Vào lúc 10:00, giá là đúng.
Vào lúc 10:02, nó đã nguy hiểm.
Hãy tưởng tượng một kho tiền tự động có thể tái cân bằng chỉ khi tài sản thế chấp của nó vẫn nằm trên một ngưỡng an toàn được xác định. Chính sách rõ ràng, nguồn giá là hợp lệ, và logic ủy quyền hoạt động đúng như thiết kế.
Sau đó, thanh khoản biến mất.
Thị trường biến động mạnh, nhưng dữ liệu đầu vào sẵn có mới nhất vẫn phản ánh trạng thái trước đó. Tác nhân gửi một hành động, chính sách đánh giá con số cũ đó, và yêu cầu được thông qua.
Không có gì được bịa đặt.
Không có quyền nào bị bỏ qua.
Hệ thống chỉ đơn giản đưa ra một quyết định tài chính hiện tại bằng một mô tả chính xác về một thị trường mà lúc đó không còn tồn tại.
Sự phân biệt đó quan trọng với tôi vì tài chính tự chủ thường coi chất lượng dữ liệu là một câu hỏi về sự thật: Con số có thật không? Nó đến từ một nguồn đã được phê duyệt chứ? Thông điệp có được ký đúng cách không?
Những câu hỏi đó là cần thiết.
Chúng không đủ.
Một mẩu dữ liệu có thể là xác thực nhưng vẫn đến quá muộn để hỗ trợ hành động mà nó phụ thuộc vào.
Câu hỏi thực sự không chỉ là liệu một đầu vào có đúng hay không.
Đó là việc liệu đầu vào đó có còn đáng được dùng để ra quyết định tại thời điểm giá sắp thay đổi hay không.
Đây là nơi tôi thấy Newton Mainnet Beta thú vị hơn so với câu chuyện AI thông thường.
Thông qua VaultKit, các ứng dụng có thể định nghĩa các điều kiện về những gì một tác nhân hoặc chiến lược tự động được phép làm. @NewtonProtocol có thể đặt việc đánh giá chính sách đó trước khi thanh toán, giúp ứng dụng có một điểm mà ở đó hành động vẫn có thể bị dừng lại thay vì phải giải thích sau đó. Một bản ghi ủy quyền có chữ ký cũng có thể giúp việc kiểm tra quyết định dễ dàng hơn.
Nhưng việc thực thi mạnh hơn không tự động sửa chữa thông tin yếu.
Nếu một chính sách phụ thuộc vào giá trị tài sản thế chấp, biến động, tính thanh khoản, mức độ phơi nhiễm hoặc một điều kiện bên ngoài khác, thì chất lượng của sự ủy quyền phụ thuộc một phần vào việc điều kiện đó đã được đo lường như thế nào.
Một quy tắc như “cho phép hành động khi mức thế chấp vẫn trên 150%” trông có vẻ chính xác.
Trong thực tế, nó che giấu nhiều lựa chọn thiết kế.
Nguồn giá nào xác định giá trị tài sản thế chấp?
Bản cập nhật có thể cũ đến mức nào?
Điều gì xảy ra khi hai nguồn mâu thuẫn nhau?
Độ tuổi được phép có thay đổi trong giai đoạn biến động không?
Khi không có thông tin mới, ứng dụng có nên mở thêm mức độ phơi nhiễm mới không?
Chỉ riêng phần trăm không trả lời được bất kỳ câu hỏi nào trong số đó.
Vì vậy, tôi nghĩ tính tươi nên trở thành một phần của chính sách, thay vì chỉ là một giả định nằm ngoài chính sách đó.
Một điều chỉnh nhỏ cho danh mục có thể chấp nhận một độ trễ ngắn.
Việc mở một vị thế đòn bẩy có lẽ cần một khoảng thời gian “tính tươi” chặt chẽ hơn nhiều.
Việc trả nợ có thể vẫn làm giảm rủi ro khi dữ liệu đầu vào của thị trường không chắc chắn.
Rút tài sản thế chấp trong cùng một mức độ bất định có thể xứng đáng với một phản hồi hoàn toàn khác.
Hành động quan trọng nhiều như dữ liệu.
Một quy tắc phổ quát cho mọi tình huống có thể trông có vẻ đơn giản, nhưng nó có thể che giấu thực tế rằng các giao dịch khác nhau có thể thất bại theo những cách khác nhau.
Một hành động bị chính sách từ chối không giống với một hành động thiếu thông tin đáng tin cậy.
Và cũng không phải điều nào trong đó giống với một hành động có thể vẫn an toàn vì nó làm giảm rủi ro hiện có.
Tôi muốn một ứng dụng nghiêm túc được cung cấp bởi Newton có thể giữ lại những phân biệt đó.
Khi một ủy quyền thành công, tôi muốn hiểu chính xác phiên bản chính sách nào đã được đánh giá và thông tin nào đã ảnh hưởng đến kết quả.
Khi nó thất bại, tôi muốn biết hành động đó vi phạm một quy tắc hay hệ thống không thể có được bằng chứng đủ “tươi”.
Sự khác biệt đó sẽ quan trọng đối với các nhà phát triển khi gỡ lỗi ứng dụng, người dùng khi đánh giá kết quả, và các tổ chức khi xem xét vì sao vốn đã di chuyển hoặc không di chuyển.
Thêm nhiều nguồn có thể giúp, nhưng ngay cả sự dư thừa cũng cần được diễn giải cẩn thận.
Ba luồng dữ liệu không thực sự độc lập nếu tất cả đều phụ thuộc vào cùng một thị trường mỏng.
Một số bản cập nhật không tự động là còn tươi nếu chúng lặp lại cùng thông tin thượng nguồn bị trễ.
Thêm nhiều con số có thể cải thiện độ tin cậy chỉ khi ứng dụng hiểu đúng những con số đó thực sự đại diện cho điều gì.
Với tôi, mục tiêu không phải là có dữ liệu tối đa.
Đó là bằng chứng đủ cho một hành động tài chính cụ thể.
Đây là tiêu chuẩn nghiêm ngặt hơn mà tôi sẽ dùng khi đánh giá Newton Mainnet Beta.
Không đơn giản chỉ là việc liệu một kiểm tra chính sách có thể tạo ra một phê duyệt được ký hay không.
Liệu sự phê duyệt đó có thể cho thấy thông tin mà chính sách đã đánh giá vẫn còn liên quan đến quyết định đang được cho phép hay không.
Các hệ thống tự chủ sẽ trở nên nhanh hơn.
Các chiến lược của họ sẽ trở nên tinh vi hơn.
Điều đó làm cho thời điểm của thông tin trở nên quan trọng hơn, chứ không phải ít hơn.
Một mức giá sai thì rất dễ mất niềm tin.
Một mức giá đúng nhưng tại thời điểm sai còn nguy hiểm hơn vì nó có thể vượt qua mọi bài kiểm tra có thể nhìn thấy trong khi âm thầm ủy quyền cho một thực tế sai lầm.
