Konomi Oracle è progettato per fornire i dati sui prezzi più accurati per ogni moneta e token.
Konomi Oracle è progettato per fornire i dati sui prezzi più accurati per ogni moneta e token. Di seguito è riportato un documento di ricerca sul potenziale di Konomi Oracle prima del lancio.
Riepilogo della ricerca su Konomi Oracle
Lo studio si è concentrato su quattro monete BTC, ETH, DOT e SOL per analizzare se con le sue attuali capacità, Konomi Oracle può riflettere i movimenti dei prezzi in modo accurato e tempestivo.
In termini di fonti di dati, abbiamo selezionato dati orari affidabili per gli ultimi 3 mesi di queste quattro monete e abbiamo totalizzato 129.285 * 4 set di dati.
In termini di test, conduciamo l'analisi del tempo di aggregazione e della frequenza temporale tra i feed di ciascuna moneta. Lì dentro:
Per garantire la certezza dei risultati, abbiamo ridotto il tempo di aggregazione a 30 minuti e i risultati mostrano che l'accuratezza del prezzo non è influenzata da questa modifica.
Origine dei dati
In questo test, utilizziamo dati minuti dal 21 giugno 2021 al 18 settembre 2021 da Coinbase, CoinGecko, Uniswap e altre fonti di dati. Le informazioni sui dati includono: ora, prezzo più alto in un minuto, prezzo più basso in un minuto, prezzo iniziale, prezzo finale e volume degli scambi.
Metodi di ricerca
L'algoritmo alla base di Konomi Oracle è il prezzo medio temporale (TWAP) . TWAP ha due variabili principali: periodo di tempo totale e frequenza temporale tra i feed . Lo scopo dell'esperimento è determinare i valori ottimali di queste due variabili principali sulla base dei risultati sperimentali.
La formula base per il calcolo del TWAP di Konomi Oracle è:
TWAP = (Prezzo Cumulativo2 - Prezzo Cumulativo) / (TimeStamp2 - Timestamp1)
Lì dentro:
Studio I: Effetto del tempo di aggregazione sull'accuratezza del prezzo
Secondo l'algoritmo TWAP, si può vedere che la diminuzione del tempo di aggregazione aiuterà la citazione (quotazione) in modo più accurato. Tuttavia, il tempo di aggregazione estremamente breve aumenterà i costi operativi e le prestazioni delle attuali catene pubbliche non possono supportare la frequenza troppo elevata di aggregazione. Pertanto in questo test abbiamo scelto il Tempo di Aggregazione rispettivamente di 60 minuti, 720 minuti e 1.440 minuti.
La figura 2 mostra i risultati della moneta SOL in diversi tempi di aggregazione. Lì dentro:
Il motivo per cui abbiamo scelto SOL è che rispetto ad altre monete, durante il test SOL ha la volatilità più alta ed è più rappresentativo.
I risultati del test sono in linea con la nostra previsione secondo cui un tempo di aggregazione più breve può aumentare significativamente la precisione del prezzo.
Poiché il mercato delle criptovalute è altamente volatile, il tempo di aggregazione di 720 minuti e 1400 minuti non riflette accuratamente i dati sui prezzi quando il mercato è altamente volatile. Con Aggregation Time 60 minuti, l'errore massimo è del 5% e in base all'algoritmo di errore può essere ridotto automaticamente in un breve periodo di tempo.
Figura 2: Confronto del tempo di aggregazione SOL per 60 minuti, 720 minuti e 1440 minuti
Nel test successivo, abbiamo ulteriormente ridotto il tempo di aggregazione. Con la stessa frequenza temporale tra i feed, confrontiamo le prestazioni di diversi tempi di aggregazione nella stessa moneta.
Figura 3: confronto del tempo di aggregazione SOL per 60 minuti, 30 minuti e 10 minuti
Nella figura 3:
Come possiamo vedere:
Ricerca II: l'aumento della frequenza temporale tra i feed migliora la precisione di Oracle?
Nel secondo studio, abbiamo mantenuto invariato il tempo di aggregazione per vedere se la riduzione della frequenza temporale tra i feed ha migliorato significativamente l'accuratezza del prezzo di Oracle.
I risultati ottenuti su quattro monete BTC, ETH, DOT e SOL sono gli stessi. Le modifiche alla frequenza temporale tra i feed non hanno un impatto significativo sull'accuratezza del prezzo.
Utilizzando SOL come esempio (Figura 4), possiamo vedere che la differenza tra il prezzo previsto e il prezzo di riferimento non cambia quando la frequenza temporale tra i feed cambia durante lo stesso tempo di aggregazione.
Quindi possiamo presumere che l'aumento della frequenza temporale tra i feed nello stesso tempo di aggregazione non migliori l'accuratezza del prezzo in Oracle.
Figura 4: Impatto sul prezzo in base alla differenza di frequenza temporale tra Feed di SOL
Conclusione
Attraverso i nostri studi, concludiamo che:
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