Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science at the Turning Point of History‖ (May 25-27, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Lviv, Ukraine, 2026. - 362 p.

168 Зокрема, алгоритм автоматично ідентифікує зони ліквідності, імбаланси ордерів та точки зламу ринкової структури (MS Shift). Ці параметри формалізуються у вигляді числових тензорів і слугують ваговими коефіцієнтами для подальшого аналізу. Ключовим елементом системи є шар нейромережевого моделювання, який реалізується на базі ансамблю моделей. Для аналізу часових рядів та прогнозування цінової динаміки активів у пулах ліквідності найбільш доцільним є використання рекурентних нейронних мереж із довгою короткостроковою пам'яттю (LSTM) у поєднанні з архітектурою Transformer. Механізм уваги (self-attention) у Трансформерах дозволяє моделі ефективно виявляти кореляції між різними DeFi-протоколами на довгих часових дистанціях [4, с. 58]. Практична цінність розробленої системи виражається в оптимізації стратегій фармінгу дохідності (yield farming). Наприклад, в екосистемах генерації поінтів (таких як механіки, подібні до Binance Alpha), інтелектуальна система здатна безперервно аналізувати співвідношення ризику до потенційної винагороди. Модель прогнозує ймовірність відхилення ціни активів у пулі від їхньої початкової вартості (divergence loss). Якщо система ідентифікує наближення MS Shift на ринку, вона генерує автоматичний сигнал до смарт- контракту на ребалансування портфеля або виведення ліквідності у стейблкоїни, мінімізуючи втрати користувача. Крім того, застосування графових нейронних мереж (GNN) дозволяє аналізувати зв'язки між криптовалютними гаманцями. Система кластеризує адреси "розумних грошей" (smart money) та ідентифікує ранні ознаки перетікання капіталу з одних децентралізованих протоколів в інші. Це дає змогу алгоритму проактивно змінювати стратегію постачання ліквідності ще до того, як зміна тренду стане очевидною для широкого загалу [5, с. 340]. Висновки. Застосування інтелектуальних систем у середовищі DeFi є необхідним кроком для інституціоналізації та підвищення надійності децентралізованих фінансових ринків. Інтеграція глибокого машинного