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Das Pyth-Netzwerk ist ein hochfrequenter, erster Markt-Datenorakel, das entwickelt wurde, um Echtzeitpreise und Marktdaten on-chain für DeFi, CeFi und andere Blockchain-Apps bereitzustellen. Der PYTH-Token ist der native Token des Netzwerks: Er ist für Governance, Staking (zum Schutz der Integrität des Orakels), Anreizausrichtung mit Datenanbietern und wirtschaftliche Mechanismen konzipiert, die die Token-Nachfrage an die Nutzung des Netzwerks binden. Investoren ziehen PYTH in Betracht, wenn sie glauben, dass Echtzeit-Marktdaten von hoher Qualität zunehmend entscheidend für finanzielle Smart Contracts sein werden und dass Pyth einen dominierenden Anteil an der Nutzung von Orakeln über Blockchains hinweg erfassen wird.

1) Was ist das Pyth-Netzwerk?

Das Pyth-Netzwerk ist ein spezialisiertes Orakel-Netzwerk, das Preis- und Marktdaten direkt von „ersten“ Marktteilnehmern (Börsen, Handelsunternehmen, Market-Making-Desks, institutionelle Datenanbieter) aggregiert und latenzarme Preisdatenfeeds auf mehreren Blockchains veröffentlicht. Im Gegensatz zu einigen Orakel-Ansätzen, die viele On-Chain-Quellen aggregieren oder sich auf rückblickende Aggregation verlassen, legt Pyth Wert auf Echtzeit-, hochfrequente Updates, die für latenzempfindliche finanzielle Anwendungen geeignet sind (z. B. Derivate, Margin Liquidation, Cross-Chain-Abwicklung). Das Protokoll wurde auf vielen Chains implementiert und bietet Feeds für Kryptowährungen, Aktien, Devisen, Rohstoffe und ETFs.

2) Was ist der PYTH-Token? Kernnutzungen

PYTH ist der native Dienstprogramms- und Governance-Token des Pyth-Netzwerks. Seine Hauptnutzungen sind:

• Governance — gestakete PYTH gewährt Stimmrecht über Protokollentscheidungen und -upgrades. Token-Inhaber und Staker können an der On-Chain-Governance teilnehmen.

• Staking / Integrität des Orakels — PYTH wird in Programmen verwendet, die Datenanbieter wirtschaftlich ausrichten und sichern (Staking zur Integrität des Orakels). Gestakte Tokens können verwendet werden, um den Ruf des Anbieters zu stärken oder bestraft/belohnt zu werden, abhängig von der Datenqualität und dem Verhalten. Dies erhöht die wirtschaftlichen Anreize für genaue Daten.