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觅新｜Konomi：跨链财产的流通性和金融市场协议书_数据来源
觅新｜Konomi：跨链财产的流通性和金融市场协议书
《觅新》是金色财经发布的一档区块链项目观查类新项目，遮盖领域各行业新项目发展趋势状况，实际设计方案到项目可行性、技术性进度、融资状况等，试图为您展现受欢迎时尚的新项目合集。
什么叫Konomi？
Konomi互联网应用Substrate做为开发框架，致力于为Polkadot生态体系中的财产出示金融市场。客户能够根据协议书以DOT借款、买卖和获得流通性。 Konomi还发售代币总，以运行其链的流通性和分散型整治。Konomi将最先创建一个单独的测网，随后参与kusama平行面链竞拍，及其接着的polkadot平行面链竞拍。 此项目地主观因素是，现阶段Polkadot上的借款基础设施建设的商品比较有限，但它是全部生态体系的关键构成部分。
Konomi的商品完成
Konomi根据Polkadot生态体系开发设计了自身的网络贷款平台，以处理传统式发放贷款服务平台的目前难题和缺点。Polkadot是一个根据Substrate的服务平台，它在共享资源安全系数维护范畴内开展买卖时更为灵便，而且对一般客户的进到规定相对性较低。
与以太币上的DeFi的迅速发展趋势对比，Polkadot的DeFi生态体系仍处在发展环节，前途无量。Konomi做为一个区块链技术的借款新项目，将全部客户财产的安全系数视作头等大事。为了更好地保证全部客户遭受优良维护，Konomi自主创新地选用了将数学课模型与经济理论的经验直接证据紧密结合的方式，将经验数据信息适用的对帐自变量加上到数学课模型中，变成业内融合基础理论的先行者和经验直接证据。
KONOMI质押和结算模型
Konomi结算模型早已过严苛的数学课计算和历史记录的经验检测。该精英团队应用来源于三个关键交易中心（火币网，火币网和OKEX）的很多年高频率历史记录对社会经济学开展了实证研究。充分考虑加密货币价钱和“灰天鹅”事情的规律性，大家得到的结果证实与精英团队最开始的期待相符合。凭着强劲的科学研究工作能力和持续的检测，我们可以安心地说，即便在极端化状况下，该模型还可以维护贸易公司在借款中的合法利益。
质押和结算模型中的因素鉴别
该精英团队以传统式金融业的平均值规范，对冲套利标价基础理论和多因素模型为基本，并考虑到了目前加密货币的高不确定性，高尾风险性及其贷币中间的成交量差别很大，明确提出了一个自主创新模型，以明确此服务平台上抵押物和结算模型中的各种各样因素。
因素挑选方式详细介绍
在传统式金融体系中，因素的挑选包含与基础因素（使用价值，现金流，营运能力等）和技术性因素（角动量指数，CYE等）。可是，加密货币的非公布特性以及高不确定性造成 欠缺与股票基本面相关的信息内容。因而，该模型在创建前期就应用了技术性因素，将其分成BRAR指数，自变量遍布指数，方位健身运动指数，容积指数，反方向方位健身运动指数，相对性抗压强度指数等8类因素：
方位健身运动指数包含ACD，BBI，BIAS等；
反向健身运动指数包含CCI，KDJ等；
BRAR数据库索引包含ARBR，CR，VR等；
交易量指数包含：PSY，VOSC，VSTD等。
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精英团队根据所述基础标价模型开展了严苛经验剖析，以明确每个贷币以及分别权重值所要应用的特殊因素。
该模型应用的数据信息是以往三年中每个贷币的高频交易数据信息（每日0.5ms）（假如该贷币早已存有三年，则挑选的日期是2021年1月10日的第一天买卖）。要应用的方式包含OLS，2OLS，混和可能模型和专业知识图，以创建每个贷币的定量分析收益率系统软件指数。
因素的挑选是模型的关键一部分。因为应用太多的因素来搭建模型会危害模型的可解释性，因而模型应仅挑选重要因素，另外将因素维持在尽量低的水准。重归方式和快速排序算法一般用以因素挑选，可是由于加密货币销售市场的全新发展趋势和有关实证分析的总数比较有限，因而在这类状况下挑选重归方式。
此方式分成2个关键一部分。最先，检测和认证危害财产盈利的因素的实效性，随后清除合理但相对性不必要的因素。
方式的自主创新和奉献
大家的精英团队觉得，该模型有可能在下列好多个层面作出杰出贡献。
提升了传统式Defi新项目模型中仅数学课和仅模型的基础理论。加密货币的借款新项目一般仅借助数学课模型来叙述参加者的人物角色。可是，因为其发展趋势比较晚，历史记录不够及其从业者和投资者经验不够等因素，大部分模型在应对“灰天鹅”等极端化事情时仍欠缺表述力。結果，投资人和服务平台都遭到了极大的损害。
数字金融与传统式金融业中间的交叉学科新项目，运用經典传统式金融业模型的实证研究检测和新起数字金融有机结合的优点，最后创建了具备理论基础和强劲可行性分析的数字金融网络贷款平台模型。
根据应用有关加密货币的历史记录开展的经验检测，保证了该模型的高宽比可行性分析和应用性。除此之外，当今的Polkadot生态体系中的加密货币的理论基础和经验方法学已被不可动摇和丰富多彩。
另外，该模型必须下列自主创新：
对“灰天鹅”事情的全方位了解和剖析。大部分传统式金融投资公司和之前的加密货币新项目都应用Var和ES来翻转尾端关联性，这经常小看了“灰天鹅”事情的风险性。可是，大家的模型致力于根据在最开始环节将人为因素调节自变量列入模型中考虑到风险评价。大家的终极目标是使大家的风险性分派可以在未来达到圣杯的分派。
该模型根据严苛而详尽的经验剖析。凭着创办精英团队在金融业，统计分析和互联网大数据科学研究层面的情况经验，该精英团队颠覆性地应用了各种各样互联网大数据经验方式和统计分析基础理论，为在不一样销售市场中挑选该模型中的适当自变量出示了经验基本。
该模型具备時间敏感度，并具备进一步开发设计的极大发展潜力。该模型应用自主创新的调节自变量搭建，进而提升了模型的生态性以融入当今的市场现状，因而具备较强的时效性。另外，伴随着信息量的提升，能够将大量的数据信息连接点加上到经验检测中，以授予该模型大量的表述工作能力，进而为模型的进一步发展趋势造就强劲的发展潜力。
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