Konomi Oracle est conçu pour fournir les données de prix les plus précises pour chaque pièce et jeton.
Konomi Oracle est conçu pour fournir les données de prix les plus précises pour chaque pièce et jeton. Vous trouverez ci-dessous un document de recherche sur le potentiel de Konomi Oracle avant son lancement.
Résumé de la recherche sur Konomi Oracle
L'étude s'est concentrée sur quatre pièces BTC, ETH, DOT et SOL pour analyser si, avec ses capacités actuelles, Konomi Oracle peut refléter les mouvements de prix avec précision et en temps opportun.
En termes de sources de données, nous avons sélectionné des données horaires fiables pour les 3 derniers mois de ces quatre pièces, et avons totalisé 129 285 * 4 jeux de données.
En termes de tests, nous effectuons une analyse du temps d'agrégation et de la fréquence temporelle entre les flux de chaque pièce. Là-dedans :
Pour assurer la certitude des résultats, nous avons réduit le temps d'agrégation à 30 minutes et les résultats montrent que la précision des prix n'est pas affectée par ce changement.
Source d'information
Dans ce test, nous utilisons des données minute du 21 juin 2021 au 18 septembre 2021 de Coinbase, CoinGecko, Uniswap et d'autres sources de données. Les informations sur les données comprennent : l'heure, le prix le plus élevé en une minute, le prix le plus bas en une minute, le prix de départ, le prix final et le volume des transactions.
Méthodes de recherche
L'algorithme sous-jacent de Konomi Oracle est le prix moyen dans le temps (TWAP) . TWAP a deux variables principales : la période de temps totale et la fréquence de temps entre les flux . Le but de l'expérience est de déterminer les valeurs optimales de ces deux variables principales sur la base des résultats expérimentaux.
La formule de base pour calculer le TWAP de Konomi Oracle est :
TWAP = (PrixCumulatif2 - PrixCumulatif) / (Horodatage2 - Horodatage1)
Là-dedans :
Étude I : Effet du temps d'agrégation sur l'exactitude des prix
Selon l'algorithme TWAP, on peut voir que la diminution du temps d'agrégation aidera la citation (citation) avec plus de précision. Cependant, le temps d'agrégation extrêmement court augmentera les coûts d'exploitation, et les performances des chaînes publiques actuelles ne peuvent pas supporter la fréquence trop élevée d'agrégation. Par conséquent, dans ce test, nous avons choisi un temps d'agrégation de 60 minutes, 720 minutes et 1 440 minutes respectivement.
La figure 2 montre les résultats de la pièce SOL à différents temps d'agrégation. Là-dedans :
La raison pour laquelle nous avons choisi SOL est que, par rapport aux autres pièces, pendant le test, SOL a la volatilité la plus élevée et est plus représentatif.
Les résultats des tests sont conformes à notre prédiction selon laquelle un temps d'agrégation plus court peut augmenter considérablement la précision des prix.
Étant donné que le marché de la cryptographie est très volatil, les temps d'agrégation 720 minutes et 1400 minutes ne reflètent pas avec précision les données de prix lorsque le marché est très volatil. Avec le temps d'agrégation de 60 minutes, l'erreur maximale est de 5 % et, sur la base de l'algorithme d'erreur, peut être automatiquement réduite en peu de temps.
Figure 2 : Comparaison du temps d'agrégation SOL pendant 60 minutes, 720 minutes et 1 440 minutes
Dans le test suivant, nous avons encore raccourci le temps d'agrégation. Avec la même fréquence temporelle entre les flux, nous comparons les performances de différents temps d'agrégation dans la même pièce.
Figure 3 : Comparaison du temps d'agrégation SOL pendant 60 minutes, 30 minutes et 10 minutes
Dans la figure 3 :
Comme on peut le voir:
Recherche II : L'augmentation de la fréquence temporelle entre les flux améliore-t-elle la précision d'Oracle ?
Dans la deuxième étude, nous avons gardé le temps d'agrégation inchangé pour voir si la réduction de la fréquence de temps entre les flux améliorait de manière significative la précision des prix d'Oracle.
Les résultats obtenus sur quatre coins BTC, ETH, DOT et SOL sont les mêmes. Les changements de fréquence temporelle entre les flux n'ont pas d'impact significatif sur la précision des prix.
En utilisant SOL comme exemple (Figure 4), nous pouvons voir que la différence entre le prix prédit et le prix de référence ne change pas lorsque la fréquence temporelle entre les flux change pendant le même temps d'agrégation.
Nous pouvons donc supposer que l'augmentation de la fréquence temporelle entre les flux dans le même temps d'agrégation n'améliore pas la précision des prix dans Oracle.
Figure 4 : Impact sur le prix basé sur la différence de fréquence de temps entre l'alimentation de SOL
Conclusion
A travers nos études, nous concluons que :
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