「トラストレス」はモデルから始まる:コミュニティフレンドリーなGHO(Aave)シミュレーションモデルの解釈

脚本:Elaine、Dirk、Jereyme

コンパイル：Sissi

翻訳者ガイド:

この翻訳では、Aave＆GHO Eco Advancementの資金援助を受けた提案について説明します。この提案は、ノーコードのビジュアルモデリングシミュレーションツールであるHoloBitを活用し、DeFiのトッププロトコルであるAaveに高精細なGHO基本モデルを構築することを目的としています。この提案により、複雑なシミュレーション技術が一部の専門家からコミュニティや一般の人々に広がり、より多くの一般の人々が建設とイノベーションに参加できるようになります。

*この提案の価値は、高速な試行錯誤と効率的なイテレーションを通じてプロトコルの設計革新を促進し、オフチェーンのシミュレーション環境を利用して経済的なセキュリティリスクを事前に検証し、設計品質を向上させ、試行錯誤のコストを低減することです。また、このモデルは対話型の教育ツールとして設計され、GHOシステムに対するユーザーの理解と信頼を高め、ガバナンスへの参加能力と反応速度を向上させることを目的としています。

1. 提案内容

1.1 背景の概要

AAVEは、DeFi領域の重要なリーダーであり、その革新と技術開発は常に業界の最先端にあります。Aaveのネイティブステーブルコインである$GHOの導入は、AAVEエコシステムのさらなる大衆採用や次の10億人のDeFiユーザーへの拡大を推進するための重要な戦略です。しかし、GHOは市場に比較的遅く参入したステーブルコインであり、現在も大きな成長余地があります。これには、後続の一連の革新的なソリューションの迅速な導入、検証、展開が必要です。AAVE＆GHOにとって、イノベーションを最大化しながら、さまざまなソリューションを迅速かつ包括的に設計最適化し、リスク対策を行い、透明かつ効率的にコミュニティと協力して科学的な意思決定を行う方法は非常に重要です。

1.2 プロジェクト紹介

本提案の目的は、先進的なノーコードおよびビジュアルモデリングシミュレーションツールであるHoloBitを使用し、一般の人々が読み、使用し、検証できる高精度のGHOオフチェーン基本モデルを構築することにあります。シミュレーションを少数の人々からコミュニティおよび一般大衆へ拡大するためのものです。（"OffChainシミュレーション"は、機械学習および統計モデルを使用してチェーン外データを分析し、大量のモンテカルロシミュレーションシナリオを実行して、経済メカニズムや潜在的なリスクを効率的に評価し、直接ブロックチェーンとのやり取りを必要としません；"OnChainシミュレーション"は、指定されたブロックの高さでブロックチェーンを分岐させ、メインネットに類似したテスト環境を作成し、プロトコルのシミュレーションを高精度に行います。）

ユーザー、ファシリテーター(AAVEプール、フラッシュミンター、GSM)、GHO、市場、政府、およびその他の重要な「ビルディングブロック」を構築し、ドラッグ、接続、その他のミニマリスト操作によってレゴスタイルのGHOモデル構築を完了します。 同時に、GHO プロトコルの生態学を忠実に復元できることを確認するために、モデルの厳密な妥当性テストを実施します。

このモデルの将来の役割は、次のようなものですが、これに限定されません:

• **洞察を提供する：**GHOエコシステム内の重要なメカニズムとパラメータをキャプチャして分析することにより、モデルはシステムの振る舞いに影響する主要因子を明らかにし、複雑なシステムの動作原理を理解するのに役立ちます。
• 最適化された設計：モデルは実験プラットフォームを提供し、ユーザーはシミュレーション結果を利用してプロトコルのメカニズムやパラメータを継続的に調整し、さまざまな設計案を十分に検証し、イノベーションの反復効率を高めることができます。
• リスクの予測：モデル内で異なるシナリオや仮定をテストすることにより、潜在的なシステムの欠陥やリスクポイントを事前に発見し、適切な対処策を策定して実際の操作における不確実性を減らすことができます。
• サポートされる意思決定： モデルが提供するデータや分析結果は、意思決定者に有益な参考情報を提供し、彼らが複雑な環境でより賢明な意思決定を行うのを支援します。

重要なことに、シミュレーションモデルは透明性が高く共有可能であり、柔軟でユーザーフレンドリーな「レゴスタイル」の構築とスケーリングの方法により、技術者以外のユーザーでも簡単にアクセスして革新することができ、GHOプロトコルの強力な教育、ガバナンス、およびアウトリーチの支援となることが期待されています。 同時に、このモデルは既存のプロトコル設計とリスク管理フレームワークを補完および強化し、次世代の「コミュニティベースのイノベーションおよびセキュリティソリューション」のための新しい実装アイデアを提供します。 **

1.3 プロジェクトの価値

具体的には、この新しいソリューションは少なくとも以下の価値を持ちます:

• 迅速な試行錯誤、大胆な革新、効率的なプロトコル設計

**GHOファウンデーションモデルは、イノベーションの検証と設計の最適化のための強力なツールです。 ユーザーが自由かつ大胆にブレインストーミングできるユニークな実験的なショーターを提供します。 パラメーターのより良い組み合わせを模索する場合でも、まったく新しいメカニズムを試す場合でも、すべてこの非常にフレンドリーで柔軟な基盤モデルに基づいており、新しいアイデアをすばやくプロトタイプ化し、反復的に最適化することができます。 たとえば、さまざまな「ソフト清算」メカニズム、緊急償還メカニズムなど、さまざまなGHO統合スキームを効率的に実験し、オフチェーンモデルのシミュレーション結果を通じて、比較的実現可能で潜在的な革新的な組み合わせを効果的に特定できます。 これにより、コンセプトから実装までの時間が大幅に短縮されるだけでなく、試行錯誤のコストも大幅にドロップされます。 このように、GHOベースモデルは、設計反復の速度と品質を劇的に向上させ、AAVEとGHOがプロトコル機能の革新、新しいチェーンとユースケースの拡張、テクノロジーとサービスの革新において時代を先取りするのに役立ちます。

• 経済安全のリスクポイントを包括的にスクリーニングし、シミュレーションの実験空間を効率的に縮小する

通常のプロトコル開発プロセスの代わりに、スマートコントラクト開発の前にオフチェーンシミュレーションリンクを追加することを提案します。 これの利点は、有効性がテストされたオフチェーンモデルを通じて、セキュリティを設計段階に組み込むことができ、新しい設計スキームの下でのプロトコルシステムの「動作ショート」を事前にリハーサルすることができ、潜在的なリスクポイントを迅速かつ包括的にスキャンし、オフチェーンモデルのフィードバックと組み合わせて設計を継続的に反復的に最適化できるため、経済安全保障の「問題領域」を効率的に絞り込み、その後のオンチェーンシミュレーションのための多くの時間とリソースを節約できます。 設計プロセスの早い段階で設計上の欠陥を特定することは比較的費用対効果が高く、AAVEおよびGHOエコシステムの場合、オフチェーンシミュレーションとオンチェーンシミュレーションはより費用対効果の高いセキュリティソリューションになる可能性があります。 **

• インタラクティブな動的教育および普及ツール

GHOの初期プロトタイプは、ユーザーフレンドリーである。技術的でないユーザーでも、モデルの仕組みを簡単に理解し、検証、実験、カスタマイズ、拡張などの革新的な操作を行うことができます。

**このモデルは、GHOが対話できる動的な教育ツールとして使用できます。 **GHOのコンセプト紹介ページに埋め込むと、ユーザーはGHOを理解するだけでなく、直感的で動的に実行されるビジュアルモデルを通じて、メカニズムの設計、相互作用、シミュレーション結果を直接確認でき、プロトコルメカニズムとリスクの「二重の透明性」を実現します。 また、ユーザーはモデルを自由に操作したり、パラメータをデバッグしたり、メカニズムを増減したりすることができ、さまざまな決定がシステムに与える影響をより直感的に理解することができます。 同時に、オフチェーンモデルの迅速な反復と更新により、教育コンテンツは時間的制約を受け、プロトコル スマートコントラクトコードと相対的に同期し、プロトコルメカニズムとリスクの「リアルタイムの透明性」を実現します。

**同時に、このモデルはワンクリックで共有することもできます。**これは、GHOの初期プロトタイプがコミュニティで普及する場合、より広範なユーザー教育と深い参加を促進し、AAVEとGHOシステムに対する一般大衆の認識、信頼、受け入れ度を高めることを意味し、市場を拡大し、mass adoptionを獲得するための重要な一歩となります。

• 治理の分散化度と迅速な対応、コミュニティのイノベーション力を強化

**GHOの初期プロトタイプは高い利用性と拡張性を備えており、さまざまなバックグラウンドを持つユーザーがAAVEおよびGHOエコシステムのガバナンスに参加することができます。**一般の人々がGHOのメカニズムとリスクについての認識レベルが十分に高い場合、GHOの初期プロトタイプをベースに実験を行うことができ、潜在的な結果やリスクをさまざまな極端なシナリオや仮定の下で推測することはもちろん、創造的にメカニズムとパラメータを最適化し改善提案をコミュニティで共有することもできます。

GHOの初期プロトタイプは、一般大衆が深く関与するプロトコルガバナンスの能力を付与しました。これによりガバナンスの迅速な対応だけでなく、成長し続けるコミュニティでの高い参加と意思決定の品質を維持し、コミュニティの創造力を刺激することができます。 Facilitatorを例に取ると、ユーザーはそれぞれ、新しいFacilitatorのモデルの実行結果、リスク、システムへの潜在的な影響をコミュニティに示すことで、提案がより多くのコミュニティの承認と支持を得るのを支援できます。したがって、誰もが将来を形作る能力を持つようになり、これによりコミュニティメンバーのガバナンスへの積極的な参加が大幅に促進され、プロトコルの将来の発展にさらなる可能性が注入されます。

1.4 プロジェクトのイノベーションポイント

• 不仅能ドロップ风险，还能激发更多创新
• リアルタイムで透明にメカニズムとリスクを表示
• コミュニティのために設計され、誰もが簡単に使用できる
• 前例のないガバナンス、教育、およびプロモーションツール

1.5 プロジェクトの目標

ショート期目標

• GHO基本モデルの効率的な構築を完了し、プロトコルエコシステムを高度に再現できることを確保し、このモデルを基にしたコミュニティのデザイン最適化、リスクスクリーニングなどの高度な作業の基盤を整える。
• **AAVE の成功経験に基づいて、新しい教育、ガバナンス、および普及の可能性を提供する試み。**GHO OffChain モデルを中心に、明確な教育計画を策定し、一般大衆がこのモデルを理解し、使用し、検証し、カスタマイズし、拡張できるようにし、さらにコミュニティベースのガバナンスおよび普及方法の基盤を強化する。

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ロング期目標

・より強固なGHOエコシステムへの貢献 **オフチェーンモデルを提供することで、コミュニティが可能な最適化の方向性を模索するのを支援し、他のサービスプロバイダーと協力して、システムの安定性と市場の変動に対処する能力を徐々に向上させます。

• **AAVE エコシステムでの OffChain モデルの探索。**この罠方法が GHO エコシステムでのテストに成功すれば、AAVE エコシステムにも再利用し、AAVE の次の mass adoption に貢献したいと考えています。

2. 可行性の研究

2.1 プロトコルシミュレーションの可行性について

有名な統計学者ジョージ・ボックスは、「すべてのモデルは間違っているが、一部のモデルは有用である」と言いました。モデルは本質的に現実世界を簡略化し、抽象化するものであるため、オフチェーンモデルでもオンチェーンモデルでも、一連の仮定に基づいて避けられません。しかし、これらの仮定はモデルの有効性に影響を与えることはありません。むしろ、単純化と焦点化によって、複雑なシステムをより良く理解し、分析するのに役立ちます。

ChaosLabs、Llamarisk、Gauntletなどのエコシステムに傑出な貢献をしたリスク管理チームは、プロトコルのシミュレーション中に多くの仮定を行いました。たとえばDEXの流動性のみ、価格の相関関係、ブロックごとのアカウントあたり最大1回の清算などがあります。これらの仮定は、彼らが核心問題に迅速に集中するのを助けました。現実の条件を簡略化していますが、特定の問題を解決するためのモデルの実用性や有用性には影響しませんでした。

結果から見ると、これらの先進チームは、AAVEプロトコルエコシステムの持続可能な発展に向けた成熟したパラメータ最適化、メカニズムの改善などの経済的安全管理の提案を継続的に行っており、プロトコルシミュレーションの実現可能性も一定程度裏付けられています。これらの成功事例は、OffChainもOnChainモデルも、仮定に基づいているとはいえ、シミュレーションの目標に応じて柔軟に調整することができ、モデルの有効性を確保することができることを示しており、この提案のモデル構築に貴重な経験的参考を提供しています。

2.2 HoloBitを使用してプロトコルシミュレーションを完了するチームの可能性について

チームについて

本チームのメンバーは、コンピュータサイエンス、経済学、システムエンジニアリング、ブロックチェーンなど、クロスディシプリンの専門知識を持っており、複雑なシステムモデリング、プロトコルシミュレーションなどの関連領域での豊富な学術理論とプロジェクト経験を持っています。過去のプロジェクトはTokenEngineering Commons grantプログラムによって認められ、この提案を達成する能力を持っています。メンバーの紹介は以下の通りです。

エレイン: 捜査官。 彼は高いABMモデリング能力と金融定量分析の豊富な経験を持ち、モデルを通じて高頻度取引注文書の金融物理学法則を再現することに成功しました。 彼はプロトコルシミュレーションにおける豊富なモデリング経験と実務経験を持っており、現在はトークンエンジニアリングとプロトコルモデリングとシミュレーションの研究に焦点を当てています。 ダーク:5つのTEA NFTを持つトークンエンジニアで、暗号化 プロトコルの設計と最適化に注力しています。 彼はトクノミクスとトークンエンジニアリングを掘り下げ、さまざまなプロジェクトのトークン経済モデルのカスタマイズと最適化を専門としており、安定性とパフォーマンスを向上させています。

• **Jeremy：**5つのTEA NFTを持つToken Engineerは、暗号化プロトコルの設計と最適化に専念しています。彼女は2022年以来、トークンエンジニアリングに取り組み、この分野の教育と協力を推進しています。

HoloBitについて

HoloBitは、ユーザーフレンドリーで透明性があり、共有をサポートし、GHOの初期プロトタイプをコミュニティの教育、ガバナンス、普及ツールにする特性を持っています。

チューリング完全なエージェントベースのモデリングシミュレーションエンジンを持っており、これは高精度のOffChain GHOモデルを完成させるための重要な基盤です。

既に研究成果

本研究チームは、HoloBitを使用してTerra/LunaプロトコルのOffChainモデルを迅速に構築し、シミュレーション実験によってTerra/Lunaの崩壊の内在的なメカニズムを成功裏に再現し、現実のプロトコルの再現と構築能力を証明しました。

Terra/Luna モデルのリンクは以下のとおりです（コンピューターで開いてください）：

シナリオ1、強気相場:

シナリオ2、ベアマーケット:

シーン 3、ブルマーケット＆攻撃：

**HoloBitは、プロトコルエコシステムの最適化に向けた一連の研究グループサポートプログラムを開始しました。**私たちは、アドバンストアカウントのスポンサーシップを申請することができ、この先進的なモデリングシミュレーションプラットフォームを活用して、GHOの初期プロトタイプの構築の詳細および有効性検証プロセスを完全透明化します。

3. 研究ルート

**3.1 技術ロードマップと成果物 **

この研究の技術的なプロセスの概要：元の文書を参照してください

3.2 現在の進捗

DefiエコシステムにおけるAAVEの重要な役割と$GHO立ち上げの戦略的重要性を考慮し、技術ロードマップの最初の部分「GHOメカニズム研究」の一部を事前に立ち上げました。

• 現在の初期調査に基づいて、当社のモデルは少なくとも以下の主要なゾーンをカバーする予定です。

詳細は原文を参照してください

• 現在の初期調査に基づいて、当社のモデルインタラクションフロー**(draft)**は次のようになります：

再度強調する必要があります、上記の重要なゾーンとフローインタラクション図は、素早い初期調査の単純な成果に過ぎず、最終的なモデルの骨子を表すものではなく、実際にはいくつかの誤りが存在する可能性さえあります。調査が進むにつれ、より包括的で正確なゾーン説明とフローインタラクション図を提供します。

4. 結論

AAVE 生態への OffChain GHO の初期プロトタイプ導入を通じて、既存のリスク管理フレームワークと協力して、AAVE と GHO 生態系の経済的安全を守るだけでなく、このモデルが透明で柔軟な実験プラットフォームとして機能し、より広範なコミュニティの参加と革新を促進することを期待しています。この提案によって得られる研究資金は、高い忠実度のモデル開発と最適化を確保するために使用されるだけでなく、一部はコミュニティ教育と普及活動に投入され、Aave 生態系でのプロジェクトの影響を最大限に引き出すことが期待されています。

私たちは、このプロジェクトの実施により、AAVEとGHOシステムに対する一般大衆の認知度、信頼度、受容度が劇的に向上すると信じています。同時に、コミュニティのガバナンス能力とイノベーション能力が大幅に向上します。私たちはAaveと協力して、次の10億人のユーザーをカバーするDefiの新しい章を共に開始し、誰もが安全で透明で効率的にこのエキサイティングな新時代に参加できるようにしたいと考えています。

提案を検討いただきありがとうございます。HoloBitのサポートにも感謝しています。AAVEおよびコミュニティ全体に価値を提供し、この革新と変革の旅を共に進めることを楽しみにしています。