Перевод статьи Comparison of alternative reward schemes for Cardano – Blockchain Technology Lab Blog
Схема распределения вознаграждений, используемая в текущем развертывании Cardano, обладает некоторыми благоприятными свойствами, которые были теоретически проанализированы в академической статье и с помощью имитационных экспериментов в нашем предыдущем сообщении в блоге. В частности, мы рассмотрели схему вознаграждения с точки зрения уровня децентрализации, который она вызывает, и пришли к выводу, что при соответствующей настройке механизм может давать удовлетворительные результаты в нашем движке моделирования. Однако вполне возможно, что аналогичные или совершенно разные схемы могут привести к одинаково хорошим или даже лучшим результатам. В этом сообщении в блоге мы рассмотрим некоторые альтернативные схемы вознаграждения, которые были предложены членами сообщества Cardano (CIP-7, CIP-50). Для каждой из этих двух схем мы приводим ее мотивацию и основные отличия от развернутой, а затем проводим эксперименты, чтобы сравнить их эффективность.
Мы сравниваем все три схемы с учетом одинакового распределения входных данных, а именно специально разработанного синтетического начального распределения держателей токенов, которое отражает основные особенности существующего в настоящее время распределения держателей токенов Cardano, которое мы использовали в заключительном эксперименте в нашем предыдущем сообщении в блоге. Примечательно, что в распределении участвуют 10 000 агентов и жестко заданы конкретные значения стейка для нескольких исключительно крупных держателей токенов (биржи и т.д.) со значениями, полученными из фактического распределения держателей токенов Cardano. Наконец, мы также отмечаем почти четверть от общего объема стейка как неактивный, чтобы учесть всех держателей токенов, которые не используют свой стейк для взаимодействия с протоколом. Учитывая это распределение, мы сравниваем результаты различных экспериментов с точки зрения коэффициента Накамото, то есть минимального числа независимых держателей токенов, которые суммарно контролируют большую часть активного стейка системы через свои пулы.
В качестве примечания мы отмечаем, что сокращение или устранение параметра минимальной фиксированной комиссии часто упоминается как часть предложения по улучшению схемы распределения вознаграждений в Cardano. Мы отмечаем, что параметр минимальной фиксированной комиссии не является частью первоначальной схемы распределения вознаграждений (но был включен в ее реализацию в Cardano, по-видимому, в качестве дополнительной функции безопасности). Мы должны подчеркнуть, что наши результаты относятся к исходной схеме вознаграждения без параметра минимальной фиксированной комиссии.
Схема вознаграждения Cardano
Напомним, что в схеме вознаграждений Cardano пул с относительным пледжем 𝑠 и относительным общим стейком 𝜎 получает вознаграждение в соответствии со следующей формулой, как описано в документации Cardano:
где R-общее доступное вознаграждение для этой эпохи, 𝑎₀ - фактор, определяющий влияние пледжа (в настоящее время на уровне 0,3), 𝑧₀ = 1/𝑘 относительный размер насыщения пула (в настоящее время 0,2%) и 𝑠’=мин(𝑠, 𝑧₀) и 𝜎’=мин(𝜎, 𝑧₀) относительный пледж и общий стейк пула, которые ограничены 𝑧₀.
Цель коэффициента насыщения 𝑧₀ состоит в том, чтобы предотвратить образование очень больших пулов, в то время как фактор влияния пледжа 𝛼₀ действует как препятствие для крупных операторов стейк пулов в расщеплении их большого стейка между несколькими пулами. Стоит отметить, что расщепление пула может повредить коэффициенту Накамото, поскольку для контроля большей части общего стейка потребуется потенциально меньшее количество субъектов. Как мы описали в нашем предыдущем сообщении в блоге, схема вознаграждения хорошо работает в нашем движке моделирования, обеспечивая высокий коэффициент Накамото, даже когда распределение стейка далеко не равномерно.
Приведенная выше тепловая карта расширяет наши результаты из предыдущего сообщения в блоге, включая выполнение с дополнительными значениями 𝑘 и 𝑎₀, используя синтетическое распределение стейка. Мы еще раз отмечаем важность параметра 𝑎₀.
CIP-7
Предложение, которое получило большую поддержку в сообществе Cardano, - это CIP-7, целью которого было повысить значимость небольшого увеличения пледжа пула по отношению к получаемым вознаграждениям, в то же время уменьшая стимулы для управления приватными пулами. В этом предложении введены два новых параметра: корень кривой, который мы обозначаем как 𝜌, и коэффициент пересечения, который мы обозначаем как 𝛾.
В соответствии с этой предлагаемой схемой вознаграждение пула с относительным пледжем 𝑠 и относительным общим стейком 𝜎 определяется по следующей формуле:
где
[1] Обратите внимание, что предложение явно не ограничивает коэффициент влияния пледжа на уровне z₀, но мы интерпретировали это как упущение, а не как очередную корректировку.
Отличие от развернутой схемы вознаграждения заключается в том, что коэффициент влияния пледжа на вознаграждения не является линейным по отношению к пледжу пула, а вместо этого следует ρ-кривой. Чтобы изучить влияние этой схемы вознаграждения на децентрализацию системы, мы провели ряд экспериментов для различных значений 𝑘 и 𝛼, используя синтетическое начальное распределение стейка, которое мы описали выше.
Мы наблюдаем те же тенденции, что и раньше (низкий 𝛼 не является достаточным сдерживающим фактором расщепления пула и децентрализации, растущей с 𝑘 при достаточно высоких значениях 𝛼), но на этот раз коэффициент Накамото не достигает таких высоких значений, как те, которые мы видели на предыдущей тепловой карте (например, для 𝑘 = 1500) самое высокое достигнутое значение - 179, в то время как раньше оно составляло 325). Мы можем интерпретировать это увеличение расщеплений пулов как прямое следствие ослабления стимула для более богатых держателей токенов концентрировать пледж в единственном пуле, что связано с вогнутой кривой коэффициента влияния пледжа.
CIP-50
В более недавнем предложении формула вознаграждения была изменена путем удаления коэффициента влияния пледжа 𝛼₀ и добавления другого параметра, называемого “кредитное плечо пледжа 𝐿”, который принимает значения от 1 до 10 000. В частности, на этот раз вознаграждение пула с заявленным относительным стейком 𝑠 и относительным общим стейком 𝜎 определяется по следующей формуле:
Таким образом, каждый пул может иметь свою собственную точку насыщения, которая зависит от его пледжа, поэтому пулы с низким пледжем не могут расти так сильно, как пулы с высоким пледжем, но они получают одинаковые вознаграждения за единицу стейка. Важным соображением, лежащим в основе этой схемы вознаграждения, по-видимому, было улучшение эгалитаризма системы, то есть предоставление возможности более мелким держателям токенов получать такое же вознаграждение от вложения своих денег, как и крупнейшим держателям токенов. В предложении также содержатся утверждения об улучшении децентрализации, которые мы проверили с помощью моделирования.
На приведенной выше тепловой карте мы можем видеть коэффициент Накамото системы в равновесии для моделирования, в котором используется синтетическое распределение стейка и различные значения 𝑘 и 𝐿. Обратите внимание, что на этот раз мы использовали более низкие значения для 𝑘, потому что автор предложения предлагает снизить значение 𝑘, но мы провели дополнительные эксперименты с более высокими значениями 𝑘, которые дали аналогичные результаты (например, для 𝑘 = 1000 самый высокий коэффициент Накамото, который мы получили при моделировании, был 44, что намного ниже, чем в предыдущих двух схемах вознаграждения).
Мы видим, что эта схема вознаграждения работает не так хорошо, как две другие в нашем эксперименте. Основная проблема, которую мы выявили в этом подходе, заключается в том, что он устанавливает верхнюю границу делегирования, которую оператор пула заинтересован вносить в виде пледжа в свой пул, или, по крайней мере, снижает эту границу, потенциально на много, если мы считаем, что граница, установленная развернутой схемой вознаграждения, равна 𝑧₀. Это означает, что у большего числа держателей токенов потенциально есть стимул управлять несколькими пулами.
В частности, для держателей токенов, у которых такой стейк 𝑠, так что их точка насыщения по-прежнему определяется 𝑧₀ (𝐿⋅𝑠 > 𝑧₀), у них нет стимула размещать свой стейк в виде пледжа в одном пуле. Для них только есть стимул вносить пледж до уровня 𝑠’ < 𝑠, для которых он составляет 𝐿𝑠’ = 𝑧₀, так чтобы их пул мог получить максимальное количество делегированных токенов и наибольшее вознаграждение, но оставшийся стейк 𝑠 − 𝑠’ не получил бы никакого дополнительного вознаграждения в первом пуле, поэтому они могли бы использовать его, открыв несколько пулов (обратите внимание, что это не касается только крупных игроков, но и многих других держателей токенов, конкретное число которых зависит от величины 𝐿). Уменьшение 𝑘 так, чтобы 𝑧₀ увеличивалось, и было меньше держателей токенов, для которых 𝐿⋅𝑠 > 𝑧₀ могло бы быть рассмотрено как решение этой проблемы (и отчасти поэтому мы рассмотрели случаи с более низкими значениями 𝑘), но это усугубило бы неравенство потенциала роста между пулами более мелких и крупных держателей токенов, вызванные параметром 𝐿 (эта проблема также обсуждалась в более старом сообщении в блоге в разделе Делегативный бимодальный с ограничением вознаграждений на основе пледжа).
Чтобы привести пример проблемы, которую мы описали выше, давайте рассмотрим гипотетический сценарий для случая, когда 𝑘=100 (следовательно, 𝑧₀=1/100) и 𝐿 = 100.
Держатель токенов, которому принадлежит 1/1000 от общего стейка, мог бы использовать свой стейк либо для управления одним пулом с пледжем в 1/1000, который достиг бы насыщения при 1/100 (из-за 𝑧₀), либо для управления 10 пулами, каждый из которых имеет пледж в 1/10 000, и которые также достигли бы насыщения при 1/100. Даже если мы предположим, что экономия от масштаба не принесла бы никакой экономической выгоды, дополнительных вознаграждений, которые операторы пулов получили бы в качестве фиксированной комиссии, было бы достаточно, чтобы стимулировать их к управлению несколькими пулами в этом сценарии. Наше моделирование иллюстрирует это экспериментально.
Кроме того, эта схема устанавливает верхнюю границу для общего пледжа системы, поскольку с определенного момента никакой дополнительный пледж не вознаграждается. Например, если 𝐿 = 100, то общий пледж системы никогда не может превышать 1% от общего стейка, а при более высоком 𝐿 граница снижается еще больше. Напротив, в текущей схеме вознаграждений Cardano нет такой верхней границы для общего пледжа; чем больше общий пледж системы, тем больше выдается вознаграждений.
Можно было бы сказать, что этих проблем можно было бы избежать, если параметр 𝐿 имел бы низкое значение; однако это означало бы, что пулы мелких держателей токенов имели бы гораздо меньший потенциал роста по сравнению с более крупными, что эффективно увеличивало бы барьеры для открытия собственного пула (обратите внимание, что значение 𝐿=1 эквивалентно неимению пула ончейн). Мы также наблюдаем это в моделировании, где при 𝐿 = 50 коэффициент Накамото всегда ниже, чем при 𝐿=100, потому что более крупные держатели токенов в конечном итоге накапливают больше власти.
Ключевые выводы
Предложения, которые мы рассмотрели, были сосредоточены на изменении влияния пледжа пула на получаемое им вознаграждение. Эти схемы вознаграждения могут дать некоторые ценные результаты (например, предоставление более высоких вознаграждений за единицу стейка небольшим пулам), но, если рассматривать их через призму децентрализации, ни одна из них, по-видимому, не работает так хорошо, как развернутая схема вознаграждения Cardano с точки зрения результирующего равновесия. В частности, учитывая точно такое же начальное распределение держателей токенов в нашем движке моделирования, схема вознаграждения Cardano дала значительно более высокий коэффициент Накамото, чем два предложения, при соответствующей параметризации.
Однако все же следует отметить, что функционирование в реальном мире в таких системах все еще значительно сложнее по сравнению с тем, что предполагает наш движок моделирования. Мы опубликуем исходный код нашего движка моделирования в следующем сообщении в блоге, чтобы все держатели токенов могли поэкспериментировать с ним индивидуально и / или расширить его, чтобы охватить более широкие области стратегии, что, без сомнения, будет продолжать улучшать наше понимание этих механизмов.
// От переводчика: для получения дополнительных переведенных на русский язык статей о Cardano посетите русскоязычный раздел на форуме Cardano. Видеоролики о Cardano на русском можно найти на YouTube канале нашего замечательного амбасадора Тимура Сахабутдинова, а также на канале Чарльз Хоскинсон на русском. Хотите поговорить или задать вопрос о Cardano по-русски? Приглашаем вас в наше уютное сообщество в Telegram. Оставайтесь на связи, все только начинается!