TRA:Web3研究：簡析平行鏈拍賣設計-ODAILY

“跟英式拍賣比較起來，我們的拍賣形式會有兩點很大的不同：一是蠟燭式拍賣會有一個大致的收盤時間范圍，以及允許每個競拍者的定價可以是公開的、也可以選擇不公開。

我們將在之后解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。”

公平性

這里的公平性指的是，在蠟燭式拍賣機制中，競價更高的買家的中標勝率將比其他拍賣者更高，使得在一個拍賣時間隨機結束的拍賣機制中，所有拍賣者中出價最高的人能夠中標，而且高出的中標勝率可以通過競價的差額估算出來。

一個隨機的收盤時間，模擬現實蠟燭拍賣的蠟燭，當蠟燭隨機熔斷，即意味著拍賣結束。因此一個隨機的收盤時間也意味著競拍者要謹慎提交自己的競拍，并且要在大致預估的拍賣結束時間范圍前提交，這種機制也防止了競拍中的狙擊行為。

AI Meta Club參與日本WebX國際論壇并宣布即將推出一款AI融合Web3的APP:據官方消息，AI Meta Club (AMC)在2023年7月25日至26日參加了日本東京舉辦的WebX國際論壇。作為基于AIGC賦能web3項目的DAO平臺，AMC充分利用AI工具的強大功能，大大降低技術的成本，為web3的發展加速。

AMC在日本WebX論壇中分享了AIGC技術為web3帶來新的創新機遇。并表示，將很快會推出一款AI融合Web3的APP，致力于推動人工智能和元宇宙技術的融合發展。[2023/7/27 16:01:54]

否則，隨機結束的拍賣機制也不會使得對沒有將競價公開的拍賣者的公平性受到損害。對一個完全公開透明的智能合約上的拍賣流程來說，使用蠟燭式拍賣還是相對比較公平的。在這樣一個拍賣隨機結束、拍賣者謹慎提交報價的條件，惡意破壞競拍的人也需要承受高額的成本風險。惡意破壞是指以高于估價的價格出價，以迫使獲勝者支付更多。

Web3構建者網絡Buildspace完成1000萬美元融資，a16z領投:11月18日消息，Web3構建者網絡Buildspace近日在其官網上宣布完成1000萬美元融資，a16z領投，Founders Inc、Weekend Fund、Y-Combinator、Vayner Fund、Protocol Labs、OrangeDAO、Solana Ventures、OpenSea Ventures、Alchemy Ventures、DreamerVC等參投。

據悉，Buildspace旨在為用戶提供探索職業生涯發展的學習平臺，現在正專注于Web3領域。目前Buildspace上開設的學習項目包括Solidity、以太坊NFT、Solana Web3 App等。[2022/11/18 13:21:25]

我們想呈現一種智能合約策略，當理性設想下，每個人的出價都不會超過他們自己的最高估值。在使用Epsilon均衡的情況下，幾乎占主導地位的博弈戰略可在某些明確定義的ε(Epsilon)因子內滿足納什均衡點的存在。我們通過跟蹤發現，高于估價的出價為那些出價者帶來了損失風險。

Web3物聯網經濟網絡peaq完成650萬美元融資，Fundamental Labs領投:6月28日消息，基于Substrate的Web3物聯網經濟網絡peaq宣布完成650萬美元融資，Fundamental Labs領投，其他投資方包括HashKey Capital、GSR Markets、Delta VC、Mulana、Cypher Capital、GravityX、Waterdrip、Ceras和Master Ventures等。

peaq表示，將使用本輪融資籌集到的資金支持peaq網絡的持續擴展，使得個人或組織能夠從車輛、機器人和設備的去中心化應用中構建、管理和賺取收益。peaq是一個基于Substrate的、與波卡原生兼容的Layer1區塊鏈，將把身份、訪問和付款功能作為開發人員為物聯網經濟網絡（Economy of Things，EOT）設計DApp的核心功能。[2022/6/28 1:36:59]

智能合約上的競標策略

ChainSafe發布以太坊JavaScript庫Web3.js v1.5.2版本:區塊鏈協議和基礎設施開發公司ChainSafe在推特上表示，以太坊JavaScript庫Web3.js v1.5.2版本現已發布，主要更新包括：

- 移除eth.sendTransaction和eth.sendRawTransaction的交易類型默認值；

- 類型：當使用eth.signTransaction時，0x0正在被添加到歷史交易中。[2021/8/15 22:15:22]

我們希望找到一種策略，與具有不公開競拍(標書制)的投標機制相比，該策略能夠將智能合約的劣勢最小化。

讓我們假設我們有一個投標人有競拍價(估值)用于拍賣品，即平行鏈卡槽。我們設a為提價想找到一個

制定策略Sp投標人P如下。如果滿足以下兩個條件：

在最后一個區塊P沒有贏，

對于中標，b，最后一塊b<V-aV持有

然后在下一個區塊中P競標b+aV

如果滿足以下兩個條件：

n為區塊數量，也代表拍賣的總輪數

選擇α加價幅度，在避免多付和增加獲勝機會之間進行權衡。當競拍輪數n比較多，加價幅度a可以很小，當總共競拍輪數n比較少，加價幅度a需要很大。更大的α加價可以增加獲勝的機會，但可能會為獲勝者帶來不必要的超額支付。接下來，我們首先描述智能合約的獲勝機會和效用，然后使用總共的區塊數量來計算加價幅度α，來評估最后一個區塊P，以及所有其他競標者的最高估價。

中標的幾率

設：當最多有1/a-1個區塊，代表競拍的總輪數。

P沒有贏，

b<V-aV

假設總共有n個區塊，我們要計算在滿足以下條件時P獲勝的概率：

如果沒有人競標自己的競價

其他最大競價和小于P的競價

小于P的競價

P獲勝的概率至少如下:

其中(1/a-1)是P競拍不中的概率。如果V(1-a)>Vmax，則P將以更高的概率獲勝。

適用于任何競拍者的程序設計

現在，讓我們假設P贏了。它要付多少錢？它的效用是什么？

一旦P在拍賣中中標，其效用就是指這個競價與當前博奧迪的真實價值相比，競拍者所節省的金額，效用定義如下。

如果P中標，效用即aV

其中b是拍賣結束區塊中的中標價格。P最多要付出的是Vmax+aV。P的預期能節約的金額至少等于P獲勝的概率乘以P付出最大的成本。

我們將期望效用與V-Vmax進行比較，這是保證效用P能對抗其他拍賣策略的最大結果。我們需要對這兩者進行區分，以找到

的值，以確保中標者至少能讓拍賣者節約一定的不必要開支。

接下來，我們將探尋納什均衡點。

編譯：ShawnPolkaBase

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