นักพัฒนาแชร์บทเรียนการสร้าง Metric วิเคราะห์ DEX
นักพัฒนาแชร์ประสบการณ์ออกแบบ Metric วิเคราะห์ DEX บน CoinMarketCap และพบปัญหาคณิตศาสตร์ซ้ำซ้อน พร้อมเผย 3 เคล็ดลับดึงข้อมูล API แบบไม่ต้องใช้ Key
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- นักพัฒนาแชร์ประสบการณ์สร้าง Metric วิเคราะห์ DEX แต่พบว่าสูตรคณิตศาสตร์ยุบตัวเหลือค่าเดิม
- แก้ปัญหาด้วยการเปลี่ยนไปใช้ Endpoint /v1/dex/tokens/transactions เพื่อดู Maker Address โดยตรง
- ตัวอย่างข้อมูล AUSD บน Ethereum จาก 800 สวอป แสดงให้เห็นความต่างระหว่างวอลุ่มรวมกับพฤติกรรมจริง
- เผย 3 ข้อจำกัดลับของ CoinMarketCap DEX API ที่ไม่มีในเอกสารคู่มือ
การวิเคราะห์ตลาดกระจายศูนย์หรือ DEX มักจะลดทอนข้อมูลการซื้อขายทั้งหมดให้เหลือเพียงตัวเลขสุทธ์ตัวเดียว คือวอลุ่มซื้อลบด้วยวอลุ่มขาย แต่วิธีการรวมยอดแบบนี้มักทำให้ข้อมูลบางส่วนหายไป นักพัฒนาซอฟต์แวร์รายหนึ่งได้แชร์ประสบการณ์ผ่าน Dev.to ถึงความพยายามในการสร้างตัวชี้วัดใหม่เพื่อแยกแยะระหว่างตลาดที่มีเจ้ามือคุมกับตลาดที่มีผู้เล่นรายย่อยกระจายตัวอยู่ แต่กลับพบว่าสูตรที่ออกแบบมาดันยุบตัวลงเหลือค่าอัตราส่วนจำนวนครั้งที่ซื้อขายแทน เมื่อตลาดมีความสมดุล
แนวคิดเริ่มต้นคือการนำปริมาณวอลุ่มและจำนวนครั้งการทำธุรกรรมฝั่งซื้อและฝั่งขายมาหารกันเพื่อหาค่าเฉลี่ยต่อไม้ (Ticket Size) หากผู้ซื้อเฉลี่ย 180 ดอลลาร์สหรัฐ แต่ผู้ขายเฉลี่ย 27,000 ดอลลาร์สหรัฐ ย่อมหมายความว่ามีเจ้ามือรายใหญ่อยู่ฝั่งหนึ่ง แม้ว่าตัวเลขวอลุ่มสุทธิจะเท่ากับศูนย์ก็ตาม สูตรที่ได้จึงอยู่ในรูปอัตราส่วนวอลุ่มคูณด้วยอัตราส่วนจำนวนครั้งการซื้อขาย
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
แต่เมื่อคำนวณทางพีชคณิตลึกขึ้น ในกรณีที่วอลุ่มสุทธิราบเรียบหรือตลาดสมดุล ซึ่งเป็นจุดที่นักเทรดต้องการค้นหาความผิดปกติมากที่สุด ตัวชี้วัดดังกล่าวกลับกลายเป็นอัตราส่วนจำนวนครั้งการขายต่อจำนวนครั้งการซื้อโดยอัตโนมัติ ทำให้สูตรสองชุดที่คิดว่าแยกอิสระจากกัน กลับยุบรวมกลายเป็นตัวเลขเดียวกันโดยบังเอิญ นักพัฒนาจึงตระหนักว่าการตรวจสอบสูตรทางคณิตศาสตร์ตั้งแต่แรกเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่ควรมองข้าม
บทเรียนนี้นับเป็นกรณีศึกษาที่ดีสำหรับนักพัฒนาสาย Quant หรือผู้ที่สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ On-chain ว่าการพึ่งพาข้อมูลสรุป (Aggregated Data) มักซ่อนความสัมพันธ์เชิงคณิตศาสตร์ที่คาดไม่ถึง การลงลึกไปที่ข้อมูลดิบระดับธุรกรรมรายรายการจึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งเมื่อต้องการความแม่นยำสูง
ทางออกของปัญหานี้จึงไม่ใช่การสร้างโมเดลที่ซับซ้อนขึ้น แต่เป็นการเปลี่ยนไปใช้งาน Endpoint แบบละเอียด ได้แก่ /v1/dex/tokens/transactions ซึ่งส่งข้อมูลสวอปรายรายการ พร้อมระบุฝั่งซื้อขาย มูลค่าเป็นดอลลาร์สหรัฐ และที่อยู่ผู้สร้างธุรกรรม (Maker Address) ทำให้สามารถวัดความกระจุกตัวของทุนได้โดยตรงโดยไม่ต้องใช้ตัวแทนในการคำนวณ
"Same 800 swaps. The sum said balanced; the split said one desk selling to two hundred people."
Edy Cutjong
ตัวอย่างการทดสอบเหรียญ AUSD บนเครือข่าย Ethereum จากหน้าต่าง 800 สวอปที่บันทึกไว้เมื่อวันที่ 7 กันยายน 2026 แสดงให้เห็นชัดเจนว่า ข้อมูลรวม (Sum) บอกว่าตลาดสมดุล แต่การแยกสัดส่วน (Split) เผยให้เห็นว่ามีเจ้ามือ 1 รายกำลังกระจายขายให้คนถึง 200 คน โดยเครื่องมือนี้เขียนขึ้นด้วยไลบรารีมาตรฐานของ Python และรันแบบ Keyless ไม่ต้องใช้ API Key ใดๆ
นอกจากนี้ นักพัฒนาท่านนี้ยังได้เปิดเผย 3 เรื่องสำคัญเกี่ยวกับ CoinMarketCap DEX API ที่ไม่มีบันทึกไว้ในเอกสารอย่างเป็นทางการ:
- ตำแหน่ง Cursor สำหรับแบ่งหน้า (Pagination) อยู่บน Object ของ Response คือ data.lastId ไม่ใช่แถวสุดท้าย ทำให้เผลออ่านหน้าแรกซ้ำได้ตลอดเวลา
- ระบบ Throttling มักส่งรหัสข้อผิดพลาด HTTP 500 พอๆ กับ 429 สำหรับผู้ใช้งานแบบไม่ระบุตัวตน จนกว่าจะจัดการทั้งสองกรณี ระบบจะแยกไม่ออกว่าติด Rate Limit หรือเซิร์ฟเวอร์ล่ม
- การส่งค่า CORS Header ขาด access-control-allow-origin ไป ทำให้เบราว์เซอร์ปฏิเสธข้อมูลที่รับมาแล้วทิ้งไปโดยปริยาย
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น