulier autour du moment de l'effondrement.

Identification d'activités anormales

En examinant les jours précédant l'effondrement, deux jours spécifiques se sont distingués en raison d'une activité de vente anormalement élevée. Ce comportement de trading a soulevé des questions sur la question de savoir si cela résultait d'actions coordonnées par quelques individus ou si cela reflétait une tendance plus large du marché.

L'analyse s'est concentrée sur les principaux utilisateurs qui ont vendu le plus de tokens ces jours-là. Les données ont montré qu'un petit nombre d'utilisateurs étaient responsables d'une part significative des ventes totales. Cette découverte laisse entendre un éventuel effort coordonné pour faire baisser le prix de l'UST.

Conclusion

L'effondrement de TerraUSD sert de mise en garde sur les risques des stablecoins et l'interconnexion des cryptomonnaies. Alors que le marché continue d'évoluer, comprendre les facteurs qui mènent à de telles crises est essentiel pour les utilisateurs et les régulateurs.

L'analyse souligne l'importance d'examiner le comportement des utilisateurs, les modèles de trading et les structures de réseau. Ces perspectives peuvent aider à informer de meilleures pratiques et politiques dans l'espace des cryptomonnaies, visant à protéger les investisseurs des chocs futurs.

Alors que le paysage des monnaies numériques continue de changer, la recherche et l'analyse continues seront essentielles pour comprendre les dynamiques de cet écosystème en pleine croissance. Les résultats de cette étude contribuent à une meilleure compréhension des interactions complexes et des risques inhérents associés aux cryptomonnaies.

Cette exploration de l'écosystème des stablecoins Ethereum illustre la valeur d'utiliser divers outils et méthodologies analytiques pour déballer les complexités du marché des cryptomonnaies. Cela renforce également la nécessité de prudence parmi les investisseurs alors qu'ils naviguent dans cet espace volatile.

Source originale

Titre: Investigating shocking events in the Ethereum stablecoin ecosystem through temporal multilayer graph structure

Résumé: In the dynamic landscape of the Web, we are witnessing the emergence of the Web3 paradigm, which dictates that platforms should rely on blockchain technology and cryptocurrencies to sustain themselves and their profitability. Cryptocurrencies are characterised by high market volatility and susceptibility to substantial crashes, issues that require temporal analysis methodologies able to tackle the high temporal resolution, heterogeneity and scale of blockchain data. While existing research attempts to analyse crash events, fundamental questions persist regarding the optimal time scale for analysis, differentiation between long-term and short-term trends, and the identification and characterisation of shock events within these decentralised systems. This paper addresses these issues by examining cryptocurrencies traded on the Ethereum blockchain, with a spotlight on the crash of the stablecoin TerraUSD and the currency LUNA designed to stabilise it. Utilising complex network analysis and a multi-layer temporal graph allows the study of the correlations between the layers representing the currencies and system evolution across diverse time scales. The investigation sheds light on the strong interconnections among stablecoins pre-crash and the significant post-crash transformations. We identify anomalous signals before, during, and after the collapse, emphasising their impact on graph structure metrics and user movement across layers. This paper pioneers temporal, cross-chain graph analysis to explore a cryptocurrency collapse. It emphasises the importance of temporal analysis for studies on web-derived data and how graph-based analysis can enhance traditional econometric results. Overall, this research carries implications beyond its field, for example for regulatory agencies aiming to safeguard users from shocks and monitor investment risks for citizens and clients.

Auteurs: Cheick Tidiane Ba, Richard G. Clegg, Ben A. Steer, Matteo Zignani

Dernière mise à jour: 2024-07-15 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.10614

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.10614

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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