НЬЮТОН ПРЕВРАЩАЕТ ДАТА-ОРАКУЛЫ В ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ РАЗРЕШЕНИЙ
Ценовой фид может сообщать о движении рынка.
Поставщик рисков может оценивать залог.
Сервис мониторинга может выявить подозрительный кошелёк.
Но одних данных недостаточно, чтобы управлять капиталом.
Именно поэтому слой Data Oracle вокруг Newton Mainnet Beta так важен.
@NewtonProtocol ocol может объединять ончейн- и офчейн-сигналы в программируемые политики, которые определяют, получает ли транзакция авторизацию до расчёта.
Ценовые фиды RedStone могут поддерживать условия по цене, волатильности и расхождению оракула.
Оценки рисков Credora и аналитика залога могут поддерживать требования к экспозиции и залоговому обеспечению.
vaults.fyi данные могут поддерживать правила в реальном времени о состоянии хранилищ.
Репутация кошелька Webacy может поддерживать ограничения для контрагентов.
Мониторинг рисков Chainalysis и проверка санкций могут поддерживать политики соответствия.
Значение не в количестве интеграций.
Значение в том, что их выходные данные могут повлиять на решение «пропустить или отказать» в авторизации.
Если кошелёк не проходит порог требуемой репутации, транзакцию можно заблокировать.
Если качество залога падает ниже заданного требования, дополнительную экспозицию можно запретить.
Если состояние хранилища ухудшается, политика может ограничить выполнение.
Если данные оракула больше не удовлетворяют мандату, капитал не обязан сначала перемещаться и затем запускать оповещение.
Вот что изменило моё мнение о Newton.
Сначала я видел оракульную экосистему как набор поставщиков данных.
Теперь я вижу в ней слой входных данных для исполнимой политики.
Данные объясняют риск.
Newton использует эти данные, чтобы определить, что система имеет право делать.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
$EVAA
$LAB
Ценовой фид может сообщать о движении рынка.
Поставщик рисков может оценивать залог.
Сервис мониторинга может выявить подозрительный кошелёк.
Но одних данных недостаточно, чтобы управлять капиталом.
Именно поэтому слой Data Oracle вокруг Newton Mainnet Beta так важен.
@NewtonProtocol ocol может объединять ончейн- и офчейн-сигналы в программируемые политики, которые определяют, получает ли транзакция авторизацию до расчёта.
Ценовые фиды RedStone могут поддерживать условия по цене, волатильности и расхождению оракула.
Оценки рисков Credora и аналитика залога могут поддерживать требования к экспозиции и залоговому обеспечению.
vaults.fyi данные могут поддерживать правила в реальном времени о состоянии хранилищ.
Репутация кошелька Webacy может поддерживать ограничения для контрагентов.
Мониторинг рисков Chainalysis и проверка санкций могут поддерживать политики соответствия.
Значение не в количестве интеграций.
Значение в том, что их выходные данные могут повлиять на решение «пропустить или отказать» в авторизации.
Если кошелёк не проходит порог требуемой репутации, транзакцию можно заблокировать.
Если качество залога падает ниже заданного требования, дополнительную экспозицию можно запретить.
Если состояние хранилища ухудшается, политика может ограничить выполнение.
Если данные оракула больше не удовлетворяют мандату, капитал не обязан сначала перемещаться и затем запускать оповещение.
Вот что изменило моё мнение о Newton.
Сначала я видел оракульную экосистему как набор поставщиков данных.
Теперь я вижу в ней слой входных данных для исполнимой политики.
Данные объясняют риск.
Newton использует эти данные, чтобы определить, что система имеет право делать.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
$EVAA
$LAB