Konomi Oracle wurde entwickelt, um die genauesten Preisdaten für jede Münze und jeden Token bereitzustellen.
Konomi Oracle wurde entwickelt, um die genauesten Preisdaten für jede Münze und jeden Token bereitzustellen. Nachfolgend finden Sie ein Forschungspapier zum Potenzial von Konomi Oracle vor dem Start.
Forschungszusammenfassung zu Konomi Oracle
Die Studie konzentrierte sich auf vier Coins BTC, ETH, DOT und SOL, um zu analysieren, ob Konomi Oracle mit seinen derzeitigen Fähigkeiten Preisbewegungen genau und zeitnah widerspiegeln kann.
In Bezug auf die Datenquellen haben wir zuverlässige stündliche Daten für die letzten 3 Monate dieser vier Münzen ausgewählt und insgesamt 129.285 * 4 Datensätze erhalten.
In Bezug auf Tests führen wir eine Aggregationszeit- und Zeitfrequenzanalyse zwischen den Feeds jeder Münze durch. Da drin:
Um die Gewissheit der Ergebnisse zu gewährleisten, haben wir die Aggregationszeit auf 30 Minuten reduziert und die Ergebnisse zeigen, dass die Preisgenauigkeit durch diese Änderung nicht beeinträchtigt wird.
Datenquellen
In diesem Test verwenden wir Minutendaten vom 21. Juni 2021 bis 18. September 2021 von Coinbase, CoinGecko, Uniswap und anderen Datenquellen. Die Dateninformationen umfassen: Zeit, höchster Preis in einer Minute, niedrigster Preis in einer Minute, Startpreis, Endpreis und Handelsvolumen.
Forschungsmethoden
Der zugrunde liegende Algorithmus von Konomi Oracle ist der durchschnittliche Zeitpreis (TWAP) . TWAP hat zwei Hauptvariablen: Total-Time Period und Time Frequency between Feeds . Der Zweck des Experiments besteht darin, die optimalen Werte dieser beiden Hauptvariablen basierend auf den experimentellen Ergebnissen zu bestimmen.
Die Grundformel zur Berechnung des TWAP von Konomi Oracle lautet:
TWAP = (PriceCumulative2 – PriceCumulative) / (TimeStamp2 – Timestamp1）
Da drin:
Studie I: Auswirkung der Aggregationszeit auf die Preisgenauigkeit
Gemäß dem TWAP-Algorithmus ist ersichtlich, dass die Verringerung der Aggregationszeit dem Zitat (Zitat) genauer hilft. Die extrem kurze Aggregationszeit erhöht jedoch die Betriebskosten, und die Leistung aktueller öffentlicher Ketten kann die zu hohe Frequenz der Aggregation nicht unterstützen. Daher haben wir in diesem Test eine Aggregation Time von 60 Minuten, 720 Minuten bzw. 1.440 Minuten gewählt.
Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse der SOL -Münze zu verschiedenen Aggregationszeiten. Da drin:
Der Grund, warum wir uns für SOL entschieden haben, ist, dass SOL im Vergleich zu anderen Coins während des Tests die höchste Volatilität aufweist und repräsentativer ist.
Die Testergebnisse stimmen mit unserer Vorhersage überein, dass eine kürzere Aggregationszeit die Preisgenauigkeit erheblich erhöhen kann.
Da der Krypto-Markt sehr volatil ist, spiegeln die Aggregationszeit 720 Minuten und 1400 Minuten die Preisdaten nicht genau wider, wenn der Markt sehr volatil ist. Bei einer Aggregationszeit von 60 Minuten beträgt der maximale Fehler 5 % und kann basierend auf dem Fehleralgorithmus in kurzer Zeit automatisch reduziert werden.
Abbildung 2: Vergleich der SOL-Aggregationszeit für 60 Minuten, 720 Minuten und 1440 Minuten
Im nächsten Test haben wir die Aggregation Time noch weiter verkürzt. Mit der gleichen Zeitfrequenz zwischen Feeds vergleichen wir die Leistung unterschiedlicher Aggregationszeiten in derselben Münze.
Abbildung 3: Vergleich der SOL-Aggregationszeit für 60 Minuten, 30 Minuten und 10 Minuten
In Abbildung 3:
Wie wir sehen können:
Forschung II: Verbessert eine Erhöhung der Zeitfrequenz zwischen Feeds die Genauigkeit von Oracle?
In der zweiten Studie haben wir die Aggregationszeit unverändert gelassen, um zu sehen, ob eine Reduzierung der Zeitfrequenz zwischen Feeds die Preisgenauigkeit von Oracle erheblich verbessert hat.
Die auf vier Coins BTC, ETH, DOT und SOL erzielten Ergebnisse sind gleich. Änderungen in der Zeitfrequenz zwischen Feeds haben keinen wesentlichen Einfluss auf die Preisgenauigkeit.
Am Beispiel von SOL (Abbildung 4) können wir sehen, dass sich die Differenz zwischen dem prognostizierten Preis und dem Benchmark-Preis nicht ändert, wenn sich die Zeitfrequenz zwischen Feeds während derselben Aggregationszeit ändert.
Wir können also davon ausgehen, dass eine Erhöhung der Zeitfrequenz zwischen Feeds in derselben Aggregationszeit die Preisgenauigkeit in Oracle nicht verbessert.
Abbildung 4: Auswirkungen auf den Preis basierend auf der Zeitfrequenzdifferenz zwischen Feed von SOL
Fazit
Durch unsere Studien kommen wir zu dem Schluss, dass:
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