Маніпуляція даними завжди була великою проблемою на фінансових ринках: в легких випадках це впливає на справедливість ринку, а в серйозних призводить до масштабних ліквідацій. Традиційні джерела даних зазвичай не можуть впоратися з цим або їх покарання недостатньо суворі. Проте мережа Pyth завдяки інноваційним механізмам покарання та передовим технологічним засобам перетворює надійність ринкових даних.
Pyth впровадив сувору систему покарань. Постачальники даних повинні закладати токени PYTH як заставу. Якщо буде виявлено надання неправдивих або постійно неточних даних, вони не лише втратять заставні токени, але також можуть зіткнутися з покаранням у вигляді постійного виключення. Це високоефективне економічне покарання ефективно стримує ризикову поведінку щодо маніпуляцій з даними. Минулого року одна з бірж намагалася маніпулювати цінами ETH/USD, в результаті чого вона не лише втратила 30% заставлених токенів (приблизно 1,5 мільйона доларів), але й була назавжди виключена з мережі. Ця подія відлякала потенційних злочинців.
На технічному рівні Pyth також не шкодує зусиль. Він використовує алгоритм експоненціального ковзного середнього (EMA) для зваженої обробки нових даних і фільтрує аномальні значення за допомогою методу оберненої довіри. Якщо інформаційний довірчий інтервал певного джерела даних занадто широкий, його вага автоматично знижується до нуля, що в принципі виключає вплив на кінцеву ціну. Ця технологія зіграла ключову роль під час обвалу 2024 року, успішно запобігши втручанню ненадійних даних.
Метод Pyth, що поєднує сувору систему покарань з передовими технологічними заходами, не лише підвищує точність та надійність даних, але й завойовує довіру інституційних інвесторів. У нинішній конкурентній боротьбі на ринку даних обсягом 50 мільярдів доларів ця унікальна перевага Pyth безумовно надає йому значну конкурентоспроможність.
З розвитком децентралізованих фінансів потреба в надійних джерелах даних лише зростатиме. Інноваційна модель Pyth може стати еталоном для постачальників ринкових даних у майбутньому, сприяючи розвитку всієї галузі в більш прозорому та справедливому напрямку.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SilentObserver
· 58хв. тому
Жорстка людина - це жорстка людина
Переглянути оригіналвідповісти на0
Sidrah
· 11год тому
завжди твітити з маленькими словами
Переглянути оригіналвідповісти на0
MelonField
· 12год тому
Механізм покарань чудовий
Переглянути оригіналвідповісти на0
GreenCandleCollector
· 12год тому
Досить надійний проєкт
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentLossFan
· 12год тому
Хто заплатить за фальсифікацію даних
Переглянути оригіналвідповісти на0
DefiPlaybook
· 13год тому
Безпека перш за все, ефективність на першому місці
Маніпуляція даними завжди була великою проблемою на фінансових ринках: в легких випадках це впливає на справедливість ринку, а в серйозних призводить до масштабних ліквідацій. Традиційні джерела даних зазвичай не можуть впоратися з цим або їх покарання недостатньо суворі. Проте мережа Pyth завдяки інноваційним механізмам покарання та передовим технологічним засобам перетворює надійність ринкових даних.
Pyth впровадив сувору систему покарань. Постачальники даних повинні закладати токени PYTH як заставу. Якщо буде виявлено надання неправдивих або постійно неточних даних, вони не лише втратять заставні токени, але також можуть зіткнутися з покаранням у вигляді постійного виключення. Це високоефективне економічне покарання ефективно стримує ризикову поведінку щодо маніпуляцій з даними. Минулого року одна з бірж намагалася маніпулювати цінами ETH/USD, в результаті чого вона не лише втратила 30% заставлених токенів (приблизно 1,5 мільйона доларів), але й була назавжди виключена з мережі. Ця подія відлякала потенційних злочинців.
На технічному рівні Pyth також не шкодує зусиль. Він використовує алгоритм експоненціального ковзного середнього (EMA) для зваженої обробки нових даних і фільтрує аномальні значення за допомогою методу оберненої довіри. Якщо інформаційний довірчий інтервал певного джерела даних занадто широкий, його вага автоматично знижується до нуля, що в принципі виключає вплив на кінцеву ціну. Ця технологія зіграла ключову роль під час обвалу 2024 року, успішно запобігши втручанню ненадійних даних.
Метод Pyth, що поєднує сувору систему покарань з передовими технологічними заходами, не лише підвищує точність та надійність даних, але й завойовує довіру інституційних інвесторів. У нинішній конкурентній боротьбі на ринку даних обсягом 50 мільярдів доларів ця унікальна перевага Pyth безумовно надає йому значну конкурентоспроможність.
З розвитком децентралізованих фінансів потреба в надійних джерелах даних лише зростатиме. Інноваційна модель Pyth може стати еталоном для постачальників ринкових даних у майбутньому, сприяючи розвитку всієї галузі в більш прозорому та справедливому напрямку.