Bisakah oracle latensi-rendah Pyth menggantikan Chainlink untuk perdagangan sensitif latensi dan umpan tradFi?
Jawaban singkat: Tidak secara universal — tetapi untuk data pasar latensi-ultra-rendah, Pyth sekarang menjadi pilihan utama bagi banyak aplikasi perdagangan. Pyth menarik tick harga dari pihak pertama dari bursa dan pencipta pasar, dan lapisan ‘Lazer’ barunya secara eksplisit dibangun untuk penggunaan yang sensitif terhadap latensi. Ekspansi terbaru menambahkan umpan ETF dan ekuitas waktu nyata dan jaringan sekarang menerbitkan lebih dari 1.600 umpan aset di seluruh crypto, ekuitas, FX, dan komoditas — jangkauan itu ditambah dengan tick streaming adalah mengapa trader dan protokol yang sensitif terhadap tick mengintegrasikan Pyth. Laporan Q2 Messari menunjukkan adopsi yang berkembang (Pyth mengamankan ~$5.3B dalam TVS pada kuartal itu), sementara Chainlink masih memimpin dalam total nilai yang diamankan. Aturan praktis: gunakan Pyth ketika Anda membutuhkan tick streaming dan frekuensi tinggi (robot perdagangan, saham ter-tokenisasi); simpan Chainlink sebagai cadangan konservatif untuk layanan oracle yang luas. Bukti sosial itu penting — pembaruan resmi Pyth mengklaim “skala” dan Binance menyoroti cakupan umpan yang luas. Apakah Anda akan menjalankan bot Anda di Pyth atau menyimpan Chainlink sebagai lapisan keamanan?
@Pyth Network #PythRoadmap $PYTH
Sumber & catatan:
Ruang berita Pyth / ‘Lazer’ & skala onchain (resmi Pyth). Jaringan Pyth — (ruang media Pyth / peluncuran Lazer & skala)
Tulisan Binance Square: “lebih dari 1.600 umpan” dan cakupan ETF/ekuitas waktu nyata. Binance — (cakupan Binance Square / catatan proyek)
Messari — Status Pyth Q2 2025: ~$5.3B TVS (metrik adopsi). Messari — (Q2 TVS / adopsi)
Pos Binance tentang integrasi Pyth (BNB Chain & akses ekosistem). Binance — (catatan integrasi)
Halaman umpan harga resmi Pyth: umpan pihak pertama & dokumen pengembang. Jaringan Pyth — (katalog teknis & umpan)
Pos berikutnya (BounceBit) siap — saya akan memproduksinya sekarang kecuali Anda ingin urutan yang berbeda.