Author Topic: 【喂价讨论】动态调整最低抵押率要求和爆仓惩罚  (Read 366399 times)

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Offline bitcrab

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酝酿中的gdex-witness下次迭代的喂价算法:

Pdex:内盘bitCNY价格
premium:溢价百分比

if 0<premium<1%:
feed price = Pdex*(1+9.6*premium)

if 1%<premium<2.4%:
feed price = Pdex*(1+9.6%)

if 2.4%<premium:
feed price = Pdex*(1+4*premium)
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Offline 天籁

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我觉得算法可以有各种设计,但关键的有一个问题要想清楚,就是当喂价>Pdex*MSSR时,爆仓单已经不会被吃,这时会明显增加黑天鹅风险,那么在什么情况下我们可以选择承受这种增大的风险?什么情况下需要限制喂价在Pdex*MSSR以下以避免这种风险?

当前内盘价0.77,黑天鹅价格0.457,溢价2.5%,感觉现在这个状态下似乎已经可以突破喂价<Pdex*MSSR的限制,因为黑天鹅风险已经非常小。
我看要是暴仓单一直不吃,黑天鹅很快就会来到。
市场是残酷的,虽然不能看的太远,但是现在看起来很遥远的事情,其实可能很快就来到。BTC这次回调说不定就会到5000,BTS则跌破五毛或者四毛就会很轻松。

市场是很残酷,所以我们要考虑的是如何在这个残酷的市场环境下让bitCNY成为一个足够好的货币。

负反馈与黑天鹅的关系,我在前面做过一些推演:https://bitsharestalk.org/index.php?topic=26315.msg321488#msg321488

黑天鹅发生与否是由喂价决定的,所以理论上通过喂价可以防止黑天鹅发生。

这牵涉到一个问题,让bitCNY后面至少有一倍的BTS抵押(市场价格)是否应该成为一个不可逾越的红线?

我曾经认为是的,但我现在认为不是。

很显然,在目前这样的极端市场条件下,供应量问题和锚定精确性问题是更严重更需要解决的问题,比后面是否有足额BTS抵押要严重得多。

当溢价超过10%时,就算背后只有50%的BTS抵押,又能怎么样呢?

市场不认可对吗?没问题,请市场来让bitCNY贬值好了,待到溢价归零,喂价自然会回归市场价格。

我觉得,特定条件下突破“必须足额抵押”这一红线,是bitCNY改革中注定要迈出的一步,就象美元注定要脱离布雷顿森林体系一样。

不用突破足额抵押红线,MCR为1时,理论上可以吃掉内盘所有折价的BTS卖单,只是黑天鹅功能需要改变参数或拿掉这个功能。

Offline 天籁

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调喂价的作用毕竟有限,还是要尽快修复MCR可调功能,MCR对bitCNY的总量控制具有决定性影响。

Offline bitcrab

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我觉得算法可以有各种设计,但关键的有一个问题要想清楚,就是当喂价>Pdex*MSSR时,爆仓单已经不会被吃,这时会明显增加黑天鹅风险,那么在什么情况下我们可以选择承受这种增大的风险?什么情况下需要限制喂价在Pdex*MSSR以下以避免这种风险?

当前内盘价0.77,黑天鹅价格0.457,溢价2.5%,感觉现在这个状态下似乎已经可以突破喂价<Pdex*MSSR的限制,因为黑天鹅风险已经非常小。
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市场是残酷的,虽然不能看的太远,但是现在看起来很遥远的事情,其实可能很快就来到。BTC这次回调说不定就会到5000,BTS则跌破五毛或者四毛就会很轻松。

市场是很残酷,所以我们要考虑的是如何在这个残酷的市场环境下让bitCNY成为一个足够好的货币。

负反馈与黑天鹅的关系,我在前面做过一些推演:https://bitsharestalk.org/index.php?topic=26315.msg321488#msg321488

黑天鹅发生与否是由喂价决定的,所以理论上通过喂价可以防止黑天鹅发生。

这牵涉到一个问题,让bitCNY后面至少有一倍的BTS抵押(市场价格)是否应该成为一个不可逾越的红线?

我曾经认为是的,但我现在认为不是。

很显然,在目前这样的极端市场条件下,供应量问题和锚定精确性问题是更严重更需要解决的问题,比后面是否有足额BTS抵押要严重得多。

当溢价超过10%时,就算背后只有50%的BTS抵押,又能怎么样呢?

市场不认可对吗?没问题,请市场来让bitCNY贬值好了,待到溢价归零,喂价自然会回归市场价格。

我觉得,特定条件下突破“必须足额抵押”这一红线,是bitCNY改革中注定要迈出的一步,就象美元注定要脱离布雷顿森林体系一样。

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Offline binggo

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       希望大家认真思考,理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny+M)^N,一个非常完美的算法公式,不但有控制目标M,还有加速因子N。
      如果觉得宽松目标2%高了,那么还可以设置为M=0.01,即宽松目标1%,不能说负1%还高了吧。


举例论证公式效果,宽松目标负1%,即M=0.01,加速因子N=3

当溢价负0.03时(折扣3%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.03+0.01)^3=BTS市场价 *0.98^3=BTS市场价 *0.94,结论:市场价下调约6%,满意,也安全。
当溢价负0.02时(折扣2%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.02+0.01)^3=BTS市场价 *0.99^3=BTS市场价 *0.97,结论:市场价下调约3%,满意,也安全。。
当溢价负0.01时(折扣1%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^3=BTS市场价 *1^3=BTS市场价 *1,目标达到理想状态,无需调整
当溢价0时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^3=BTS市场价 *1.01^3=BTS市场价 *1.030301,结论:市场价提高约3%,很满意,也很安全。

当溢价0.01时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^3=BTS市场价 *1.02^3=BTS市场价 *1.061208,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3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.01)^3=BTS市场价 *1.03^3=BTS市场价 *1.092727,结论:市场价提高约9%,满意,也安全。
当溢价0.03时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.01)^3=BTS市场价 *1.04^3=BTS市场价 *1.12486,结论:市场价提高约12%,满意,也安全。
当溢价0.04时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.01)^3=BTS市场价 *1.05^3=BTS市场价 *1.157625,结论:市场价提高约15%,满意,风险依然可控。
       既然沟通困难,那么投票吧。worker已经创建。1.14.121,支持此方案的,请投票支持。

逻辑混乱,扰乱视听,连基本的锚定抵押逻辑都没有搞懂,

提醒某些人,别天天忽悠国内的人头去送人头。

没事拿着投票当儿戏玩耍吗?投票权给你,你仔细想过你应该担的责任与义务了吗?还是拿着投票当自己的工具?

还非常完美的算法公式,过高的喂价连基本的指导价格意义都没有,你们是拿着市场当儿戏?还是内盘市场在你们控制的喂价指挥棒之下就能翻天?

官方能够控制汇率的话,还要那么多外汇储备干吗?

你们就那么天真的以为内盘市场只会盯着喂价? 内盘也是市场,与外盘紧密联系,大盘崩盘,内盘价格也不会因为喂价高价格就高。

MCR的BUG就去修MCR的BUG,别天天拿着喂价做花。

« Last Edit: September 05, 2018, 11:54:45 pm by binggo »

Offline gghi

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       希望大家认真思考,理想喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny+M)^N,一个非常完美的算法公式,不但有控制目标M,还有加速因子N。
      如果觉得宽松目标2%高了,那么还可以设置为M=0.01,即宽松目标1%,不能说负1%还高了吧。


举例论证公式效果,宽松目标负1%,即M=0.01,加速因子N=3

当溢价负0.03时(折扣3%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.03+0.01)^3=BTS市场价 *0.98^3=BTS市场价 *0.94,结论:市场价下调约6%,满意,也安全。
当溢价负0.02时(折扣2%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.02+0.01)^3=BTS市场价 *0.99^3=BTS市场价 *0.97,结论:市场价下调约3%,满意,也安全。。
当溢价负0.01时(折扣1%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.01)^3=BTS市场价 *1^3=BTS市场价 *1,目标达到理想状态,无需调整
当溢价0时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.01)^3=BTS市场价 *1.01^3=BTS市场价 *1.030301,结论:市场价提高约3%,很满意,也很安全。

当溢价0.01时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.01)^3=BTS市场价 *1.02^3=BTS市场价 *1.061208,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3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.01)^3=BTS市场价 *1.03^3=BTS市场价 *1.092727,结论:市场价提高约9%,满意,也安全。
当溢价0.03时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.03+0.01)^3=BTS市场价 *1.04^3=BTS市场价 *1.12486,结论:市场价提高约12%,满意,也安全。
当溢价0.04时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.04+0.01)^3=BTS市场价 *1.05^3=BTS市场价 *1.157625,结论:市场价提高约15%,满意,风险依然可控。
       既然沟通困难,那么投票吧。worker已经创建。1.14.121,支持此方案的,请投票支持。
« Last Edit: September 05, 2018, 11:24:35 pm by gghi »

Offline binggo

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一个闪崩,什么情况都会出现。

有些人比如gghi,自身的逻辑已经混乱。

过高的喂价连指导价格的意义都会失去。

Offline gmgogo

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我觉得算法可以有各种设计,但关键的有一个问题要想清楚,就是当喂价>Pdex*MSSR时,爆仓单已经不会被吃,这时会明显增加黑天鹅风险,那么在什么情况下我们可以选择承受这种增大的风险?什么情况下需要限制喂价在Pdex*MSSR以下以避免这种风险?

当前内盘价0.77,黑天鹅价格0.457,溢价2.5%,感觉现在这个状态下似乎已经可以突破喂价<Pdex*MSSR的限制,因为黑天鹅风险已经非常小。
我看要是暴仓单一直不吃,黑天鹅很快就会来到。
市场是残酷的,虽然不能看的太远,但是现在看起来很遥远的事情,其实可能很快就来到。BTC这次回调说不定就会到5000,BTS则跌破五毛或者四毛就会很轻松。

Offline bitcrab

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我觉得算法可以有各种设计,但关键的有一个问题要想清楚,就是当喂价>Pdex*MSSR时,爆仓单已经不会被吃,这时会明显增加黑天鹅风险,那么在什么情况下我们可以选择承受这种增大的风险?什么情况下需要限制喂价在Pdex*MSSR以下以避免这种风险?

当前内盘价0.77,黑天鹅价格0.457,溢价2.5%,感觉现在这个状态下似乎已经可以突破喂价<Pdex*MSSR的限制,因为黑天鹅风险已经非常小。
« Last Edit: September 05, 2018, 03:05:26 pm by bitcrab »
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Offline gghi

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基于abit的这个算法可以实现快速纠偏
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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!

N是一个可调参数啊,不是非得1.8,可以是2、5、8、10,根据喂价结果来调,测试得到数据后可以以溢价范围为判断条件自动调整N的值。

        也对,N足够大的话可以加速纠偏,但是当溢价为0,N再大也没有作用的。也就是说溢价接近零的时候,仅仅调大N作用会变小的。实际上abit的公式可以看作是, 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M=0的一种特殊情况,也就是默认调控目标为0。这个加调控参数M也是根据ABIT的公式改进来的,可以说ABIT的这个算法非常具有闪光点!改进之后,M以及N都是可调参数。有了这两个参数,我们要达到的目标以及精度就可以很好的控制住了。

   喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N,当溢价2%时,N=5,那么喂价 = BTS市场价 * (1.02)^5=BTS市场价 *1.104,提高约10%。有明显效果。

        考虑到鼓鼓充值费用,承兑商约1%的充提差价,而且QC提现也是1%,QC对人民币贬值约1%,鼓鼓充值为负利于激活内盘。把这些因素综合起来,建议宽松目标2%比较合适。况且宽松目标设为2%,鼓鼓充值费率约负1%左右,看不出对系统有任何伤害。
        结论:值得尝试M=0.02,N=3。这样的话,理论上bitcny/cny会在正负2%之间波动。很可能实现bitcny/cny长期接近“0”的理想状态。
         


按照 PID 控制的思路, P(比例)+I(积分)是无法消除“静差”的,虽然积分单元可以降低静差。

我之前用的 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N 这个公式是个典型,N>1 时相当于引入了积分单元。但是这是个弱积分,因为公式里没有时间参数,或者说,积分时间太小。
喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N 这个公式的话, 我感觉 M 应该是动态的,静态的话就是单向调节,感觉不太对。
        M静态也不是单向调节,而是达到了目标之后就会反向调节了。M是我们需要达到的目标,M=0,实际上是默认目标为0。

  举例论证公式效果,宽松目标负2%,即M=0.02,加速因子N=3
当溢价负0.04时(折扣4%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.04+0.02)^3=BTS市场价 *0.98^3=BTS市场价 *0.9411,结论:市场价下调约6%,满意,也安全。

当溢价负0.03时(折扣3%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.03+0.02)^3=BTS市场价 *0.99^3=BTS市场价 *0.97,结论:市场价下调约3%,满意,也安全。

当溢价负0.02时(折扣2%),加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.02+0.02)^3=BTS市场价 *1^3=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3。理想喂价 = BTS市场价 * (1-0.01+0.02)^3=BTS市场价 *1.01^3=BTS市场价 *1.030301,结论:市场价提高3%,接近理想目标。
当溢价0时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1+0.02)^3=BTS市场价 *1.02^3=BTS市场价 *1.0612,结论:市场价提高约6%,很满意,也很安全。

当溢价0.01时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.01+0.02)^3=BTS市场价 *1.03^3=BTS市场价 *1.092727,结论:市场价提高约9.2%,满意,也很安全。
当溢价0.02时,加速因子喂3。理想喂价 = BTS市场价 * (1.02+0.02)^3=BTS市场价 *1.04^3=BTS市场价 *1.125,结论:市场价提高约12%,满意,也安全。


顺便再说下我现在用的公式, 喂价 = BTS当前中间喂价 * (bitcny/cny价)^N ,用当前喂价作被乘数,相当于引入了D(微分)单元。当然,效果还要观察。引入微分控制后,抗干扰性会变差。见证人应该尝试、采用不同的公式,这样可以中和偏差。

       期待见证人执行一下,喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N 这个公式,取M=0.02,N=3,可以观察一下效果。肯定会让大家满意的。
   现在中币0.77,溢价2%算,目标喂价=0.77*(1.02+0.02)^3=0.77*1.124864=0.866,喂价在0.866才合适。可是我们的喂价才0.7889.
« Last Edit: September 05, 2018, 12:03:27 pm by gghi »

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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!

N是一个可调参数啊,不是非得1.8,可以是2、5、8、10,根据喂价结果来调,测试得到数据后可以以溢价范围为判断条件自动调整N的值。

        也对,N足够大的话可以加速纠偏,但是当溢价为0,N再大也没有作用的。也就是说溢价接近零的时候,仅仅调大N作用会变小的。实际上abit的公式可以看作是, 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M=0的一种特殊情况,也就是默认调控目标为0。这个加调控参数M也是根据ABIT的公式改进来的,可以说ABIT的这个算法非常具有闪光点!改进之后,M以及N都是可调参数。有了这两个参数,我们要达到的目标以及精度就可以很好的控制住了。

   喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N,当溢价2%时,N=5,那么喂价 = BTS市场价 * (1.02)^5=BTS市场价 *1.104,提高约10%。有明显效果。

        考虑到鼓鼓充值费用,承兑商约1%的充提差价,而且QC提现也是1%,QC对人民币贬值约1%,鼓鼓充值为负利于激活内盘。把这些因素综合起来,建议宽松目标2%比较合适。况且宽松目标设为2%,鼓鼓充值费率约负1%左右,看不出对系统有任何伤害。
        结论:值得尝试M=0.02,N=3。这样的话,理论上bitcny/cny会在正负2%之间波动。很可能实现bitcny/cny长期接近“0”的理想状态。
         



按照 PID 控制的思路, P(比例)+I(积分)是无法消除“静差”的,虽然积分单元可以降低静差。

我之前用的 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N 这个公式是个典型,N>1 时相当于引入了积分单元。但是这是个弱积分,因为公式里没有时间参数,或者说,积分时间太小。

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N 这个公式的话, 我感觉 M 应该是动态的,静态的话就是单向调节,感觉不太对。

顺便再说下我现在用的公式, 喂价 = BTS当前中间喂价 * (bitcny/cny价)^N ,用当前喂价作被乘数,相当于引入了D(微分)单元。当然,效果还要观察。引入微分控制后,抗干扰性会变差。见证人应该尝试、采用不同的公式,这样可以中和偏差。

浮动喂价的空间控制在MSSR的前提之下,喂价的补偿机制可以八仙过海各显神通,的确不必要苛求要完全的一致性。
突破MSSR,持续拔高喂价的浮动空间来解决充提费率是缘木求鱼的做法,gghi纠结于此没必要,充提费率高企是果不是因,因是市场供应不足!着力降低bitcny的成本,反而是解决问题的根,多说一句,下跌市,bitcny多少都是有点紧缺的,有保护的低成本可以有效降低充提费率。
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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!

N是一个可调参数啊,不是非得1.8,可以是2、5、8、10,根据喂价结果来调,测试得到数据后可以以溢价范围为判断条件自动调整N的值。

        也对,N足够大的话可以加速纠偏,但是当溢价为0,N再大也没有作用的。也就是说溢价接近零的时候,仅仅调大N作用会变小的。实际上abit的公式可以看作是, 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N,M=0的一种特殊情况,也就是默认调控目标为0。这个加调控参数M也是根据ABIT的公式改进来的,可以说ABIT的这个算法非常具有闪光点!改进之后,M以及N都是可调参数。有了这两个参数,我们要达到的目标以及精度就可以很好的控制住了。

   喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N,当溢价2%时,N=5,那么喂价 = BTS市场价 * (1.02)^5=BTS市场价 *1.104,提高约10%。有明显效果。

        考虑到鼓鼓充值费用,承兑商约1%的充提差价,而且QC提现也是1%,QC对人民币贬值约1%,鼓鼓充值为负利于激活内盘。把这些因素综合起来,建议宽松目标2%比较合适。况且宽松目标设为2%,鼓鼓充值费率约负1%左右,看不出对系统有任何伤害。
        结论:值得尝试M=0.02,N=3。这样的话,理论上bitcny/cny会在正负2%之间波动。很可能实现bitcny/cny长期接近“0”的理想状态。
         



按照 PID 控制的思路, P(比例)+I(积分)是无法消除“静差”的,虽然积分单元可以降低静差。

我之前用的 喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价)^N 这个公式是个典型,N>1 时相当于引入了积分单元。但是这是个弱积分,因为公式里没有时间参数,或者说,积分时间太小。

喂价 = BTS市场价 * (bitcny/cny价+M)^N 这个公式的话, 我感觉 M 应该是动态的,静态的话就是单向调节,感觉不太对。

顺便再说下我现在用的公式, 喂价 = BTS当前中间喂价 * (bitcny/cny价)^N ,用当前喂价作被乘数,相当于引入了D(微分)单元。当然,效果还要观察。引入微分控制后,抗干扰性会变差。见证人应该尝试、采用不同的公式,这样可以中和偏差。
« Last Edit: September 05, 2018, 08:44:15 am by abit »
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调喂价和调MCR没有本质区别,只是后者看起来更直观而已。
喂价与内盘价之比高过MSSR,会明显增加黑天鹅的风险,这一点毋庸赘述。

蟹哥,调喂价与调MCR还是有不小区别的吧:
1、浮动喂价是负反馈,补偿喂价的及时性比较好,但是,当重提费率临近0以及内外盘无明显价差时,浮动喂价也将趋近基准喂价(外盘交易所加权平均价);当然,我们可以认为此时流动性基本满足市场需求,但抵押的高成本依然存在(1.75倍MCR);市场满足突发流动性的能力依然需要低MCR低成本驱动。这点可比对2倍抵押(1.25倍MCR)与3倍抵押(1.75倍MCR),两者安全边际一样,制造流动性的能力差距明显。
2、浮动喂价补偿空间不超过MSSR,补偿效果一般,起到部分抑制高充提费率的作用,优点是实施简易、部署周期短;调MCR是刚性全局性的降低流动性成本,但会带来黑天鹅的压力,需要调高MSSR来有效对冲风险,并改进爆仓规则(砸低价挂爆仓单)等等措施来协同进行,前面回帖已有详述,不再赘述,缺点是开发周期较长,需要做各种漏洞测试,总体部署周期长。这里还有一个想法是,等后期BUG修正到位,也可以考虑以全局性的抵押率来负反馈自动化线性调整MCR,譬如全局抵押率不足20%时,MCR=1.25,全局性抵押率>45%,MCR>=4,当然,调MCR,太过刚性了点,既然革新,肯定也需要虑及流动性泛滥之时的一并改进措施。

对于“喂价与内盘价之比高过MSSR,会明显增加黑天鹅的风险,这一点毋庸赘述。”这点, 完全认同。

        思前想后,还是需要讨论下”黑天鹅。“观点:如果不能从机制上,从根子上,避免"黑天鹅"威胁,可以说BTS依然是不成功的
言语间,我发现目前几乎没有人认为BTS黑天鹅是可以避免的。多数认为可能性已经很小了,但是我认为,这样还不行,必须是”零“可能性。下调MCR,确实会增加资不抵债的可能,不建议下调MCR。甚至在适当的时机建议增大MCR,比如牛市或者bitcny大幅贬值的时候,为大熊市或者bitcny溢价的时候留下足够大的调整空间。
         
        试想,我们正在大力推广智能货币的使用,突然间来个黑天鹅全局清算,那么我们不是前功尽弃么?当前的黑天鹅处理方式也是不可取的,建议改变。极端情况下,资不抵债的时候,执行全局清算,这是不可取的,荒唐的,愚昧的,或者说,是一种自我毁灭行为。即使按照所谓的市场价的”喂价“,已经资不抵债了,触发黑天鹅了,那么也不建议立即执行。说句难听而霸道的话,我的地盘我做主。执行标准是按照“喂价”计算的,我们只要调高了喂价,在外界看来“一切正常”。实际上确实保证了系统运转正常,最多就是bitcny贬值一点而已。恰恰几次面临黑天鹅的时候,是bitcny溢价很高很高的时候。说明还有很大的空间上调喂价,完全是我们的机制问题,不是真的资不抵债了。前几次的威胁不过是“假”的黑天鹅而已。
         结论:采用负反馈调整喂价,优于调整MCR以及MSSR

逻辑真好。

Offline gghi

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调喂价和调MCR没有本质区别,只是后者看起来更直观而已。
喂价与内盘价之比高过MSSR,会明显增加黑天鹅的风险,这一点毋庸赘述。

蟹哥,调喂价与调MCR还是有不小区别的吧:
1、浮动喂价是负反馈,补偿喂价的及时性比较好,但是,当重提费率临近0以及内外盘无明显价差时,浮动喂价也将趋近基准喂价(外盘交易所加权平均价);当然,我们可以认为此时流动性基本满足市场需求,但抵押的高成本依然存在(1.75倍MCR);市场满足突发流动性的能力依然需要低MCR低成本驱动。这点可比对2倍抵押(1.25倍MCR)与3倍抵押(1.75倍MCR),两者安全边际一样,制造流动性的能力差距明显。
2、浮动喂价补偿空间不超过MSSR,补偿效果一般,起到部分抑制高充提费率的作用,优点是实施简易、部署周期短;调MCR是刚性全局性的降低流动性成本,但会带来黑天鹅的压力,需要调高MSSR来有效对冲风险,并改进爆仓规则(砸低价挂爆仓单)等等措施来协同进行,前面回帖已有详述,不再赘述,缺点是开发周期较长,需要做各种漏洞测试,总体部署周期长。这里还有一个想法是,等后期BUG修正到位,也可以考虑以全局性的抵押率来负反馈自动化线性调整MCR,譬如全局抵押率不足20%时,MCR=1.25,全局性抵押率>45%,MCR>=4,当然,调MCR,太过刚性了点,既然革新,肯定也需要虑及流动性泛滥之时的一并改进措施。

对于“喂价与内盘价之比高过MSSR,会明显增加黑天鹅的风险,这一点毋庸赘述。”这点, 完全认同。

        思前想后,还是需要讨论下”黑天鹅。“观点:如果不能从机制上,从根子上,避免"黑天鹅"威胁,可以说BTS依然是不成功的
言语间,我发现目前几乎没有人认为BTS黑天鹅是可以避免的。多数认为可能性已经很小了,但是我认为,这样还不行,必须是”零“可能性。下调MCR,确实会增加资不抵债的可能,不建议下调MCR。甚至在适当的时机建议增大MCR,比如牛市或者bitcny大幅贬值的时候,为大熊市或者bitcny溢价的时候留下足够大的调整空间。
         
        试想,我们正在大力推广智能货币的使用,突然间来个黑天鹅全局清算,那么我们不是前功尽弃么?当前的黑天鹅处理方式也是不可取的,建议改变。极端情况下,资不抵债的时候,执行全局清算,这是不可取的,荒唐的,愚昧的,或者说,是一种自我毁灭行为。即使按照所谓的市场价的”喂价“,已经资不抵债了,触发黑天鹅了,那么也不建议立即执行。说句难听而霸道的话,我的地盘我做主。执行标准是按照“喂价”计算的,我们只要调高了喂价,在外界看来“一切正常”。实际上确实保证了系统运转正常,最多就是bitcny贬值一点而已。恰恰几次面临黑天鹅的时候,是bitcny溢价很高很高的时候。说明还有很大的空间上调喂价,完全是我们的机制问题,不是真的资不抵债了。前几次的威胁不过是“假”的黑天鹅而已。
         结论:采用负反馈调整喂价,优于调整MCR以及MSSR
« Last Edit: September 05, 2018, 12:07:18 am by gghi »

Offline gghi

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基于abit的这个算法可以实现快速纠偏
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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!

N是一个可调参数啊,不是非得1.8,可以是2、5、8、10,根据喂价结果来调,测试得到数据后可以以溢价范围为判断条件自动调整N的值。

        无论采用何种计算方法,希望您的算法有效果,目前看到您的喂价0.8629  已经低于系统喂价0.8768了。期待您的改变。
« Last Edit: September 04, 2018, 10:50:39 am by gghi »