Metodologi
OmniScore adalah isyarat reputasi dompet. Ia meringkaskan tingkah laku onchain, pendedahan risiko, kematangan dompet, dan penunjuk kepercayaan ke dalam satu skor yang mudah anda baca dengan cepat — dan kemudian membahagikannya kepada teras untuk semakan yang lebih mendalam. Gunakan ia sebagai lapisan penapisan, bukan keputusan muktamad.
Julat Skor
Skor mentah dinormalisasi kepada skala 0–100 dan dipetakan kepada gred huruf.
Kuat / Sihat
Beberapa tanda amaran segera. Masih terapkan ketekunan biasa.
Risiko lebih rendah
Tingkah laku yang agak stabil merentasi tiang.
Risiko sederhana
Gambaran campuran — periksa tiang sebelum bertindak.
Risiko Tinggi
Kebimbangan bermakna yang layak untuk semakan manual.
Risiko Sangat Tinggi
Pengesahan yang lebih mendalam dan berhati-hati sangat disyorkan.
Berat
Tiang-tiang berjumlah 100%. Setiap faktor diberi skor z pada skala masing-masing sebelum jumlah berwajaran.
| Faktor | Berat | Ukuran |
|---|---|---|
| Tingkah laku | 30 % | Corak transaksi, kepelbagaian pihak lawan, kedalaman penglibatan dApp. |
| Pendedahan Risiko | 25 % | Interaksi dengan kluster yang dikenakan sekatan, ditandakan, atau berisiko tinggi. |
| Kecairan | 20 % | Kestabilan imbangan, volatiliti terwujud, tingkah laku penurunan. |
| Kematangan | 15 % | Umur dompet, kesinambungan, dan jejak rentetan silang. |
| Isyarat Kepercayaan | 10 % | Pengesahan yang disahkan, bukti reputasi, sokongan protokol. |
Formula
OmniScore =
0.30 * z(Behavior)
+ 0.25 * z(RiskExposure)
+ 0.20 * z(Liquidity)
+ 0.15 * z(Maturity)
+ 0.10 * z(TrustSignals)
Normalized = clamp(0, 100, 50 + 10 * OmniScore)
Band = mapToGrade(Normalized) // A | B | C | D | F
Confidence = evidenceCoverage * dataRecencyKeyakinan mencerminkan sejauh mana bukti yang dimiliki oleh model. Skor keyakinan rendah harus ditangani dengan lebih berhati-hati daripada yang disarankan oleh gred huruf sahaja.