Por que a DeFi precisa da Cartesi?
A maior parte da DeFi roda uma versão simplificada das finanças. Os criadores projetam considerando o que a cadeia consegue executar, e não o que o modelo precisa. Eles cortam a matemática ou a executam fora da cadeia e pedem confiança.
O colaborador João Garcia detalhou isso em um artigo que vale a pena reler:
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
As equipes quantitativas da TradFi executam motores de risco em milhares de cenários com NumPy, SciPy e QuantLib.
A maioria dos ambientes de smart contract não tem essas bibliotecas para operações matemáticas reais, e o estado fica caro.
Na Cartesi, cada app recebe seu próprio rollup executando Linux, liquidado na Ethereum. Qualquer validador honesto pode impor o resultado correto.
Os criadores escrevem lógica em Python, Rust ou C++ com bibliotecas populares. Agora uma bonding curve onchain pode chegar muito mais perto de uma curva quadrática verdadeira.
O que isso torna prático:
- Requisitos de colateral que se movem com a volatilidade
- Mercados de previsão com um motor de matching e probabilidades atualizadas a cada epoch
- DCA que compra em fatias contínuas bem pequenas em vez de uma vez por dia
- Credit scores a partir de um modelo que qualquer pessoa pode reenviar
Os devs ainda precisam projetar as partes difíceis: como os dados entram, como as entradas são validadas e como a execução é coordenada. Mais computação desloca a complexidade. Mas se seu app precisa de computação real, é para isso que a Cartesi foi construída.
Aprofunde nos documentos: https://docs.cartesi.io/
Repost: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585
A maior parte da DeFi roda uma versão simplificada das finanças. Os criadores projetam considerando o que a cadeia consegue executar, e não o que o modelo precisa. Eles cortam a matemática ou a executam fora da cadeia e pedem confiança.
O colaborador João Garcia detalhou isso em um artigo que vale a pena reler:
→ https://x.com/joaopdgarcia/status/2018688089258865078
As equipes quantitativas da TradFi executam motores de risco em milhares de cenários com NumPy, SciPy e QuantLib.
A maioria dos ambientes de smart contract não tem essas bibliotecas para operações matemáticas reais, e o estado fica caro.
Na Cartesi, cada app recebe seu próprio rollup executando Linux, liquidado na Ethereum. Qualquer validador honesto pode impor o resultado correto.
Os criadores escrevem lógica em Python, Rust ou C++ com bibliotecas populares. Agora uma bonding curve onchain pode chegar muito mais perto de uma curva quadrática verdadeira.
O que isso torna prático:
- Requisitos de colateral que se movem com a volatilidade
- Mercados de previsão com um motor de matching e probabilidades atualizadas a cada epoch
- DCA que compra em fatias contínuas bem pequenas em vez de uma vez por dia
- Credit scores a partir de um modelo que qualquer pessoa pode reenviar
Os devs ainda precisam projetar as partes difíceis: como os dados entram, como as entradas são validadas e como a execução é coordenada. Mais computação desloca a complexidade. Mas se seu app precisa de computação real, é para isso que a Cartesi foi construída.
Aprofunde nos documentos: https://docs.cartesi.io/
Repost: https://x.com/cartesiproject/status/2102774491533488585