大多数关注区块链的人应该听说过DeFi，那些知道如何使用它的人知道DeFi的意思。然而，还有一个方面还没有被充分研究，那就是价格预测机器及其对DeFi应用的影响。

预测机器是第三方服务，提供智能合同执行所需的数据，通常与价格相关。"

在探索一些新兴的解决方案之前，我将首先分析一些流行的DeFi项目和它们所使用的预测系统，比如它们的优点和缺点，然后就如何建立一个公平的预测/数据检索生态系统给出一些建议。

传统的金融体系需要中介，所以会有单一的失败点。他们容易腐败、欺诈、安全事故等等。智能合同和分散网络为我们提供了重建这些系统的机会，这些系统超出了普通人的能力范围，可以改进基于这些系统的传统金融产品，特别是在贷款方面。

DeFi为我们提供了一个新的、透明的金融体系，而不依赖中介机构

DeFi产品的一个共同主题是其混合协议，一方面排除了不稳定性，另一方面提供了分散网络的优势。这是通过将加密资产与传统资产相结合来实现的，尤其是那些与锚定美元相关的资产。

MakerDao是最著名的例子，它使用混合系统来维持1DAI=1美元的平均比率，并要求通过锁定不稳定资产来挖掘DAI(值为1美元的令牌)。还有其他混合系统使用“供应弹性”等概念，如安普尔福思或直径基础协议，这听起来有点老了。为了应对需求的变化，他们通过回购机制来调节流通供给。

使用Rebase机制的目的是通过循环供给不断平衡需求，从而保持价格稳定。然而，当市场处于疯狂状态时，这种机制并不十分可行，正如我们最近所经历的那样。安普尔福思的价格飙升至历史最高水平。由于一系列积极的重新定价措施(即向持有者发放代币)，一旦价格开始下跌，它就会迅速而猛烈地下跌。

预测机器是整个生态学的基础，因为所有的应用都依赖于精确的数据。

复利是另一种DeFi产品，它允许通过抵押品借入和借出资产，并根据贷款人和借款人的需求调整利率。

COMP持有者管理复合网络，他们可以通过提案系统对网络的未来发展进行投票。随着管理员数量的变化，这将产生有趣的结果。

有时，它会根据多个预测报告计算平均值。如果没有太多的管理员提供数据，它可能会计算出错误的价格，这将严重影响大量的借款人/贷款人。

随着DeFi产品的兴起，ChainLink无疑已成为赢家

在过去的18个月中，预测机器的使用迅速增加，一些最有影响力的DeFi团队也在使用它们，包括凯博网络、支点网络、鸦片网络、合成网络等等。链链接的一个主要优势是它引用多个预测机器来获得价格。

Bzrx公司最近发生了一起事故，因为它只依赖于凯博网络公司提供的价格数据。这意味着凯博的突然下跌将导致Bzrx清空其头寸。有了链接，就有了分散的价格数据供应，可以避免这种情况。

然而，根据新加坡科技与设计大学的刘伯温和帕韦尔斯拉考斯基发表的研究报告，综合指数的联邦理工学院/美元预测数据的平均传统价格偏差为2%。'

虽然目前这是一个很高的标准，但我们必须争取更准确的价格信息和更动态的系统。当然，这就是链接正在做的，但是有健康的竞争不是更好吗？

目前，大多数价格流预测机器经常偏离实际数据。

几个百分点的偏差似乎不大，但当我们构建一个提供贷款、清算事件和利率信息的金融系统时，我们需要准确的数据。

DeFi产品中臭名昭著的“闪电贷款”或快速清算事件通常与价格预测机有关！

如果我有一个DeFi产品，把它的价格拉到，比如说，一个交易所的英美烟草的价格，人们以英美烟草的价格借入这个DeFi产品，那么交易中所有的大规模出售都需要用来清理任何杠杆化的英美烟草头寸。

使用多个数据流和聚合器可以大大降低有能力促进市场快速运行的欺诈者带来的风险。

在DeFi预测机器领域有一些新的竞争对手

DIA以创建一个为智能合同提供开放财务数据的生态系统而闻名。它提供多种价格流，并从多种信息来源获得数据，包括汇率、其他区块链、欧洲中央银行的外汇汇率、ITINs(国际令牌码)、SONIA、SOFRS隔夜利率(美元担保隔夜融资利率和欧元隔夜无风险利率)。

他们的目标是成为“金融数据的维基百科”，这意味着社区可以对开源形式的数据进行投票，而不是由中央委员会决定。DIA不会在内部管理、获取或验证数据。相反，这些活动是由货币持有者进行的，他们受到密码经济学的激励和约束。这种设计大大提高了透明度，并且是一个自下而上的系统，用于清理、汇总和传输财务数据到应用编程接口和以太网的预言机系统。

该数据库可以处理各种数据流，从高频事务的应用编程接口到在高性能键值数据库中永远不变且无法访问的数据。

DIA的有趣之处在于它同时支持多种传统的金融数据和加密的市场数据，并且可以根据用户的需求定制专属的价格数据。

上述由刘伯温和帕瓦尔斯拉考斯基发表的论文指出，目前使用的预测机器系统，如合成系统和复合系统，缺乏透明度，这使得它们很难发现不适当的操作。

当被直接问及与其他竞争对手相比DIA的优势时，DIA数据团队的保罗克劳迪斯回答说：

我们不是一个提供复杂价格模型的新数据库。相反，我们关注的是维基百科式的方法。——为了社区的发展，每个人都可以参与和评估社区的工作。我们向深入挖掘数据源的数据提供商和社区成员发放治理货币作为激励。'

在未来几个月，它将成为一个由社会运作的道。我们的团队(或更广泛的社区)可以开始基于这种数据生态创建DeFi产品，他们使用的价格流将受到频繁的社区审计。

但是什么是好的预测者呢？以下是一些评估指标

我想是时候谈谈“什么是好的预测机器”和“我们如何建立一个好的数据系统”。这里列出的因素并不是全部，但它们可以帮助读者更好地理解我们应该朝哪个方向走。

管理

内部与外部：这台预测机器是为某个协议/应用程序专门制造的，所以它是由社区管理的？或者它可以被任何第三方在任何时候使用？

计算选择：谁将选择计算预测机器值的方法？预测机器的计算模型通常是不同的。根据我以前的研究，管理者或储票者决定预测机器的逻辑是有风险的。用户能否选择链上的多个价格流，并汇总起来使用？

预测机器的变化：预测机器本身的变化是如何决定的？这包括新合同的发布、数据聚合方法的改变，有时还包括完全删除一些数据源。一些预测机器需要“管理员”来做决定。这公平吗？

透明度

数据源：预测机的文档是否足够透明，用户能否方便地检索到预测机的数据源？有时，这些信息可以在白皮书中找到，但实时数据往往会丢失。

方法：计算方法、数据搜索和数据汇总的准确方法是否易于检索和清晰记录？通常，这个信息是模糊的。

数据操作

数据更新频率：预测机器的数据多久更新一次？市场变化很快。

数据延迟：测量的数据点和它们合并到数据流之间的延迟是多少？

许可证跟踪：关于基本原始数据的许可证信息是否可用？(例如，交易所的价格数据)

气体模型：谁将为气体支付费用以保持预测机器运行？

尽管仍有许多因素需要考虑，但当你为你的项目选择预测机器时，以上提到的都是很好的参考方向。预测机器的生态值得我们持续关注，因为随着DeFi应用的兴起，预测机器将受到更多的审查。毕竟，这些DeFi应用需要准确可靠的数据。否则，人们可能遭受重大损失。

我对预测机器的发展前景充满信心，但我鼓励人们真正理解预测机器的影响，并知道他们使用的应用依赖于哪些预测机器数据。