【喂价讨论】动态调整最低抵押率要求和爆仓惩罚

[gghi]

基于abit的这个算法可以实现快速纠偏：

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

这种幂函数算法的缺点很明显，就是溢价不是太高时改进效果不明显。

比如当溢价=2%时，喂价=BTS市场价*1.036

而其实溢价2%已经是很严重的通缩了，应该采取足够大的反馈力度了，这时完全可以喂价=BTS市场价*1.08，保证爆仓单可以被吃的安全边际条件下最大化喂价。

不是到很严重的下跌市才需要大力度的反馈，当前也需要！

    建议用改进公式，理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N，M取值0.02，N取值2。理论上预测可以控制bitcny对人民币的波动范围在正负2%之间。

[bitcrab]

基于abit的这个算法可以实现快速纠偏：

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

这种幂函数算法的缺点很明显，就是溢价不是太高时改进效果不明显。

比如当溢价=2%时，喂价=BTS市场价*1.036

而其实溢价2%已经是很严重的通缩了，应该采取足够大的反馈力度了，这时完全可以喂价=BTS市场价*1.08，保证爆仓单可以被吃的安全边际条件下最大化喂价。

不是到很严重的下跌市才需要大力度的反馈，当前也需要！

[gghi]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

        认同，必须加大反馈力度才可以快速纠偏。建议理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N，M表示宽松指标，N为加速因子。比如溢价为零时，宽松目标负2%，加速度1.8，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8，比如溢价为0.001时，宽松目标负1%，加速度1.5，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5。

       举例论证公式效果，宽松目标负1%。
当溢价负0.01时（折扣1%），加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论：目标达到，非常理想。
当溢价0时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论：市场价提高2%，很满意，也很安全。
当溢价0.01时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论：市场价提高约4%，很满意，也很安全。
当溢价0.02时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.01)^2=BTS市场价 *1.03^2=BTS市场价 *1.0609,结论：市场价提高约6%，很满意，也很安全。
当溢价0.03时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.01)^2=BTS市场价 *1.04^2=BTS市场价 *1.0816,结论：市场价提高越8%，很满意，也很安全。

当溢价0.04时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.01)^2=BTS市场价 *1.05^2=BTS市场价 *1.1025,结论：市场价提高约10%，满意，也很安全。
     当溢价0.05时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.01)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论：市场价提高约12%，满意，加速纠偏。
     当溢价0.06时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.01)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论：市场价提高约14%，满意，加速纠偏
当溢价0.07时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.01)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论：市场价提高约16%，满意，加速纠偏
当溢价0.08时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.01)^2=BTS市场价 *1.09^2=BTS市场价 *1.1881,结论：市场价提高约19%，满意，加速纠偏
当溢价0.09时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.09+0.01)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.21,结论：市场价提高约21%，满意，加速纠偏，风险依然可控。

     认同，必须加大反馈力度才可以快速纠偏。建议理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N，M表示宽松指标，N为加速因子。比如溢价为零时，宽松目标负2%，加速度1.8，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8，比如溢价为0.001时，宽松目标负1%，加速度1.5，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5。

宽松因子M实际上也是个可调参数，举例说明M为2%的情形。
 
       举例论证公式效果，宽松目标负2%。
当溢价负0.02时（折扣2%），加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.02+0.02)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论：目标达到理想状态，无需调整。
当溢价负0.01时（折扣1%），加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.02)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论：市场价提高2%，接近理想目标。
当溢价0时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论：市场价提高约4%，很满意，也很安全。

当溢价0.01时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.02)^2=BTS市场价 *1.03^2=BTS市场价 *1.0609,结论：市场价提高约6%，很满意，也很安全。
当溢价0.02时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.02)^2=BTS市场价 *1.04^2=BTS市场价 *1.0816,结论：市场价提高约8%，很满意，也很安全。
当溢价0.03时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.02)^2=BTS市场价 *1.05^2=BTS市场价 *1.1025,结论：市场价提高约10%，满意，也很安全。

当溢价0.04时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.02)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论：市场价提高约12%，满意，安全。
     当溢价0.05时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.02)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论：市场价提高约14%，满意，加速纠偏。
     当溢价0.06时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.02)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论：市场价提高约16%，满意，加速纠偏
当溢价0.07时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.02)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1881,结论：市场价提高约19%，满意，加速纠偏
当溢价0.08时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.02)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.121,结论：市场价提高约21%，满意，加速纠偏，风险依然可控。
        我们看以看到，随着溢价参数的不断变大，市场价提高呈现线性下降趋缓模式。
实际上如果采用M=0.02，即宽松指标为2%这样的公式后，溢价很难超过3%。因为当溢价达到3%时，喂价相对市场价提高了约10%，这个时候相当于MSSR为”0“了。也就是说爆仓单对内盘的价格不再有”打压“作用了，此时的内盘完全有动力和外盘保持价格”一致“。如果内外盘趋于价格持平，就是溢价消失的过程。
   
  结论：如果采用宽松指数M=0.02，即宽松目标2%，加速因子N=2，那么理论上溢价不会超过3%。

[Yao]

我现在喂价用的公式是

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

市场价用的是全场交易量加权平均，zb、coinegg因为刷量明显所以降权了。

修正系数用的是1.8次方，而不仅仅是加上溢价。这个值可以调，之前试过1.5感觉偏小、用2感觉偏大，继续观察看看。

没有设上限，也就是说bitcny溢价越大，喂价调整比例越大。

不错，有创意。

如果按照PID控制的思路，公式应该更复杂一些，可调参数更多。不过，因为最终喂价取中间值的原因，调节参数不能快速直接反馈到结果，效果会有折扣。

还是要等大部分见证人都开始动态调整喂价后，才更方便调试公式。

更新一下，我现在用的这个公式可能比较适合大比例纠偏，但是溢价小到一定程度后应该就不行了。

因为按照这个公式，溢价0的时候，喂价调整也是0。

但如果溢价是慢慢调下来的话，喂价应该是停留在一个大于0的值附近。

看来还是要仔细研究下 PID 算法。

其他人设计纠偏公式的时候也要注意下。

       是的，大神的公式的确很适合大比例纠偏，溢价接近0时几乎无法调控。市场下行期间，宽松的货币政策可能更有利于激发市场需求。比如维持充值费率负2%或者负1%，bitcny对人民币适度贬值可能更好。基于宽松的货币政策原理，我发展了您的公式。

      理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N，M表示宽松指标，N为加速因子。比如溢价为零时，宽松目标负2%，加速度1.8，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8，比如溢价为0.001时，宽松目标负1%，加速度1.5，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5
      这个改进公式理论上可以实现精准锚定。在溢价偏差很小的情况下，依然可以很好的发挥调控作用。这样bitcny对人民币的市场价格就可以做到”随心所欲了“。
      感觉见证人执行的效率不高，要是代码层能加入这个公式就好了。个人推测，bitcny等智能货币的锚定精度理论上是可控的，智能货币政策也是可以宏观调控的。当然实践中有待检验，期待BTS辉煌时刻早日到来。
      另外，内盘起不来可能与智能货币的体量小有很大关系。假如bitcny通缩到了几千万的体量了，我想，再推广内盘都不会有好的效果，因为没”钱“呀。所以GDEX要想有大的发展，首要问题是解决bitcny等的智能货币汇率可控，锚定精度稳定。建议采取适度宽松的货币政策，比如维持充值费率在负1%到负2%之间，即充值赠送1%到2%之间。
     
 

在通过有效算法把溢价调整为0之前引入所谓的宽松因子并不会达到折价1%或2%的效果，只会增加公式变量从而影响试验结果。
如果负反馈算法确实对溢价有效果，那么当务之急是找到 “快速而有效纠偏的负反馈算法”，即一旦出现±5%的溢价/折价能迅速纠偏为0%左右。


实现了“快速而有效纠偏的负反馈算法”之后，只需要在纠偏的结果数值上直接乘以（1+目标充值费率的绝对值如|-1%|，或|-2%|）就可以实现定向定量宽松。

目前又是一波反弹市，市场情绪在回暖，根据实行负反馈喂价法前的市场牛熊规律，溢价本身就会随着市场情绪的回暖而减少，当前溢价的减少并不能证明是目前负反馈喂价法取得的效果，所以目前是见证人实行负反馈喂价算法，对自己发布的喂价结果进行试验、观察、改进的好时机。而真正检验负反馈喂价对溢价问题的效果还是得在下跌市，在这波反弹之后市场再次走熊之前我们必须找到快速纠偏的算法。

PS：本人保留“调低MSSR才是减少内外盘差价从而减少溢价的治本之道”的看法。

既然负反馈算法已经开始实行，那就不妨大胆一些，尽快找出快速纠偏的算法。

基于abit的这个算法可以实现快速纠偏：

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^1.8

witness.yao 正在尝试改变负反馈喂价算法为：

负反馈喂价=BTS市场价×（溢价折价因子P）^N

其中：
① BTS市场价：仍然取内外盘公允价格（内盘或外盘以bitCNY计价的BTS价格先通过内外盘差价修正为人民币价格）。
② 溢价折价因子P：溢价折价因子P=Max,Min｛(外盘以人民币计价的BTS加权平均价格/内盘以bitCNY计价的BTS价格），（1+鼓鼓充值费率），（1－鼓鼓提现费率）｝，当P＞1时取Max值，当P＜1时取Min值。（即溢价折价因子P=1±X，大于1、小于1或等于1，大于1时为表现为溢价，小于1时表现为折价）
③ N是一个可调参数，加速度，通过试验、观察发布的喂价结果来进行人为地调整。

【举个例子】bitCNY溢价或折价5%可能表现为：
（1）外盘以人民币计价的BTS价格比内盘以bitCNY计价的BTS价格高或低5%左右
（2）bitCNY供不应求时，bitCNY充值费率会比提现费率高一点（承兑商赚取承兑差价，如充值5.5%，提现-4.5%），而在bitCNY供过于求时，提现费率会比充值费率高（如充值-4.5%，提现5.5%）那么数值代入对应的公式：

• bitCNY供应短缺会溢价，则溢价折价因子P=Max｛1.05，1+（5.5%），1-（-4.5%）｝=Max｛1.05，1.055，1.045｝=1.055
• bitCNY供过于求会折价，则溢价折价因子P=Min｛0.95，1+（-4.5%），1-（5.5%）｝=Min｛0.95，0.955，0.945｝=0.945

[bitcrab]

负反馈未必能完全解决溢价问题，但可以为解决问题创造条件。

把喂价提升到Pdex*MSSR的范围内是很安全的，之外会有一些风险，那就至少先在很安全的范围内充分发挥负反馈的力量吧。

[binggo]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

如果能把手续费降到0，内盘就可以变成币圈入金的入口，努力吧螃蟹🦀

在负反馈不大于MSSR内，可以加速纠偏，新喂价=（1+溢价）^M，M值可设定为3或4

      感谢首先可肯定了负反馈的作用，我们现在的抵押物最低1.75倍，高于市场价35%也是安全的。1.75-0.35=1.4，即使高于市场价30%，还有市场价1.4倍的保证金。为何不能超过msssr?
      只要喂价合理，完全可以解决供应短缺问题。如果不能很好的解决供应短缺以及充值费问题，说明BTS不够成功。理论以及举例子都已经很好的论证过了，不再所说。

喂价怎么算合理?

喂价就能解决供应问题? 怎么解决的? 靠虚高的抵押量来解决? 你来分析分析,供应量是怎么解决的?

锚定抵押的特性决定了在熊市通缩是常态,你们还能改变这个特性?

[gghi]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

如果能把手续费降到0，内盘就可以变成币圈入金的入口，努力吧螃蟹🦀

在负反馈不大于MSSR内，可以加速纠偏，新喂价=（1+溢价）^M，M值可设定为3或4

      感谢首先可肯定了负反馈的作用，我们现在的抵押物最低1.75倍，高于市场价35%也是安全的。1.75-0.35=1.4，即使高于市场价30%，还有市场价1.4倍的保证金。为何不能超过msssr?
      只要喂价合理，完全可以解决供应短缺问题。如果不能很好的解决供应短缺以及充值费问题，说明BTS不够成功。理论以及举例子都已经很好的论证过了，不再所说。

[binggo]

逆市场行为终归被市场教训.

资金不流入,靠内生抵押资金来就救场子,终归无解.

不思改变抵押结构,靠搞喂价的小动作解决不了现实问题.

溢价问题不是搞高喂价能够解决的, 手续费的问题也不是内盘价差平了就能归零, 问题只看一面只顾钻牛角尖,难道把喂价搞定就可以任何问题迎刃而解了?

根子问题在喂价吗?

一整套的锚定机制功能根子问题在于喂价? 喂价拉这么高, 强清还有什么用?

一个加反馈因子的喂价, 还需要强清吗?喂价高了没人强清, 喂价低了强清泛滥.

天天纠偏, 你们是市场的指挥棒,指到哪市场就跟到哪?

难道把喂价搞高了, 就爆不到你们的仓位了? 前面的爆完后面的遭殃,你们能改得了这个趋势跟结果.

修正喂价的最终目的在于延缓爆仓速度, 防止被过低过快外盘喂价直接带崩内盘, 而不是调整你们所谓的溢价, 现在你们揪着调整溢价这个表面的问题进行各种技术性(主观)的调整想要扭转市场情绪, 意义很大吗? 一个高喂价就能带动市场往上跑?

想要调手续费, 直接去调MSSR就行, 说效果甚微, 你们调过试过吗?

故扬汤止沸，沸乃益甚，知其本者，去火而已。

想办法实现债仓转移,债仓拆借,平抑杠杆,防止被过多的抵押单雪崩一样的砸盘才是根本.

雪崩时,没有一片雪花觉得自己有责任.

内盘崩盘时, 是不是每一个抵押者都觉的自己没有责任?

the times 03 jan 2009 chancellor on brink of second bailout for banks.

当然, 你们是多数, 说的都是对的, 我说的只是歪理而已, 纯粹就是为了反对而反对.

[PTS中国]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

如果能把手续费降到0，内盘就可以变成币圈入金的入口，努力吧螃蟹🦀

在负反馈不大于MSSR内，可以加速纠偏，新喂价=（1+溢价）^M，M值可设定为3或4

[PTS中国]

公式先修改为：新喂价 = 当前中间喂价 * 当前bitcny溢价

这样的话，BTS市场价就不在公式里了，感觉有点奇怪。再观察看看。

这个公式好处是：溢价为0时，表示中间喂价比较合理，所以喂价不变；溢价为正时，喂价上调；溢价为负时，喂价下调。

目前溢价3%左右时，这个公式和前面的公式结果差不多。

因为，当前中间喂价（见证人公式化传导）、当前bitcny溢价已经包含了市场价的成份（通过承兑商溢价传导的）。

喂价的负反馈是有效应边界的，喂价负反馈的最大好处是发现bitcny的市场交换价值，适当抑制充提费率的飙升，直白点说，一味提高喂价并不能有效提高bitcny的供给，溢价自然不消失，bitcny的供给缺口还得另觅途径。
社区里分析了以下三种提高供给的方法，很齐整了：
1、提高抵押者普及面即增加BTS抵押总量，持续推广鼓动营销，细水长流，短期内难以填充缺口；
2、BTS涨价，这个效果最好，效率很差；
3、降低MCR，效率高，但当前系统有BUG，需修正，还需要评估黑天鹅增加的风险；

思来想去，唯有第三点在熊市以及平衡市能较好的满足bitcny的市场增供需求，这里借道问一下A神，修复MCR可调的BUG大概需要多长开发周期？当下系统以单抵押账单黑天鹅的模式修正大概需要多长的开发周期？这些大致的开发周期评估，有利于稳定社区的对比特股预期与发展期望。如果这些BUG能顺利解决，降低MCR将大幅度提高bitcny的稳定供给，逻辑线上有两条：
1、在1.25倍的MCR下，承兑商有绝佳的动力去抵押BTS创造流动性，赚取充值溢价，承兑商间的良性竞争将激发市场持续降低充值费率，承兑商都是实业金融群体，他们对抵押安全非常重视，但经过我随机询问调查发现，目前的承兑商都不愿意在1.75倍的MCR去搞抵押，很明显，这成本实在太高了（前面的帖子有详述，这里不赘述了），还要负担暴跌下爆仓的风险，不少的承兑商宁可做一单充值，再做一单提现来循环低效的安全盈利。在将MCR降低到1.25后，系统面临的黑天鹅风险自然也急剧增加，此时，MSSR也同步提高到1.25就是必要的对冲了；然则，细思之下，MCR、MSSR均是太过刚性的，显然对市场有强冲击，那就继续请强清出马了，逻辑推演如右，MCR=MSSR=1.2，1.2-1.3倍的抵押率是强清与抵押的市场自由博弈空间，抵押单在1.3倍时，强清与抵押可以是互不补偿或初始偏置补偿，抵押单低于1.3时，抵押方将超线性补偿给强清方，高于1.3倍，强清方以充值费率的N倍补偿给抵押方。如此，比特股自身就会形成三个市场，即BTS/bitcny市场、承兑商充提费率竞价市场、抵押强清市场，三个市场的多空均衡下，将会有效的平抑市场大势的巨幅波动，稳定bitcny的供给。
2、当bitcny的供给短缺时，承兑商有足够的动力低成本抵押，因为1.25倍之下是软垫（考虑初始偏置保护），强清方会强清最低抵押的抵押单，并获得一定比例的补偿，1.4-1.5倍之上抵押单可以很舒服的制造出流动性，同时承兑商完全可用充值后的现金去外盘买入BTS倒回内盘抵押，这对稳定外盘的市价，甚至因需求而拉盘内外价格成了事实上的可行性，巨蟹的因市场需求bitcny而拉涨BTS，这将是它币不具备，而比特股独有的涨价超强引擎，就目前看，充提超低费率的bitcny市场前景广阔的无以复加。

[jackingyang]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

如果能把手续费降到0，内盘就可以变成币圈入金的入口，努力吧螃蟹🦀

[gghi]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

        认同，必须加大反馈力度才可以快速纠偏。建议理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N，M表示宽松指标，N为加速因子。比如溢价为零时，宽松目标负2%，加速度1.8，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^1.8，比如溢价为0.001时，宽松目标负1%，加速度1.5，那么，理想喂价 = BTS市场价 * (1.001+0.01)^1.5。
       举例论证公式效果，宽松目标负1%。
当溢价负0.01时（折扣1%），加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^2=BTS市场价 *1^2=BTS市场价 *1,结论：目标达到，非常理想。
当溢价0时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^2=BTS市场价 *1.01^2=BTS市场价 *1.02,结论：市场价提高2%，很满意，也很安全。
当溢价0.01时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^2=BTS市场价 *1.02^2=BTS市场价 *1.0404,结论：市场价提高约4%，很满意，也很安全。
当溢价0.02时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.01)^2=BTS市场价 *1.03^2=BTS市场价 *1.0609,结论：市场价提高约6%，很满意，也很安全。
当溢价0.03时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.01)^2=BTS市场价 *1.04^2=BTS市场价 *1.0816,结论：市场价提高越8%，很满意，也很安全。

当溢价0.04时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.01)^2=BTS市场价 *1.05^2=BTS市场价 *1.1025,结论：市场价提高约10%，满意，也很安全。
     当溢价0.05时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.05+0.01)^2=BTS市场价 *1.06^2=BTS市场价 *1.1236,结论：市场价提高约12%，满意，加速纠偏。
     当溢价0.06时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.06+0.01)^2=BTS市场价 *1.07^2=BTS市场价 *1.1449,结论：市场价提高约14%，满意，加速纠偏
当溢价0.07时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.07+0.01)^2=BTS市场价 *1.08^2=BTS市场价 *1.1664,结论：市场价提高约16%，满意，加速纠偏
当溢价0.08时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.08+0.01)^2=BTS市场价 *1.09^2=BTS市场价 *1.1881,结论：市场价提高约19%，满意，加速纠偏
当溢价0.09时，加速因子喂2。理想喂价 = BTS市场价 * (1.09+0.01)^2=BTS市场价 *1.1^2=BTS市场价 *1.21,结论：市场价提高约21%，满意，加速纠偏，风险依然可控。

[bitcrab]

负反馈的力度还都太低了。
溢价大于2%的时候，喂价好歹比内盘价高个8%以上吧。

[binggo]

公式先修改为：新喂价 = 当前中间喂价 * 当前bitcny溢价

这样的话，BTS市场价就不在公式里了，感觉有点奇怪。再观察看看。

这个公式好处是：溢价为0时，表示中间喂价比较合理，所以喂价不变；溢价为正时，喂价上调；溢价为负时，喂价下调。

目前溢价3%左右时，这个公式和前面的公式结果差不多。

目前币市处于反弹期，溢价的变化很大程度上是受市场回暖情绪影响的，并不能很好的观察负反馈喂价的效果。

最近手续费的变化在于BTC的回暖导致市场做多情绪, 并不是在于喂价的变化, 特意提醒, BTC回调1%, BTS就要回调近5%,与以往无异.

[bitcrab]

gdex-witness新的喂价算法：

Pdex：内盘bitCNY价格
premium:溢价百分比

if 0<premium<2%:
feed price = Pdex*(1+4.8*premium)

if 2%<premium<4.8%:
feed price = Pdex*(1+9.6%)

if 4.8%<premium:
feed price = Pdex*(1+2*premium)

思路：当溢价已经比较严重（>2%）时，直接将喂价设为最高安全价（爆仓时爆仓单依然可以被吃掉的喂价），溢价低于2%时，线性下降保证溢价为0时喂价下降到内盘价，溢价更严重时（>4.8%）,按“溢价多少补多少”的原则继续线性增加补偿，不设上限。

预计今天上线，继续观察效果。