오라클의 부상 : 기관 투자자는 신뢰할 수있는 암호화 시장 데이터가 필요합니다

이 기사에서는 금융 계량경제학 및 응용 연구의 결과로서 시장 데이터, 탈중앙화 금융(DeFi) 계량경제학, 암호화폐(및 디지털) 자산에 대한 응용 DeFi 연구의 중요성에 대해 논의하려고 합니다. 나는 또한 주가의 통계적 속성을 측정하고 기술적 분석(미래 가격을 예측하기 위해 가격 차트와 거래량 차트에 기하학적 패턴을 사용하는 것) 사이의 논쟁을 해결하는 데 대한 관심을 바탕으로 Eugene Fama의 주요 논문에서 얻은 관점과 결과를 끌어내려고 노력할 것입니다. 증권의 움직임) 및 기본 분석(증권의 공정 가치를 결정하기 위해 회계 및 경제 데이터를 사용). 노벨상 수상자 파마 조작화됨 효율적 시장 가설 — 요약 “가격은 이용 가능한 모든 정보를 완전히 반영한다”는 경구에서 간결하게 효율적인 시장에서는 

이제 암호화폐 및 디지털 자산, 암호화폐 및 분산 금융 데이터에 대한 정보에 중점을 두겠습니다. 소스, 시장 데이터 분석 및 기관 투자자를 암호화폐, DeFi 및 더 넓은 "토큰" 시장으로 끌어들이는 데 필수적인 대규모 신흥 DeFi 산업을 둘러싼 모든 것입니다.

대부분의 시장에서 시장 데이터는 상품(자산, 증권, 상품 등)의 가격과 거래 관련 데이터로 정의됩니다. 이 데이터는 시장 및 자산 클래스 변동성, 거래량, 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량(OHLCV)과 같은 거래별 데이터와 주문장 데이터(입찰-매도 스프레드, 집계 시장)와 같은 기타 부가가치 데이터를 반영합니다. 깊이 등) 및 가격 책정 및 평가(참조 데이터, 최초 환율과 같은 전통적인 금융 데이터 등) 이 시장 데이터는 다음과 같은 다양한 금융 계량, 응용 금융 및 현재 DeFi 연구에 중요한 역할을 합니다.

• 위험 관리 및 위험 모델 프레임워크
• 양적 거래
• 가격 및 가치 평가
• 포트폴리오 구성 및 관리
• 암호화폐 금융 전반

위험을 평가하고 다양하고 새롭게 떠오르는 암호화 자산 클래스에 걸쳐 다양한 수준의 기회를 식별하기 위해 전통적인 방법론을 적용하는 것은 제한적일 수 있지만 이는 시작입니다. 진정한 글로벌 디지털 시장을 장악하기 위해 상승한 이러한 디지털 자산을 이해하는 것을 목표로 하는 새로운 가치 평가 모델이 등장했으며, 이러한 모델에도 시장 데이터가 필요합니다. 이러한 모델 중 일부는 다음을 포함하지만 이에 국한되지는 않습니다.

• VWAP또는 거래량 가중 평균 가격은 사전 선택된 구성 거래소의 이용 가능한 거래 후 데이터 그룹에서 거래량 가중 평균 가격을 계산하여 일반적으로 디지털 자산의 공정 가치를 결정하는 방법론입니다.
• 트왑또는 시간 가중 평균 가격(시간 간격을 사용하여 담보 비율을 결정함)을 사용하여 유동성 풀에서 토큰 가격을 도출하는 오라클 또는 스마트 계약일 수 있습니다.
• 성장률 담보 요소를 결정합니다.
• TVL, 또는 고정된 총 가치는 유동성 풀 및 자동화된 시장 조성자(AMM)를 위한 것입니다.
• 총 사용자 수 네트워크 효과와 잠재적인 사용량 및 성장을 반영합니다.
• 주요 시장 방법론 이는 디지털 자산의 규모와 활동이 가장 많은 시장으로 정의되는 경우가 많은 주요 시장에 적용됩니다. 공정 가치는 해당 시장에서 디지털 자산에 대해 받은 가격입니다.
• CEX 및 DEX의 거래량 중앙집중형거래소(CEX)와 분산형거래소(DEX)의 거래량 합계입니다.
• CVI, 또는 암호화폐 변동성 지수는 암호화폐 옵션 가격에서 분산형 변동성 지수를 계산하고 미래 변동성에 대한 시장의 기대를 분석하여 생성됩니다.

따라서 시장 데이터는 시장을 이해하고 레이어 3.0, 레이어 XNUMX, 웹 XNUMX 및 DeFi와 같은 다양한 암호화폐 부문 간의 상관 관계 분석을 수행하기 위한 모든 모델링 및 분석 도구의 핵심이 됩니다. 이 암호화폐 시장 데이터의 주요 소스는 지속적으로 성장하고 분산된 암호화폐 거래소의 혼합에서 비롯됩니다. 이러한 교환의 데이터는 광범위하게 공개될 수 없습니다. 신뢰할 수있는수요와 거래량을 잘못 표시하여 가격을 왜곡할 수 있는 가장세 거래 및 폐쇄형 풀과 같은 관행을 통해 거래량이 부풀려지는 사례를 보아 왔습니다. 따라서 실증적 데이터를 기반으로 가설을 모델링하고 이후에 가설을 테스트하여 투자 이론(실증적 초록에서 얻은 통찰력)을 공식화하는 것은 까다로울 수 있습니다. 이로 인해 블록체인 거래 시스템이나 암호화폐와 기존 금융 계층 사이의 중재 계층으로 들어오는 신뢰할 수 있는 데이터 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 오라클이 탄생했습니다.

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모든 암호화폐 자산과 네트워크를 관리하는 기반 기술인 블록체인은 신뢰 시스템(또는 합의)에 의해 확장된 투명성을 기반으로 거래, 신뢰 및 소유권의 기본 원칙을 강조합니다. 그렇다면 시장 데이터가 왜 그렇게 큰 문제일까요? 시장에 속하고 분석을 위해 쉽게 접근할 수 있는 데이터에 의존하는 것이 블록체인 및 암호화폐 산업의 정신의 일부가 아닌가요?

대답은 “예! 하지만!" 법정화폐 기반 유동성으로 암호화폐 시장을 교차시키면 상황이 흥미로워집니다. 미국 달러, 유로, 엔화 및 영국 파운드 표시 거래는 암호화폐 거래소를 통해 촉진되는 전통적인 금융으로 가는 통로입니다.

암호화 매크로 이해 및 글로벌 매크로 차별화

뉴욕에 본사를 둔 Academy Securities의 글로벌 매크로 책임자인 Peter Tchir는 다음과 같이 말했습니다. 설명 사이먼 컨스터블(Simon Constable)이 쓴 기사에서: "글로벌 거시경제(Global Macro)는 경제나 증권 시장의 상당 부분을 상승시키거나 하락시킬 수 있을 만큼 큰 기본 추세를 가리키는 용어입니다." 경찰관이 추가했습니다:

“이는 단일 회사나 시장 하위 부문의 성과에 영향을 미칠 수 있는 미시적 요인과는 다릅니다.”

글로벌 매크로와 암호화 매크로를 구별하고 싶습니다. 인플레이션, 통화 공급 및 기타 거시적 사건과 같은 글로벌 거시적 추세가 글로벌 수요 및 공급 곡선에 영향을 미치는 반면, 암호화폐 거시적 추세는 다양한 부문(예: 웹 3.0, 레이어 XNUMX, 레이어 XNUMX, DeFi 및 대체 할 수없는 토큰), 해당 자산 클래스의 해당 움직임에 영향을 미치는 해당 부문 및 이벤트를 대표하는 토큰입니다.

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암호화폐(및 디지털) 자산 클래스는 자산 클래스와 대출, 담보 및 교환과 같은 교환 메커니즘 간의 대체 가능성에 국한될 때 자산 생성, 거래 및 자산 이동의 완전히 새로운 영역을 정의합니다. 이는 암호화폐 경제 원리와 이론을 기반으로 하는 거시적 환경을 조성합니다. 한 경제 시스템에서 다른 경제 시스템으로 유동성을 주입하거나 이전하기 위해 이러한 두 가지 주요 거시경제 환경을 연결하려고 시도할 때 가치 시스템의 충돌로 인해 측정 지표와 시장 데이터가 본질적으로 복잡해집니다.

실증적 초록의 통찰력을 바탕으로 투자 이론을 공식화하는 데 있어 시장 데이터 및 기타 요소의 중요성에 대한 예를 들어 복잡성을 설명하겠습니다.

레이어 XNUMX은 레이어 XNUMX 네트워크에서 나타나는 많은 생태계에 중요한 유틸리티를 제공하지만 모든 레이어 XNUMX 네트워크가 동일하게 생성되는 것은 아니며 동일한 가치와 특성을 제공하지 않습니다. 비트코인(BTC)는 예를 들어 선제적 이점을 갖고 있으며 일종의 암호화폐 생태계의 얼굴입니다. 유틸리티로 시작했지만 금을 대체하려는 인플레이션 헤지 수단으로 가치 저장소와 자산 클래스로 변모했습니다.

이더 (ETH)은 반면에 프로그래밍 가능성(조건과 규칙을 적용하는 능력)이라는 개념을 내세워 가치 이동을 통해 DeFi 및 NFT와 같은 풍부한 생태계를 조성했습니다. 따라서 ETH는 공동 창작을 촉진하는 생태계에 힘을 실어주는 유틸리티 토큰이 됩니다. 거래 활동이 증가하면서 거래 처리에 필요한 이더리움에 대한 수요가 늘어났습니다.

가치 저장 수단이자 인플레이션 헤지 수단으로서의 비트코인은 레이어 XNUMX 네트워크에서 계속 성장하고 떠오르는 비즈니스와는 상당히 다릅니다. 따라서 이러한 토큰에 가치를 부여하는 것이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 토큰을 가치있게 만드는 것은 네트워크상의 통행료로서 토큰의 유용성 또는 가까운 시간에 (큰) 가치를 저장하고 전송하는 능력으로 인해 기존 가치 이동 또는 지불 시스템에 비해 이점을 제공합니다.

두 경우 모두 유틸리티, 거래량, 순환 공급 및 관련 거래 지표는 토큰 가치 평가에 대한 통찰력을 제공합니다. 가치 평가(예: 이자율, 통화 공급, 인플레이션 등)에 대한 더 깊은 거시경제적 영향과 레이어 XNUMX에 직간접적으로 영향을 미치는 다른 암호화폐 자산과 암호화폐의 상관 관계를 포함하는 암호화폐 거시적 요인을 분석하고 조사한다면, 결과 이론에는 기초 기술의 성장, 기본 자산 클래스의 역할 및 만기 프리미엄이 포함됩니다. 이는 다양한 암호화폐 기반 생태계 전반에 걸쳐 널리 수용되는 기술 위험과 시장 채택, 네트워크 효과 및 유동성 프리미엄을 나타냅니다. 예를 들어 암호화폐 포트폴리오 구성에 대한 전략적 적합성에 대한 투자 관점에는 거시 경제 주기, 암호화폐 유동성(암호화 자산 전환 능력) 및 암호화폐 거시 영향에 대한 고려 사항이 포함되며 이를 위험 모델에 대한 중기적 낮은 위험으로 간주합니다. 뼈대.

신뢰할 수 있는 암호화폐 시장 데이터의 가용성은 실시간 및 현장 거래 결정뿐만 아니라 포트폴리오 구성 및 분석에 필요한 다양한 위험 및 최적화 분석을 가능하게 합니다. 분석에는 전통적인 금융 관련 시장 주기 및 유동성에 대한 대화를 시작하면서 추가적인 전통적인 시장 데이터가 필요하며, 이는 암호화폐 매크로 부문과 글로벌 매크로 부문의 상관관계를 시도할 수도 있습니다. 이는 두 가치 시스템 간 시장 데이터의 다양성과 속도 간의 차이로 인해 모델링 관점에서 빠르게 복잡해질 수 있습니다.

관심

암호화폐 시장의 효율성은 올바른 재무 의사 결정에 있어 기본이지만, 정보가 부족하거나 부적절하여 제대로 이해되지 않고 왜곡됩니다. 새롭게 떠오르고 혼란스러운 암호화폐 시장을 이해할 수 있게 해주는 것은 암호화폐(경제) 시장 데이터와 다양한 경제 모델입니다. 효율적인 시장에서 가격은 항상 이용 가능한 정보를 반영한다는 효율적인 시장 가설의 원칙은 암호화폐 시장에도 적용됩니다.

따라서 시장 데이터는 시장을 이해하고 레이어 3.0, 레이어 XNUMX, 웹 XNUMX 및 DeFi와 같은 다양한 암호화폐 부문 간의 상관관계 분석을 수행하기 위한 모든 모델링 및 분석 도구의 핵심이 됩니다. 이 암호화폐 시장 데이터의 주요 소스는 지속적으로 성장하고 분산된 암호화폐 거래소의 혼합에서 비롯됩니다. 암호화폐 및 디지털 자산 클래스는 자산 생성, 거래 및 자산 이동의 완전히 새로운 영역을 정의하며, 특히 자산 클래스와 대출, 담보 및 교환과 같은 교환 메커니즘 간의 대체 가능성에 국한될 때 더욱 그렇습니다. 이는 암호화폐 경제 원리와 이론을 기반으로 하는 거시적 환경을 조성합니다.

한 경제 시스템에서 다른 경제 시스템으로 유동성을 주입하거나 이전하기 위해 이 두 가지 주요 거시경제 환경을 연결하려고 시도할 때 우리는 본질적으로 복잡하게하다 가치 시스템의 충돌로 인해 측정 지표와 시장 데이터가 손상되었습니다. 전통적인 금융 관련 시장 주기 및 유동성에 대해 이야기하고 암호화폐 매크로 부문을 글로벌 매크로 부문과 연관시키려는 시도를 시작하면서 분석에는 추가 전통 시장 데이터가 필요합니다. 이는 두 가치 시스템 간의 시장 데이터 다양성과 속도의 차이로 인해 모델링 관점에서 빠르게 복잡해질 수 있습니다.

이 기사에는 투자 조언이나 권장 사항이 포함되어 있지 않습니다. 모든 투자 및 거래에는 위험이 수반되며 독자는 결정을 내릴 때 자신의 연구를 수행해야합니다.

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출처: https://cointelegraph.com/news/the-rise-of-oracles-institutional-investors-need-trusted-crypto-market-data