Topologische Datenanalyse von Ethereum-Transaktionsgraphen: Anomalieerkennung und Volatilitätsprognose
Die Analyse von Ethereum-Transaktionsdaten mit klassischen Kennzahlen wie Volumen oder Token-Preisen liefert oft nur sekundäre Marktfolgen. Die Topologie der täglichen Transaktionsgraphen eröffnet hingegen einen strukturellen Blick auf systemische Überlastungen, DeFi-Liquidationskaskaden und Verhaltensänderungen auf Protokollebene. Durch die Anwendung persistenter Homologie und die Messung von Wasserstein-Abständen zwischen Persistenzdiagrammen lassen sich reale externe und interne Schocks bereits frühzeitig erkennen und zudem die Volatilität von ETH präziser prognostizieren. Warum klassische Kennzahlen nicht ausreichen Volumenmetriken zeigen nur die Menge des Transfers, nicht aber die StrukturWeiterlesen