火幣研究院：Algorand拍賣與交易推演分析 | 火星號首發_ALGO

本文章由火幣區塊鏈研究院出品，本報告發布時間2019年6月22日，作者：袁煜明、胡智威、翁溢銘

摘要

c及其荷蘭式拍賣近期受到許多關注。拍賣成交結果，不僅使團隊獲得了6000萬美元投資資金，也使得早期參與私募的投資者看到了許多倍的價格增長。

Algorand采用的是PoS機制，但無需額外的懲罰措施，因為其以通過VRF的方式來保證共識的有效進行。共識的過程分為兩大階段，第一階段是以加密抽簽的形式隨機決定出每一輪參與投票的用戶；第二階段會運行一個二元拜占庭協議，決定最終的共識產出區塊。而Algorand在系統具體設計實現上，包含兩類節點：relays節點和non-relays節點。

Algorand本次采用的荷蘭式拍賣，并且在1年后可以最高90%的價格退回項目方。另應注意，本次拍賣的并不是單純的algo，而是algo看跌期權。

如此設計拍賣機制的原因有：團隊認為價格應由市場來發現可以使盡可能多出價者拍到algo，使得PoS網絡更為安全使得參與者有了一個盡人皆知的共同“心理底價”，以透明的方式管理了交易者的預期。

每一個參與者并沒有固定的最優出價策略。因為荷蘭式拍賣有納什均衡解：其為貝葉斯均衡，因此對于每個參與者的出價都要考慮其他參與者出價的分布。

從第一拍賣完成后的二級市場交易價格上來看，algo在拍賣后實際上已走完了一個填權行情，并可能因為門檻等原因造成了部分溢價。

而對于競拍者可選擇的交易策略較多，例如可以在拍賣后高價時立即賣出、繼續參與拍賣與二級市場聯動交易；或者賣出并下跌后重新買入進行套利甚至在條件允許時分拆賬戶期權出售以獲利。

另外，存在一些可能導致虧損的情況，包括拍賣出價過早或過高，則出價者很難避免虧損；下跌行情中，如果競拍者的套利資金不足以支撐價格，則會導致價格下跌而引起虧損。

報告正文

1.事件回顧

本周區塊鏈世界中除了Libra項目推出白皮書之外，最受關注可能就是Algorand的拍賣與主網上線了。

Algorand項目備受關注的原因一方面是由于其團隊陣容的強大，由圖靈獎獲得者SilvioMicali教授領軍，在技術方面尤其是密碼學的應用創新方面有其獨到之處；另一方面，上線前夕的荷蘭式拍賣機制也讓許多慣于以固定價格參與募資的用戶感到較為新穎。

火幣研習社：比特幣大跌的主要原因是薩爾瓦多利好變利空:據Huobi Global行情顯示，9月7日晚間，BTC價格大跌，最低探至39818 USDT，隨后迅速反彈，截至凌晨價格徘徊在46500 USDT附近。其他加密貨幣大部分出現了下跌，市場整體呈現恐慌踩踏的行情。

火幣研習社認為，本輪下跌的主要原因有兩點。第一，此前比特幣持續上漲的核心原因之一，是薩爾瓦多要正式使用比特幣作為法幣的利好預期。確定性利好具備吸引資金持續加入的條件，因此有一定機構資金在此過程中持續介入。但比特幣本身并不適合作為一般民用的支付工具，所以該利好并沒有可持續的想象力，因此該利好兌現，即是利多出盡是利空的時候。并且晚間薩爾瓦多總統在推特表示該國持有550枚比特幣，該消息直接把利好變成了利空，進一步刺激行情恐慌下跌，導致踩踏的恐慌盤出現。第二個原因，是近期NFT市場的火爆催生了較大的泡沫，在此過程中，加速了以太坊的燃燒，也抬高了以太坊的幣價，但這也導致以太坊行情走勢的乖離值過大。在恐慌行情中，由于以太坊在DeFi市場有杠桿效應，大幅下跌引發了連鎖踩踏。[2021/9/8 23:07:43]

Algorand設計了一個時間跨度長達5年的拍賣計劃：每個月計劃進行兩次的拍賣，每月的拍賣目標為5000萬的Algo。6月19日為該項目的首次拍賣，從最高的10美元開始拍賣，逐步降低價格，最終在經歷了3個半小時左右的時間后以2.4美元的價格完成了首次2500萬Algo的拍賣。

這一拍賣成交結果，不僅使得團隊獲得了6000萬美元投資資金，也使得早期參與私募的投資者看到了許多倍的價格增長。那么，Algorand的拍賣機制，特別是在交易開始后應如何理解？我們在此從Algorand項目本身開始，介紹本次荷蘭式拍賣過程并解析推演未來的交易情況。

2.Algorand簡介

2.1.PurePoS

與許多當前的熱門公鏈類似，Algorand也采用的是PoS機制。但目前許多PoS需要質押在驗證節點一段時間來獲取收益的，即BondedProofofStake。Algorand略有區別之處在于其采用的是“純粹PoS”：用戶可以隨時決定stake與否；當決定stake時，對應的token無需被鎖定一段時間。

同時，以往PoS共識中的兩大特性liveness和security，往往需要通過節點保證一定的在線時間以及檢測是否存在多次簽名驗證同一區塊來保證；當發現不符合要求時，對應的節點或用戶將會遭到懲罰，以此來維持整個系統的正常運轉。

火幣研究院首席技術研究員馬天元：當前Defi賽道鎖定130億美金:12月28日，火幣Labs創業營六期開營暨跨年活動在深圳舉行。火幣研究院首席技術研究員馬天元在Defi解析演講中表示，Defi是區塊鏈行業的創新賽道，伴隨著IUO、流動性挖礦等創新玩法的涌現，Defi行業具有非常多的金融創新活力。截至2020年12月，Defi賽道整個鎖定130億美金。他在演講中指出，Defi可分為Dex、穩定幣、預言機、借貸、衍生資產五大賽道。其中，自動做市商（AMM）是Dex立身根本。[2020/12/28 15:51:24]

而Algorand而沒有使用懲罰機制，而是使用了密碼學的方式來保證只要有2/3以上的token對應的持有者是誠實的，共識過程就可有效進行。

2.2.VRF

共識設計的關鍵問題之一在于如何選出以公平公開的方式選出出塊者或驗證者。而可驗證隨機函數可被考慮用來解決這一問題：可以以一種公平公開的方式選出作為出塊者或者驗證者的節點。因此在公鏈平臺中與中本聰共識進行結合，既可容納眾多參與者，又能盡量避免過度集中等問題。

Algorand主要使用了VRF等技術，并將共識的過程分成了兩大階段：

首先Algorand使用VRF，以加密抽簽的形式隨機決定出每一輪參與投票的用戶；另外，Algorand提出并使用一種新的拜占庭共識協議BA★，以帶有權重的方式來全網共識，可認為是BFT類共識PoS或PoWeight的架構。

共識的主要步驟包括：

1.基于VRF抽簽決定參與者。該抽簽過程的隨機性可被證明，且無法預測，以此來保證公平和安全。另外，該抽簽機制還可隱藏這些參與者的真實身份，只有用戶自己知道在某個時刻具有投票資格。用于投票的簽名密鑰是臨時性的，過期作廢，這在保護了用戶隱私的同時，也提高了安全性。

2.通過一個分級共識選出“驗證者”共識最多的候選區塊，并完成對候選塊的合法性驗證。

3.運行一個二元拜占庭協議BBA★，相當于PBFT的提交階段，決定最終的共識產出區塊。

Algorand可以不依賴于礦工，所有用戶均有機會出塊；只要攻擊者所擁有或控制的token數量低于總量的1/3時，網絡出現分叉概率可忽略不計，并且交易確認時間隨用戶數增加變化不大。

而VRF其原理也可從可驗證隨機函數包含的四個函數來看出：1、生成密鑰，生成一個公鑰私鑰對；2、生成隨機數輸出；3、計算零知識證明；4、驗證隨機數輸出。具體過程是先將前一個隨機數和某種代表高度、輪次的變量進行組合，用某種私鑰對之進行簽名，最后哈希一下得出最新的隨機數。這樣產生的隨機數旁人很容易驗證其合乎算法，實現"V"；而哈希返回值又是隨機分布的，從而實現“R”。

火幣研究員陳圣樺：供應鏈金融依托的是中小企業在供應鏈中的貿易場景:在今日金色聯合火幣舉行的線上分享會中，針對“關于供應鏈金融的模式以及整個供應鏈金融的生態”的問題，火幣研究院研究員陳圣樺表示，其實二者的區別就是，傳統融資方式是中小企業直接面向銀行或者其他金融機構融資，但在供應鏈金融中，依托的是中小企業在供應鏈中真實的貿易場景，依托核心企業的信用，幫助中小企業更容易獲得銀行的授信融資，解決資金問題，盤活供應鏈中的資產流通，這樣一來，供應鏈的整體運行以及生態都會變得更加健康。其實我們國家的供應鏈金融整體發展還處于初步階段，供應鏈金融服務也尚未覆蓋到大部分的中小企業。根據中商產業研究院的預測，供應鏈金融市場受益于應收賬款數額、存貨量以及融資租賃市場的發展，也將呈現穩定發展的態勢，從2017年的13萬億增長到2020年的15萬億。[2020/4/17]

2.3.系統結構

Algorand在系統具體設計實現上，包含兩類節點：relays節點和non-relays節點。

non-relays節點任何人均可運行。該節點持有1個或多個在線賬戶的有效參與私鑰，參與網絡選舉。

而relay節點需要具有公網IP與開放的端口，以便其他節點鏈接和通信，同時還維護全部的賬本數據，相當于承擔了網絡“中繼”的職責。

3.拍賣機制解析與交易推演展望

3.1.荷蘭式拍賣90%回購機制

除了技術上的創新之外，這次可能更吸引人關注的是Algorand設計了一個時間跨度長達5年的拍賣計劃：每個月計劃進行兩次的拍賣，每月的拍賣目標為5000萬的Algo。拍賣以荷蘭式拍賣的方式進行，并且拍賣得到的algo可以在1年后最高以90%的價格退回給項目方。

3.2.設計該機制的原因分析

在開始分析Algorand設計此種競價機制之前，我們需要先理清各類拍賣機制：

在日常生活中常見的拍賣競價可以分為4類。分別是不公開的Sealedfirstpriceauction，Sealedsecondpriceauction，以及公開的Dutchauction及Englishauction。

1.在Sealedfirstpriceauction中，每個參與者提交一個其他參與者不知道的競價，出價最高者付出的價格為最高價。

2.在Sealedsecondpriceauction中，每個參與者提交一個其他參與者不知道的競價，出價最高者付出的價格為次高價。

動態 | 火幣研究院對2019年區塊鏈領域做出十大預測:火幣研究院今日發布全球區塊鏈產業全景與趨勢年度報告 （2018-2019年度）。報告對2019年做了十大預測：(1)缺少造富效應，融資項目出清，2019年市場尋底后將寬幅震蕩；(2)ETF不會一帆風順，但個性化衍生品將持續涌現；(3)公鏈改良循序漸進，然性能已非痛點，有效場景才是；(4) 一站式區塊鏈部署或成新寵，跨鏈互通催生區塊鏈落地多樣性；(5)Web 3.0到來，5G和基于IPFS的分布式存儲成重要推動力；(6)礦業金融化變革推動洗牌，改弦更張者上位，抱殘守缺者離場；(7) 傳統應用掀Dapp化浪潮，嶄新流量世界將浮出水面；(8) 資產通證化案例涌現，通證錨定權利逐漸豐富，但規模化仍存障礙；(9)穩定幣從交易轉向應用和支付，基于穩定幣的“PayPal”將會出現；(10) 主流國家監管持續優化，示范效應引多國效仿，牌照、沙盒將普及。[2019/2/15]

3.在Englishauction中，所有參與者從最低價起拍，一直加價到沒有人出更高價格為止。

4.在Dutchauction中，所有參與者也可以看到其他人的報價，起拍價格和Dutchauction正好相反：拍賣價格從非理性的高價開始，不斷降低價格，直到有買家愿意出價。也就是本次Algorand的拍賣。

荷蘭式拍賣的一個示例是：假設Algorand基金會愿意出售200個algo，在市場中收集到如下報價：

1.A愿意出價3.5美金買入50個algo

2.B愿意出價3美金買入50個algo

3.C愿意出價2.4美金買入200個algo

4.D愿意出價2美金買入50個algo

他們的競價從最高價起開始清算，A，B各在2.4美金買入50個algo，C在2.4美金買入100個剩余的algo，D出價過低獲得0個algo。從這例子上可以看出這種機制是鼓勵買家報出高價的，因為A，B的買入價格其實低于他們心理價格，也就是說對于大部分買家，最終的成交價是低于其預估價的。值得一提的是美國國債也是采用這種方式競價出售的。

了解了拍賣機制后，我們再逐層分析Algorand設計該種機制的原因。

為什么不直接定價而是拍賣？

Algorand團隊也曾表示過，價格應由市場來發現，而不是項目方自己來定價。這也是Algorand團隊所說的去中心化、民主化的金融模式。

火幣研究院院長袁煜明：區塊鏈帶來生產關系創新，使商業邏輯民主化:近日，火幣區塊鏈研究院院長袁煜明參加在西班牙舉行的西歐規模最大的通訊電子展——DES大會，并發表演講。演講中，他表示區塊鏈和加密貨幣帶來了生產關系的創新，激勵大眾主動參與，使商業邏輯變得民主化和去中心化。[2018/5/25]

同時，項目方定價也并不是一件簡單的工作。團隊出于各種考慮，往往會高估價格，時常會發生無法募集到足夠資金的情況。

為什么不采用傳統的拍賣方式？

一個很有趣的事實是desendingpriceauction和firstpriceauction在策略上是等價的。也就是說在荷蘭式拍賣中的策略和在firstpriceauction中的策略會有一樣的結果。因為雖然荷蘭式拍賣是公開競價，但過程中的價格并不包含任何有效信息，所以在荷蘭式拍賣中的采用的策略會和在firstpriceauction中策略產生一樣的效用。具體證明我們不在此詳細展開，有興趣的讀者可以參考相關文獻。

那么既然策略等效，為什么不沿用傳統的拍賣方式呢？

這可能要歸因于PoS機制本身。正如前文共識部分所述，Algorand通過密碼學方式可以保證共識有效進行，但前提是2/3以上的algo由誠實用戶所持有。那么自然，token持有者越分散，對整個網絡的安全越有利。

在荷蘭式拍賣中，只要出價大于最后的拍賣結果即可得到algo。所以荷蘭式拍賣可以使盡可能多出價者拍到algo，使得網絡也更為安全。

另外，荷蘭式拍賣機制，會讓拍賣者以相同價格購得。

為什么要設計1年90%的價格回購？

一方面設計的目的很可能是為了價格的最終平穩。在實際交易過程上，也的確在一定程度上使得參與者有了一個盡人皆知的共同“心理底價”，以透明的方式管理了交易者的預期。

而另一方面，團隊敢于設計出回購機制，也是因為團隊此前已通過私募等方式取得了不少融資，有前期資金作為后盾。當然，在未來也存在由于團隊經營不善、出現極端行情等原因導致無法最終兌付的風險，需要參與者保持關注。

3.3.是否有拍賣的最佳策略

那么，荷蘭式拍賣的參與者有參與的最佳策略嗎？

值得注意的是，由于本次拍賣的algo可在一年后以90%的價格由項目方回購，因此這次拍賣的并不是單純的algo，而是algo看跌期權。看跌期權的的定價方法在拍賣開始前由AmberAI發表的文章中有詳細的討論，我們在這篇文章中回顧一下競價的結構以及這種結構對競價參與者的策略的影響。

在經濟學角度，拍賣的最佳策略問題等同于荷蘭式拍賣是否存在最優策略。好消息這一問題的確是有納什均衡解，壞消息是這個納什均衡解是個貝葉斯均衡，也就是說對于每一個參與者來說并沒有固定的最優策略。每個玩家的策略是基于對其他玩家的了解。換句話說，在這樣的競價中，沒有一個各方都固定的出價策略。每個參與者的出價都要考慮其他參與者出價的分布。從生活經驗來看，越多的獲得競拍對手對algo的定價，將在這場博弈中的優勢越大。

但除了關注競拍對手之外，下次拍賣時還會有一定變化：algo已經開始在一些數字資產市場進行交易。在拍賣前關注二級市場的交易價格，可能會使拍賣更加高效。

需要注意的是在拍賣中得到的看跌期權是不能轉售的，只有產于競價的賬號才有權將algo賣回給項目方。等期權快要行權的時候普通賬戶的客戶是沒法直接要求algo項目方回購自己的algo的，即二級市場上交易的只有algo的token本身，而沒有看跌期權的額度。

由上述論述可知，由于拍賣包含了期權，則實際上可形成一個簡單的公式為：

拍賣價格=當前token價格期權價格

那么，我們引用AmberAI報告的假設與結論，此次拍賣的成交價個為1.8p，我們可以反算出此次拍賣對token的定價為1.33usd，對期權的定價為1.06usd。

每次拍賣前，參與拍賣者都可以用此方法重新估算得到一個理論價格。

按照上述公式，在拍賣前后的短時間內，交易價格應小于拍賣價格。但為什么當前交易價格要高于拍賣價格？

可能的原因有2個方面：

1.從交易價格上來看，algo在拍賣后實際上已走完了一個填權行情

2.由于不是所有看好Algorand的個人和機構都有資格參與拍賣，存在一定門檻，由此形成了部分溢價

3.4.競拍者的交易策略

雖然沒有最佳拍賣策略，但在開始交易后，對于競拍成功的交易者仍可以根據實際情況分析設計出合理策略。

比較直接的情況是當二級市場交易價格高于拍賣價格時，拍賣者可直接賣出獲利。此外，還有Algorand所特有的一些情況：

與二級市場聯動

Algo的持有者繼續參與拍賣，以相對高價參與拍賣。這樣也可以在一定程度上帶動二級市場價格從而賣出獲利。

現階段的套利機會

對于拍賣參與者，當行情下跌時，可以以波段的方式買入并等待未來的回購。

例如，當前以2.4美元價格拍賣得到的algo，假設在交易價格為3美元。拍賣參與者的一個有效果策略為可以選擇賣出algo，同時尋找第三方賣出自己的拍賣賬戶。3美元的algo對于拍賣參與者來說成本僅1.33美元，兩天之內1.5倍已獲利頗豐。同時拍賣參與者手中還有一個價值不菲的一年期期權。如果條件允許，拍賣參與者可能會試圖選擇將該賬號連同期權分拆出售，以此來獲得一筆額外的期權費。假設在3美元時看空期權價格跌至0.5p，每份期權也可獲得0.66usd的收入。

3.5.可能導致虧損的情況

從上述的分析我們可以看出algorand在發行上的精妙設計。但是否使用了上述策略就一定會穩賺不虧了么？結果顯然不會這樣。參考本身項目的總體估值，以及考慮到在二級市場交易到的、早期投資并解鎖的或者stake產生的algo沒有90%回購機制等因素綜合后會存在一定拋壓。但這些拋壓只威脅到二級市場的買家，對于拍賣參與者來說，他們的主要風險在于期權的溢價。

我們可以做一些場景的推演。

拍賣出價過早或過高

由于有了前期拍賣者的心理預期，很多參與者可能在開始拍賣時即出價。由于參與者較多，導致最終的成交價格較高，甚至在某些極端情況下以遠高于二級市場的價格成交，但是二級市場的價格仍然處于高于p但是低于1.8p的區間震蕩，那么由于拍賣價格過高，參與者將可能“被套”，隨著時間的流逝，期權的價格歸零，拍賣者損失全部期權成本。

下跌行情趨勢中

如果交易價格持續走低，拍賣價格也很有可能隨之降低。任何一個二級市場的algo買家應該時刻記得只有參與拍賣的賬戶才含有putoption。在二級市場上交易的token只是token，和期權無關。如果algo在下跌趨勢中，拍賣參與者獲得algo后的第一選擇會是選擇賣出algo，在低于行權價的時候買回，從而獲得無風險收益。對于拍賣的參與者只要能夠在合理價格購買到看跌期權，則可以處于交易中的有利位置。

不過，這些潛在可以用來支撐價格的資金規模有限，可以通過拍賣出售的algo額度來估算。因此當價格反復震蕩、下跌時，早期拍賣者的額度可能會不足以支撐價格從而導致虧損。

參考資料

橙皮書.提前交卷的第三代公鏈，Algorand的非典型去中心化之路..https://mp.weixin.qq.com/s/7vRkR1QaLg-strTqCXRWJA.

KRISHNAV.AuctionTheory.第1版.Elsevier,2002.

AMBERAIGROUP.ALGOAuctionsCheatsheet–AmberAIGroup–Medium..https://medium.com/@amberaigroup/algo-auctions-cheatsheet-aab001d277bd.

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