In DeFi ist der Preis nicht einfach 'da', sondern nimmt direkt an Liquidationen, Preisbildung und Hebel-Logik teil.

@Pyth Network Der Wert liegt darin: Er kann hochpräzise, latenzarme Daten in diese Schlüsselmodule einspeisen und viele hochriskante, latenzreiche Logiken kontrollierbar machen. Lassen Sie mich das für Sie aufschlüsseln. Wie verwendet man Pyth in der On-Chain-Finanzierung? Schauen Sie sich seine Schlüsselrolle bei Liquidationen, Preisbildung und Hebelwirkung an.

In DeFi ist der Preis nicht einfach 'da', sondern nimmt direkt an Liquidationen, Preisbildung und Hebel-Logik teil.

@Pyth Network Der Wert liegt darin: Es kann hochpräzise, latenzarme Daten in diese Schlüsselmodule einspeisen, wodurch viele hochriskante, latenzreiche Logiken kontrollierbar werden. Lassen Sie mich das für Sie aufschlüsseln.

1️⃣ Liquidationssystem: Wer zuerst leidet, hängt davon ab, wer den genauen Preis hat.

Wenn es um Liquidation geht, muss man sagen: In Kreditverträgen, wenn die Preisverzögerung und Abweichung zu groß sind, ist es leicht, fehlerhafte Liquidationen zu haben – Benutzer, die frühzeitig liquidiert werden, Verträge, die angegriffen werden. Oft sind Liquidationsverluste nicht aufgrund eines Marktcrashs, sondern weil das Oracle nicht mitgehalten hat.

Pyths niedrige Latenz + hochfrequente Updates + Vertrauenintervallmechanismus bieten einen zuverlässigeren Referenzrahmen für Liquidationslogik. Das Protokoll kann eine 'Sicherheits-Pufferzone' basierend auf dem aktuellen Preis zuzüglich des Vertrauensintervalls festlegen; die Liquidation wird nur ausgelöst, wenn der Preis die äußeren Grenzen dieser Zone berührt, was es sicherer macht als die Verwendung eines starren Einzelpreises.

Viele Projekte, die Pyth verwenden, Kredit- oder Hebelprotokolle, werden die Preisquelle als 'Powered by Pyth' vor und nach der Liquidation kennzeichnen, um die Glaubwürdigkeit der Datenquelle in der Liquidationslogik zu betonen.

2️⃣ DEX-Preisgestaltung: Slippage-Kontrolle + Markt-Tiefenkompensation

Zwei Schmerzpunkte in DEX: große Slippage + inkonsistente Preise. Große Slippage resultiert aus unzureichender Markttiefe und dem Einfluss des Handelsvolumens; inkonsistente Preise entstehen aus Verzögerungsunterschieden bei der Preisgestaltung über verschiedene Ketten und Pools.

Die Rolle von Pyth hier ist es, einen zuverlässigen Benchmarkpreis für DEX bereitzustellen, um 'Preisbereinigungen' durchzuführen. Wenn der Preis im Liquiditätspool zu weit von Pyths Benchmarkpreis abweicht, kann dies Arbitrage oder Kompensationsverteilung auslösen. So werden Sie beim Handeln nicht drastisch durch minimale Trades im Pool abgezogen.

Zusätzlich kann Pyth während des Cross-Chain-DEX oder Cross-Pool-Handels verwendet werden, um den Preisbenchmark zu vereinheitlichen und die Ungerechtigkeit der Preisunterschiede zwischen den Pools für die Benutzer zu verringern.

3️⃣ Hebelstrategien / Perpetual-Verträge: Ein Favorit von Hochfrequenzhändlern

Hebel-/Perpetual-Verträge haben am meisten Angst vor Preisverzögerungen und Volatilität; selbst ein Fehler von 0,1 Sekunden könnte zu einer erzwungenen Liquidation führen. Pyths Fähigkeit zu hochfrequenten Updates ermöglicht es Verträgen, Preise mit Geschwindigkeiten nahe den Off-Chain-Märkten zu erhalten, wodurch Slippage oder Liquidationsrisiken durch Verzögerungen verringert werden.

Was noch beeindruckender ist, ist, dass es mit dem Express Relay-Modul zusammenarbeiten kann, um einen 'Prioritätslesekanal' für Strategien bereitzustellen, die extrem hohe Geschwindigkeiten benötigen, wodurch Verluste bei der Blocksortierung und beim Front-Running weiter reduziert werden.

Ich habe auch in den Materialien gesehen, dass Pyth hochfrequente Preisdaten für Hunderte von Vermögenswerten (einschließlich Krypto, Forex, Rohstoffen, ETFs usw.) bereitstellt, was sehr hilfreich für Hebelstrategien ist, um Vermögensziele zu erweitern und Arbitrage über Märkte hinweg zu betreiben.

4️⃣ Strukturierte Produkte / Vermögensverwaltung: Verkäuferpreisgestaltung & Benchmarkberechnung

In strukturierten Produkten (wie Optionskombinationen, Ertragsscheinen) erfordert die Preisgestaltung nicht nur Echtzeitpreise, sondern auch historische Volatilität, Zeitfensterpreise, Indexbenchmarks usw. Pyths Benchmark-Modul füllt diese Lücke präzise: Es kann 'historische Preisschnappschüsse' und 'Intervall-Durchschnittspreise' bereitstellen. Diese Daten werden häufig von Vermögensverwaltungsverträgen oder Strategie-Fonds für Bewertungen, Abrechnungen oder Backtesting verwendet.

Infolgedessen können strukturierte Ertragsprodukte direkt auf On-Chain-Daten verweisen, ohne auf zentrale Server oder externe APIs angewiesen zu sein, wodurch Vertrauenskosten gesenkt werden.

5️⃣ Risiko-Hedging & Versicherung: Vorfälle haben Beweise, auf die man sich verlassen kann

In der Versicherung, Hedging und Risikoprodukten ist es üblich, Auslösebedingungen festzulegen wie 'wenn ein bestimmter Vermögenswert unter einen bestimmten Betrag fällt oder wenn eine bestimmte Zeit einen Anstieg sieht'. Diese Auslösung muss vertrauenswürdiger sein als die Benutzer oder Teilnehmer. Die hochfrequenten, Vertrauenintervall-Daten, die von Pyth bereitgestellt werden, dienen als natürliche Grundlage für Vertrauen. Versicherungsverträge können angeben, 'Auszahlungen auszulösen, wenn sie unter die untere Grenze der Pyth-Preisspanne fallen', wodurch solche Verträge glaubwürdiger und weniger umstritten werden.

Darüber hinaus können Hedging-Strategien dynamisch in Echtzeit basierend auf den von Pyth bereitgestellten Multi-Asset-Preisen angepasst werden, ohne auf Blockbestätigungen oder übermäßige Verzögerungen warten zu müssen.

6️⃣ Gesamtes Ökosysteminteraktion: Pyth ist die 'öffentliche Datenschicht' für viele DeFi-Module

Die Zusammenstellung der oben genannten Anwendungsfälle ergibt ein Bild: Liquidation, Preisgestaltung, Hebel, Vermögensverwaltung, Versicherung... Die meisten DeFi-Produkte benötigen 'zuverlässige Daten'. Wenn jedes Projekt Preise abruft, aggregiert und Manipulationen selbst verhindert, sind die Kosten zu hoch und die Fehlerwahrscheinlichkeit erheblich. Pyth fungiert wie eine öffentliche Infrastruktur, die es diesen Produkten ermöglicht, das Rad auf der Datenschicht nicht neu zu erfinden.

Aus den Materialien geht hervor, dass viele bekannte Protokolle (Synthetix, Vela, Solend, Alpaca usw.) bereits Pyth-Preise integriert oder referenziert haben. So können Projekte, wann immer sie neue Vermögenswerte schaffen, Cross-Chain-Funktionen implementieren oder Verträge erweitern, direkt auf Pyth-Daten zugreifen und die Risiken und Kosten des eigenen Aufbaus von Preismechanismen vermeiden. #PythRoadmap $PYTH

Fazit:

In DeFi-Anwendungen sind Daten keine 'optionale' Hilfsfunktion; sie fließen direkt in Kernprozesse wie Liquidation, Preisgestaltung, Hebel und Versicherung ein. Die Existenz von Pyth macht die zugrunde liegende 'Preisabhängigkeit' dieser Prozesse zuverlässiger, prüfbar und einheitlicher. Das Verständnis dieser Anwendungsfälle hilft Ihnen, die 'unverzichtbare' Position von Pyth in der Zukunft von DeFi zu erkennen.