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ash2023
2025-09-28 07:16:42
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もしブルームバーグの「価格レイヤー」がオープンで、オンチェーンで、速かったらどうなるでしょうか?
出版者 (instis、銀行、取引所、MMs) が見たものに署名し、ユーザーは必要なときに特定のデータを引き出すことができます。
- - - - -
Pythのまとめ
暗号、株式、外国為替、商品などの複数のセクターにわたるリアルタイムのファーストパーティ市場データを提供するグローバル価格ネットワーク。
これは、アクティブな会場および取引会社から直接取得され、オンチェーンでdAppsに配信され、これに対して決済、清算、見積もりを行います。
トラクション
• 2,000以上の価格フィードがライブで、100以上のチェーンにわたる600以上のプロトコルと統合されています。
•累積取引量で#1 ($ 1.6T + )
• DeFiデリバティブ市場で約60%のシェア
• >125の上位機関がデータを提供 (Jane Street、Jump、DRW、Optiver、Cboe、LMAX、米国商務省、more)
カバレッジ、頻度、そして信頼できる供給のスケール。
Pythを特別にするものは何ですか
• 上流 > 下流: より少ない仲介者やベンダーによる再パッケージ化価格で真の価格形成に近い • ミリ秒単位の更新: 必要な時に深さと買い/売りで高速のレイテンシ
スケールを可能にする1つの統合パス
• 信頼できる供給側:100以上の機関がすでに(マーケットメーカー、トレーディングファーム、取引所を公開している;公式のマクロソース)であっても、データは質の高い発行者によってのみ価値がある。
ピスプロ
機関は別のアグリゲーターを望んでいるのではなく、予測可能な権利と明確な出所を持つ上流チャンネルを求めています。
ここでPyth Proが登場し、1つのパイプを通じて、会場や資産クラス全体でミリ秒単位の速度でファーストパーティ価格を提供します。
時間が経つにつれて、サブスクリプションは経済的価値をPyth DAOおよびデータ供給側に戻すことができ、フライホイールを強化します。
ロードマップ
フェーズ1の立ち上げは、DeFiにおけるPythを証明しました。次のフェーズでは、Pythを500億ドル以上の機関市場データスタックに拡張します:リスクモデル、クリアリング/決済、コンプライアンスレール、表示および歴史的研究。
彼らの目標は、高価な仲介者を排除し、ファーストパーティデータを直接企業のワークフローに組み込むことです。
パープスを構築したり、リスクを運営したり、価格構造的なペイオフを行う場合は、ソースの品質、レイテンシー、およびカバレッジが必要です。
そこにPyth Proが登場し、あなたのデスクでの優位性を保証します。
- - - - -
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PYTH
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Pythのまとめ
暗号、株式、外国為替、商品などの複数のセクターにわたるリアルタイムのファーストパーティ市場データを提供するグローバル価格ネットワーク。
これは、アクティブな会場および取引会社から直接取得され、オンチェーンでdAppsに配信され、これに対して決済、清算、見積もりを行います。
トラクション
• 2,000以上の価格フィードがライブで、100以上のチェーンにわたる600以上のプロトコルと統合されています。
•累積取引量で#1 ($ 1.6T + )
• DeFiデリバティブ市場で約60%のシェア
• >125の上位機関がデータを提供 (Jane Street、Jump、DRW、Optiver、Cboe、LMAX、米国商務省、more)
カバレッジ、頻度、そして信頼できる供給のスケール。
Pythを特別にするものは何ですか
• 上流 > 下流: より少ない仲介者やベンダーによる再パッケージ化価格で真の価格形成に近い • ミリ秒単位の更新: 必要な時に深さと買い/売りで高速のレイテンシ
スケールを可能にする1つの統合パス
• 信頼できる供給側:100以上の機関がすでに(マーケットメーカー、トレーディングファーム、取引所を公開している;公式のマクロソース)であっても、データは質の高い発行者によってのみ価値がある。
ピスプロ
機関は別のアグリゲーターを望んでいるのではなく、予測可能な権利と明確な出所を持つ上流チャンネルを求めています。
ここでPyth Proが登場し、1つのパイプを通じて、会場や資産クラス全体でミリ秒単位の速度でファーストパーティ価格を提供します。
時間が経つにつれて、サブスクリプションは経済的価値をPyth DAOおよびデータ供給側に戻すことができ、フライホイールを強化します。
ロードマップ
フェーズ1の立ち上げは、DeFiにおけるPythを証明しました。次のフェーズでは、Pythを500億ドル以上の機関市場データスタックに拡張します:リスクモデル、クリアリング/決済、コンプライアンスレール、表示および歴史的研究。
彼らの目標は、高価な仲介者を排除し、ファーストパーティデータを直接企業のワークフローに組み込むことです。
パープスを構築したり、リスクを運営したり、価格構造的なペイオフを行う場合は、ソースの品質、レイテンシー、およびカバレッジが必要です。
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