DeFiにおけるイベント対応型予測に向けて：オンチェーンAMMプロトコルからの洞察

arXiv cs.LG / 2026/4/23

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要点

この論文は、DeFiのAMM価格は主にオンチェーン上のイベント（スワップなど）によって駆動され、準備率が変化することで価格ダイナミクスが生じるため、イベント単位の分析が価格形成の理解に不可欠だと主張しています。
Pendle、Uniswap v3、Aave、Morphoの4つのAMMプロトコルを対象に、取引タイプのきめ細かなラベル付けとブロック時刻の注釈を含む、8.9百万件のオンチェーンイベント記録からなる新しいデータセットを提示します。
イベントを意識したモデリングとして、Uncertainty Weighted Mean Squared Error（UWM）損失を提案し、ホモスケダスな不確実性重み付けにより、Time-Point Process（TPP）目的関数にブロック間隔回帰項を組み込みます。
8つの先進的なTPPアーキテクチャでの実験では、UWM損失により時間予測誤差が平均56.41%低下しつつ、イベントタイプ予測の精度は維持されることが示され、AMM向けのイベント対応型予測のベンチマークを提供します。
データセットとソースコードは公開されており、オンチェーンの価格発見が離散的でイベント駆動である点をモデル化する研究を促進します。

Abstract

自動マーケットメーカー（AMM）は、分散型金融（DeFi）の中核インフラとして、決定論的な準備率（リザーブ比率）メカニズムにより、オンチェーン上での資産価格を特徴的に駆動します。従来の市場とは異なり、AMMの価格ダイナミクスは、オフチェーン情報に対する連続的な応答によって引き起こされるのではなく、主にオンチェーン上のイベント（例：スワップ）によって引き起こされ、これらが準備率を変化させます。そのため、AMMにおける価格形成メカニズムを理解するには、イベント単位の分析が重要になります。しかし、既存の研究は一般に、AMMレベルでのミクロ構造的ダイナミクスを見落としており、複数のプロトコルを対象としてきめ細かくイベントを分類した包括的なデータセットと、イベントを意識したモデリングのための有効な枠組みの両方を欠いています。このギャップを埋めるために、4つの代表的なAMMプロトコル（Pendle、Uniswap v3、Aave、Morpho）から、オンチェーンイベント記録890万件を含むデータセットを構築し、トランザクション種別とブロック高（高さ）に対応するタイムスタンプを正確に注釈付けしました。さらに、不確実性加重平均二乗誤差（Uncertainty Weighted Mean Squared Error: UWM）損失関数を提案します。これは、不確実性をホモスケダスティシティで重み付けすることで、ブロック間隔の回帰項を、従来の時点プロセス（Time-Point Process: TPP）の目的関数に組み込むものです。8つの先進的なTPPアーキテクチャに対する大規模な実験の結果、この損失関数は、イベント種別予測の精度を維持しながら、時間予測誤差を平均56.41 %低減することが示され、AMMエコシステムにおけるイベントを意識した予測の堅牢なベンチマークが確立されました。本研究は、オンチェーン上の価格発見が持つ離散性およびイベント駆動型の特性をモデル化するために必要なデータ基盤と方法論的枠組みを提供します。すべてのデータセットおよびソースコードは公開されています。 https://github.com/yosen-king/Deep-AMM-Events