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Web3研究:簡析平行鏈拍賣設計-ODAILY_WEB

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“跟英式拍賣比較起來,我們的拍賣形式會有兩點很大的不同:一是蠟燭式拍賣會有一個大致的收盤時間范圍,以及允許每個競拍者的定價可以是公開的、也可以選擇不公開。

我們將在之后解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。”

公平性

這里的公平性指的是,在蠟燭式拍賣機制中,競價更高的買家的中標勝率將比其他拍賣者更高,使得在一個拍賣時間隨機結束的拍賣機制中,所有拍賣者中出價最高的人能夠中標,而且高出的中標勝率可以通過競價的差額估算出來。

一個隨機的收盤時間,模擬現實蠟燭拍賣的蠟燭,當蠟燭隨機熔斷,即意味著拍賣結束。因此一個隨機的收盤時間也意味著競拍者要謹慎提交自己的競拍,并且要在大致預估的拍賣結束時間范圍前提交,這種機制也防止了競拍中的狙擊行為。

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否則,隨機結束的拍賣機制也不會使得對沒有將競價公開的拍賣者的公平性受到損害。對一個完全公開透明的智能合約上的拍賣流程來說,使用蠟燭式拍賣還是相對比較公平的。在這樣一個拍賣隨機結束、拍賣者謹慎提交報價的條件,惡意破壞競拍的人也需要承受高額的成本風險。惡意破壞是指以高于估價的價格出價,以迫使獲勝者支付更多。

Web3身份構建器Carv完成400萬美元融資,淡馬錫旗下Vertex Ventures領投:11月22日消息,針對游戲玩家的去中心化身份(DID)解決方案 Carv 以 4000 萬美元估值完成 400 萬美元融資,淡馬錫旗下風險投資公司 Vertex Ventures 領投,其他投資方包括 EVOS(ATTN Group)、SNACKCLUB(Loud Gaming)、Infinity Ventures Crypto、YGG SEA、UpHonest Capital、Lyrik Ventures、Lintentry Foundation、PAKADAO、7UpDAO 和天使投資人 Aliaksandr Hadzilin(NEAR 聯合創始人)等。

總部位于洛杉磯的 Carv 主要產品包括一個聚合來自 Web2 和 Web3 的游戲玩家數據引擎,并將這些信息集中在唯一的用戶 ID 下。Carv DID 系統兼容包括以太坊和 Solana 在內的 20 多個 Layer 1 網絡。(TechCrunch)[2022/11/22 7:56:29]

我們想呈現一種智能合約策略,當理性設想下,每個人的出價都不會超過他們自己的最高估值。在使用Epsilon均衡的情況下,幾乎占主導地位的博弈戰略可在某些明確定義的ε(Epsilon)因子內滿足納什均衡點的存在。我們通過跟蹤發現,高于估價的出價為那些出價者帶來了損失風險。

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智能合約上的競標策略

我們希望找到一種策略,與具有不公開競拍(標書制)的投標機制相比,該策略能夠將智能合約的劣勢最小化。

LightSpeed風投合伙人:下一個10億用戶級Web3用例將會是游戲和社交網絡:金色財經報道,LightSpeed風投合伙人Amy Wu在推特上表示,下一個10億用戶級Web3用例將會是游戲和社交網絡,她認為,作為游戲和加密貨幣行業投資人,看到當前活躍DeFi用戶大約有1000萬,加密貨幣持有者大約1-2億人,但全球游戲玩家數量有20億。去年全球游戲年銷售額為1750億美元,比音樂+視頻總和還多,前50名游戲特許經營權銷售額都超過20億美元,與社交網絡相比,全球最大的游戲平臺月活躍用戶基本上在1-2億人,Facebook月活在28億,因此下一個10億用戶級Web3用例將會是游戲和社交網絡。[2021/9/13 23:20:48]

讓我們假設我們有一個投標人有競拍價(估值)用于拍賣品,即平行鏈卡槽。我們設a為提價想找到一個

制定策略Sp投標人P如下。如果滿足以下兩個條件:

在最后一個區塊P沒有贏,

對于中標,b,最后一塊b<V-aV持有

然后在下一個區塊中P競標b+aV

如果滿足以下兩個條件:

n為區塊數量,也代表拍賣的總輪數

選擇α加價幅度,在避免多付和增加獲勝機會之間進行權衡。當競拍輪數n比較多,加價幅度a可以很小,當總共競拍輪數n比較少,加價幅度a需要很大。更大的α加價可以增加獲勝的機會,但可能會為獲勝者帶來不必要的超額支付。接下來,我們首先描述智能合約的獲勝機會和效用,然后使用總共的區塊數量來計算加價幅度α,來評估最后一個區塊P,以及所有其他競標者的最高估價。

中標的幾率

設:當最多有1/a-1個區塊,代表競拍的總輪數。

P沒有贏,

b<V-aV

假設總共有n個區塊,我們要計算在滿足以下條件時P獲勝的概率:

如果沒有人競標自己的競價

其他最大競價和小于P的競價

小于P的競價

P獲勝的概率至少如下:

其中(1/a-1)是P競拍不中的概率。如果V(1-a)>Vmax,則P將以更高的概率獲勝。

適用于任何競拍者的程序設計

現在,讓我們假設P贏了。它要付多少錢?它的效用是什么?

一旦P在拍賣中中標,其效用就是指這個競價與當前博奧迪的真實價值相比,競拍者所節省的金額,效用定義如下。

如果P中標,效用即aV

其中b是拍賣結束區塊中的中標價格。P最多要付出的是Vmax+aV。P的預期能節約的金額至少等于P獲勝的概率乘以P付出最大的成本。

我們將期望效用與V-Vmax進行比較,這是保證效用P能對抗其他拍賣策略的最大結果。我們需要對這兩者進行區分,以找到

的值,以確保中標者至少能讓拍賣者節約一定的不必要開支。

接下來,我們將探尋納什均衡點。

編譯:ShawnPolkaBase

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