ABD:詳解Adjusted Quadratic Mechanism如何解決二次融資潛在問題_MAT

前情介紹：

1.AdjustingQuadraticMechanism是由2018年Vitalik與哈佛教授共同推出的二次融資演化而來。二次融資是一個為了解決公共項目融資困難的一種新的融資機制，其中對于一個有p個公共產品，N個社區成員的社群來說，第p個公共產品收到的投資等于每個投資者的投資額的平方根之和的平方，其收益則是下列公式組成：

QF有幾個特點：

1)收益遞增。參與投資的人數越多，獲得的收益越多

2)邊際收益遞減。隨著人數增多，單位收益的增量變小。

3)針對公共產品，非排他性、非競爭性。

Osmosis已通過關于Thridening的兩項提案:7月11日消息，基于Cosmos的去中心化交易所Osmosis已通過關于Thridening的兩項提案，其中551提案提議燃燒6月20日Thirdening事件延遲期間產生的約54萬枚多余的OSMO，將最大發行量恢復至10億枚；552提案提議將Thirdening效果恢復為1/3縮減、將間隔時間延長至兩年。[2023/7/11 10:47:26]

4)無法解決過度串謀、或者一人分飾多角的問題，既女巫攻擊。

總結：因此對于公共產品融資，通過二次融資方式可以產生對社會最優的投資規模以及產生最優的投資收益，但這只是一個理想社會下，人人都處于理智的狀態，但真正情況卻有可能發展成多人串謀，甚至一人分飾多角“薅羊毛”的情況。

某地址從Curve上USDD/3CRV池移除約280萬美元的流動性:11月14日消息，派盾（PeckShield）監測顯示，0xdb29開頭的地址已從Curve上USDD/3CRV池移除約280萬美元的流動性，目前該流動性池中USDD占比約81%。[2022/11/14 13:02:10]

2.由于上述二次融資潛在的問題，Vitalik配合靈魂綁定代幣的特性，提出了適應二次機制，致力于解決過度串謀、或一人分飾多角而造成的利益分配不均的問題。

1)這并不是一刀切，而是會在仍然給與一定獎勵的情況下，削弱合作的力度。

2)通過檢查靈魂所持有的SBT的相關性，可以區分出highlycorrelated,affiliated,甚至colluded靈魂們

知情人士：美國司法部和監管機構已聯系幣安，欲了解FTX內部運作情況:11月11日消息，據一位知情人士透露，包括司法部在內的美國當局已經聯系了幣安，了解幣安最近與FTX就潛在收購進行談判的情況。該知情人士說，幣安收到了美國金融監管機構以及歐洲監管機構的來信，要求幣安高管透露他們本周了解到的FTX內部運作情況。 幣安的盡職調查團隊很快發現，FTX與交易公司Alameda Research的關系存在利益沖突，FTX的客戶資金似乎被用于商業目的。

此外，FTX US總法律顧問Ryne Miller周三指示員工保存他們在FTX、FTX US、Alameda及其附屬公司工作時產生的電子郵件、信息、筆記和文件。（CoinDesk）[2022/11/11 12:47:03]

機制介紹：AdjustingQuadraticFunding/Voting

瑞典、挪威和以色列央行將與BIS測試央行數字貨幣跨境支付:9月28日消息，瑞典央行（Riksbank）于今日表示，瑞典、挪威和以色列央行已與國際清算銀行（Bank for International Settlements）啟動了一個項目，用央行數字貨幣測試國際零售匯款支付業務。（路透社）[2022/9/28 22:37:26]

1.SimpleMatch:?我們先從最簡單的邏輯出發，假設項目p有Abdu、Shou、Belle三名投資人，分別對項目p做出了A、S、B量的貢獻，在SBT的驗證下，三名投資人分別沒有鉤稽關系。則：

在A、S、B互無關系，互相獨立的情況下。用QuadraticFunding的方式可以簡單計算Abdu、Shou、Belle分別對應的融資收益、或者votingpower。且可以看出項目p所獲得的matchingfund與A、S、B的數量成正比。

2.SingleMembership：進一步思考，如果Abdu、Shou、Belle之間有兩位成員有合作關系，如Abdu和Shou，則Vitalik提供了兩種優化方式：

1)ClusterMatch：將A和S合并在同一個根式下，可以降低Abdu與Shou的收益分成比例，增加Belle的收益分成比例，但同時也沒有完全懲戒Abdu與Shou的合作：

通過上述我們可以看出，等式將Abdu和Shou的權重被一定程度稀釋，給予了Belle與另外兩位之和相同的權重。如果Abdu和Shou是一人分飾兩角，則上述等式會將Abdu和Shou當作一個個體進行處理，達到最優解。

2)OffsetMatch：通過判斷Abdu和Shou的關聯程度，通過除以系數的方式給A和S減少(Offset)一定量的權重，在Abdu與Shou合作的情況下：

同樣，在Abdu和Shou在完全相同的情況下，我們可以獲得跟同樣的最優解:

3.MultipleMemberships：在SingleMembership的考慮中，我們過度簡化了社會中可能存在的合作關系抑或是共生關系，因此這里我們假設更加復雜的情況。Abdu和Shou存在一定社會關系，Abdu和Belle也存在關聯，同時Shou和項目p之外的某個群體有關聯。

1)ClusterMatch：類似于SingleMembership，我們將有關聯的兩個個體放在同一個根式下，但我們需要將每個個體的權重之和設定為1，得到如下公式：

2)OffsetMatch：對于OffsetMatch的方式，我們需要計算出每個人的貢獻系數，通過分析每個個體所持有SBT的相關性決定。以上述情況為例，我們假設Bella與Abdu有50%相關，同時Abdu也與Bella有50%相關；再假設Abdu和Shoud在SBT的持有上有25%相關，每個個體的權重為1，我們得到以下方程組：

通過求解我們得到最終的通過OffsetMatch求得的MathcingFund為：

總結：

通過將SBT的特殊屬性與二次融資QuadraticFunding相結合，可以在理論上有效地解決當年QF遺留下來的容易受到女巫攻擊或共謀攻擊的問題，這將在未來對DAO的投票治理，公共項目融資等事件在提升效果及效率的情況下做到盡可能的安全及合理。

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