构建微时域交易速度基线过滤器（Python）

- **Damarius Hayes** 是一名独立开发者/研究员，项目托管在个人GitHub账户下，非大型机构出品。 - 该项目提供了一个**Python 工具**，用于计算“交易速度基线”——即测量某类交易（如区块链转账、数据库操作）在单位时间内的发生频率，并据此过滤异常（过高或过低）行为。 - **“速度基线”** 概念：通过分析历史时间序列数据，建立正常交易频率的动态阈值区间，超出该区间则视为异常。常用于金融风控、链上交易监控、系统运维中的异常检测。 - **“微时序”** 指时间颗粒度细（毫秒/秒级别），适合检测高频交易中的突发模式，而非粗粒度的每日汇总。 - 这类工具的实际意义：帮助开发者/分析师快速识别机器人攻击、差价套利、DDoS 式交易轰炸等异常活动，而无需从头编写统计模型。