全新发布：Pyth Benchmarks 基准数据
Pyth Network 正式发布全新产品：Pyth Benchmarks（Pyth 基准数据）。这个产品为用户提供了一套标准化的测算数据，并支持调取历史数据。
Benchmarks 可供所有需要访问历史价格的下游用户使用，未来还将扩展至更多的历史数据类型。
在这篇文章中，我们将介绍 benchmarks（基准数据）的概念，讨论它们在传统金融世界中的用例，并阐述 Pyth 这样的高频率链上预言机推出为未来市场提供基准数据的原因。
Pyth Benchmarks: https://pyth.network/benchmarks
Benchmarks 基准数据是什么？
What are Benchmarks?
Benchmarks（基准数据）是金融界用来指导市场参与者决策和仲裁支付的一类标准。Benchmarks 的覆盖范围包括：
参考价格（如比特币的参考价格）
指数（如 S&P 500、Agg）
参考利率（如 LIBOR、SOFR、联邦基金利率）
集团信息（如营收）
信用评分、ESG、商业及排名信息等
正如列表所示，基准数据可用于各种目的。像 S&P500 指数这样的指数简化了追踪股票市场总体表现的流程，并将总体股票市场表现情况复制到一个投资组合中，投资者可以直接对指数进行投资。参考价格和利率让衍生品等金融工具能够以多方协商一致的条款进行构建。集团营收和债券信用评级等基准可以非常细致地反映一家公司的健康状况和风险。
这些不同类型基准数据的统一之处在于它们的计算和表示方法是标准化的。
S&P 500 指数的价值由 S&P Dow Jones Indices LLC 公司随时计算并提供，该公司是这个指数数据的权威来源。
集团营收由公司自行以公开营收报告的形式披露，而集团信用评级由穆迪（Moody’s）等公司设定。基准也可以由委员会计算，例如 LIBOR。
事实上，基准数据的主要价值在于提供一个标准化参考的能力。在没有约定基准数据的情况下，每个参与者都可能在结算或估值过程中使用不同的值。
如果没有一个标准化计算得出的基准指数，我们就无法相信两个声称追踪美股 TOP50 总体表现的期货合约能够使用相同的价格数据。
在某些情况下，权威的基准数据是出于职责所必需提供的 —— 比如标准普尔（S&P）和彭博（Bloomberg）等老牌的提供商已经在指数领域树立了自己的名声，因此他们能够持续占据主导地位。
在其他情况下，过往的失败事件，比如 LIBOR 的丑闻，会导致新基准数据标准的创建，比如旨在克服 LIBOR 缺点的新基准利率 SOFR。
而目前，加密货币世界仍然缺乏标准的基准数据。缺乏标准化的基准数据意味着投资者很难找到像传统金融（TradFi）中的基准数据那样的可靠数据来源。
在这样的情况下，聚合产品和衍生品的流动性是碎片化的，因为这两种产品无法通过一个标准化的基准数据来追踪他们共同概念中的资产价格，这会导致两种产品并非完全同质，也就无法形成统一的流动性。
我们并不是说，成为加密领域的机构级基准数据提供商就像宣布一个标准并期望数据使用者共同使用一样简单。
相反，我们希望区块链具有更大的透明度，让数据使用者能够评估不同数据源的质量和可靠性，并尝试新的基准数据类型。
因此，不健全的基准数据机制将被自然地淘汰，这有利于将可靠的数据从源头直接提供给数据使用者的产品。
加密世界如何为基准数据带来价值？
How can Crypto Add Value to Benchmarks?
区块链能够为基准数据实现两个有价值的特性：
透明，这为发布的数据数据提供了来源和保真度。
低延迟，这让基准数据能够实现更细的颗粒度。
区块链生态通常都是开放的，这意味着任何人都可以查看各方面提交的数据，并验证聚合的结果是否与这些提交的数据一致。
Pyth 的喂价产品证明了这个优点，因为 Pyth 的数据提供者提交的价格数据是公开可见的。来自链上数据的基准数据可以立即被验证，并能够持续检查是否有被操纵或出现错误的情况。
一切这样的行为都可以立即追溯到责任方，这样可以防止操纵行为，并可以更快地解决问题。
无论基准数据背后的聚合算法或计算方法有多么复杂，链上的数据发布者发布的可疑值和异常行为都会立即受到公众的监督。
此外，区块链最原始的创新是其强大的共识机制，即使在区块链的验证者和用户互不信任的情况下，共识机制也能确保其正常运行。
目前的区块链能够支持这项服务，同时提供亚秒级的区块时间，推动频繁更新的基准数据的出现。
Pythnet 喂价产品同样展示了这种速度，喂价产品的聚合价格更新最多每 400 毫秒发生一次。这些更新几乎可以立即在目标链上被调用。
同样的工作流可以应用于基准数据，无论它们是否涉及一个去中心化的聚合机制。
链上的基准数据可以被传输并进行高频率使用，这允许它能够进行更加常规的更新，因此对单次更新的市场敏感度较低。
「Pyth Benchmarks 基准数据」
—— 可查询历史价格数据的基准数据产品
Pyth Benchmarks —— Historically Queryable Prices
Pyth Benchmarks 基准数据为链上和链下应用程序提供了调取历史 Pyth 价格数据的功能。
用户可以通过 Pyth 官网新的 Benchmarks 页面访问这些数据，这个页面允许用户搜索历史的资产价格数据集。
Pyth Benchmarks: https://pyth.network/benchmarks
用户还可以通过 Pyth Data Association 运行的 Web2 API 以编程的方式直接调取这些数据。
Pyth Data Association: https://pythdataassociation.com/
Web2 API: https://docs.pyth.network/benchmarks
这个 API 会返回一个可在链上验证的签名数据，让用户可以在 DeFi 协议中使用基准数据。
这个新的 Benchmarks 基准数据产品是建立在现有的 Pythnet 喂价产品基础上的，Pythnet 喂价产品已经为 200+ 资产提供了实时的价格数据。
而这些价格数据已经满足了一个好的基准数据的所有要求：
所有的源数据均由信誉良好的一手数据发布者提供。
这些数据在 Pythnet 区块链上进行稳健且透明的聚合，任何人都可以验证这个计算结果。
喂价数据以每秒的频率进行更新。
每次价格更新都有签名，并上线 13+ 个区块链。
在 Pyth Benchmarks 基准数据产品中，Pyth Network 创建了一个储存这些历史价格的数据库，并公开了用于搜索和检索这些数据的 APIs。
因此，Pyth Benchmarks 基准数据为在 Pyth 上线的所有资产提供了一个标准的参考价格时间序列。
它还允许 DeFi 应用程序使用同样高质量的价格数据进行合约结算和其他需要引用基准价格数据的应用程序中。
Pyth Benchmarks 基准数据产品已经在各个区块链上支持了领先的 DeFi 应用。
例如，在以太坊、Solana 和 Avalanche 上领先的去中心化期权保险库（DOV）协议 Ribbon Finance 已经在使用 Pyth Benchmarks 基准数据产品来结算他们每周上午 08.00AM 的加密货币期权。
得益于 Pyth Benchmarks 基准数据的快速可用性，Ribbon 能够在期权合约到期后的几秒钟内获取到必要的结算价格，并立即进行结算，这大大改善了整体的用户体验。
“Pyth 提供的价格数据帮助我们提升了期权合约结算的准确性。我们每周通常都有超过 1 亿美元的未平仓合约需要结算，因此准确性对我们来说非常重要。Pyth 毫无问题地完成了这个任务。”
—— Julian Koh, Ribbon Finance
拥有快速期权结算流程的另一个价值是，平台做市商将不再需要在期权实际到期时间（08.00AM）和现有预言机提供的链上期权协议通常的 10 分钟延迟结算时间之间来对冲风险。
（在目前的预言机解决方案中，需要在 08.10AM 才能提供 08.00AM 的价格数据，做市商需要为这 10 分钟的延迟进行风险对冲）。
“作为一家领先的机构加密货币交易公司和全球衍生品做市商，我们很高兴能够使用 Pyth Benchmarks 基准数据产品及其喂价数据来推动 DeFi 期权协议的开发。Pyth Benchmarks 提供的瞬时结算、低延迟和信誉良好的数据有助于拓展生态系统的边界，让 DeFi 能够发展到下一个水平。我们很高兴能够成为首批与 Pyth 合作开发这一解决方案的加密玩家之一。”
—— Darius Sit, QCP Capital 创始人兼 CIO
当前版本的 Benchmarks 基准数据产品为用户提供了任何给定资产在任何时间点的价格数据。
未来，Pyth Network 将扩展这个服务，为用户提供跨资产和跨时间的价格数据组合。
例如，合约通常是以一个资产在一段时间内的时间加权平均价格（TWAP）来进行结算的。
将来，Pyth Benchmarks 基准数据产品将允许用户直接检索 TWAPs。另一个方向是开发支持多种资产价格数据组合的指数，类似于 S&P 500 指数等股票指数。
你可以在我们的开发者文档中找到更多关于 Pyth Benchmarks 基准数据产品的内容。
Pyth Benchmarks Docs: https://docs.pyth.network/benchmarks
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