Setelah berkomunikasi dengan beberapa profesional di industri keuangan baru-baru ini, saya menyadari bahwa standar pemilihan layanan data sedang berubah. Yang mengejutkan, biaya tidak lagi menjadi faktor utama, melainkan "kredibilitas". Perubahan ini berasal dari kenyataan: bahkan penyimpangan data yang kecil dapat memicu risiko besar dalam perdagangan frekuensi tinggi atau penilaian aset.
Dalam konteks ini, "Layanan Data Tingkat Institusi" yang diluncurkan oleh Pyth Network telah menarik perhatian luas. Keunikan layanan ini terletak pada kemampuannya untuk secara akurat mengatasi kekhawatiran institusi mengenai keandalan data, yang juga menjadi keunggulan kunci Pyth Network dibandingkan dengan proyek data lainnya.
Model pengambilan data tradisional seringkali memiliki masalah "kotak hitam". Misalnya, suatu perusahaan dana tidak dapat menentukan sumber spesifik dari data harga emas yang digunakan, dan juga tidak dapat memverifikasi apakah data tersebut telah dimanipulasi secara manusia. Lebih buruk lagi, jika terjadi kesalahan data, pihak yang bertanggung jawab juga sulit untuk ditentukan. Sebaliknya, layanan data tingkat institusi Pyth mengubah "kotak hitam" ini menjadi sistem yang sepenuhnya transparan.
Sumber data Pyth berasal dari jaringan node terbuka global, termasuk pembuat pasar terkemuka seperti Jump Trading dan Jane Street. Setiap titik data telah diverifikasi silang oleh beberapa node, dan hasil agregasinya ditulis ke rantai secara real-time. Ini berarti institusi dapat melacak sumber data dan proses perhitungannya kapan saja, setara dengan memberikan setiap data identitas yang tidak dapat diubah.
Yang lebih penting untuk diperhatikan adalah bahwa layanan data tingkat institusi Pyth tidak menggunakan pendekatan satu ukuran untuk semua, melainkan dioptimalkan secara khusus sesuai dengan kebutuhan nyata berbagai institusi. Misalnya, untuk lembaga perdagangan kuantitatif yang memerlukan data real-time dalam milidetik, Pyth dapat mengendalikan latensi jaringan dalam waktu kurang dari 100 milidetik, kinerja ini bahkan lebih baik daripada banyak penyedia layanan terpusat. Untuk lembaga manajemen aset yang memperhatikan kepatuhan, Pyth tidak hanya menyediakan laporan audit data yang memenuhi persyaratan regulasi, tetapi juga memungkinkan lembaga untuk memilih sendiri kumpulan node tepercaya, sehingga memastikan kepatuhan data.
Seiring perkembangan pasar keuangan, kredibilitas dan transparansi data akan semakin menjadi fokus perhatian lembaga. Layanan inovatif Pyth Network tanpa diragukan lagi memberikan solusi yang kuat untuk menyelesaikan masalah ini, dan kemungkinan besar akan menjadi kekuatan penting dalam mendorong perubahan di industri layanan data keuangan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidationWizard
· 13jam yang lalu
Jebakan algoritme kotak hitam ini sudah seharusnya diperbaiki.
Lihat AsliBalas0
just_another_fish
· 13jam yang lalu
Hai, sudah lama tidak bertemu... Ini benar-benar mengenai inti masalah.
Lihat AsliBalas0
DAOdreamer
· 13jam yang lalu
Jump sangat baik, sudah lama saya memperhatikannya.
Lihat AsliBalas0
MeaninglessGwei
· 14jam yang lalu
Menarik! Keterikatan pada data membuat pyth menang besar!
Setelah berkomunikasi dengan beberapa profesional di industri keuangan baru-baru ini, saya menyadari bahwa standar pemilihan layanan data sedang berubah. Yang mengejutkan, biaya tidak lagi menjadi faktor utama, melainkan "kredibilitas". Perubahan ini berasal dari kenyataan: bahkan penyimpangan data yang kecil dapat memicu risiko besar dalam perdagangan frekuensi tinggi atau penilaian aset.
Dalam konteks ini, "Layanan Data Tingkat Institusi" yang diluncurkan oleh Pyth Network telah menarik perhatian luas. Keunikan layanan ini terletak pada kemampuannya untuk secara akurat mengatasi kekhawatiran institusi mengenai keandalan data, yang juga menjadi keunggulan kunci Pyth Network dibandingkan dengan proyek data lainnya.
Model pengambilan data tradisional seringkali memiliki masalah "kotak hitam". Misalnya, suatu perusahaan dana tidak dapat menentukan sumber spesifik dari data harga emas yang digunakan, dan juga tidak dapat memverifikasi apakah data tersebut telah dimanipulasi secara manusia. Lebih buruk lagi, jika terjadi kesalahan data, pihak yang bertanggung jawab juga sulit untuk ditentukan. Sebaliknya, layanan data tingkat institusi Pyth mengubah "kotak hitam" ini menjadi sistem yang sepenuhnya transparan.
Sumber data Pyth berasal dari jaringan node terbuka global, termasuk pembuat pasar terkemuka seperti Jump Trading dan Jane Street. Setiap titik data telah diverifikasi silang oleh beberapa node, dan hasil agregasinya ditulis ke rantai secara real-time. Ini berarti institusi dapat melacak sumber data dan proses perhitungannya kapan saja, setara dengan memberikan setiap data identitas yang tidak dapat diubah.
Yang lebih penting untuk diperhatikan adalah bahwa layanan data tingkat institusi Pyth tidak menggunakan pendekatan satu ukuran untuk semua, melainkan dioptimalkan secara khusus sesuai dengan kebutuhan nyata berbagai institusi. Misalnya, untuk lembaga perdagangan kuantitatif yang memerlukan data real-time dalam milidetik, Pyth dapat mengendalikan latensi jaringan dalam waktu kurang dari 100 milidetik, kinerja ini bahkan lebih baik daripada banyak penyedia layanan terpusat. Untuk lembaga manajemen aset yang memperhatikan kepatuhan, Pyth tidak hanya menyediakan laporan audit data yang memenuhi persyaratan regulasi, tetapi juga memungkinkan lembaga untuk memilih sendiri kumpulan node tepercaya, sehingga memastikan kepatuhan data.
Seiring perkembangan pasar keuangan, kredibilitas dan transparansi data akan semakin menjadi fokus perhatian lembaga. Layanan inovatif Pyth Network tanpa diragukan lagi memberikan solusi yang kuat untuk menyelesaikan masalah ini, dan kemungkinan besar akan menjadi kekuatan penting dalam mendorong perubahan di industri layanan data keuangan.