WEB3:Web3研究：簡析平行鏈拍賣設計-ODAILY

“跟英式拍賣比較起來，我們的拍賣形式會有兩點很大的不同：一是蠟燭式拍賣會有一個大致的收盤時間范圍，以及允許每個競拍者的定價可以是公開的、也可以選擇不公開。

我們將在之后解釋一個促成公平、有競價主導權的、能實現收益最大化的一個最終機制。”

公平性

這里的公平性指的是，在蠟燭式拍賣機制中，競價更高的買家的中標勝率將比其他拍賣者更高，使得在一個拍賣時間隨機結束的拍賣機制中，所有拍賣者中出價最高的人能夠中標，而且高出的中標勝率可以通過競價的差額估算出來。

一個隨機的收盤時間，模擬現實蠟燭拍賣的蠟燭，當蠟燭隨機熔斷，即意味著拍賣結束。因此一個隨機的收盤時間也意味著競拍者要謹慎提交自己的競拍，并且要在大致預估的拍賣結束時間范圍前提交，這種機制也防止了競拍中的狙擊行為。

Web3投資機構Cipholio Ventures對Meta Era進行戰略投資:據官方消息，Web3投資機構Cipholio Ventures宣布將對Web3內容生態聚合器Meta Era進行戰略投資，并共同致力于線上及線下Web3科普推廣。這次投資是Cipholio Ventures和Meta Era在香港新政策出臺后加大投資力度的重要舉措。雙方將充分發揮各自優勢，在區塊鏈技術應用、Web3理念傳播等方面展開深入合作。

據悉，Cipholio Ventures是一家以研究為導向的投資公司，專門研究有可能重塑萬億美元市場的加密貨幣、代幣和區塊鏈項目。Meta Era 是立足于香港的Web3.0資源聚合器，已與數百家投資機構，web3企業及業內媒體、社區建立了合作。[2023/6/1 11:53:01]

否則，隨機結束的拍賣機制也不會使得對沒有將競價公開的拍賣者的公平性受到損害。對一個完全公開透明的智能合約上的拍賣流程來說，使用蠟燭式拍賣還是相對比較公平的。在這樣一個拍賣隨機結束、拍賣者謹慎提交報價的條件，惡意破壞競拍的人也需要承受高額的成本風險。惡意破壞是指以高于估價的價格出價，以迫使獲勝者支付更多。

VERTU發布支持GhatGPT應用的最新旗艦METAVERTU 1TB Web3手機:金色財經報道，奢侈手機品牌VERTU發布最新旗艦METAVERTU 1TB Web3手機，這款Web3手機擁有高達1TB的本地存儲和10TB的去中心化分布式存儲內存，并且配備18GB內存，保證更快的讀取速度和更穩定的傳輸體驗，在使用需要大量數據（例如文檔、照片和程序數據）的 ChatGPT 應用程序時尤其有用。（prnewswire）[2023/4/24 14:24:14]

我們想呈現一種智能合約策略，當理性設想下，每個人的出價都不會超過他們自己的最高估值。在使用Epsilon均衡的情況下，幾乎占主導地位的博弈戰略可在某些明確定義的ε(Epsilon)因子內滿足納什均衡點的存在。我們通過跟蹤發現，高于估價的出價為那些出價者帶來了損失風險。

能源巨頭沙特阿美與 droppGroup 簽署協議建立 Web3 技術:金色財經報道，能源巨頭沙特阿拉伯國家石油公司（沙特阿美）已與Web3技術提供商droppGroup簽署了一份諒解備忘錄（MoU），以探索共同開發一系列Web3技術，使其工人受益，包括潛在的入職、培訓生態系統，以及代幣化網絡和獎勵計劃。據悉，這次合作并不是該公司首次涉足區塊鏈技術。2020年初，該公司向基于區塊鏈的商品交易后處理平臺Vakt投資了500萬美元。droppGroup是一家Web3技術提供商，其技術棧包括人工智能（AI）和機器學習（ML）、擴展現實（XR）、代幣化網絡和元宇宙環境。[2023/2/21 12:18:21]

智能合約上的競標策略

我們希望找到一種策略，與具有不公開競拍(標書制)的投標機制相比，該策略能夠將智能合約的劣勢最小化。

ENS DAO推出小額贈款功能以支持Web3項目:7月21日消息，ENS DAO 推出小額贈款功能以支持 Web3 項目，任何人都可以提交項目，社區將通過投票選出可以獲得贈款的項目。目前第一輪贈款已進入提交項目階段，社區將選出 5 個項目并向每個項目提供 1 枚以太坊的贈款。[2022/7/21 2:28:26]

讓我們假設我們有一個投標人有競拍價(估值)用于拍賣品，即平行鏈卡槽。我們設a為提價想找到一個

制定策略Sp投標人P如下。如果滿足以下兩個條件：

在最后一個區塊P沒有贏，

對于中標，b，最后一塊b<V-aV持有

然后在下一個區塊中P競標b+aV

如果滿足以下兩個條件：

n為區塊數量，也代表拍賣的總輪數

選擇α加價幅度，在避免多付和增加獲勝機會之間進行權衡。當競拍輪數n比較多，加價幅度a可以很小，當總共競拍輪數n比較少，加價幅度a需要很大。更大的α加價可以增加獲勝的機會，但可能會為獲勝者帶來不必要的超額支付。接下來，我們首先描述智能合約的獲勝機會和效用，然后使用總共的區塊數量來計算加價幅度α，來評估最后一個區塊P，以及所有其他競標者的最高估價。

中標的幾率

設：當最多有1/a-1個區塊，代表競拍的總輪數。

P沒有贏，

b<V-aV

假設總共有n個區塊，我們要計算在滿足以下條件時P獲勝的概率：

如果沒有人競標自己的競價

其他最大競價和小于P的競價

小于P的競價

P獲勝的概率至少如下:

其中(1/a-1)是P競拍不中的概率。如果V(1-a)>Vmax，則P將以更高的概率獲勝。

適用于任何競拍者的程序設計

現在，讓我們假設P贏了。它要付多少錢？它的效用是什么？

一旦P在拍賣中中標，其效用就是指這個競價與當前博奧迪的真實價值相比，競拍者所節省的金額，效用定義如下。

如果P中標，效用即aV

其中b是拍賣結束區塊中的中標價格。P最多要付出的是Vmax+aV。P的預期能節約的金額至少等于P獲勝的概率乘以P付出最大的成本。

我們將期望效用與V-Vmax進行比較，這是保證效用P能對抗其他拍賣策略的最大結果。我們需要對這兩者進行區分，以找到

的值，以確保中標者至少能讓拍賣者節約一定的不必要開支。

接下來，我們將探尋納什均衡點。

編譯：ShawnPolkaBase

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