本文章由火币区块链研究院出品，本报告发布时间2019年6月22日，作者：袁煜明、胡智威、翁溢铭
摘要
c及其荷兰式拍卖近期受到许多关注。拍卖成交结果，不仅使团队获得了6000万美元投资资金，也使得早期参与私募的投资者看到了许多倍的价格增长。
Algorand采用的是PoS机制，但无需额外的惩罚措施，因为其以通过VRF的方式来保证共识的有效进行。共识的过程分为两大阶段，第一阶段是以加密抽签的形式随机决定出每一轮参与投票的用户；第二阶段会运行一个二元拜占庭协议，决定最终的共识产出区块。而Algorand在系统具体设计实现上，包含两类节点：relays节点和non-relays节点。
Algorand本次采用的荷兰式拍卖，并且在1年后可以最高90%的价格退回项目方。另应注意，本次拍卖的并不是单纯的algo，而是algo看跌期权。
如此设计拍卖机制的原因有：团队认为价格应由市场来发现可以使尽可能多出价者拍到algo，使得PoS网络更为安全使得参与者有了一个尽人皆知的共同“心理底价”，以透明的方式管理了交易者的预期。
每一个参与者并没有固定的最优出价策略。因为荷兰式拍卖有纳什均衡解：其为贝叶斯均衡，因此对于每个参与者的出价都要考虑其他参与者出价的分布。
从第一拍卖完成后的二级市场交易价格上来看，algo在拍卖后实际上已走完了一个填权行情，并可能因为门槛等原因造成了部分溢价。
而对于竞拍者可选择的交易策略较多，例如可以在拍卖后高价时立即卖出、继续参与拍卖与二级市场联动交易；或者卖出并下跌后重新买入进行套利甚至在条件允许时分拆账户期权出售以获利。
另外，存在一些可能导致亏损的情况，包括拍卖出价过早或过高，则出价者很难避免亏损；下跌行情中，如果竞拍者的套利资金不足以支撑价格，则会导致价格下跌而引起亏损。
报告正文
1.事件回顾
本周区块链世界中除了Libra项目推出白皮书之外，最受关注可能就是Algorand的拍卖与主网上线了。
Algorand项目备受关注的原因一方面是由于其团队阵容的强大，由图灵奖获得者SilvioMicali教授领军，在技术方面尤其是密码学的应用创新方面有其独到之处；另一方面，上线前夕的荷兰式拍卖机制也让许多惯于以固定价格参与募资的用户感到较为新颖。
火币研究院：Filecoin推出15%挖矿储备金，更加强调网络治理和生态发展:Filecoin在8月28日公开的经济模型细节文档中强调了其要为全世界打造全新数据存储和分发网络使命，在经济模型中将原来的70%挖矿分配奖励中留出其中21.4％(15%的总供给量)预留为挖矿奖励储备，激励除了存储矿工之外对打造Filecoin未来生态同样重要的检索矿工，维修矿工，应用矿工。同时采用类似比特币BIP和以太坊EIP的FIP提案方式可以对于未来挖矿奖励储备比例进行调整以激励更多生态参与者。
火币研究院高级研究员卢军认为，Filecoin如果仅实现一个分布式的云网盘不足以发挥其分布式存储基础设施的核心功能，内容分发和计算也是生态非常重要的一环，因此也需要激励提供检索和应用服务提供商。Filecoin早期市场价值聚焦点都在存储挖矿，但由于Filecoin存储挖矿本身采用的共识算法涉及大量复杂密集的计算，硬件成本和运维要求提高了挖矿门槛，基本上由大矿工主导，普通用户无法直接参与。Filecoin生态不仅仅只有存储矿工，还有存储/检索用户、应用开发者等其他参与者，Filecoin的网络经济或者说生态长期发展单靠矿工不行，需要参与者共建，这也是Filecoin这次在通证经济模型中增加网络治理和生态发展说明很重要的原因。[2020/8/28]
Algorand设计了一个时间跨度长达5年的拍卖计划：每个月计划进行两次的拍卖，每月的拍卖目标为5000万的Algo。6月19日为该项目的首次拍卖，从最高的10美元开始拍卖，逐步降低价格，最终在经历了3个半小时左右的时间后以2.4美元的价格完成了首次2500万Algo的拍卖。
这一拍卖成交结果，不仅使得团队获得了6000万美元投资资金，也使得早期参与私募的投资者看到了许多倍的价格增长。那么，Algorand的拍卖机制，特别是在交易开始后应如何理解？我们在此从Algorand项目本身开始，介绍本次荷兰式拍卖过程并解析推演未来的交易情况。
2.Algorand简介
2.1.PurePoS
与许多当前的热门公链类似，Algorand也采用的是PoS机制。但目前许多PoS需要质押在验证节点一段时间来获取收益的，即BondedProofofStake。Algorand略有区别之处在于其采用的是“纯粹PoS”：用户可以随时决定stake与否；当决定stake时，对应的token无需被锁定一段时间。
同时，以往PoS共识中的两大特性liveness和security，往往需要通过节点保证一定的在线时间以及检测是否存在多次签名验证同一区块来保证；当发现不符合要求时，对应的节点或用户将会遭到惩罚，以此来维持整个系统的正常运转。
火币研究院：ETH2.0将构建一个新的以太坊区块链平台:7月24日晚8点，火币研究院直播栏目《洞若观火的研究员》正式上线，本次直播首秀主题为“区块链行业最强智库天团——火币研究院巅峰成团夜”。
在《你准备好和ETH2. 0开始破浪之旅了吗？》环节，火币研究院表示，和现有的以太坊区块链相比 ETH2.0 增加了新的技术架构方面的设计，最终 ETH2.0将构建一个新的以太坊区块链平台全面替代现有的以太坊。详情点击原文链接。[2020/7/24]
而Algorand而没有使用惩罚机制，而是使用了密码学的方式来保证只要有2/3以上的token对应的持有者是诚实的，共识过程就可有效进行。
2.2.VRF
共识设计的关键问题之一在于如何选出以公平公开的方式选出出块者或验证者。而可验证随机函数可被考虑用来解决这一问题：可以以一种公平公开的方式选出作为出块者或者验证者的节点。因此在公链平台中与中本聪共识进行结合，既可容纳众多参与者，又能尽量避免过度集中等问题。
Algorand主要使用了VRF等技术，并将共识的过程分成了两大阶段：
首先Algorand使用VRF，以加密抽签的形式随机决定出每一轮参与投票的用户；另外，Algorand提出并使用一种新的拜占庭共识协议BA★，以带有权重的方式来全网共识，可认为是BFT类共识PoS或PoWeight的架构。
共识的主要步骤包括：
1.基于VRF抽签决定参与者。该抽签过程的随机性可被证明，且无法预测，以此来保证公平和安全。另外，该抽签机制还可隐藏这些参与者的真实身份，只有用户自己知道在某个时刻具有投票资格。用于投票的签名密钥是临时性的，过期作废，这在保护了用户隐私的同时，也提高了安全性。
2.通过一个分级共识选出“验证者”共识最多的候选区块，并完成对候选块的合法性验证。
3.运行一个二元拜占庭协议BBA★，相当于PBFT的提交阶段，决定最终的共识产出区块。
Algorand可以不依赖于矿工，所有用户均有机会出块；只要攻击者所拥有或控制的token数量低于总量的1/3时，网络出现分叉概率可忽略不计，并且交易确认时间随用户数增加变化不大。
而VRF其原理也可从可验证随机函数包含的四个函数来看出：1、生成密钥，生成一个公钥私钥对；2、生成随机数输出；3、计算零知识证明；4、验证随机数输出。具体过程是先将前一个随机数和某种代表高度、轮次的变量进行组合，用某种私钥对之进行签名，最后哈希一下得出最新的随机数。这样产生的随机数旁人很容易验证其合乎算法，实现"V"；而哈希返回值又是随机分布的，从而实现“R”。
分析 | 火币研究院：Libra能够推出的可能性较大:近期Libra的进展给市场带来了一定信心。一是10月15日首次理事会议召开，成立了理事会，董事会，并任命了执行团队成员。在经历了成员退出风波后Libra协会联盟力量已经初步形成，剩余成员大部分对于金融监管不敏感，短期内应该不会再有退出现象。二是9月21日Libra储备中货币比例确定为美元50%，欧元18%，日元14%，英镑11%，新加坡元7%。
火币区块链研究院认为，Libra推出的概率非常大，首先，通过对比Libra储备的货币占比和国际货币基金组织提出的SDR占比(美元42%，欧元31%，日元8%，英镑11%，人民币8%)可以看出，美元、日元、新元占比均有较大提升，而脱欧后的英国可能也需要另结联盟，仅欧元被挤压。为了赢得更高的国际地位，美元、英镑、日元、新元及对应央行都可能支持Libra，此前美联储和英国央行态度也是中立偏积极。其次，支付和证券领域监管体系已经成熟，有据可依，且Libra团队一直在主动与监管沟通，获取资质只是时间问题。
?[2019/10/18]
2.3.系统结构
Algorand在系统具体设计实现上，包含两类节点：relays节点和non-relays节点。
non-relays节点任何人均可运行。该节点持有1个或多个在线账户的有效参与私钥，参与网络选举。
而relay节点需要具有公网IP与开放的端口，以便其他节点链接和通信，同时还维护全部的账本数据，相当于承担了网络“中继”的职责。
3.拍卖机制解析与交易推演展望
3.1.荷兰式拍卖90%回购机制
除了技术上的创新之外，这次可能更吸引人关注的是Algorand设计了一个时间跨度长达5年的拍卖计划：每个月计划进行两次的拍卖，每月的拍卖目标为5000万的Algo。拍卖以荷兰式拍卖的方式进行，并且拍卖得到的algo可以在1年后最高以90%的价格退回给项目方。
3.2.设计该机制的原因分析
在开始分析Algorand设计此种竞价机制之前，我们需要先理清各类拍卖机制：
在日常生活中常见的拍卖竞价可以分为4类。分别是不公开的Sealedfirstpriceauction，Sealedsecondpriceauction，以及公开的Dutchauction及Englishauction。
1.在Sealedfirstpriceauction中，每个参与者提交一个其他参与者不知道的竞价，出价最高者付出的价格为最高价。
声音 | 火币研究院：SEC对金融创新表现出开放性 预计短期不会对Libra采取特殊监管:24日，美国国会召开听证会围绕SEC对Libra的监管进行讨论。国会主要意见包括：1.质疑Libra或Libra investment token是否为证券；2. 对SEC监管的及时性和有效性表示疑虑，希望SEC尽快推出更具体的监管条例。而SEC发言人几乎没有正面回答，表示还需要时间研究Libra是否为证券，主要依据资本运作方式；SEC是开放的，更倾向于指导而不是执法；不会针对某个特定项目的风险发表评论，主要关注监管和保护投资者的利益。
火币研究院认为，从SEC在听证会上的态度来看，目前其对Libra仍以传统加密货币监管模式对待，在Libra未上线的情况下，SEC尚未因其影响力而采取特殊监管态度或动作，表达了其对金融创新的开放性、包容性及中立态度。预期SEC在短期内不会释放监管动作。[2019/9/25]
2.在Sealedsecondpriceauction中，每个参与者提交一个其他参与者不知道的竞价，出价最高者付出的价格为次高价。
3.在Englishauction中，所有参与者从最低价起拍，一直加价到没有人出更高价格为止。
4.在Dutchauction中，所有参与者也可以看到其他人的报价，起拍价格和Dutchauction正好相反：拍卖价格从非理性的高价开始，不断降低价格，直到有买家愿意出价。也就是本次Algorand的拍卖。
荷兰式拍卖的一个示例是：假设Algorand基金会愿意出售200个algo，在市场中收集到如下报价：
1.A愿意出价3.5美金买入50个algo
2.B愿意出价3美金买入50个algo
3.C愿意出价2.4美金买入200个algo
4.D愿意出价2美金买入50个algo
他们的竞价从最高价起开始清算，A，B各在2.4美金买入50个algo，C在2.4美金买入100个剩余的algo，D出价过低获得0个algo。从这例子上可以看出这种机制是鼓励买家报出高价的，因为A，B的买入价格其实低于他们心理价格，也就是说对于大部分买家，最终的成交价是低于其预估价的。值得一提的是美国国债也是采用这种方式竞价出售的。
了解了拍卖机制后，我们再逐层分析Algorand设计该种机制的原因。
为什么不直接定价而是拍卖？
声音 | 火币研究院院长：《逆水寒》跳出加密猫加密狗的桎梏 颇具勇气和创新性:近日，火币区块链应用研究院院长袁煜明在微博发文称，网易《逆水寒》在游戏中加入“区块链挖矿”功能，而且可以跨服务器流通，甚至可能跨游戏流通。这样的尝试颇具勇气和创新性，跳出了加密猫加密狗的桎梏。[2018/9/7]
Algorand团队也曾表示过，价格应由市场来发现，而不是项目方自己来定价。这也是Algorand团队所说的去中心化、民主化的金融模式。
同时，项目方定价也并不是一件简单的工作。团队出于各种考虑，往往会高估价格，时常会发生无法募集到足够资金的情况。
为什么不采用传统的拍卖方式？
一个很有趣的事实是desendingpriceauction和firstpriceauction在策略上是等价的。也就是说在荷兰式拍卖中的策略和在firstpriceauction中的策略会有一样的结果。因为虽然荷兰式拍卖是公开竞价，但过程中的价格并不包含任何有效信息，所以在荷兰式拍卖中的采用的策略会和在firstpriceauction中策略产生一样的效用。具体证明我们不在此详细展开，有兴趣的读者可以参考相关文献。
那么既然策略等效，为什么不沿用传统的拍卖方式呢？
这可能要归因于PoS机制本身。正如前文共识部分所述，Algorand通过密码学方式可以保证共识有效进行，但前提是2/3以上的algo由诚实用户所持有。那么自然，token持有者越分散，对整个网络的安全越有利。
在荷兰式拍卖中，只要出价大于最后的拍卖结果即可得到algo。所以荷兰式拍卖可以使尽可能多出价者拍到algo，使得网络也更为安全。
另外，荷兰式拍卖机制，会让拍卖者以相同价格购得。
为什么要设计1年90%的价格回购？
一方面设计的目的很可能是为了价格的最终平稳。在实际交易过程上，也的确在一定程度上使得参与者有了一个尽人皆知的共同“心理底价”，以透明的方式管理了交易者的预期。
而另一方面，团队敢于设计出回购机制，也是因为团队此前已通过私募等方式取得了不少融资，有前期资金作为后盾。当然，在未来也存在由于团队经营不善、出现极端行情等原因导致无法最终兑付的风险，需要参与者保持关注。
3.3.是否有拍卖的最佳策略
那么，荷兰式拍卖的参与者有参与的最佳策略吗？
值得注意的是，由于本次拍卖的algo可在一年后以90%的价格由项目方回购，因此这次拍卖的并不是单纯的algo，而是algo看跌期权。看跌期权的的定价方法在拍卖开始前由AmberAI发表的文章中有详细的讨论，我们在这篇文章中回顾一下竞价的结构以及这种结构对竞价参与者的策略的影响。
在经济学角度，拍卖的最佳策略问题等同于荷兰式拍卖是否存在最优策略。好消息这一问题的确是有纳什均衡解，坏消息是这个纳什均衡解是个贝叶斯均衡，也就是说对于每一个参与者来说并没有固定的最优策略。每个玩家的策略是基于对其他玩家的了解。换句话说，在这样的竞价中，没有一个各方都固定的出价策略。每个参与者的出价都要考虑其他参与者出价的分布。从生活经验来看，越多的获得竞拍对手对algo的定价，将在这场博弈中的优势越大。
但除了关注竞拍对手之外，下次拍卖时还会有一定变化：algo已经开始在一些数字资产市场进行交易。在拍卖前关注二级市场的交易价格，可能会使拍卖更加高效。
需要注意的是在拍卖中得到的看跌期权是不能转售的，只有产于竞价的账号才有权将algo卖回给项目方。等期权快要行权的时候普通账户的客户是没法直接要求algo项目方回购自己的algo的，即二级市场上交易的只有algo的token本身，而没有看跌期权的额度。
由上述论述可知，由于拍卖包含了期权，则实际上可形成一个简单的公式为：
拍卖价格=当前token价格期权价格
那么，我们引用AmberAI报告的假设与结论，此次拍卖的成交价个为1.8p，我们可以反算出此次拍卖对token的定价为1.33usd，对期权的定价为1.06usd。
每次拍卖前，参与拍卖者都可以用此方法重新估算得到一个理论价格。
按照上述公式，在拍卖前后的短时间内，交易价格应小于拍卖价格。但为什么当前交易价格要高于拍卖价格？
可能的原因有2个方面：
1.从交易价格上来看，algo在拍卖后实际上已走完了一个填权行情
2.由于不是所有看好Algorand的个人和机构都有资格参与拍卖，存在一定门槛，由此形成了部分溢价
3.4.竞拍者的交易策略
虽然没有最佳拍卖策略，但在开始交易后，对于竞拍成功的交易者仍可以根据实际情况分析设计出合理策略。
比较直接的情况是当二级市场交易价格高于拍卖价格时，拍卖者可直接卖出获利。此外，还有Algorand所特有的一些情况：
与二级市场联动
Algo的持有者继续参与拍卖，以相对高价参与拍卖。这样也可以在一定程度上带动二级市场价格从而卖出获利。
现阶段的套利机会
对于拍卖参与者，当行情下跌时，可以以波段的方式买入并等待未来的回购。
例如，当前以2.4美元价格拍卖得到的algo，假设在交易价格为3美元。拍卖参与者的一个有效果策略为可以选择卖出algo，同时寻找第三方卖出自己的拍卖账户。3美元的algo对于拍卖参与者来说成本仅1.33美元，两天之内1.5倍已获利颇丰。同时拍卖参与者手中还有一个价值不菲的一年期期权。如果条件允许，拍卖参与者可能会试图选择将该账号连同期权分拆出售，以此来获得一笔额外的期权费。假设在3美元时看空期权价格跌至0.5p，每份期权也可获得0.66usd的收入。
3.5.可能导致亏损的情况
从上述的分析我们可以看出algorand在发行上的精妙设计。但是否使用了上述策略就一定会稳赚不亏了么？结果显然不会这样。参考本身项目的总体估值，以及考虑到在二级市场交易到的、早期投资并解锁的或者stake产生的algo没有90%回购机制等因素综合后会存在一定抛压。但这些抛压只威胁到二级市场的买家，对于拍卖参与者来说，他们的主要风险在于期权的溢价。
我们可以做一些场景的推演。
拍卖出价过早或过高
由于有了前期拍卖者的心理预期，很多参与者可能在开始拍卖时即出价。由于参与者较多，导致最终的成交价格较高，甚至在某些极端情况下以远高于二级市场的价格成交，但是二级市场的价格仍然处于高于p但是低于1.8p的区间震荡，那么由于拍卖价格过高，参与者将可能“被套”，随着时间的流逝，期权的价格归零，拍卖者损失全部期权成本。
下跌行情趋势中
如果交易价格持续走低，拍卖价格也很有可能随之降低。任何一个二级市场的algo买家应该时刻记得只有参与拍卖的账户才含有putoption。在二级市场上交易的token只是token，和期权无关。如果algo在下跌趋势中，拍卖参与者获得algo后的第一选择会是选择卖出algo，在低于行权价的时候买回，从而获得无风险收益。对于拍卖的参与者只要能够在合理价格购买到看跌期权，则可以处于交易中的有利位置。
不过，这些潜在可以用来支撑价格的资金规模有限，可以通过拍卖出售的algo额度来估算。因此当价格反复震荡、下跌时，早期拍卖者的额度可能会不足以支撑价格从而导致亏损。
参考资料
橙皮书.提前交卷的第三代公链，Algorand的非典型去中心化之路..https://mp.weixin.qq.com/s/7vRkR1QaLg-strTqCXRWJA.
KRISHNAV.AuctionTheory.第1版.Elsevier,2002.
AMBERAIGROUP.ALGOAuctionsCheatsheet–AmberAIGroup–Medium..https://medium.com/@amberaigroup/algo-auctions-cheatsheet-aab001d277bd.
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