DENCON2:Martin Koeppelmann--预测市场治理与预测市场应用的另外选择 ...

Unknown view 30 2016-9-21 07:08
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DENCON2:Martin Koeppelmann--预测市场治理与预测市场应用的另外选择 (1)

记者:Cathy

本文为大会演讲速记尝鲜版,给心急的小伙伴们先行浏览,精细校对版将会在大会后逐步发布。

Futarchy如何能够称为DAO管理方式之外的另一种选择

这个概念存在已久,智能合约有很多组件,每个合约都可用身份组件,每个合约就会有身份概念。每个合约都有注册表,可能有人会注册信誉系统,那么就有stablecoin,如果大家都有这个stablecoin,那么就有市场。我们要证明每个合约都能获取信息,进行预测,每个合约或DAO都能来预测,作为治理机制参考。

这个是基础市场合约,它很简单,也很重要。简单才不会有错误,因为智能合约可能会有大量代币,所以简单和安全很重要。我们可以在基础合约建立很多东西,。其可能有潜在结构,然后就可以创建合约,我们可以用Oracle来设置合约,这样代币就进入结果代币,即结果代币可以交换,获胜结果代币和抵押品代币一样。Oracle可以用于任何地方,可以去中心化,也可以非去中心化。

DENCON2:Martin Koeppelmann--预测市场治理与预测市场应用的另外选择 (2)

再来看下性能,我们有很简单的函数,用solidity代码发送抵押品代币,合约设置好后,就可以知道获胜结果,然后获取代币。其实结果代币是始终小于或等于抵押品代币的。

那么如何使用这个概念,预测市场的概念就是买卖信息,比如casper什么时候发布,我们可以设置预测市场,比如一个是明年第一季度,另一个是第二季度等等,然后我们可以创建预测市场,创建价格。最好用自动化体系,这样可以保持资金,来创建算法订单库,任何人有异议就可以通过自动机制,来提出验证。如果通过,那么钱可以返回,然后向市场揭示信息。可以看到价格变化趋势,一般一个以太币就是抵押品代币,然后结果会收敛到1,因为最终结果代币会等于抵押品代币价格。

DENCON2:Martin Koeppelmann--预测市场治理与预测市场应用的另外选择 (3)

另外一个应用就是制造激励机制,我们可以创造市场,如果想要有什么事情发生,那么可以设置不同结果,把会发生的结果代币,给到可以让事情发生的人,进行买卖,这样对方就有代币来让事情发生。比如我们想要改变纽约bitlicense的缺陷,那么可以创建预测,看是这个政策是否会有变动,你可以把yes代币卖了,看是否有人会招标,如果有人觉得可以变更这个代币,那么就可以购买,来看最终结果会如何。如果你赢了,那么就可以继续发起另一笔。

还有一个应用就是对冲,就是一种保险,赌注,赌注和保险其实没差别,比如房子可能会着火,如果没有着火那么保费就没有了。还有航班预测市场,预测航班是否会延迟。如何设置呢?比如在保险公司放入十个代币,如果你选择延迟,然后确实延迟了,那么一百个代币就会变成以太币给到你,而保险公司就不再拥有这些代币。其实保险公司有大问题,比如他们需要抵押品,在世界上没有保险公司会归还索赔,即如果你有无限资本就很难实现无信任市场。比如,地震时,你可以把其他保险公司的No代币作为抵押品。比如旧金山火山和旧金山地震有关,你就不能用保险代币。无意义的预测就算了,比如如果你预测以太币价格为零,那么如果你用以太币做抵押品,那么估计没有人会赌yes。

事件A事件B,如果买A代币,预测B会发生。通过设置预测市场,你会看到事件A和事件B是有关系。可以看到有各种条件,我们可以借此对事态走向进行预测。再比如明天会不会出太阳,以太币是否会超过20美元,poloniex是否会被盗之类。

我们使用抵押品代币,这样的抵押品是独立是,这样才能更好的应用这个概念。

不同类型的预测市场应用

下一个应用就是对潜在事件进行预测,用预测市场治理智能合约。

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首先要有连续市场,比如最大化代币,这是可以衡量的,然后可以有议案系统,任何人都可以提出,然后可以建立市场,比如是否会执行,然后实现可能性有多大,或者设置自动化测试机制,来连续获得项目信息,来最大化预测情况。

在Gnosis案例中,我们希望获得Gnosis资金,实现流量最大化。比如我们设置赌注市场,如果我们从预测市场来看能否实现目标。

当然我们还有其他需要衡量的东西,要先观察,再执行,比如在Gnosis,我们会以完全实现自动化为目标。所有我们要先确保这些目标可执行,先衡量目标预测执行如何,然后是条件化预测如何,接下来是安全审计,激励机制等,如果自动基于市场做决定,当然要操纵它是不可能的,所以最终测试就是在Gnosis上,能否同Futarchy挑战Alpha Go,我们可以设置,是否能赢,然后看下一步如何,看这个市场,哪一步会给我们带来最大几率。

作者:Cathy | 来源:Chainb

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