تحدي Solana Skill Sprint – تخرّج عملات الميم (Memcoin Graduation)

نبذة عن التحدي:

شاركت في مسابقة تهدف إلى بناء نموذج تعلّم آلي يتنبأ بما إذا كانت عملة جديدة تم إطلاقها على منصة Pump.fun في شبكة Solana ستصل إلى 85 SOL كحد أدنى من السيولة، وهو ما يُعرف بـ "التخرّج".

تركز التحدي على تحليل سلوك المحافظ، واكتشاف الإشارات المبكرة للتداول، ونمذجة النشاط الزمني باستخدام بيانات سلسلة الكتل (Blockchain) خلال أول 100 كتلة بعد إطلاق العملة.

خطوات الحل الذي قدمته:

تحليل البيانات واستخراج الميزات (Feature Engineering):

تعاملت مع بيانات معاملات خام موزعة على عدة ملفات كبيرة. لتحسين الأداء، قمت بتحميل البيانات بشكل متوازي مما زاد من سرعة التحميل بنسبة 20٪ تقريبًا.

بعد ذلك، قمت بتجميع المعاملات لكل عملة واستخراج ميزات مثل:

عدد المعاملات

عدد الكتل التي حدثت فيها المعاملات

الحجم الإجمالي المتداول

كما قمت بتوليد مؤشرات سلوكية أكثر تعقيدًا مثل نسبة الاقتباس إلى الرصيد (quote-to-balance ratio). وتم احتساب مجموعة فرعية من هذه الميزات خلال أول 15 ثانية بعد إطلاق العملة لقياس الزخم المبكر.

بناء النموذج:

جربت عدة نماذج تعلم آلي، واعتمدت في النهاية على نموذج XGBoost الذي حقق أفضل أداء باستخدام التحقق المتقاطع (Stratified Cross-Validation).

اختيار الميزات:

بسبب العدد الكبير من الميزات، ظهرت العديد من الميزات الضعيفة أو الزائدة. استخدمت تقنية Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) لتصفية الميزات التي أثرت سلبًا على الأداء، مما ساعد على تحسين دقة النموذج وثباته.