自動化された金庫における最も危険な価格とは、ある取引所では正しい一方で、他の場所ではどこでも誤解を招くものかもしれません。
それが、Newton Mainnet Beta周辺で私が注視したいデータ信頼性の問題です。
自動化された金融では、方針は意思決定を行う前に、しばしばある数値を必要とします。
価格。
流動性。
ボラティリティ。
スプレッド。
リスクスコア。
乖離。
数値が新しく、認知された情報源から来ている場合、決済前の評価に十分信頼できると感じられることがあります。金庫はルールを確認し、アクションが上限に収まっているかを照合し、システムは次へ進みます。
しかし、市場データは常に単一の真実ではありません。
本当のシグナルが価格そのものではないこともあります。
価格をめぐる意見の不一致です。
決済前にリバランスを評価するために VaultKit を使う自動化バウル トを想像してください。ポリシーは、価格の乖離が1%未満で、流動性が許容でき、ルートが承認された実行経路の範囲内にとどまる場合に限り、エージェントが資産へ移動することを許可します。
会場Aは、資産が 1.000 だと報告しています。
会場Bは 0.986 だと報告しています。
会場Cは流動性が薄く、スプレッドが拡大しています。
主要フィードは依然として、1.000 に近い新鮮な価格を報告しています。
要求された行為は通過しているように見えます。
目的地は承認されています。
金額は資産の上限の範囲内です。
ポリシーは、決済前に正しく強制されます。
壊れているものは何も見えません。
しかし、データの不一致そのものがリスクシグナルです。
ある会場では資産が安定していると言い、別の会場ではストレスを示している場合、ポリシーは「きれいな価格」を市場全体が合意しているかのように扱うべきではありません。その数値は、計測された場所では正確かもしれません。しかし、実際の流動性をまたいで執行しなければならないバウル トの意思決定入力としては、信頼できないままかもしれません。
その違いはヤシルのレーンにとって重要です。
有効な数値が、必ずしも信頼できる数値とは限りません。
新鮮な価格が、常に完全な市場シグナルとは限りません。
ポリシーは、利用可能な入力を正しく評価できる一方で、その入力が市場によって争われている事実を見落とすことがあります。
ここが @NewtonProtocol であり、データ品質の観点から面白くなってきます。
VaultKit を通じて、アプリケーションは決済前にポリシー評価を配置できます。価値が移動する前に、行為を資産上限、ルート、承認された宛先、ポリシー条件に照らして確認できます。署名された認可記録は、「要請がポリシーの文脈のもとで評価された」ことを示すのに役立ちます。
それは意味があります。
しかし、署名された結果なら、ポリシーが実行されたことを証明できます。
ポリシーの裏にある市場データが争奪されていなかったことを、自動的に証明するわけではありません。
本格的な自動化バウル トでは、会場間の不一致を単なる背景ノイズとして扱うべきではありません。それはリスク状況（リスクコンテキスト）の一部であるべきです。
断片化した市場でポリシーが1つの「きれいな価格」だけを使う場合、エージェントは誤った安心感を得るかもしれません。ある会場では許容できるように見えるポジションに資本を投入し、別の会場では危険であることに気づかない可能性があります。
問題は常に操作ではありません。
それはレイテンシです。
流動性が薄い可能性があります。
注文帳が断片化している可能性があります。
それは地域的な会場ストレスである可能性があります。
それは、ボラティリティの間の一時的な不均衡である可能性があります。
主要フィードがストレスを完全に反映する前に、市場間で取引の形が変わり始める「安定資産」になることがあります。
データ点が必ずしも偽物というわけではありません。
不一致を隠しているため、不完全です。
不安定な期間に、バウル トがエクスポージャーを減らすことを検討してください。
エージェントは安定した資産へ移動したい。
主要価格ソースは 0.999 を示しています。
別の会場では 0.985 を低い板厚で示しています。
3つ目の会場でも 0.998 が表示されていますが、小さいサイズに限られます。
ポリシーが、報告された価格が範囲内かどうかだけを尋ねるなら、行為は通過する可能性があります。
ポリシーが、行為サイズを支えるのに十分な合意が会場にあるかどうかを尋ねる場合、結果は異なる可能性があります。
それが実際の基準です。
問題は、単にこうではありません：
「価格はいくらですか？」
より良い問いは次のとおりです：
「会場が食い違う場合、この価格にはどれくらいの確信を持たせるべきですか？」
これは、行為サイズが大きいときにはさらに重要になります。
小さな移転なら、多少の会場間の不一致を許容できるかもしれません。
大きなリバランスは不十分かもしれません。
低リスクのメンテナンス行為は、より広い許容範囲で進められるかもしれません。
断片化した流動性下での新たなエクスポージャー増加には、より強い確認が必要です。
リスクを減らすためのエグジットは、利回りを求めるエントリーとは別の基準を必要とするかもしれません。
ポリシーは、あらゆる不一致を同じものとして扱うべきではありません。
注意の度合いは、行為の種類、サイズ、ルートの感度、市場ストレスに応じて調整されるべきです。
トレードオフがあります。
すべての会場の不一致が自動化を妨げるなら、ヴォルトは脆くなります。市場は決して完全に同期していません。小さな違いは正常です。あらゆるスプレッドに過剰反応すると、有用な実行が遅れ、不要な失敗した認可が発生する可能性があります。
しかし、会場間の不一致を完全に無視すると、バウル トは見た目がきれいな数値に基づいて動くかもしれない一方で、より広い市場はすでに、実行リスクが変化したと警告しています。
より良い基準は、不一致を考慮した評価です。
小さな違いは許容できます。
大きなギャップは上限を引き下げることがあります。
継続的な不一致は、追加のソースを必要とすることがあります。
ストレス下での不一致は、リスクを減らす行為だけを可能にすることがあります。
流動性が薄い会場間の不一致は、決済前のより強いレビューを引き起こすことがあります。
その種のポリシーは、完璧な市場の真実だと主張する必要はありません。
それは、市場の周辺が断裂しているときは、単一の数値が完全な信頼に値しないかもしれない、ということを認めるだけで十分です。
これは、私が Newton Mainet Beta に適用するであろう Yasir 方式のテストです。
VaultKit を使ったアプリケーションは、きれいな価格（クリーンな価格）を、争われている市場から見分けられますか？
ポリシー評価は、決済前に会場間の不一致を考慮できますか？
署名された記録は、通常のデータ確信下で、あるいは争われたデータ条件下で、行為が通過したかどうかを示せますか？
エージェントは、ある会場の正確な数値を普遍的な真実として扱うことを回避できますか？
市場が一つの声で語らなくなったとき、リスク限度は適応できますか？
自動化されたバウル トは、更新されるデータだけが必要なわけではありません。
それらは、行為を正当化するのに十分な合意を持つデータが必要です。
危険が常に古いフィードや誤った価格というわけではないからです。
価格が正確なこともあります。
誤りは、それが市場を表していると思い込むことです。
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