DeFi 协议中的5种博弈论类型

对称性、信息完整性、合作模型是 DeFi 协议中普遍存在的一些博弈模型。

博弈论是加密生态系统的内在组成部分,在 DeFi 中尤为重要。从激励模型到治理投票动态,博弈论是 DeFi 许多协议设计核心。然而,在 DeFi 社区中,关于博弈论的报道很少。所以我们专门写了一篇文章来介绍博弈论背后的一些基本思想。

博弈论史附属于计算机科学史。当前的博弈论研究大多可以追溯到计算机科学先驱艾伦·图灵或约翰·冯·诺依曼的工作。电影《美丽心灵》所推广的著名纳什均衡是现代系统中许多游戏化互动的基石。然而,使用博弈论原理对DeFi协议建模超出了纳什均衡。理解使用博弈论原理,构建DeFi协议的含义的好处是能够理解我们在社会或经济互动中通常遇到的不同类型的博弈。

Coinbase 向漏洞披露者支付25万美元赏金,该漏洞可使近乎0成本的账户获利上百万美元:2月19日消息,Coinbase 在官方博客发布针对此前漏洞事件的调查报告,称在2022 年 2 月 11 日收到了第三方研究人员的报告,称他们发现了 Coinbase 交易界面的缺陷。Coinbase及时调动安全事件响应团队对漏洞进行识别和修复,在不影响客户资金的情况下解决了系统底层问题。

Coinbase表示,该错误的根本原因是零售经纪 API 端点中缺少逻辑验证检查,这允许用户使用不匹配的源账户将交易提交到特定订单簿。此 API 仅由零售高级交易平台使用,该平台目前处于有限测试版中。

举例而言,假如一个用户有一个拥有 100 SHIB 的帐户,以及一个拥有 0 BTC 的第二个帐户,他可以通过向 BTC-USD 订单簿提交市价单卖出 100 BTC,但手动编辑其 API 请求以指定其 SHIB 账户作为资金来源,从而可以在 BTC-USD 订单簿上卖出 100 BTC 的市价单。

为此,Coinbase表示向披露者支付了25万美元的漏洞赏金。不过在其推文下方,很多评论认为这一奖励金额过低。[2022/2/20 10:03:15]

DeFi协议是应用博弈论原理的理想候选协议,因为它们涉及许多参与者的交互。

加州脱美计划组织“Calexit movement”寻求把加密货币作为其金融支柱:一项受英国脱欧启发的名为“Calexit movement”的计划希望加州脱离美国,成为独立国家。该计划背后的人现在正在寻求把加密货币作为其金融支柱。该组织最近任命了区块链专家Alastair Caithness来分析如何利用像比特币这样的数字资产来保障全民基本收入。Caithness对未来基于加密货币经济的想法表示赞赏,他认为这种形式可以“以前所未有的规模为免费医疗、免费教育和基本收入形式提供资金”。根据相关计划,州政府已同意今年向“ Calexit”举行公开请愿,可能在2024年之前进行正式投票。(cointelegraph)[2020/9/2]

参与者设计:博弈论可以用来优化参与者的决策,以获得最大效益

机制设计:反向博弈论专注于为一群智能参与者设计一个博弈。拍卖是机制设计的经典例子。

自 1940 年代问世以来,博弈论一直专注于对现在我们每天在多智能体 AI 系统中看到的最常见交互模式进行建模。了解环境中不同类型的博弈动态是设计 DeFi 协议动态的关键要素。我喜欢使用五个要素标准来理解 DeFi 协议中的博弈动态:

最简单的游戏分类之一是基于它们的对称性。对称博弈描述了一个环境,其中每个参与者都有相同的目标,结果将仅取决于所涉及的策略。国际象棋是对称博弈的经典例子。我们在现实世界中遇到的许多情况都缺乏对称性的数学优雅,因为参与者经常有不同甚至相互冲突的目标。商业谈判是不对称博弈的一个例子,其中每一方都有不同的目标并从不同的角度评估结果(例如:赢得合同与最小化投资)。

游戏的另一个重要分类是基于可用信息的类型。完美信息博弈是指每个玩家都可以看到其他玩家动作的环境。国际象棋也是完美信息博弈的一个例子。许多现代交互基于每个玩家的动作对其他玩家隐藏的环境,博弈论将这些场景归类为不完全信息博弈。从扑克之类的纸牌游戏到自动驾驶汽车场景,不完美的信息博弈无处不在。

合作博弈环境是不同参与者可以建立联盟以最大化最终结果的环境。合同谈判通常被建模为合作博弈。非合作场景描述了禁止玩家结盟的环境。战争是非合作博弈的终极例子。

顺序博弈发生在一个环境中,在这个环境中,每个玩家都有关于其他玩家之前行动的信息。棋盘游戏本质上大多是连续的。同时游戏代表两个玩家可以同时采取行动的场景。证券交易是同时博弈的一个例子。

零和游戏是指一个玩家的收益总是转化为其他玩家的损失。棋盘游戏是零和游戏的例子。非零和游戏经常出现在多个玩家可以从一个玩家的行为中受益的场景中。多个参与者合作以扩大市场规模的经济互动是非零和博弈的一个例子。

这五种游戏在当前这一代的 DeFi 协议中非常普遍。

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