У меня есть брат, он работает в страховой компании модельным актуарием: по сути, его работа — ценообразование катастрофических (чрезвычайных) рисков. Я рассказал ему логику конфискаций по @BabylonLabs_io и хочу, чтобы он с точки зрения вероятностей дал ориентир: например, какая примерно величина вероятности, что за один год проверки/верификационные узлы попадут под конфискацию?

Он после этого сразу не ответил и спросил в ответ: «А вы для этого события конфискации какую вероятностную модель используете — пуассоновское распределение или вейбулла? Есть ли измеренная “толстохвостость” (heavy tail)?» Меня этим вопросом и застали врасплох. Он сказал: «В финансово-страховой сфере при ценообразовании любого риска сначала нужно определить тип распределения этого события, а затем калибровать параметры по историческим частотам. Но для конфискаций в криптосфере, во‑первых, нет достаточно длинных временных рядов. Во‑вторых, срабатывания конфискации часто не являются независимыми случайными событиями: баги в ПО узлов, перегрузка сети Биткойна, задержки таймстампов — эти факторы сильно коррелированы, и в экстремальных случаях они могут “сгрудиться” и спровоцировать всплеск разом.

В актуарии такие риски называются “недостаточно смоделированными рисками”. Самое опасное не то, что вероятность высокая, а то, что сама вероятность может оказаться неверной. Страховые компании, сталкиваясь с подобными рисками, обычно либо отказываются страховать, либо ставят заоблачную премию, потому что неопределенность как таковая — это и есть главный источник стоимости. Проверяющие узлы на Babylon сейчас фактически “голым забегом” запускают этот риск конфискации — без актуарной модели; и то, что пока “всё нормально”, не потому, что риск низкий, а потому что выборка слишком мала и ещё не успела наткнуться на событие.

#baby $BABY