Pyth Network ホワイトペーパーの簡単な分析: 参加者の対話方法、HUMAN プロトコル、参加者のインセンティブ
原著者: Python 中国語
出典: ミディアム
2022 年 1 月 18 日正式にリリースされました正式にリリースされました。ホワイトペーパーのリリースに合わせて、Pythians にホワイトペーパーの概要を提供します。
DeFi プロジェクトの急速な成長には、データ ソースから直接取得される高忠実度で時間に敏感な現実世界のデータに依存し、このデータを任意の L1 ブロックチェーンで利用できるようにする必要があります。ただし、金融市場のデータには、限られた数の機関やユーザーのみがアクセスできることがよくあります。従来の市場は通常、リアルタイムおよび過去の価格情報データへの厳密な管理とアクセスを維持しています。したがって、選ばれたユーザーのみが最もタイムリーで正確かつ価値のある情報を入手できます。
Pyth Network は、貴重な金融市場データを大衆に提供するために設計された次世代のオラクル ソリューションです。 Pyth Network は、市場参加者 (取引機関、マーケット メーカー、取引所) が日々の業務で収集された既存の価格データを共有することを奨励します。 Python はファーストパーティの価格データを集約し、そのデータをオンチェーンに置き、オンチェーンまたはオフチェーンのアプリケーションで利用できるようにします。
Python データのエンドユーザーは、オラクル障害の可能性から保護するためにデータ料金を支払うことを選択できます。委任者は、サポートする製品 (価格データ) と特定のデータ発行者を選択することで、データ使用料を獲得します (データプロバイダーのミスによりデータが不正確な場合、委任者は誓約したパスを失います)。
このインセンティブ システムは、Pyth Network 参加者が PYTH トークンを誓約し、データ使用料を自発的にデータ発行者に支払うことによって運営されます。この設計の目的は、Pyth Network がそれ自体で継続的な閉ループと分散化を完了できるようにすることです。
ネットワーク参加者
Python ネットワークでは、3 つの異なるタイプの関係者が対話します。
データ発行者 (発行者):価格データを公開し、データ使用料の一部を獲得します。データ発行者は通常、正確かつタイムリーな価格情報にアクセスできる市場参加者です。 Python プロトコルは、データ発行者が提供する新しい価格フィードの数に応じて報酬を与えます。
データユーザー (消費者):価格データを読み取り、スマート コントラクトまたは分散型アプリケーションにデータを組み込み、データ使用量に対する自発的な支払いを選択します。データ ユーザーは、オンチェーン プロトコルまたはオフチェーン アプリケーションのいずれかになります。
委任者:特定の価格の製品とデータ発行者にトークンを賭けて、データ使用料の一部を取得します。オラクルが不正確なデータを公開すると、委任者は誓約したトークンを失う可能性があります。
どの参加者もネットワーク内で複数の役割を持つことができます。たとえば、データ発行者 (またはユーザー) は、追加のデータ使用料を獲得するためにトークンをステーキングして委任者にもなることを決定する場合があります。
アクターは Python でどのように対話するのでしょうか?
Pyth プロトコルには、4 つのコアのオンチェーン メカニズムが含まれています。
価格集約メカニズム (価格集約):個々のデータ発行者によって報告された価格と信頼区間を、特定の商品の単一の価格データと信頼区間データに結合します (例: BTC/USD 価格データ)。このメカニズムは、堅牢な価格データ、つまり少数の価格発行者によって大きく影響されない価格を出力するように設計されています。
データ プレッジ メカニズム (データ ステーキング):委任者がトークンをステークしてデータ使用料を獲得できるようにします。一般に、委任者は、特定のデータ発行者に約束されたトークンの重みを通じて、各発行者が合計価格に及ぼす影響のレベルも決定します。さらに、このメカニズムは、クライアントが誓約したトークンが罰せられ、減額されるかどうかも決定します。最後に、このメカニズムはデータ消費者からデータ使用料を徴収し、その一部を委任者に分配します（当初は 80% に設定）。残りの 20% は報酬プールに入り、データ発行者に分配されます。
報酬分配の仕組み（報酬分配）：各データ発行者が受け取る報酬の割合を決定します。各価格商品には、委任者がトークンを賭けることができる報酬プールがあります。報酬分配メカニズムは、高品質の価格データを提供するパブリッシャーに優先的に報酬を提供するため、不完全な情報を持つデータパブリッシャーに報酬が与えられる可能性が低くなります。
ガバナンスの仕組み（ガバナンス）：画像の説明
アクター (紫色の楕円) とそのさまざまなメカニズムとの相互作用 (紫色の丸) を説明する Python プロトコルの概要
請求手続き: 人間の合意
Pyth Network は、オンチェーンの集計された市場価格と現実世界の参照価格の間の明らかな不一致 (現実世界の参照価格と比較した場合に間違っているとみなされる可能性がある) を検証して解決する必要がある場合があることが予想されるはずです。
一見明白だが微妙な問題: データ発行者 (または一連のデータ発行者) が外れ値を示し、データ消費者が間違っていると考える集計価格を生成した場合、Python ネットワークは最終的に補償が支払われるかどうかを決定する必要があります。リスクをヘッジするためにトークンを賭けるユーザー契約。集計された価格が間違っていると判断された場合、間違った発行者が特定され、ステーキングされたトークンが削減されてエンドユーザーに支払われます。
一般に、補償が発生するかどうかは、請求のプロセスによって決まります。このプロセスの目的は、製品の集計価格と信頼区間が実際のオフチェーン データと比較して不正確であることを検証することです。このプロセスでは使用しますヒューマンプロトコル— Pyth によって提供されるオープンソース パッケージ — は、公平な裁判官から必要なオフチェーン情報を収集し、その情報が、請求の結果を決定する所定のアルゴリズムに入力されます。最後に、PYTH トークン所有者はアルゴリズムの出力を承認するために投票し、請求が確認されると、支払いプロセスがトリガーされます。
画像の説明
請求プロセスのフローチャート
参加者のモチベーション
このモジュールでは、Pyth Network が関係者に与えるインセンティブを要約します。
データ発行者契約に参加して報酬を得るために PYTH トークンを誓約するよう奨励されます。データ発行者は、価格を設定した製品からデータ使用料の一部を受け取ります。価格消費者が価格データを使用すると、製品のデータ使用料が増加する可能性があります。誤ったデータを (意図的かどうかにかかわらず) ネットワーク上に公開すると、データ公開者のステークされたトークンが大幅に削減される可能性があります。
データユーザーデータ使用料を支払おうとする理由は 2 つあります。まず、データ使用料を支払うことで、データに問題が発生した場合にアプリケーションが補償金を受け取ることができるため、アプリケーションは Pyth の価格データを使用するリスクを軽減できます。第 2 に、データ使用料を支払うことで、より多くのデータ発行者が価格データを提供するようになり、価格データの安定性が向上します。
プリンシパルは、(データ消費者が支払ったデータ使用料から) データ料金を獲得するためにプロトコルに参加するよう奨励されます。プリンシパルは最初は魅力的な報酬を受け取りますが、市場がより効率的になるにつれて、プリンシパル間の競争により徐々に報酬が減っていきます。
DeFiの未来は明るいです。この分野が繁栄するためには、実世界のデータを 1 秒未満のタイムスケールでオンチェーンにもたらす真の分散型オラクル ソリューションが必要です (以前はオンチェーン データでもオフチェーン データでも不可能でした)。 Pyth ネットワークは、仲介者や仲介者を必要とせずに、データ ソースから直接データを送信します。これは、データ パブリッシャー ネットワークとレポーター ネットワークを比較したものです。
チェーン上に構築されたオラクルは、より完全で、より高速で、より信頼性の高いデータを世界に提供できます。これが、Python データを使用してプログラムを構築することを選択した理由です。
