NestCore:关于信息流上链的思考

作者:NestCore

信息流上链有几个问题

  1. 信任风险,是否依赖某个机构上传信息,即是否去中心化上链;

  2. 信息验证,信息是否经过验证,验证的方法是直接的还是间接的;…

作者:NestCore **信息流上链有几个问题** 1. 信任风险,是否依赖某个机构上传信息,即是否去中心化上链; 2. 信息验证,信息是否经过验证,验证的方法是直接的还是间接的; 3. 抗攻击,信息是否因为开放性容易被任意第三方篡改或影响; 4. 信息的延时,信息是否存在延时,信息提供的及时性怎样; 5. 信息调用,是先验证再调用,还是先调用再验证; **在 NEST 上,可以明确看到** 第一,通过分布式和激励(二者缺一不可,否则不可能构成可信的自动机制)保证了信息上传的动力和去信任化; 第二,通过双向期权保证了信息在上链过程中被验证; 第三,通过信息链的设计,保证了信息总是存在,即使被验证,也会留下一个待验证的信息,保证了信息的连续性(信息链需要再仔细分析一下) 第四,beta 系数是对抗信息链被攻击、篡改、污染的算法。 **关于去中心化** 去中心化不是分布式,分布式是一种组织方式,去中心化是一种运作方式,需要激励才能自动运转,这个激励包含直接的外部激励(比如算法),也可能是内部激励(市场交易)。 **关于验证** 这里有几个问题: 1)是先验证再使用,还是先使用再验证: 考虑到完全去中心化,如果先使用再验证,那么只有下游使用者的风险规模和验证者抵押规模匹配才可以。 有人试图通过将验证者分散,并增加随机性选择,来防止验证者作恶风险,问题在于: A. 只要下游收益足够大,理性的节点存在集体作恶的动力(不需要串谋,详见矿工不打包攻击) B. 信用风险无法分散化,如果随机调用的是单个节点,可能会被垃圾节点破坏(见 EOS 黑客攻击) C. 即使多节点不作弊,也需要大量节点进行数据处理,每个节点的激励和行为都是不一致的,存在更复杂的延时和数据结构不匹配风险 2)验证的数据结构问题: 如果一个数据不是区块链可识别的数据结构,则必然存在不对等的节点进行验证,即所谓的仲裁节点,或者需要通过所谓的投票机制进行验证(这对于很多信息是不可行或者不及时的) 3)先验证再使用的核心风险: 验证周期风险,该风险可能会导致链上信息与链下信息存在一个 gap,如果是价格信息,该 gap 就是指最小套利成本。 **关于延时** 区块链的时间维度是区块序列而不是秒,延时主要体现在信息以怎样的密度出现在区块链上。以太坊按照区块作为时间间隔,即使是最密集的报价,也只是每个区块一个,这意味着按照链下时刻来讲,总是存在延时。如果报价是按照某种机制设计的,则延时是可以计算的。 **关于可计算性** DeFi 在消除了信用风险后,在风险管理上有所提升:通过算法进行风险管理变得可行。在 NEST 系统里,主要的应用风险体现在 NEST 预言机的价格偏差和价格延时两个指标上。由于这些风险因素的分布是可计算的(依据一定的假设),因此基于 NEST 预言机的 DeFi 设计,可以基于这些量化指标进行风险管理。 **量化指标及风险管理** 市场参数:波动率 验证周期:T 套利成本:gas,佣金 f,双向期权成本 v 抗攻击参数:beta 延时指标:D,由激励机制和市场价格决定 被套利概率:p,会影响延时 价格风险主要是价格偏差 g 和延时 D 共同决定,因此 R(g,D)是价格引用的风险函数 **跟同行业比较** 1. 完全去中心化,不存在不对等节点 2. 对风险收益结构进行细致的分解和管理,基于算法的风险管理函数,这个是整个行业的突破 3. 不会牺牲某个变量来控制风险(类似 Uniswap) 4. 下游 DeFi 引用可计算

作者:NestCore

信息流上链有几个问题

  1. 信任风险,是否依赖某个机构上传信息,即是否去中心化上链;

  2. 信息验证,信息是否经过验证,验证的方法是直接的还是间接的;

  3. 抗攻击,信息是否因为开放性容易被任意第三方篡改或影响;

  4. 信息的延时,信息是否存在延时,信息提供的及时性怎样;

  5. 信息调用,是先验证再调用,还是先调用再验证;

在 NEST 上,可以明确看到

第一,通过分布式和激励(二者缺一不可,否则不可能构成可信的自动机制)保证了信息上传的动力和去信任化;

第二,通过双向期权保证了信息在上链过程中被验证;

第三,通过信息链的设计,保证了信息总是存在,即使被验证,也会留下一个待验证的信息,保证了信息的连续性(信息链需要再仔细分析一下)

第四,beta 系数是对抗信息链被攻击、篡改、污染的算法。

关于去中心化

去中心化不是分布式,分布式是一种组织方式,去中心化是一种运作方式,需要激励才能自动运转,这个激励包含直接的外部激励(比如算法),也可能是内部激励(市场交易)。

关于验证

这里有几个问题:

1)是先验证再使用,还是先使用再验证:

考虑到完全去中心化,如果先使用再验证,那么只有下游使用者的风险规模和验证者抵押规模匹配才可以。

有人试图通过将验证者分散,并增加随机性选择,来防止验证者作恶风险,问题在于:

A. 只要下游收益足够大,理性的节点存在集体作恶的动力(不需要串谋,详见矿工不打包攻击)

B. 信用风险无法分散化,如果随机调用的是单个节点,可能会被垃圾节点破坏(见 EOS 黑客攻击)

C. 即使多节点不作弊,也需要大量节点进行数据处理,每个节点的激励和行为都是不一致的,存在更复杂的延时和数据结构不匹配风险

2)验证的数据结构问题:

如果一个数据不是区块链可识别的数据结构,则必然存在不对等的节点进行验证,即所谓的仲裁节点,或者需要通过所谓的投票机制进行验证(这对于很多信息是不可行或者不及时的)

3)先验证再使用的核心风险:

验证周期风险,该风险可能会导致链上信息与链下信息存在一个 gap,如果是价格信息,该 gap 就是指最小套利成本。

关于延时

区块链的时间维度是区块序列而不是秒,延时主要体现在信息以怎样的密度出现在区块链上。以太坊按照区块作为时间间隔,即使是最密集的报价,也只是每个区块一个,这意味着按照链下时刻来讲,总是存在延时。如果报价是按照某种机制设计的,则延时是可以计算的。

关于可计算性

DeFi 在消除了信用风险后,在风险管理上有所提升:通过算法进行风险管理变得可行。在 NEST 系统里,主要的应用风险体现在 NEST 预言机的价格偏差和价格延时两个指标上。由于这些风险因素的分布是可计算的(依据一定的假设),因此基于 NEST 预言机的 DeFi 设计,可以基于这些量化指标进行风险管理。

量化指标及风险管理

市场参数:波动率

验证周期:T

套利成本:gas,佣金 f,双向期权成本 v

抗攻击参数:beta

延时指标:D,由激励机制和市场价格决定

被套利概率:p,会影响延时

价格风险主要是价格偏差 g 和延时 D 共同决定,因此 R(g,D)是价格引用的风险函数

跟同行业比较

  1. 完全去中心化,不存在不对等节点

  2. 对风险收益结构进行细致的分解和管理,基于算法的风险管理函数,这个是整个行业的突破

  3. 不会牺牲某个变量来控制风险(类似 Uniswap)

  4. 下游 DeFi 引用可计算

本文参与登链社区写作激励计划 ,好文好收益,欢迎正在阅读的你也加入。

  • 发表于 2020-08-28 11:38
  • 阅读 ( 202 )
  • 学分 ( 16 )
  • 分类:NEST

该内容来自于互联网公开内容,非区块链原创内容,如若转载,请注明出处:https://htzkw.com/archives/27767

联系我们

aliyinhang@gmail.com