在去中心化金融（DeFi）高风险的世界中，特别是在衍生品市场中，速度和精确性至关重要。价格数据的任何延迟都可能导致：
不公平的清算：市场的突然变动未能立即被预言机反映，可能导致协议以不准确且通常不利的价格清算用户的头寸。套利与利用（MEV）：缓慢的价格馈送为恶意行为者提供了抢先交易或利用过时数据获利的机会，削弱了协议的公平性和安全性。 价格不准确：衍生品定价模型，特别是期权，严重依赖实时波动率和现货价格。数据延迟导致合约定价错误，使市场效率低下。为了与中心化交易所竞争并实现机构采用，DeFi衍生品平台需要以与市场波动一样快的速度更新数据，而不仅仅是在任意间隔内。这就是Pyth独特架构提供压倒性优势的地方。
Pyth的架构优势 拉取模型
m-15的超低延迟的秘密在于其创新的拉取模型架构，这是一种与传统的“推送模型”大相径庭的激进变革，后者通常被老旧的预言机网络使用。
Pyth网络（拉取模型）
Pyth网络采用按需（拉取）更新机制。价格数据持续在Pythnet上以极高的速度（最快可达400毫秒，甚至在Pyth Lazer下可达1毫秒）进行签名和更新。关键的效率来自于允许最终用户或协议仅在需要时（例如，在交易或清算期间）将最新价格拉取到目标区块链。这导致亚秒到毫秒的延迟，确保交易中使用的价格几乎是即时的新鲜价格。在财务上，这种模型是成本有效的，因为协议只需在交易期间支付拉取价格的燃料费用，大幅降低了基线运营成本。在架构上，这种设计提供了高可扩展性，因为离线聚合层可以有效处理成千上万的资产和多个区块链，而不必为每次更新不断承担高昂的链上燃料费用。
传统预言机（推送模型）
相反，传统预言机使用定期（推送）更新机制，其中预言机节点按预设时间间隔主动将更新推送到区块链，或者当价格偏离某个百分比时。这种架构固有地导致更高的延迟，因为价格在推送之间往往是过时的，造成了“真空期”，在此期间链上数据并未准确反映真实市场。这种延迟问题对快速变化的衍生品市场尤其有害。在经济上，这种模型具有高基线成本，因为预言机网络必须不断支付燃料费用以将更新推送到链上，即使在该时间间隔内没有协议使用该数据。因此，推送模型提供了较低的可扩展性，因为运营成本随着资产和支持链数量的增加而线性上升，使得在广泛资产范围内进行高频更新在经济上不可行。
对于像永久期货这样的应用程序，交易者的保证金和清算价格必须使用绝对最新的市场价格进行计算，拉取模型是必要的。它确保用于执行交易的价格尽可能接近实时，这是推送模型固有滞后无法实现的壮举。
超越速度：第一方数据和置信区间
Pyth在衍生品方面的优势不仅限于原始速度，还包括其数据的质量和复杂的风险管理工具。
机构级第一方数据
Pyth直接从120多家知名第一方金融机构获取数据，包括主要交易所、做市商和交易公司。这些参与者是真正的市场价格创造者，无论是在传统还是数字资产场所。
该方法确保：
高保真数据：价格反映了来自最深流动性池的实际执行交易和订单簿活动。
声誉支持：发布者将他们的声誉置于风险之中，激励他们提供最准确的数据，这对高风险的衍生品协议至关重要。
动态风险的置信区间
每个Pyth价格馈送都带有一个至关重要的第二维度指标：置信区间。该区间代表了从所有第一方发布者报告的报价和市场深度的差异中得出的聚合价格的不确定性度量。
对于衍生品平台，这些信息是动态风险管理信号：
风险参数调整：如果置信区间突然扩大，这表明市场波动性增加或数据源之间存在显著差异。智能合约可以被编程为自动提高清算阈值或停止操作，主动防止灾难性的清算级联。
更公平的清算/定价：衍生品协议可以将置信区间用作资产隐含波动率的高频代理，从而比单一静态价格点更准确地调整资金利率或期权定价模型。
通过将机构级的亚秒数据与集成的风险信号结合，Pyth提供了唯一足够复杂的基础设施，以满足下一代去中心化衍生品的需求。这不仅仅是速度的问题；还涉及到以足够快和智能的方式在机构标准下运行。
结论
在快速变化的DeFi衍生品世界中，毫秒可以意味着数百万，Pyth网络的创新拉取模型架构提供了显著的优势。通过提供亚秒延迟、机构级数据和动态风险管理工具，Pyth确保去中心化平台能够以与中心化交易所竞争所需的速度、准确性和安全性进行操作。随着DeFi生态系统的不断演变，t-6站在前沿，推动下一代金融应用程序。