O Konomi Oracle foi projetado para fornecer os dados de preços mais precisos para cada moeda e token.
O Konomi Oracle foi projetado para fornecer os dados de preços mais precisos para cada moeda e token. Abaixo está um artigo de pesquisa sobre o potencial do Konomi Oracle antes do lançamento.
Resumo da pesquisa sobre o Konomi Oracle
O estudo se concentrou em quatro moedas BTC, ETH, DOT e SOL para analisar se, com seus recursos atuais, a Konomi Oracle pode refletir os movimentos de preços com precisão e em tempo hábil.
Em termos de fontes de dados, selecionamos dados horários confiáveis para os últimos 3 meses dessas quatro moedas e totalizamos 129.285 * 4 conjuntos de dados.
Em termos de testes, realizamos análises de Tempo de Agregação e Frequência de Tempo entre os Feeds de cada moeda. Lá:
Para garantir a certeza dos resultados, reduzimos o Tempo de Agregação para 30 minutos e os resultados mostram que a precisão do preço não é afetada por essa alteração.
Fontes de dados
Neste teste, usamos dados minuciosos de 21 de junho de 2021 a 18 de setembro de 2021 da Coinbase, CoinGecko, Uniswap e outras fontes de dados. As informações de dados incluem: hora, preço mais alto em um minuto, preço mais baixo em um minuto, preço inicial, preço final e volume de negociação.
Métodos de pesquisa
O algoritmo subjacente do Konomi Oracle é o preço médio do tempo (TWAP) . O TWAP tem duas variáveis principais: Total-Time Period e Time Frequency between Feeds . O objetivo do experimento é determinar os valores ótimos dessas duas variáveis principais com base nos resultados experimentais.
A fórmula básica para calcular o TWAP do Konomi Oracle é:
TWAP = (PriceCumulative2 - PriceCumulative) / (TimeStamp2 - Timestamp1）
Lá:
Estudo I: Efeito do tempo de agregação na precisão do preço
De acordo com o algoritmo TWAP, pode-se observar que a diminuição do Tempo de Agregação ajudará na cotação (cotação) com mais precisão. No entanto, o tempo de agregação extremamente curto aumentará os custos operacionais e o desempenho das atuais cadeias públicas não pode suportar a frequência muito alta de agregação. Portanto, neste teste, escolhemos o Tempo de Agregação de 60 minutos, 720 minutos e 1.440 minutos, respectivamente.
A Figura 2 mostra os resultados da moeda SOL em diferentes tempos de agregação. Lá:
A razão pela qual escolhemos o SOL é que, em comparação com outras moedas, durante o teste o SOL tem a maior volatilidade e é mais representativo.
Os resultados do teste estão de acordo com nossa previsão de que um tempo de agregação mais curto pode aumentar significativamente a precisão do preço.
Como o mercado de criptografia é altamente volátil, o tempo de agregação de 720 minutos e 1400 minutos não reflete com precisão os dados de preços quando o mercado é altamente volátil. Com o tempo de agregação de 60 minutos, o erro máximo é de 5% e com base no algoritmo de erro pode ser reduzido automaticamente em um curto período de tempo.
Figura 2: Comparação do tempo de agregação SOL para 60 minutos, 720 minutos e 1440 minutos
No próximo teste, reduzimos ainda mais o tempo de agregação. Com a mesma frequência de tempo entre feeds, comparamos o desempenho de diferentes tempos de agregação na mesma moeda.
Figura 3: Comparação do tempo de agregação SOL para 60 minutos, 30 minutos e 10 minutos
Na Figura 3:
Como podemos ver:
Pesquisa II: Aumentar a Frequência de Tempo entre Feeds melhora a precisão do Oracle?
No segundo estudo, mantivemos o tempo de agregação inalterado para ver se a redução da frequência de tempo entre os feeds melhorou significativamente a precisão de preços da Oracle.
Os resultados obtidos em quatro moedas BTC, ETH, DOT e SOL são os mesmos. As alterações na frequência de tempo entre os feeds não têm impacto significativo na precisão do preço.
Usando o SOL como exemplo (Figura 4), podemos ver que a diferença entre o preço previsto e o preço de referência não muda quando a Frequência de Tempo entre os Feeds muda durante o mesmo Tempo de Agregação.
Portanto, podemos supor que aumentar a Frequência de Tempo entre Feeds no mesmo Tempo de Agregação não melhora a precisão do preço no Oracle.
Figura 4: Impacto no preço com base na diferença de Frequência de Tempo entre Feed de SOL
Conclusão
Através de nossos estudos, concluímos que:
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