شبكة Pyth تقدم بيانات أسعار دقيقة لـ DEXs لمنع التصفية غير الضرورية

في عالم التمويل اللامركزي السريع الحركة، تعتمد DEXes (التبادلات اللامركزية) وبروتوكولات الإقراض بشكل حاسم على تغذيات الأسعار الدقيقة والمحدثة. إذا كانت الأسعار متأخرة عن تحركات السوق، أو تم التلاعب بها، فإن النتيجة يمكن أن تكون تصفية مسبقة أو غير عادلة، أو ديون سيئة، أو خسائر للمستخدمين. لقد أنشأت @PythNetwork حلاً للمساعدة في الحماية من هذه المخاطر من خلال توفير بيانات أسعار عالية الدقة ومنخفضة وقت الإستجابة والتي يمكن أن تعتمد عليها DEXs وغيرها من بروتوكولات DeFi.

في قلب عرض بايث هو هيكل ناشري الأسعار من الطرف الأول. هؤلاء هم البورصات الكبرى، وشركات التداول، وصناع السوق الذين يشاركون فعليًا في اكتشاف الأسعار في الأسواق المالية التقليدية وعلى السلسلة. من خلال الحصول على البيانات مباشرة من تلك المؤسسات، يقلل بايث من الاعتماد على المصادر الوسيطة أو المجمعة التي قد تكون أبطأ أو أقل دقة. عندما تساهم العديد من المصادر ذات السمعة الطيبة، فإن خطر أن يقوم أحد المتطرفين أو الممثلين السيئين بدفع السعر بعيدًا عن العلامة يتقلص.

ميزة أخرى تجعل Pyth قيمة خاصة للتبادل اللامركزي هي تكرار التحديث العالي. العديد من تغذيات أسعار Pyth تتجدد عدة مرات في الثانية ( على سبيل المثال ~400ms تحديثات في العديد من الحالات )، وفي بعض الحالات بسرعة تصل إلى 1 مللي ثانية عند استخدام عرضها المتخصص "Pyth Lazer." هذا النوع من السرعة يساعد على ضمان أنه عندما ينخفض سعر السوق لأصل الضمان بشكل حاد، فإن البروتوكول الذي يستخدم Pyth يرى هذا التغيير تقريبًا على الفور، ويمكنه تعديل صحة الضمان، ومتطلبات الهامش، أو تفعيل التصفية فقط عندما يكون ذلك ضروريًا حقًا - وليس مبكرًا جدًا بسبب معلومات قديمة.

تستخدم Pyth أيضًا ما يُعرف بنموذج أوراكل السحب. بدلاً من دفع التحديثات باستمرار على السلسلة (، وهو ما يمكن أن يكون مكلفًا ويتأثر بالازدحام في blockchain )، تقوم Pyth بتدفق تحديثاتها خارج السلسلة، ويقوم العملاء ( DEXs، ومنصات الإقراض ) "بسحب" أحدث الأسعار عند الحاجة. يساعد ذلك في تقليل وقت الإستجابة والتكلفة، ويسمح للبروتوكولات بمزيد من السيطرة على متى يقرأون بيانات الأسعار الجديدة - وهو أمر مهم لعمليات حساسة من حيث التوقيت مثل التصفية.

تتعزز الدقة بشكل أكبر من خلال الطريقة التي يقوم بها Pyth بجمع البيانات ويتضمن فترات الثقة. يقدم ناشرو الأسعار بيانات مع بيانات وصفية تشير إلى مدى ثقتهم في سعرهم. يقوم Pyth بجمع البيانات من عدة ناشرين، ويعطي وزناً أكبر للمصادر الأكثر ثقة أو اتساقاً، ويقوم بتصفية القيم المتطرفة الشديدة. يضمن هذا التجميع أن أي تغذية خاطئة واحدة (بسبب خطأ أو تلاعب أو تأخير) لا يمكن أن تتسبب في استخدام البروتوكول لسعر غير صحيح بشكل كبير. بالنسبة لـ DEXs التي تحسب أسعار العلامة، وتقييمات الضمانات، وعتبات التصفية، فإن مثل هذه الميزات تلعب دوراً حيوياً في تجنب التصفية غير العادلة أو غير الضرورية.

أخيرًا، تعد الموثوقية أولوية: وقت التشغيل، الدقة، الأمان. يساعد نظام "تأمين نزاهة الأوركال" من Pyth في مواءمة الحوافز الاقتصادية بحيث يكون الناشرون مدفوعين للحفاظ على الدقة وتجنب المدخلات الضارة أو المهملة. لقد اختارت بروتوكولات مثل Pike وغيرها Pyth بشكل صريح لأن دقتها وتوافرها تعني أن عوامل الصحة، والمطالبات الهامشية، ومنطق التصفية أقل احتمالًا أن يتم تفعيلها بسبب تقلبات الأسعار الكاذبة أو البيانات القديمة.

خلاصة: تتلقى منصات DEX والتسليف التي تدمج Pyth عدة طبقات من الحماية ضد التصفية غير الضرورية: تحديثات شبه فورية، بيانات من ناشرين موثوقين، تصميم يعتمد على السحب يقلل من وقت الإستجابة ومخاطر الازدحام، تجميع وقياسات الثقة لتنعيم الشواذ، وآليات موثوقية قوية. كل هذه العناصر تت Combine بحيث تكون التصفية أكثر احتمالاً أن تحدث عندما تكون ضرورية حقاً بدلاً من حدوثها بسبب أخطاء أو تأخيرات في تغذية الأسعار. إذا كنت سأقوم ببناء أو استخدام بروتوكول DEX أو تسليف، فإن دمج Pyth ( أو أوراكل عالي الجودة مماثل ) سيكون تقريباً غير قابل للتفاوض لحماية أموال المستخدمين والحفاظ على الثقة. $PYTH #PythRoadmap