Dans le développement de la technologie Blockchain, les Oracle Machines ont toujours joué le rôle de « héros anonymes ». Leur importance est indéniable : sans Oracle Machines, le calcul des taux de collatéral pour les prêts DeFi serait impossible et le trading de dérivés serait difficile à évaluer avec précision. Cependant, la plupart des Oracle Machines se concentrent uniquement sur les données du marché des cryptoactifs. Ce n'est qu'en approfondissant l'étude de Pyth que j'ai réalisé que son objectif allait bien au-delà.
La vision de Pyth est de devenir le "nerf de prix" des marchés financiers mondiaux, intégrant de manière transparente les données de prix des finances traditionnelles et du monde du chiffrement, révolutionnant ainsi le paysage actuel de l'industrie des données de marché, évalué à environ 50 milliards de dollars.
La singularité de Pyth se voit dès son origine. Lancé en 2021 par des géants de la finance traditionnelle tels que Jump Trading, le projet Pyth a dès le départ élargi son horizon au-delà du cercle DeFi. Alors que d'autres Oracles Machines se concentraient sur les mises à jour des prix des cryptoactifs, Pyth a déjà réussi à attirer des teneurs de marché de premier plan tels que Jane Street et Optiver, obtenant directement des données de transaction en temps réel de première main depuis le bureau de négociation. Cette méthode surpasse de loin en précision et en rapidité les données de seconde main extraites de plateformes tierces.
Actuellement, Pyth est capable de fournir plus de 1800 flux de prix, couvrant une gamme étonnante, y compris les actions, les devises, les matières premières, et même les indicateurs macroéconomiques. L'étendue de cette couverture de données est difficile à égaler par d'autres projets d'Oracle Machine.
L'innovation de Pyth réside également dans le fait qu'elle aborde précisément les points douloureux de l'industrie des données des marchés financiers traditionnels. Depuis longtemps, cette industrie est dominée par quelques grandes entreprises, ce qui entraîne des prix des données élevés et des problèmes de retard fréquents. Les grands fonds spéculatifs doivent investir des millions de dollars chaque année pour acheter des données, tandis que les petites institutions sont souvent incapables de supporter de tels coûts.
L'émergence de Pyth résout ce problème en apportant une solution de données plus ouverte, efficace et économique pour le marché financier. Elle espère non seulement réduire le coût d'accès aux données pour les participants du marché, mais également améliorer la transparence et l'accessibilité des données dans l'ensemble de l'écosystème financier.
Avec le développement continu de Pyth, nous pouvons nous attendre à ce qu'il joue un rôle de plus en plus important dans la connexion entre la finance traditionnelle et le monde des cryptoactifs, poussant l'ensemble du secteur financier vers une direction plus ouverte et efficace.
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Dans le développement de la technologie Blockchain, les Oracle Machines ont toujours joué le rôle de « héros anonymes ». Leur importance est indéniable : sans Oracle Machines, le calcul des taux de collatéral pour les prêts DeFi serait impossible et le trading de dérivés serait difficile à évaluer avec précision. Cependant, la plupart des Oracle Machines se concentrent uniquement sur les données du marché des cryptoactifs. Ce n'est qu'en approfondissant l'étude de Pyth que j'ai réalisé que son objectif allait bien au-delà.
La vision de Pyth est de devenir le "nerf de prix" des marchés financiers mondiaux, intégrant de manière transparente les données de prix des finances traditionnelles et du monde du chiffrement, révolutionnant ainsi le paysage actuel de l'industrie des données de marché, évalué à environ 50 milliards de dollars.
La singularité de Pyth se voit dès son origine. Lancé en 2021 par des géants de la finance traditionnelle tels que Jump Trading, le projet Pyth a dès le départ élargi son horizon au-delà du cercle DeFi. Alors que d'autres Oracles Machines se concentraient sur les mises à jour des prix des cryptoactifs, Pyth a déjà réussi à attirer des teneurs de marché de premier plan tels que Jane Street et Optiver, obtenant directement des données de transaction en temps réel de première main depuis le bureau de négociation. Cette méthode surpasse de loin en précision et en rapidité les données de seconde main extraites de plateformes tierces.
Actuellement, Pyth est capable de fournir plus de 1800 flux de prix, couvrant une gamme étonnante, y compris les actions, les devises, les matières premières, et même les indicateurs macroéconomiques. L'étendue de cette couverture de données est difficile à égaler par d'autres projets d'Oracle Machine.
L'innovation de Pyth réside également dans le fait qu'elle aborde précisément les points douloureux de l'industrie des données des marchés financiers traditionnels. Depuis longtemps, cette industrie est dominée par quelques grandes entreprises, ce qui entraîne des prix des données élevés et des problèmes de retard fréquents. Les grands fonds spéculatifs doivent investir des millions de dollars chaque année pour acheter des données, tandis que les petites institutions sont souvent incapables de supporter de tels coûts.
L'émergence de Pyth résout ce problème en apportant une solution de données plus ouverte, efficace et économique pour le marché financier. Elle espère non seulement réduire le coût d'accès aux données pour les participants du marché, mais également améliorer la transparence et l'accessibilité des données dans l'ensemble de l'écosystème financier.
Avec le développement continu de Pyth, nous pouvons nous attendre à ce qu'il joue un rôle de plus en plus important dans la connexion entre la finance traditionnelle et le monde des cryptoactifs, poussant l'ensemble du secteur financier vers une direction plus ouverte et efficace.