DAOrayaki ｜阿尔法债券：影响融资效果的风险调整型联合曲线

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投票进展：DAO Committee 2/0 通过

赏金总量：100 USDC

研究种类：Bongding Curves，  Alpha Bonds

原文作者: BlockScience

贡献者：[email protected]

审核者：[email protected]

原文: Alpha Bonds: Risk-adjusted Bonding Curves for Financing Impact

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BlockScience和ixo在Interchain基金会的支持下，设计了一个创新的加密经济原语，实现了通过风险调整型联合曲线（RABC）的方式对融资效果产生影响。风险调整型联合曲线是动态联合曲线的第一个正式实例，它使用内部预测市场的机制将来自现实世界的风险信号整合到去中心化金融中。

阿尔法债券是ixo的解决方案，它是基于金融结果的风险调整型联合曲线。作为一种多功能的加密经济原语，它具有广泛的潜在应用，从再生金融（ReFi）社会影响力债券，到以激励集体行动为实现预期结果的地方货币系统。

BlockScience使用cadCAD模型进行了模拟，展示了这一机制如何用于降低可持续发展投资的融资风险，并使利益相关者的激励措施朝着成功的方向发展。根据我们的研究结果表明，这种新的融资工具有很好的未来发展可能性，但是仍有许多研究层面的问题需要探索，我们期待着通过合作，进一步研究和开发这种新的再生金融原语。

代币联合曲线是用于加密货币所支持的，在代币经济市场中设计的连续流动性机制，其中代币使用买卖功能自动发行。当前的联合曲线充当类似自动做市商 (AMM)的角色，但是，它们通常都是静态的，具有固定的不变量和准备金比率。

由于这些联合曲线的实施是静态的，因此它们无法在实际运行期间纳入新信息，例如外部风险或实际操作中所遇到的其他可变因素——即使这些信息是可用的，并且可以计算出可变性的。不能纳入新的信息，就不能使机制具有灵活性，并可能对经济产生破坏性的影响。忽视这些可变因素会导致定价和供应异常，例如代币在买方和卖方都被错误分配，导致结果产生风险及相关性的损失。复合经济机制的系统（例如，押金也被用作债务抵押品）具有包含产生非线性效应的相互依赖关系。在静态联合曲线的情况下，这会导致信息的不对称利用和可能发生的系统崩溃。

该计划的目标是设计一个联合曲线的实施方案，该实施方案可以随着时间的推移动态调整其基础参数以适应有关项目风险的新信息，我们的目标是为风险调整型联合曲线提供一个通用的可重复使用的经济设计模式，且将该设计锚定在一个激励用例中，既ixo 生态系统中的代币化发展影响力债券。阿尔法债券解决了传统影响力债券运作方式中所面临的一些主要挑战。

影响力债券是一种经济机制，以激励实现预定成果的方式为产品和服务的交付提供资金。它们将发展项目的运营风险转移给资本投资者，作为回报，如果项目的成果得以成功实现，这些投资者将获得财务回报作为风险补偿。传统的社会和发展影响力债券面临一系列问题，包括在项目的生命周期内缺乏项目风险的透明度。这使投资者望而却步，增加了借贷资金的成本，并增加了针对社会、环境和经济发展以及缓解气候影响等项目的融资障碍。

影响力债券的过程是资本密集型的，并且高度依赖中介机构来协商参与规则、监控合规性、衡量和验证结果以及执行合同条款。一旦项目启动，及时的影响数据不会容易获得，无法使其用于评估风险并支持其生命周期内的决策。缺乏这种数据（或缺乏收集和处理数据所需的时间）会导致延迟发放各阶段的资金，导致错过里程碑，并迫使其他项目的运行效率随着低下。

基于结果的干预措施成本高昂，而且往往只适用于大型项目，因此加剧了资本的集中聚集，出现 "大而不倒 "的结果。重要的利益相关者，甚至项目受益者，同样被排除在决策过程之外，在项目的实施或风险评估中没有足够的发言权。

动态融资机制，具有内部化和应对新信息的能力（如风险随时间的变化），有巨大的潜力来改变这种资本形成和分配过程。通过利用AMM技术连接资本和数据的供应链，可以支持创造更可持续的影响力经济。这可以提高风险的透明度，并使投资者和项目参与者的激励机制保持一致，从而获得成功。阿尔法债券是迈向智能影响力债券新时代的一步（最初由ixo在2018年提出概念）。它们有可能将影响力融资机制从 "模拟"、低清晰度的阶段带入到高清晰度，分散融资机制的下一次演变中。

Risk-Adjusted Bonding Curves（风险调整型联合曲线） 由四种机制组成：两种联合曲线机制（bond-to-mint & burn-to-withdraw）和两种预测机制（attest-positive & attest-negative）。这些机制的不变属性可以在下面看到，它们的深入数学推导可以在这个不变推导中找到。

代理人可以选择只参与联合曲线，或者同时参与联合曲线和预测市场机制。通过联合曲线铸造的代币可以被燃烧并作为抵押品回收，但请注意，一旦代币被证明经历了项目的成功或失败，它们就不能被取消证明、燃烧或重新铸造。然而，代理人可以通过随后的行动进行正面和负面的证明，作为表示代理人对项目是否具有成功机会的一种情绪变化。

下图展示了在预测机制中如何通过代理人的证明来更新α系数：

阿尔法债券的名称取自其名称，并根据风险系数“Alpha (α)”动态定价影响力债券，该风险系数根据项目参与者的证明进行调整。阿尔法被认为是项目成功的概率，范围从零到百分之百。这个参数是根据所有预测市场参与者的动态平均共识设置的，作为 "群众智慧 "的衡量标准，向资助者和决策者展示对项目风险的预估。

变化的Alpha会影响联合曲线的形状，从而影响代币的价格，以及其准备金率。这在系统规范笔记本中有详细的数学解释。在这个模型中，较低的Alpha值表示对该项目成功的信心较低，这将增加担保曲线的抵押，从而减少参与者的风险。

预测市场通过 "严重劣势 "的属性避免了凯恩斯主义的选美比赛问题（又称 "随大流投票"）。这与你可能在季后赛中押注一个严重落后的球队，但你仍旧认为他们会赢是一样的道理，因为它根据你的信念精准投票，而不是进行战术性投票，这样的回报是值得的。通过风险调整后的联合曲线，对项目成功的估计会随着每笔交易的进行而更新，这些工具本质上成为集体情绪的预估者，这会是代币工程工具包中一个新的强大工具。

阿尔法债券有可能解决社会企业融资中的一些重大挑战。Ixo目前正在开展一个试点项目，并与全球XPRIZE获奖者Chimple一起，在一家全球金融机构合作试点阿尔法债券并用于教育行业。这些团队正在应用从该模型在模拟运行中所获得的见解，测试 "在实地 "应用这种金融原语方法的能力，并收集数据，以证明这在复杂的现实世界背景下也是可行的。

除了使用风险调整型联合曲线来改善影响力债券外，我们还预见这一工具可用于基于支付结果的各种应用，就像区块链项目 " Dogfooding（IT 俚语。主要指开发人员或公司正在使用他们自己的产品来解决错误，例如在 beta 测试中，从侧面表明公司对其产品充满信心。）"使用该工具，以调整其对完成工作的激励，并为其支付费用。

虽然我们的初步研究结果表明，这种机制可能成为一种革命性的工具，但在研究过程中，我们也发现了几个需要进一步探索的问题，这些问题是实现该原语方法所必须要考虑因素，包括：

围绕着谁应该访问、参与和受益于阿尔法债券型经济的设计选择，存在着重大分歧。在民主和基于地方的原则下，理想的情况是，那些参与项目的人和当地的人将被告知项目的进展，并分享正在完成的工作成果。更具体地说：如果一家欧洲银行被证明为印度的教育改进项目提供了资金，并允许该银行或其他国际金融家获取收益后，会有什么后果和道德考虑？

阿尔法债券对于种子轮资金来说是强大的，但对于项目的完成来说，可能需要的额外设计还有哪些？种子阶段通过提供基础数据来证明 "干预 "的可行性，一旦被证明，往往需要持续的融资来获得牵引力，扩大规模并进行持久的改进。未来有一种设计可以探索，让代币持有人选择在下一阶段或一系列融资活动中重新投资或 "滚动 "支付，这可以通过额外的风险调整型债券曲线功能实现。

想要了解更多信息并提出您自己的研究问题，请查看风险调整型债券曲线模型Github Repo，观看研究科学家Shruti Appiah的演示文稿，并通过评论本帖分享您的想法。我们期待着合作并进一步研究阿尔法债券和其他动态联合曲线，以改善社会企业融资和可持续发展问题。