多くのプロジェクトは大きな夢を描くことを好むが、実際には最後にはバレてしまうことが多い。@OstiumLabs 最近の推進方法はちょっとエンジニアらしい味付けになってきており、スローガンを叫ぶのではなく、まず基盤のデータフローを整備し、その後にスケール拡大を考えている。
従来の市場のデータソースをパイプライン方式で再処理し、価格、深度、取引量の3つのコアデータを分離して同期させている。これにより、永続契約の価格設定の遅延が明らかに短縮され、高頻度の変動時でも「オンチェーンの遅れ」のような恥ずかしい状況にならない。同時に、彼らは価格同期に誤差減衰アルゴリズムを導入しており、相場の大きな変動時でも異常なジャンプを自動的にフィルタリングし、契約の安定範囲を向上させている。
取引実行層では、#Ostiumは軽量化されたマッチングスケジューラーを導入し、小口取引や高頻度の掛け合わせ・取り消しを最適化している。従来のチェーン上契約でよく見られたキューのブロック問題がかなり緩和され、新規ユーザーの取引体験もよりスムーズになった。
もう一つ注目すべきは、彼らが作った監視プラグインで、リスクプールのエクスポージャー分布をリアルタイムで分析できることだ。これにはボラティリティピーク、注文密度、ポジション偏移などの指標が含まれている。インハウスのリスクコントロールを行う人にとって、これらのデータは判断効

オンチェーン製品の巻き戻しは今日までで、使えるだけではもう十分ではありません。実際に残るものは、細部にこだわる必要があります。
@OstiumLabs 最近やっていることはなかなか面白いです——リスク管理の全プロセスを分解して書き直し、派手な技術を見せるのではなく、取引環境をよりプロフェッショナルなプラットフォームに近づけています。
新しく導入されたリスク管理層は、パーティション構造を採用し、異なる資産のリスク範囲を分離して監視しています。金属には金属のボラティリティモデル、為替には為替の流動性曲線があり、一鍋で煮込むのではありません。こうすることで、資金プールが極端な相場で崩壊するのを防ぎ、取引体験も格段に安定します。
さらに、彼らが導入したリアルタイム偏移補正モデルにより、システムは取引量と市場深度に応じてスプレッドを自動調整します。特に流動性が逼迫しているときには、大きなスリッページを避けることができます。
これらの機能は一般ユーザーには目立たないかもしれませんが、コントラクトを扱う人にとっては、長期的に使い続けられるかどうかを決定する重要なポイントです。
#Ostium この戦略は派手さはありませんが、道を平らに整えてから拡大を語るという実務的な味わいがあり、これこそがオンチェーンデリバティブに最も欠けているものです。
@OstiumLabs @Bantr_fun @0xM