ETH:NEST 新构想：动态参数设计

撰文?|Danny?

出品?|NEST爱好者获作者授权发布

引言：NEST预言机是一个链上博弈模型：报价者提供一个双向期权，由套利者来进行验证。这套机制保证了链上生成的价格和市场均衡价格接近，并通过一轮轮的报价——验证博弈，最终输出一个链上价格信息流。该信息流与市场均衡价格的偏差尽可能小，信息密度尽可能高。

价格偏差与参数?

仔细研究该博弈会发现，决定NEST价格和市场价格偏差的主要变量有：交易费用、对冲成本和双向期权成本。我们用bias来表示NEST价格和市场价格的偏差：

交易费用按比例记为g/E，其中g为每次报价的gasfee，E为报价的规模，对冲成本记为h，可以理解为交易所交易产生的交易费率，单位规模报价的双向期权成本记为c，该成本是秒级波动率σ的函数，根据链接中的计算，基本和σ值相当。以套利的思想来看待偏差的话，当bias超过了验证者的套利成本时，该价格就会被验证，从而在有效套利的假设下，可以认为?bias?<?g/Eh2c?，其中2c是因为验证者需要双倍报价，近似可以表示成?bias根据实际数据来看，专业验证者的h应该较小，如果报价规模不大，没有冲击成本，该h在0.05%以内，σ一般在0.02%到0.2%，因此一般后两项的成本大约在0.1%到0.5%。?

Trust Machines：2023年第一季度比特币用例出现爆炸式增长:4月30日消息，根据比特币生态系统公司Trust Machines的最新研究，在2023年第一季度，“比特币用例出现了爆炸式增长”。

该报告将比特币NFT、比特币域名服务（BNS）和Stacks区块链（一个比特币智能合约平台，为Trust Machines的大部分生态系统提供动力）的最新发展确定为推动新增长和采用的关键用例。（CoinDesk）[2023/5/1 14:36:19]

但g/E这一项波动极大，gas消耗是以太坊生态拥堵情况决定的。按照以太坊生态当前的繁荣程度，在网络非常流畅的情况下，消耗10gwei，燃烧50000gaslimit，可被交易成功，即消耗?

根据NEST报价所消耗的gaslimit在8-10万的数据，我们假设将燃烧值设定为100000作为参考，那么当gasprice为1gwei时，该gasfee为0.0001ETH，按照30ETH报价，这一比例g/E为0.00033%，可以忽略不计，如果是20gwei，则为0.0067%，如果报价规模按照10ETH，则为?0.02%，是一个需要考虑的值。一旦gasprice上升到200gwei,在30ETH的基础报价规模下，g/E就会造成0.067%的影响，2000gwei甚至造成0.67%的影响。因此综合考虑，价格的波动率在极端情况下对价格偏差会造成0.2%?的影响，而拥堵可能造成0.67%?的偏差，甚至更高，因为极端拥堵时，以太坊生态其他交易者可能会将gaslimit设的更高。

NEST Protocol联创：Defi创新可以解决风险对冲类资产流动性不足的问题:金色财经报道，1月18日，火必Huobi携手26位华语区大咖开启“Huobi闹新春Web3之夜”活动。NEST Protocol联合创始人Benjamin在Defi讨论环节表示，当前加密波动率极大，金融产品如链上期权可以帮助期权买方对冲加密货币的风险，然而此类产品的供给远远小于实际需求。一个创新性的解决思路是，以智能合约作为交易中的唯一卖方，在满足买方需求的同时，将买方让渡风险敞口汇集并对冲。不能对冲的风险由所有的交易者共担，以此解决风险对冲类资产流动性不足的问题。NEST Protocol即将推出的鞅网路，即是以此思路来创建的Defi基础设施。[2023/1/19 11:19:47]

假设gaslimit=100000，如图：

动态 | 数字资产借贷公司Genesis Capita第三季度新增贷款8.7亿美元:10月30日，数字资产借贷公司Genesis Capita发布的第三季度报告称，公司在2019年第三季度的借贷业务持续增长，第三季度新增贷款8.7亿美元，突破了第二季度的7.46亿美元记录。[2019/10/31]

?分析以上变量会发现，波动率影响的期权成本是外生变量，而拥堵造成的偏差比例，却可以通过提高报价规模来降低。比如用300ETH报价时，即使是2000gwei，对价格偏差的影响也不过是0.067%，而3000ETH则可忽略不计。但这里整个矿工报价的门槛提升了，同时在流动性并不高的标的里，h成本反而会因为规模上升而急剧增加。因此报价规模在ETH/USDT轨道设计成300ETH，或许还能接受，对其它交易对，显然是不太合适的，这也是为何我们选择10-30这样一个报价规模的原因。换个角度，如果一个资产的流动性很低，则验证上的偏差可能稍微大一些，因为价格本身就并非那么有效。因此1ETH下，偏差1%-5%都能接受。如果我们设计一个动态的报价参数，则需要针对交易对的流动性进行设定：1ETH-100ETH。问题是，流动性参数并不是一个内生变量，我们也不能根据平均波动率来反映流动性的高低，这种设定只能通过某种约定或者DAO投票来修订。

声音 | Tom Shaughnessy：摩根大通的JPM将与瑞波产生直接竞争:据彭博消息，加密货币研究机构Delphi Digital的负责人Tom Shaughnessy表示，用于跨境支付的JPM Coin直接威胁到了Ripple公司以及其数字货币XRP。 XRP也同样用于促进更快、更低成本的国际支付。不过Ripple的首席执行官Brad Garlinghouse则表示：正如所预测的那样，银行正在改变它们对加密货币的态度。但是这个JPM项目忽略了一点，现在引入一个封闭的网络就像在网景（美国计算机服务公司，其网页浏览器一度占据主导地位，后惨败给微软的IE）IPO后推出AOL（互联网服务提供商，1998年收购网景）一样，银行发行的数字货币仍不会是行业真正需要的东西。”[2019/2/15]

价格密度与参数

金色财经独家消息：HSR预计今年年底前登录韩国交易所coinnest:今天上午11点左右，微博消息称HSR即将登录韩国交易所coinnest，之后金色财经与韩国交易所coinnest负责人确认，预计会在今年年底之前上线HSR（红烧肉），后续消息金色财经会持续报道。根据OKex数据显示，HSR现价报236.48元，跌幅达3.63%。[2017/12/21]

价格密度是一个区块数量的参数，用平均多少区块生效产生一个链上价格来度量。区块数量越小，报价密度越高。因此影响NEST价格密度的主要有两个指标：NEST挖矿成本和报价对的价格波动率。这是因为，挖矿成本决定报价密度，而价格波动率决定生存概率，二者的乘积才是价格密度。

NEST挖矿成本主要取决于NEST价格和报价手续费。矿工基于NEST价格来确定挖矿的成本，我们可以近似认为二者是线性关系，NEST价格越高，挖矿成本越高，或者说?单位成本=NEST价格，而?挖矿的成本=(报价手续费g)/，也即报价区块间隔=(报价手续费g)/，由于单位区块出矿量相对固定，240W区块才衰减一次，因此近似为常数，NEST价格则为动态变量，一旦价格较低，则报价区块间隔就越高，报价密度越低。在公式里，NEST价格是由市场决定，报价手续费可以由合约确定，g是由ETH拥堵程度确定，一般来说，手续费是g的高一个数量级，为此，我们可以通过降低报价手续费来提高报价密度，从而提升价格密度。

一种更加动态的思路是，根据NEST价格来确定报价手续费，从而使得报价密度始终动态维持在一个高可用的范围内，这种方案可以写成，报价区块间隔=k/单位区块出矿量，而报价手续费/NEST价格=K，这种设计可以按照每天触发一次修正，每次触发时给予一定NEST挖矿加成。这种方案可以保证NEST在大部分情况下稳定报价，也避免了冗余。

但是有一种情况可能锁定了这种调整，即当NEST价格极低，报价手续费为0，但g/NEST价格>K，这会使得报价区块间隔增加，如果NEST价格极低，可能在0手续费的情况下依然报价区块间隔极大，这时候，NEST处于“底部旋涡”。要走出旋涡，只有NEST价格上涨。

根据链接中的计算，当资产价格波动率上升时，一些正常的报价也会被吃掉，被吃掉的价格比率被称之为验证概率。一般来说，验证概率的极限为50%，即波动率再大，正常报价下也会有一半的价格留下来，而在常规情况下，波动率为0.01%-0.02%，验证概率为5%-7%。大家可以根据链接1的数据来计算验证概率。报价区块间隔/=生效区块间隔，即价格密度。因此极端情况可以进一步将波动率引入到K值，即动态K=K0*，这样对报价密度进行修正，使其等于价格密度。

最后，也需要对极端的NEST价格进行设计，即极端情况下，不再使用这一K值，而是直接使得报价手续费等于0，这一处理也需要反映在算法里。

总结

根据以上分析，我们提出了一个基于流动性的动态规模调整模型，和一个基于NEST价格与报价对波动率的动态手续费模型，从而提升NEST的价格密度和质量。需要注意的是，这种动态调整是有其成本的：部分原本属于回购的价值，将按照比例耗散给ETH矿工，降低了回购价值，要求下游应用贡献更多调用才能达到NEST增值。这一部分可以做更精细的分析。

注：未充分了解项目的情况下，不构成投资建议。

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