预测机一般被认为是分散协议和区块链外部数据之间的桥梁，而预测机主要承担Defi领域的报价功能。那么，目前的Defi预测机真的能实现精确报价吗？

这一次，来自NEST社区的COFI研究员詹姆斯受邀谈论可计算金融技术：什么公式可以使预测机器的报价更准确，并使做市商和用户的风险最小化？

詹姆士是区块链的坚定信徒，他专注于分散原始资产和计算金融的研究，用区块链的世界观看待外部世界，并坚信未来人类社会的财富将逐渐向分散资产转移。

集中资产和我们现实世界的资产有什么区别？区别在于分散的资产不能被现实世界的资产复制。你不能用现有的大规模资产来复制集中资产的风险回报结构。

那么从金融的角度来看，金融应该做什么呢？一般来说，它是为了处理人类的各种不确定性。每个不确定性对应一个风险回报结构。每当你发现一个新的风险回报结构并做出相应的资产或产品，你就一定会消除全人类的资产配置风险。

最容易理解的是波动风险。例如，在现代投资组合理论中，马科维茨认为，如果将两种不相关的资产放在一起，在不改变收入结构的情况下，可以降低它们的波动性，提高投资风险。分散资产的目标是消除全人类的不确定性。

可信度和可用性

有两个变量，一个叫做可信度，另一个叫做可用性。可用性是为了消除普通人的不确定性。信誉就是消除人类的不确定性。BTC不在可用性上花钱，但每年花费200亿电来解决可信度问题。那么，谁来解决可用性问题呢？比特币持有者可能会解决这个问题，他们向普通人宣传比特币，让不了解比特币的人理解比特币。中本聪发明比特币的目的是提出一种新的风险回报结构，以消除整个人类的不确定性。

在整个分散市场中，只要引入一个集中的机构，你的风险回报结构在某种程度上类似于股权。这相当于复制了“比特币权益”，但并没有创造出全新的东西。这就是为什么我想让这个项目如此分散。在这里，我们还想提一下最近流行的Defi。

Defi当前的问题：首先，项目风险是不可量化和不可计算的；其次，Defi很难在供应链中沉淀出集中的资产。如果集中的资产不能在链中沉淀，这个Defi项目可能最终成为一个计算合同。计算合同意味着无论你如何计算，信息量都不会增加。计算的意义是使杂乱的信息编码易于理解。在这个过程中，它没有消除人类的不确定性，当然，它可能消除某些特定群体的不确定性。

如果Defi项目不能促成集中资产，这意味着每个人在竞争到极点时都不能获得费用。比特币实现了传递函数的可信度，也实现了传递函数。以太网将这种传递函数扩展为逻辑函数。目前，这种逻辑功能的一个特点是所有计算都在多项式时间和资源内完成。因为它消耗资源，所以必须在给定的时间内终止。

资产定价

与现实世界中的许多问题类似，资产定价也是一个非常困难的问题。例如：如何设计交通灯？最佳运输网络问题？最佳社会网络的问题？最佳商业网络问题？这些与网络相关的问题是复杂的问题。

资产定价是一个计算最优价格的问题。这个问题不能用P计算来解决。以太网不能用智能合同来定价资产。因此，如果没有预言机，以太网只能做这三件事：交易(Uniswap)、稳定的货币(USDT)和以太网-我们之间的相互转换。这是由p函数的限制决定的。

考虑到很难在链中完成如此复杂的资产定价计算，应该形成一个新的机制使其接近这一结果。所以我们制定了这样一个计划：假设没有外部市场，如何接近这个价格；或者当有外部市场时，如何在这个链条下传递价格。

如果链上有一个NP问题的计算结果，将会增加信息量，为整个生态系统提供全新的信息。重要的是，它不断扩大区块链的边界，只有当边界扩大时，它才能真正成为一个实质性的进步。例如，如果整个网络只取得水平进展，编程速度更快，块更大，这不是实质性的进展。事实上，我们对区块链的许多看法需要调整。

如果我们想消除人类的不确定性，没有必要每个人都去验证这些书。只要我们是开放的，每个人都可以有权力去验证这些书。与第1层和第2层相比，第2层消除了普通人的不确定性，而第1层创造了新的价值，开发人员可以讨论如何增加块大小和缩短打包时间。

那么，在这种背景下，NEST应该做什么呢？首先，NEST应该形成更新的分散风险回报结构。第二，它需要扩大区块链的功能，以便在原来的区块链不能完成的事情现在可以完成。当然，所有这些事情必须保持分散。

当NEST的预测机器被引用时，会产生一系列的副产品。第一个非常重要的副产品是在报价时可以计算风险。剔除信用风险后，整个计算结果相对准确。这里的信用风险主要是指排除项目风险后的主体风险。主体风险通常难以计算。例如，这个项目最终可以产生多少现金流，可以计算和分析失败的概率有多大，但问题是，如果主量流失了，我该怎么办？事实上，这反映了系统的不完整性。

在信贷风险被区块链剥离后(通过权力下放)，只剩下流动性风险和波动性风险。由于流动性是区块链拥有的天然优势，我们暂时不在这里谈论它。波动风险是可以计算的，这有很强的理论基础。事实上，在20世纪70年代，萨缪尔森、布莱克、默顿、法玛等人提出了相关的金融思想：历史模型对这种风险研究得非常透彻，这些风险是可以定价的。我们不能自动管理这些风险吗？

然后这些想法被对冲基金所学习，许多新的投资模型和风险管理模型已经形成。最典型的是当时的长期资本管理公司。尽管他们建立了一个非常微妙的模型，但他们最终还是在无法估量的风险问题上失败了：俄罗斯违约。

现在我们都在谈论人工智能，比如阿尔法围棋击败围棋。事实上，这个梦想是在图灵时代产生的。尽管人工智能断断续续地发展，梦仍然存在。尽管可计算模型受到主体风险的影响，但在分散的区块链领域(至少在逻辑上)没有必要担心这种风险。没有信用主体的风险，也没有考虑市场的低效率，显然让风险管理算法化要比长期管理公司好得多。

风险管理可以在链上计算和完成吗？

事实上，Defi只是交易、利率、正证券/负证券，这是一个非常粗略的金融划分。

一门学科有两个最重要的东西：第一，基本概念。讨论每个基本概念可能需要数百年的时间。每个概念的形成都要经过各种各样的测试。二是这一概念必须促进这一领域理论制高点的形成。如果这个理论等于常识，那么这个学科就毫无意义。

当中本聪设计区块链架构时，计算/存储/通信功能和相关技术是可用的。当时，数字现金不得不解决双花问题，即“钱用了一次，而不是第二次”。事实上，这些零知识证明/同态加密方案已经被讨论过，但是它们不能解决双花问题。分散化不仅仅是分布式的，它并不意味着我给你分配工作，而是你有意识地上传一些东西并自动组合起来。

目前，比特币的结构有些低效：在计算、信息存储和通信方面存在冗余。冗余意味着多台计算机重复执行相同的计算并重复存储相同的数据。冗余架构使得匹配交易难以完成(即资产定价非常困难)，因为很难通过函数或投票来解决。

从市场的角度来看，相亲是现代经济中信息交流的极致。交易不适合在链上匹配。换句话说，一旦匹配交易在链中可行，链下交换的优势将更大。这是一个比较优势的问题。

做媒交易的微观市场结构中有哪些交易者？第一层称为内幕交易者，第二层是信息交易者，第三层是做市商，第四层是价值交易者，第五层是噪音交易者。这里我们关注的是信息交易者。信息交易者意味着所有者获得的信息具有优势，并且他总是根据他所拥有的信息对该资产的价格进行折扣。例如，每次他收到新信息，他都会告诉你价格变化有多大。这些信息所有者对交易有着终极的渴望，对计算、存储和通信有着要求，同时也是交易量和流动性的主要提供者。

例如，美国交易所的高频交易者都精确到纳秒，即使交易所关闭，他们也必须继续在外面交易。因为他们觉得信息在不断变化，而且他们拥有信息优势，所以他们必须随时对资产进行定价。对这些人来说，在计算、存储和通信方面有优势的交流更适合他们。例如，什么样的资产在uniswap上有价值也将转移到集中交易，因为信息交易者想从中获利，他们在这里有更大的优势，更愿意提供更多的交易和流动性。

假设链下有一个价格序列，如何在链中形成？

由于定价在区块链没有优势，我们认为价格计算应该在链条下形成。区块链系统不是让你更有效率，而是让你更可信。假设在链下有一个价格序列，如何在链上生成这个价格序列并保持其真实？

也就是说，第一，数据的验证和生成应该是分散的。

第二是确保两个价格之间没有偏差。

第三，生成机制不能受他人影响。

第四，所有价格系列的生成都会有延迟，除非每个区块都有价格。在这里，延迟指的是最新的有效价格和叫价与完成交易之间的间隔时间。

当你取消数据链时，你首先得到的是价格偏差。这种偏离是通过链下可复制交易套利的可能性。同时，延迟会间接影响价格偏差，因为不同时间对应的价格会不同。目前，Defi的预测机器都没有在这两点上进行风险管理。事实上，当你在uniswap上操作时，做市商承担了价格波动和被他人套利的风险。问题是这种风险有多大，以及做市商收取的费用是否能弥补这种风险。目前，这种预测机的模型还处于初级阶段。

外部均衡价格的形成是一个NP问题(非多项式时间问题)。Uniswap做一个p计算(这个类指的是多项式时间问题：给我一个x，我会输出一个y给你)。因此，在这种情况下，当市场价格波动时，就会被他人套利。如果你保证收入可以弥补损失，你就可以形成一个均衡；然后你需要确保均衡是稳定的，你不能因为它被扰乱而开始偏离，所以你不能弥补损失，否则做市商会退出。

当链条下的信息上传到链条上时，肯定会有价格偏差，那么如何优化这种价格偏差呢？因为很难最小化价格偏差，我们认为价格偏差必须小于或等于套利成本。因此，NEST预测机的机制包括双向期权/价格链/贝塔系数。贝塔系数是为了对抗自我交易攻击，价格链意味着让信息流永远存在，双向期权是一种报价机制，它有一个验证期，主要用来对抗阻塞攻击，否则在理论上它可以尽可能短并收敛到均衡价格。

预测机器必须包括两个成本，一个是天然气成本，另一个是套期保值成本。链接在验证前使用，嵌套在使用前验证。验证前使用有几个问题。第一个问题是，到时候会有一个不相等的节点。它肯定会遇到集权的问题。如果你的抵押资产在这里，肯定会有一个集中的对象来执行处罚。二是下游风险抵押资产规模不匹配。一百万美元不能支持一万亿美元的项目。即使没有作恶的动机，下游用户也会担心作恶的风险。

我们的社会充满了要求。例如，法律支持先使用后核实(惩罚)的机制。但是区块链不能用我们传统的方式来处理。我们必须在使用前进行验证，并在使用前控制错误风险。NEST中认证机制的成本是多少？也就是说，在验证者是套利者之后，他必须提供一个双引号，也就是说，验证的成本是贝塔系数*双向期权(这里贝塔=2)，而套利的成本等于天然气费用套期保值的成本贝塔系数*双向期权。

那么，套利的成本是多少？在对NEST的价格偏差进行统计后，我们发现套利成本约为4 。这种统计套利不是绝对套利，而是市场价格波动下固定价格的计算概率。根据目前以太网的波动性，套利的概率约为7%。也就是说，在100个报价中，大约有7个是套利，而实际的发现是2-3个。

阻挡攻击是第一个变量。(所谓的阻塞攻击就是使用事务来占据块，这样别人的事务就不能被打包。)预测机器在防止阻塞攻击时需要验证25个块。整个以太博物馆矿工社区开始缓慢而有意识。当灰尘攻击和堵塞攻击发起时，矿工知道你是恶意的，会选择不为你打包。矿工是否选择打包是对系统的一个不完善的修正，因为它在协议中没有定义。

其次，验证期和波动性决定了双向期权的成本。任何验证机制都无法避免的验证周期和波动性。当波动率上升时，NEST的价格偏差会变得很大。例如，3月2日，波动率达到3/1000。千分之三的波动相当于a股的四五十倍。在这种波动性下，正常的投资者不知道如何预测和控制它，他们通常是无助的。此时，金融产品的设计应该基于供应链中的信息流，而不是聚焦于供应链。

事实上，双向期权价格链的贝塔系数机制可以用于传统金融，它把最聪明的信息交易者和套利者放在一起进行定价。如果你把最聪明的人放在一起，你不需要这么多人参与定价。

第二个变量是延迟。NEST系统中的激励机制可以减少延迟。如果NEST的价格不变，每个街区的价格变成两个街区，这意味着你的收入翻了一番。不管有多堵，只要NEST的价格不下跌，总会有人报告，因为收益率太高。

当做市商为交易报价时，会有一层风险保护。这种风险保护可以确保做市商在交易过程中不会损失最终的预期收益。因为这个价格会波动，不管它如何波动，做市商可能会被其他人套利。如果预测机器把这个价格补偿放进去，那么当双方进行长期交易时不会亏钱，那么双方都是合适的。如果做市商不使用这种风险函数来保护它，交易价格将会大幅偏离，并且它将会亏损，直到退出。

以上是我们对可计算金融和Defi预测机的讨论。