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(ID: chengpishu), 저자:, 컴파일: Feng 답변, 허가와 함께 공개됨.이전 기사에서 우리는 Algorand의 창립 팀에 합류했습니다.
비정형적인 분권화 철학에 대해 이야기를 나눴습니다.
, 많은 사용자의 경우 다음에 대해 더 우려합니다.
오늘은 알고랜드에 대한 Arrington의 분석을 가져왔습니다.
다음은 텍스트입니다. 즐기십시오.
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1 풋 옵션 및 3가지 전략
90% 비용 환매는 이 더치 옥션에 많은 플레이어를 참여시키는 중요한 이유입니다. 본질적으로 풋 옵션입니다. 알고를 구매한 후 1년 후에 프로젝트 당사자에게 다시 판매할 수 있는 권리가 있습니다.
콜 옵션은 상대적으로 높은 수준의 금융 도구로 알고의 더치 옥션을 이전의 ico 및 ieo와 완전히 다르게 만드는 시장 조성 및 위험 헤지 수단입니다. 2차 시장이 효과적인 가격을 찾도록 도와줍니다.
예를 들어 설명하겠습니다.
오늘 Bob은 2달러에 1,000알고를 구입했는데 이는 Bob의 위험 90%가 백업되었음을 의미합니다.
1. 알고의 시장 가격은 항상 Bob의 구독 가격보다 높았으므로 알고를 판매하거나, 돈을 벌고 떠나거나, 오랫동안 알고를 보유하는 두 가지 선택이 있습니다.
3. Algo는 오랫동안 Bob의 청약가보다 낮았습니다. 두 번째와 유사한 기회도 존재합니다. Bob은 위험선을 설정해야 합니다. 가격이 1.8 아래로 떨어지면 즉시 시장에서 매도한 다음 매도해야 합니다. 거래가격의 90% 이하로 시장에 내놓고 가격은 알고를 다시 사서 1년 후에 원금의 90%가 지불되기를 기다리는 것입니다. 이 전략으로 이전의 10%의 위험도 헤지됩니다.
물론 세 번째 전략에서는 알고의 가격이 오랫동안 낮고 안정적인 상태에 있어 합리적인 헤징 포인트를 찾지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다.
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2 모두가 마켓 메이커입니다.
위에서 우리는 하나의 경매만 있는 상황과 경매에 참여하는 대부분의 사용자의 가능한 행동에 대해 논의했지만 알고랜드의 경매는 5년 동안 지속되므로 각 경매에는 거래 가격이 있습니다.
많은 Bob이 있을 것이고, 그들은 위의 세 가지 전략을 사용하여 자신의 손에 있는 알고를 처리할 수 있습니다. 이는 또한 각 경매가 알고의 유동성에 영향을 미치고 알고의 최종 가격이 다른 가격 모델에 대한 가중치를 기반으로 합니다.
이것은 또한 우리가 공모 외에도 알고의 경매가 위험 헤지 및 시장 형성의 기능도 가지고 있다고 말하는 이유를 설명합니다.
앨리스의 경매 가격이 2달러이고 밥의 경매 가격이 3달러라고 상상해 보세요. 90%에 가까운 지불액이 되면 어떻게 될까요?
P = 90% x (A1P1+A2P2+...+AnPn)/(A1+A2+...+A2)
여기서는 각 경매에 가중치가 부여된 후 가능한 상황을 살펴봅니다(계산의 편의를 위해 기본적으로 90% 상환, 즉 경매 거래 가격이 1달러 이상임).
경매 후 가중 평균 가격:
여기서 An = 각 경매에서 판매된 알고의 수
Pn = 각 경매의 최종 거래 가격
이것들이 포함되면 최종 모델이 더 복잡해지겠지만 현재로서는 이 계산이 좋은 참고가 될 것입니다.알고의 가격은 매우 흥미로운 일이 될 것입니다.
경매에 참여하는 모든 사용자는 게임을 하고 있습니다. 이 게임은 이론적으로 시간이 지남에 따라 최소 가격이 설정되며 각 참가자는 현재 가격이 높은지 낮은지를 판단하기 위해 자신의 가격을 갖게 되므로 알고리즘 경매에서는 모든 사람이 투자 전문가.
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3 당신은 어떤 사용자입니까?
이 메커니즘은 알고리즘의 유동성 효율성을 크게 향상시키고 시장을 보다 효과적으로 운영할 수 있습니다.EOS 또는 ETH와 비교할 때 전통적인 외환 시장과 비슷합니다.대부분의 통화는 BTC를 따르지 않고 자체적인 유동성을 가지고 있습니다.
특히 Smart Trader도 참여할 예정입니다. 경매가 실제 데이터를 제공하는 경우(실제로 데이터는 체인에 있음) 모델에 따라 상대적으로 효과적인 가격을 추론할 수 있으며 가격의 편차는 알고의 차익 거래 공간을 구성하며 시장이 "가격"의 오판은 마치 usdt가 오랫동안 1:1 수준이 아닌 것과 같고 "스마트 트레이더"는 차익 거래를 위해 usdt의 단계별 패닉을 이용할 것입니다.
상상할 수 있듯이 이러한 사용자는 알고의 경제 모델을 사용하여 알고의 가격을 책정하고 각 경매의 정산 날짜와 현재 가격을 추적하며 비효율적인 가격을 책정하고 시간이 지남에 따라 변동성을 제거합니다. 예를 들어 환불 날짜가 가까울수록 투기꾼의 차익 거래 수요가 증가하기 때문에 이러한 모델이 작동할 가능성이 높아집니다.
