Punctul de plecare pentru acest articol este foarte simplu: să explic cum înțeleg metodologia Pyth Network, cât mai clar și reutilizabil; în același timp, să o plasez în contextul mai mare al industriei de date de piață și aplicațiilor la nivel de instituție. În ultimii ani, am urmărit evoluția oracolelor și drumul comercializării datelor, formând treptat o judecată simplă, dar utilă: ceea ce este cu adevărat important în lanțul de aprovizionare a datelor nu este „decentralizarea” ornamentală, ci producția de încredere și livrarea verificabilă. Atunci când oferta și cererea pot face schimburi direct pe blockchain, într-un mod auditat, valoarea este mai ușor de capturat stabil.
Pentru mine, Pyth nu este „încă un component de preț”, ci o linie de producție de date de preț care merge de la sursă la distribuție multiplu. Modelul tradițional seamănă mai mult cu un „intermediar de informații”, cu agregatori, captatori și noduri intermediare care retransmit în lanț; întârzierile, incertitudinile și lipsa de trasabilitate devin adesea un teren fertil pentru riscurile sistemice. Pyth adoptă un model de date de primă parte, permițând bursei, market maker-ilor și comercianților de date profesioniști să semneze și să publice direct pe blockchain; apoi, prin Pythnet, agregă, validează și calculează intervalele de încredere, distribuite prin abonamente la cerere către aplicații de împrumut, opțiuni, active sintetice, indici etc. Am rezumat acest traseu astfel: nu facem un megafon, ci construim o „linie de producție de prețuri verificabile”.

Unu, plafonul sectorului și cererea reală.

Valoarea industriei datelor de piață provine din cele două capete: pe de o parte, calitatea și timeliness de la sursă, iar pe de altă parte, utilizabilitatea și sensibilitatea la costuri a consumatorilor. În finanțele tradiționale, distribuția datelor și prețurile în timp real sunt categorii de plată stabilite pe termen lung; în lumea criptomonedelor, cererea nu s-a schimbat, ci doar cerințele pentru „verificabilitate” și „programabilitate” sunt mai ridicate. Strategiile de lichidare a împrumuturilor necesită actualizări cu întârziere scăzută și stabilitate; evaluarea opțiunilor se bazează pe estimări rezonabile ale volatilității; activele sintetice necesită consistență în prețuri în condiții de volatilitate ridicată. Aceste necesități fundamentale au generat o cerere constantă pentru prețuri de înaltă calitate, care este motivul fundamental pentru care continui să investesc în cercetare și creație. Viziunea Pyth, pornind de la DeFi, se îndreaptă spre servicii de date de piață mai extinse; cred că aceasta este o cale „dificilă, dar corectă”.

Două, descompunerea operațională a produsului și arhitecturii.

Am obiceiul de a împărți orice produs de date în cinci etape: producția brută, publicarea de încredere, validarea agregării, distribuția și decontarea, feedback-ul și optimizarea. În Pyth, producția brută provine de la bursele de primă linie, market maker-i și comercianți de date profesioniști; aceștia se leagă de blockchain în rolul de „publicați”, fiecare mesaj având semnătura sursei, ceea ce este premisa trasabilității. Publicarea de încredere se bazează pe Pythnet, pentru deduplicare, curățare, alinierea timestamp-urilor, și pe calcularea intervalelor de încredere bazate pe datele din mai multe surse. După validarea agregării, prețurile actualizate sunt distribuite aplicațiilor din diferite lanțuri prin canale interlanț; mecanismul de „abonare și cerere” permite utilizatorului să decidă frecvența de declanșare în funcție de preferințele de cost și eficiență, reducând tranzacțiile inutile și zgomotul de pe blockchain. Acest design pune „viteza” și „robustețea” sub același obiectiv ingineresc. Din experiența mea practică, dezvoltatorii pot finaliza integrarea fără probleme, atâta timp cât înțeleg structura câmpurilor obiectului de preț, precizia temporală și intervalele de încredere.
Următoarea diagramă structurală ilustrează nodurile cheie și punctele verificabile ale datelor de la sursă la aplicație, facilitând comunicarea detaliilor de implementare și limitele cu echipa.

Trei, comparația pe cinci dimensiuni și alegerea strategiei.

Mulți colegi întreabă: care este diferența între Pyth și tradiționali „oracole intermediari” sau comercianți de date consacrați? De obicei, compar din cinci dimensiuni: întârziere, transparență, trasabilitate, eficiență costurilor, acoperire.
În ceea ce privește întârzierea, transmiterea directă de către prima parte reduce semnificativ etapele intermediare, manifestându-se prin actualizări mai rapide;
În ceea ce privește transparența și trasabilitatea, semnătura sursei și procesul de agregare verificabil oferă vizibilitate la un nivel detaliat;
În ceea ce privește eficiența costurilor, economisind costurile de extragere externă și retransmiterea în mai multe etape;
În ceea ce privește acoperirea, giganții tradiționali se bucură în continuare de avantaj în categoriile istorice și distribuția geografică;
În ceea ce privește colaborarea ingineriei, „abonarea la cerere” a Pyth favorizează cuplajul cu parametrii de risc și sistemul de alerte.
Prin urmare, strategia nu este „un model unic”, ci o prioritate de adoptare a Pyth în scenariile cheie: împrumuturi, lichidări, opțiuni, active sintetice etc. sunt ceea ce consider cel mai valoros în procesul de selecție.

Pentru a ajuta cititorii să își formeze intuiția, ofer o diagramă de „evaluare relativă”, care nu este o concluzie absolută, dar este foarte potrivită ca punct de pornire pentru discuții și șabloane de revizuire.

Patru, „a doua etapă” din foaia de parcurs: abonamente de date la nivel instituțional.

În practica de creare de conținut și consultanță, am împărțit traseul Pyth în două etape interconectate:
Prima etapă, stabilirea standardelor de preț în jurul scenariilor DeFi rapide, centrându-se pe calitate și viteză;
A doua etapă, trecerea la produsele de „abonament de date la nivel instituțional”, inclusiv: niveluri de serviciu cu întârziere (SLA), jurnale de loguri audibile, sisteme de etichete anormale orientate spre gestionarea riscurilor, facturare modulară și interfețe de reconciliere etc.
Această etapă extinde capacitățile ingineriei în capacități de servicii: conectează semnalele de preț cu abilitățile organizaționale de reglementare, conformitate și gestionarea riscurilor; de asemenea, leagă cu adevărat „venitul durabil” de guvernanța rețelei. Mă preocupă în special dacă modelul de servicii repetabile poate funcționa, de exemplu:
(1) oferirea de planuri de abonament cu mai multe niveluri de întârziere și frecvență de actualizare;
(2) sursa, semnătura, timestamp-ul actualizărilor de preț, lista editorilor participanți la agregare pot fi exportate și lăsate înregistrate;
(3) etichetele anormale orientate spre gestionarea riscurilor, care pot fi redate, revizuite și corelate cu evenimentele de risc.
Aceste detalii determină dacă instituțiile sunt dispuse să migreze și în ce măsură sunt dispuse să plătească.

Cinci, utilitatea token-ului și cercul economic.

Pentru a evalua dacă o rețea este sănătoasă, trebuie să ne uităm la două lucruri: în primul rând, dacă venitul este legat de crearea de valoare; în al doilea rând, dacă stimulentele sunt legate de calitatea pe termen lung. În ceea ce privește $PYTH , îl înțeleg ca pe un rol triplu: combustibil pentru producerea și menținerea datelor; greutatea în guvernanță și verificare; levier pentru extinderea ecosistemului. Publicatorii și menținătorii participă prin stimulente de token-uri previzibile; venitul rețelei provine din abonamentele de date și utilizare, fiind distribuit de guvernanță între întreținere, stimulente și extinderea ecosistemului. Pe această bază, am desenat un grafic „de distribuție a utilității”, proporțiile specifice vor fi ajustate ușor pe parcursul evoluției guvernanței, dar principiul rămâne neschimbat: publicarea și întreținerea au o pondere mare; guvernanța și verificarea asigură stabilitatea; ecosistemul și comunitatea sunt responsabile pentru extindere și depășirea limitelor.

Șase, lista de implementare orientată spre instituții.

Pe baza experiențelor anterioare de integrare, am compilat o listă pe care o pot folosi direct:
Primul, clarificarea domeniului de date și a limitelor serviciilor: ce reprezintă prețurile de bază, ce face parte din stratul de valoare adăugată;
Al doilea, alinierea acordurilor de nivel de serviciu: inclusiv întârzierea actualizărilor, stabilitate, gestionarea anomaliilor, strategii de alerte și planuri de recuperare în caz de dezastru;
Al treilea, oferirea unui pipeline de jurnale audibile: înregistrarea sursei fiecărei actualizări de preț, modificările intervalelor de încredere și etichetele anormale;
Al patrulea, integrarea sistemelor interne de gestionare a riscurilor și a sistemelor de testare: conectarea fluxului de preț la sistemul de redare pentru a verifica stabilitatea strategiilor în funcție de diferite praguri și feronii;
Al cincilea, standardizarea facturării și reconcilierea: instituțiile sunt mai preocupate de termenele de plată previzibile și detaliile clare ale reconcilierii.
În această listă, avantajul evident al Pyth este verificabilitatea „de la sursă la agregare”, care poate reduce semnificativ perioadele de evaluare a conformității și gestionării riscurilor.

Șapte, harta riscurilor și designul rezistenței.

Împart riscurile în trei categorii: publicarea anormală la sursă, sincronizarea anormală între lanțuri, amplificarea întârzierilor în condiții de piață extreme. Măsurile de atenuare corespunzătoare trebuie „instituționalizate” în inginerie. Practicile pe care le folosesc frecvent includ: abonamente multiple cu verificarea pragurilor; reducerea automată a levierului corelat cu intervalele de încredere; protecția împotriva timpului și a alunecării pe partea contractului de tranzacționare; precum și simulări de condiții extreme desfășurate trimestrial, însoțite de scenarii și șabloane de revizuire unificate. Aceste practici disciplinate de inginerie, combinate cu jurnalele verificabile ale Pyth, pot îmbunătăți semnificativ capacitatea sistemului de a rezista presiunii.

Opt, sfaturi narative pentru creatorii de conținut și dezvoltatori.

Am subliniat întotdeauna: valoarea creatorilor este de a traduce valoarea complexă a ingineriei în limba „ușor de înțeles și utilizabilă” pentru cititori și utilizatori. Dacă trebuie să vorbesc despre Pyth, recomand să încep cu „schimbarea de paradigmă”, nu să mă opresc la „conflictul oracolelor”. Vorbește despre cum aliniază oferta și cererea într-un mod verificabil pe blockchain; cum reduce riscurile extreme prin intervale de încredere și un proces de agregare vizualizat; cum, prin „abonamentele la nivel instituțional”, leagă capacitățile de servicii și cercul comercial. Acest lucru este mai convingător decât o listă vagă de indicatori.

Nouă, indicatorii pe care îi voi urmări în următorul an.

Primul, lățimea și adâncimea accesului ecologic: acoperirea proiectelor de vârf din patru mari categorii: împrumuturi, active sintetice, opțiuni, indici;
Al doilea, progresul produsizării abonamentului instituțional: niveluri de întârziere, acorduri de nivel de serviciu, jurnale audibile sunt actualizate la timp;
Al treilea, transparența veniturilor și distribuției protocolului: dacă se formează un standard de date public verificabil;
Al patrulea, progresele de conformitate în diferite jurisdicții: inclusiv conformitatea cu exportul de date și conformitatea cu serviciile financiare.
Aceste indicatori vor influența direct alegerea subiectelor și ritmul meu în conținut, și vor afecta de asemenea evaluarea pe termen lung a PYTH.

Zece, ghid pentru dezvoltatori: de la zero la unu.

Pentru a ajuta colegii care încep să progreseze mai repede, ofer un set de „trei pași” executabili.
Primul pas, finalizarea unui apel de abonament de preț în mediu de testare; înțelegerea structurii prețurilor, precizia temporală și câmpurile intervalului de încredere;
Al doilea pas, integrarea „strategiei de abonament și cerere” în contracte sau roboți de tranzacționare, comparând diferite praguri și feronii prin sistemul de backtesting;
Al treilea pas, conectarea monitorizării alarmelor; stabilirea pragurilor de alarmă în funcție de indicatorii de gestionare a riscurilor și integrarea etichetelor anormale în redare și revizuire.
Când finalizezi cei trei pași, nu doar că folosești Pyth, ci și implementezi „conceptul de date verificabile” în cod.

Unu, comparația industriei și spațiul de colaborare.

Nu susțin o gândire de tip zero-sum „aceasta scade, cealaltă crește”. În scenarii cu o acoperire mai largă, dar cu cerințe de timp mai puțin stricte, comercianții de date tradiționali au în continuare un avantaj; iar în scenarii unde întârzierea și verificabilitatea sunt extrem de sensibile, paradigma de primă parte a Pyth are mai multe șanse de succes. În viitor, aștept cu nerăbdare ca dezvoltatorii să combine fluxuri de date din diferite surse într-un mod modular, în funcție de funcția obiectiv, făcând un compromis dinamic între cost și performanță.
@Pyth Network #PythRoadmap $PYTH