مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

پیش‌بینی افزایش مصنوعی قیمت رمزارز‌ها با استفاده از رویکرد ترکیبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.
چکیده
کلاهبرداری به سبک پامپ‌ودامپ (Pump-and-Dump) که عمدتاً از طریق شبکه‌های اجتماعی سازمان‌دهی می‌شود، یکی از رایج‌ترین انواع دستکاری در بازار رمزارزها به شمار می‌آید. در حالی که اغلب پژوهش‌ها بر تشخیص زمان وقوع این رویدادها تمرکز داشته‌اند، چالش اساسی پیش‌بینی رمزارز هدف همچنان کمتر مورد توجه قرار گرفته است. پژوهش‌های موجود معمولاً با تحلیل محتوای متنی یا ناهنجاری‌های سری‌زمانی به شناسایی این وقایع می‌پردازند، در حالی که رویکردهای ترکیبی کمتر بررسی شده‌اند. در این مقاله، رویکردی ترکیبی ارائه می‌شود که مسئله پیش‌بینی رمزارز هدف را در کنار پیش‌بینی زمان وقوع کلاهبرداری، به‌صورت یک مسئله دنباله‌ای بازتعریف می‌کند. این رویکرد با در نظر گرفتن تاریخچه فعالیت‌های پیشین کانال‌های کلاهبردار، قادر است اهداف بعدی را از نظر رمزارز هدف و زمان وقوع رویداد پیش‌بینی کند. بدین منظور، ابتدا یک روش برچسب‌گذاری باثبات توسعه داده شد که سیگنال‌های متنی استخراج‌شده از تلگرام را با داده‌های مالی ترکیب کرده و ۱۲۰۰ رویداد را در بازه زمانی ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۴ شناسایی می‌کند. سپس، یک مدل پیش‌بینی مبتنی بر دنباله ارائه می‌شود که با بهره‌گیری از سازوکار خودتوجه، الگوهای تاریخی پامپ‌ودامپ را در سطح کانال می‌آموزد و با استفاده از سازوکار توجه متقابل، روابط غیرخطی میان دنباله و ویژگی‌های رمزارزهای کاندید را استخراج می‌کند. ارزیابی بر روی داده‌های واقعی نشان می‌دهد مدل پیشنهادی به AUC برابر با 89٪ دست یافته و در معیار HR@K حدود 10٪ بهبود مطلق نسبت به مدل معیار ایجاد کرده است. نتایج نشان‌دهنده برتری رویکرد ترکیبی پیشنهادی نسبت به روش‌های پیشین در شناسایی این نوع کلاهبرداری است.
https://github.com/faezemousavi/Pump-and-Dump
کلیدواژه‌ها

[1] K. Mishev, A. Gjorgjevikj, I. Vodenska and L. T. Chitkushev, "Evaluation of Sentiment Analysis in Finance: From Lexicons to Transformers," IEEE Access, vol. 8, no. 1, pp. 131662–131682, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009626
[2] M. M. Patel, S. Tanwar, R. Gupta and N. Kumar, "A Deep Learning-based Cryptocurrency Price Prediction Scheme for Financial Institutions," Journal of Information Security and Applications, vol. 55, no. 1, p. 102583, 2020.  https://doi.org/10.1016/j.jisa.2020.102583
[3] A. M. Khedr, I. Arif, P. R. P V and M. El‐Bannany, "Cryptocurrency Price Prediction Using Traditional Statistical and Machine‐Learning Techniques: A survey," Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, vol. 28, no. 1, pp. 3-34, 2021. https://doi.org/10.1002/isaf.1488
[4] L. Abednego, "Forex Trading Robot with Technical and Fundamental Analysis," Journal of Computers, vol. 13, no. 9, pp. 1089-1097, 2018. https://doi.org/10.17706/jcp.13.9.1089-1097
[5] Nam, D., and D. B. Skillicorn. “Detecting Pump &Dump Stock Market Manipulation from Online Forums.” Digital Finance, vol. 7, no. 1, pp.  1–20, 2025. https://doi.org/10.1007/s42521-024-00121-4
[6] L. Charfeddine and A. Mahrous, "What Drives Cryptocurrency Pump and Dump Schemes: Coin Versus Market Factors?," Finance Research Letters, vol. 67, no. 1, p. 105861, 2024. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105861
[7] M. Mirtaheri, S. Abu-El-Haija, F. Morstatter, G. V. Steeg and A. Galstyan, "Identifying and Analyzing Cryptocurrency Manipulations in Social Media," IEEE Transactions on Computational Social Systems, vol. 8, no. 3, pp. 607–617, 2021. https://doi.org/10.1109/TCSS.2021.3059286
[8] A. Kalacheva, P. Kuznetsov and Y. Yanovich, "Detecting Rug Pulls in Decentralized Exchanges: The Rise of Meme Coins," Blockchain: Research and Applications, no. 1, pp. 50-62, 2024. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2025.100336
[9] ف. حسینی، ن. نوروزی «استفاده از روشهای یادگیری ماشین جهت پیش بینی بازده سهام با در نظر گرفتن تاثیر تغییر دامنه نوسان قیمت»، مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات، جلد ،14 شماره ،2 تابستان ،1404 صفحه 59-45. https://doi.org/10.22034/jscit.2025.506154.2107
[10] V. Chadalapaka, K. Chang, G. Mahajan and A. Vasil, "Crypto Pump and Dump Detection via Deep Learning Techniques," arXiv, no. 1, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.04646
[11] H. Nghiem, G. Muric, F. Morstatter and E. Ferrara, "Detecting Cryptocurrency Pump and-Dump Frauds Using Market and Social Signals," Expert Systems with Applications, vol. 182, no. 1, p. 115284, 2021. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115284
[12] M. L. Morgia, A. Mei, F. Sassi and J. Stefa, "The Doge of Wall Street: Analysis and Detection of Pump and Dump Cryptocurrency Manipulations," ACM Transactions on Internet Technology, vol. 23, no. 11, pp. 1 - 28, 2022. https://doi.org/10.1145/3561300
[13] D. Ardia and K. Bluteau, "Twitter and Cryptocurrency Pump-and-Dumps," International Review of Financial Analysis, vol. 95, no. 1057-5219, pp. 103479-103479, 2024. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103479
[14] J. Kamps and B. Kleinberg, "To The Moon: Defining and Detecting Cryptocurrency Pump and-Dumps," Crime Science, vol. 7, no. 1, pp. 1-18, 2018. https://doi.org/10.1186/s40163-018-0093-5
[15] L. Wen, "Market Manipulation of Cryptocurrencies: Evidence from Social Media and Transaction Data," ACM Transactions on Internet Technology, vol. 24, no. 2, pp. 1-26, 2024. https://doi.org/10.1145/3643812
[16] Fratrič, P., Sileno, G., Klous, S. et al." Manipulation of the Bitcoin Market: An Agent-Based Study," Financial Innovation, vol. 8, no. 60, 2022. https://doi.org/10.1186/s40854-022-00364-3
[17] C. Wu et al., "Profit or Deceit? Mitigating Pump and Dump in DeFi via Graph and Contrastive Learning," in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 20, pp. 8994-9008, 2025.  https://doi.org/10.1109/TIFS.2025.3594873
[18] J. Xu, H. Wu, J. Wang and M. Long, "Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy," arXiv, 2021. https://doi.org/10.48550/arxiv.2110.02642
[19] A. Roy, et al. “GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction.” ACM International Conference on Web Search and Data Mining,  pp. 576–585, Merida, Mexico, 19 Mar. 2024. https://doi.org/10.1145/3616855.3635767
[20] J. Clough and M. Edwards, "Pump, Dump, and then What? The Long-Term Impact of Cryptocurrency Pump-and-Dump Schemes," in 2023 APWG Symposium on Electronic Crime Research, pp. 1-17, Barcelona, Spain, 1 Apr. 2024. https://doi.org/10.1109/ecrime61234.2023.10485505
[21] J. Xu and B. Livshits, "The Anatomy of a Cryptocurrency Pump-and-Dump Scheme,"  in 28th USENIX Security Symposium, pp. 1609—1625, Santa Clare, CA, USA, 14 Aug.  2019.  https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity19/presentation/xu-jiahua
[22] S. Hu, Z. Zhang, S. Lu, B. He and Z. Li, "Sequence-Based Target Coin Prediction for Cryptocurrency Pump-and-Dump," Proceedings of the ACM on Management of Data, vol. 1, no. 1, pp. 1-19, 2023. https://doi.org/10.1145/3588686
[23] Bolz, Manuel, et al. “Real-Time Machine Learning Detection of Telegram-Based Pump-And-Dump Schemes.” Proceedings of the 2025 Workshop on Decentralized Finance and Security, 13 Oct. 2025, pp. 1–15. https://doi.org/10.1145/3733815.3764042
[24] Lukasik, Michal, et al. “Text Segmentation by Cross Segment Attention.” ArXiv, pp. 4707-4716, 1 Jan. 2020, https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.380
[25] Wang, Yu-An, and Yun-Nung Chen. “What Do Position Embeddings Learn? An Empirical Study of Pre-Trained Language Model Positional Encoding.” ArXiv, pp. 6840-6849, 11 June 2024. https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.555
[26] X. Shi, et al, “Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 28, pp. 1, 2015. https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/hash/07563a3fe3bbe7e3ba84431ad9d055af-Abstract.html