馃嚜馃嚫 Delegar en un stake pool saturado es menos rentable

:es: Traducci贸n al espa帽ol de Delegating to the saturated pool is less profitable

Publicado por Cardanians en su blog de Medium, el 26 de Diciembre de 2019.



El autob煤s parece estar saturado de pasajeros.

Para que la red mantuviera un alto nivel de descentralizaci贸n, era necesario elaborar algunas reglas que regulasen el protocolo. Una de ellas es la saturaci贸n del stake pool. Delegar las monedas a un stake pool saturado es menos rentable, ya que genera menos beneficios. Expliquemos exactamente qu茅 es la saturaci贸n, c贸mo calcularla, y qu茅 herramienta utilizar para encontrar stake pools saturados.

Mantener la descentralizaci贸n de los protocolos

En el sistema de prueba de participaci贸n (PoS) la red es propiedad de los tenedores de las monedas. Podemos hablar de los stake-holders de monedas. El n煤mero de monedas pose铆das determina cu谩nto de la red posees, y cu谩l es el poder de decisi贸n que puedes tener dentro del consenso si participas en la delegaci贸n.

En la sociedad la riqueza se distribuye de forma desigual, y hay una tendencia a que una gran parte de la riqueza est茅 en manos de una peque帽a fracci贸n de la poblaci贸n. Por ejemplo, la ley de poder de distribuci贸n de Pareto establece que, por ejemplo, el 80% de la riqueza de una sociedad est谩 en manos del 20% de su poblaci贸n. Esta distribuci贸n no es deseable dentro del protocolo PoS, ya que unos pocos interesados ricos podr铆an llegar a ser poderosos y s贸lo unas pocas entidades podr铆an obtener el derecho a producir un nuevo bloque. En un sistema descentralizado, todo el mundo deber铆a tener la capacidad de contribuir y participar en la creaci贸n del consenso. Delegar en un stake pool permite combinar los intereses de los usuarios y la creaci贸n de una 煤nica entidad. La participaci贸n del pool consiste en la participaci贸n del operador del pool y en la participaci贸n de todos los usuarios que han delegado sus monedas en el pool. Los usuarios pueden delegar en otros pools siempre que lo deseen, si no est谩n satisfechos con el pool por cualquier motivo.

Si te preguntas cu谩l ser铆a la distribuci贸n deseable del poder de decisi贸n, la respuesta ser铆a la m谩s descentralizada. Los incentivos econ贸micos deber铆an configurarse de manera que se garantice la coexistencia equitativa de muchos stake pool de tama帽o similar.

Tanto la participaci贸n de los operadores de los pools como de los delegantes determina el tama帽o de los mismos. Puede suceder que haya una ballena en el sistema que tenga una participaci贸n del 5%. Tambi茅n ser铆a deseable motivar econ贸micamente a la ballena para que distribuya la participaci贸n en porciones m谩s peque帽as.

En la prueba de trabajo (PoW) las recompensas se distribuyen proporcionalmente al poder de los pools. Si un pool tiene una porci贸n del 15% del total del poder de hash de la red, entonces extrae aproximadamente el 15% de nuevos bloques, por lo que obtiene el 15% de las recompensas. Sin embargo, este enfoque de recompensas proporcionales no apoya un alto nivel de descentralizaci贸n. Como podemos observar, a menudo s贸lo hay unos pocos pools grandes en los proyectos basados en PoW, y el n煤mero disminuye a medida que pasa el tiempo. El pool en un sistema PoW obtiene mayor recompensa cuanto m谩s grande es, y no hay ninguna limitaci贸n. Para evitar la centralizaci贸n en PoW deber铆an existir personas que dejen de lado sus intereses econ贸micos, y deleguen la tasa de hash en pools menos rentables. La pregunta es cu谩n probable ser铆a esto en la realidad.

Punto de saturaci贸n

La linealidad entre el tama帽o del stake pool y las recompensas debe ser interrumpida en alg煤n momento. La linealidad es buena para pools m谩s peque帽os, pero debe disminuir cuando los pools comienzan a ganar dominio. Bas谩ndose en el tama帽o del stake pool, Cardano divide el comportamiento de las recompensas en dos etapas. La primera es una etapa de crecimiento donde se respeta la linealidad de la recompensa. La segunda etapa es una etapa de estabilizaci贸n donde el pool se considera grande. El pool grande se considera como saturado.

Cuando un stake pool alcanza un punto de saturaci贸n, el protocolo corta las recompensas. Si el punto de saturaci贸n es del 1% sobre todas las monedas delegadas, entonces el pool que tiene el 1,5% de las monedas delegadas tendr谩 la misma recompensa que un pool que tiene el 1% de las monedas delegadas.

驴Cuando un stake pool se satura?

Veamos c贸mo se puede encontrar el punto de saturaci贸n.

En primer lugar, tenemos que saber cu谩ntas monedas ADA se utilizan para el consenso, es decir, cu谩ntas monedas est谩n siendo delegadas. Hay una cierta cantidad de monedas en circulaci贸n, sin embargo, s贸lo una parte de ellas se utiliza para la delegaci贸n. Puede ser el 10% o el 90%. Es dif铆cil de predecir ya que algunas monedas pueden ser usadas para otros prop贸sitos. Se puede esperar que los poseedores de ADA quieran participar en el consenso y recibir recompensas. El n煤mero de monedas delegadas cambiar谩 con el correr del tiempo (en cada epoch), por lo que el punto de saturaci贸n exacto no puede ser calculado de antemano.

Supongamos que hay delegadas 10.000.000.000 de ADA. Habr谩 un n煤mero deseable de pools en la red que se definir谩 en el protocolo por una constante K. Entonces K es el n煤mero deseable de pools, sin limitaci贸n o cantidad m谩xima de pools. Si hay un n煤mero deseable de pools establecido en 1.000, entonces K = 1.000.

El punto de saturaci贸n puede ser calculado de la siguiente manera:

Punto de saturaci贸n 鈮 ADA delegadas / K

En nuestro caso:

Punto de saturaci贸n 鈮 10.000.000.000 / 1.000 = 10.000.000

En nuestro ejemplo, un stake pool llega al punto de saturaci贸n cuando tiene una participaci贸n de ~10.000.000 ADA.

F铆jate que un pool puede estar saturado independientemente del n煤mero de stake pools en la red. No importa que el n煤mero deseado de pools est茅 fijado en 1.000 y que en realidad s贸lo existan 250 pools. En este escenario, un pool tambi茅n puede estar saturado. As铆 que si no se alcanza el n煤mero deseado de pools en la red y hay pools saturados, entonces se distribuye menos recompensa, lo que significa que no se utilizan todas las monedas preparadas como recompensa. Existe un potencial econ贸mico para unirse a la red y tratar de conseguir estas monedas no utilizadas. Esto motiva a la gente a participar y a crear nuevos pools, hasta alcanzar el n煤mero deseado de pools.

La constante K influye tambi茅n en la m谩xima recompensa que un pool puede recibir en un epoch.

Recompensa m谩xima = bote / K

Por ejemplo, se puede preparar una cantidad fija de ~3.800.000 de ADA como recompensa por cada epoch (bote). Echemos un vistazo a la recompensa m谩xima posible por bote en un epoch:

Recompensa m谩xima = 3.800.000 / 1.000 = 3.800

En cada epoch, un pool puede obtener una recompensa m谩xima de 3.800 ADA.

Es m谩s rentable delegar las monedas a un pool no saturado

Echemos un vistazo a un bonito ejemplo que hemos encontrado en el blog de IOHK:

Para apreciar c贸mo funciona la din谩mica desde la perspectiva de un solo interesado, considera el siguiente ejemplo. Supongamos que hay dos pools, A y B, administrados por Alice y Bob, con costos operativos de 25 y 30 ADA respectivamente, cada uno con un margen de ganancia del 4%. Supongamos adem谩s que el total de las recompensas a distribuir es de 1.000 ADA, y el punto de saturaci贸n del mecanismo de reparto de recompensas es del 20%. En un momento dado, el pool de Alicia tiene el 20% de la participaci贸n total, por lo que est谩 en el punto de saturaci贸n, mientras que el pool de Bob est谩 en el 19%. Un posible miembro del pool, Charlie, tiene el 1% de la participaci贸n, y analiza a qu茅 pool unirse. Unirse al pool de Alicia har谩 que su participaci贸n total sea del 21%, y debido a que ha superado el punto de saturaci贸n, la recompensa ser谩 de 200 ADA (20% de la recompensa total). Deduciendo los costos operativos, quedar谩n 175 ADA para ser distribuidas entre Alice y los miembros del pool. Tras eliminar el margen de beneficios de Alice, y teniendo en cuenta la participaci贸n relativa de Charlie en el pool, recibir谩 8 ADA como recompensa. Si Charlie se une al grupo de Bob, el total de la recompensa ser谩 de 200 ADA, o 170 ADA despu茅s de deducir los costos operativos. Sin embargo, dado que la participaci贸n de Charlie es del 5% (1/20) del pool, resulta que recibir谩 un 2% m谩s de monedas que si se hubiera unido al pool de Alice. As铆 que Charlie se unir谩 al pool de Bob si quiere maximizar sus recompensas.

Ahora, veamos qu茅 sucede en el caso de que Charlie se enfrente a la misma decisi贸n en una hipot茅tica etapa anterior de todo el proceso, cuando el pool de Alice ya estaba en el 20% de la participaci贸n total, mientras que el pool de Bob s贸lo estaba en el 3%. En este caso, Bob tiene un pool muy peque帽o, y las recompensas totales disponibles para sus miembros son mucho menores en comparaci贸n con el caso anterior. Como resultado, si Charlie hiciera el mismo c谩lculo para el pool de Bob, su participaci贸n del 1% resultar铆a en una participaci贸n total del 4% para el pool, pero, si se hacen los c谩lculos, recibir铆a un mero 30% de las recompensas que habr铆a obtenido si se hubiese unido al pool de Alice. En tal caso, la decisi贸n racional es unirse al pool de Alice, a pesar de que su delegaci贸n har谩 que el pool de Alicia supere el punto de saturaci贸n.

Los c谩lculos de la red de prueba de Shelley

En la red de prueba de Shelley, el n煤mero deseado de pools se establece en 100, y una recompensa reservada para los epochs de ~3.800.000 de ADA. El total de ADA delegada era de casi 9.000.000.000 al momento de escribir el art铆culo. Calculemos el punto de saturaci贸n.

Punto de saturaci贸n 鈮 9.000.000.000 / 100 = 90.000.000

Un pool se satura cuando alcanza los 90.000.000 de ADA delegadas. 驴Cu谩l es la m谩xima recompensa del stake pool por epoch?

Recompensa m谩xima = 3.800.000 / 100 = 38.000

Recompensa m谩xima del pool es 38.000 ADA.

Ejemplos

Echemos un vistazo a los ejemplos que utilizan la herramienta de Adapools.org que muestra las estad铆sticas de los pools incluyendo el ROI medio. Comprobamos las recompensas en los 煤ltimos 5 epochs para dos stake pools que tienen tarifas similares (sin comisiones fijas y con un porcentaje de comisi贸n del 5%).

Como puedes ver, el primer pool est谩 saturado ya que ten铆a ~500M de ADA, y el operador disminuy贸 la cantidad a ~280M de ADA en el epoch actual, para aumentar el ROI. Como puedes ver, en el epoch actual el retorno de la inversi贸n es del 3,7%.


Stake pool saturado.

El pool de abajo no est谩 saturado ya que tiene una participaci贸n inferior a 90M de ADA. El retorno de la inversi贸n es del 13,4% en el epoch actual.


Stake pool no saturado.

Es m谩s rentable delegar las ADA al segundo pool.

Si quieres saber c贸mo funcionan las comisiones del operador del pool, lee este art铆culo.

Resumen

Si quieres maximizar tus beneficios tienes que encontrar un stake pool apropiado. Te proponemos encarecidamente que utilices la herramienta Adapools.org, la cual permite acceder a todos los datos importantes sobre los pools.

El pool rentable, desde el punto de vista de los delegantes, es aqu茅l que no est谩 saturado, y la participaci贸n del pool no es demasiado baja (se acerca lentamente a la saturaci贸n), tiene tarifas justas, y es capaz de crear bloques, ya que s贸lo un pool que produce bloques es recompensado por el protocolo.

No siempre se trata s贸lo de beneficios, y los usuarios pueden tener otros incentivos para delegar monedas en algunos pools. Por ejemplo, algunos operadores de stake pools podr铆an utilizar las recompensas para devolverla al ecosistema.

Buena suerte!


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