Методологія
OmniScore - це сигнал репутації гаманця. Він підсумовує поведінку в мережі, схильність до ризиків, зрілість гаманця і показники довіри в єдиний показник, який ви можете швидко прочитати, а потім розкласти на стовпчики для більш глибокого аналізу. Використовуйте його як скринінговий рівень, а не як остаточний вердикт.
Діапазони оцінок
Сирі бали нормалізуються за шкалою від 0 до 100 і переводяться в літерну оцінку.
Сильні / здорові
Кілька безпосередніх попереджувальних знаків. Все одно проявляйте звичайну обачність.
Менший ризик
Відносно стабільна поведінка за всіма стовпами.
Помірний ризик
Змішана картина - огляньте стовпи перед тим, як діяти.
Високий ризик
Значущі проблеми, які заслуговують на ручну перевірку.
Дуже високий ризик
Наполегливо рекомендується більш глибока перевірка та обережність.
Ваги
Сума стовпів становить 100 %. Кожен фактор оцінюється z-рахунком за власною шкалою перед зваженою сумою.
| Фактор | Вага | Заходи |
|---|---|---|
| Поведінка | 30 % | Моделі транзакцій, різноманітність контрагентів, глибина залучення dApp. |
| Вразливість до ризиків | 25 % | Взаємодія з кластерами, що перебувають під санкціями, позначеними прапором або мають високий рівень ризику. |
| Ліквідність | 20 % | Стабільність балансу, реалізована волатильність, поведінка просадки. |
| Зрілість | 15 % | Вік гаманця, безперервність і слід від перехресних ланцюжків. |
| Сигнали довіри | 10 % | Перевірені атестації, докази репутації, схвалення протоколів. |
Формула
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 * dataRecencyДостовірність відображає, скільки доказів має модель. До низьких оцінок достовірності слід ставитися обережніше, ніж можна було б припустити, виходячи лише з літерної оцінки.