专题研究N1960：加密圈的投资人系列54之Tarun Chitra

按：加密投资人，除了专业风投机构外，还有一些个人投资人，他们或为投资机构的天使投资人，或为加密圈成名项目的创始人看好一些项目成为它们的个人投资者；当然，无论是哪种，这些人都是对加密模式认可或有较高认知度或直接的重要参与者，关注他们的社交平台并学习他们的发言，我觉得是有意义的必要的；本资料来源于自2021年开始每月融资项目背景资料中选择“个体投资人”的内容；将做一个专题系列的研究。其中：投资人中在之前已研究过的、和区块链和加密经济无关的球星类投资人不研究。

Tarun Chitra，
@tarunchitra，
ヽ(⌐■■)ノ♪♬ @
@GauntletNetwork
/
@robotventures
/
@pleasrDAO
// Past: ¯_(ツ)/¯ @ HFT/
@DEShawResearch
/
@cornell
，
main:
@guilleangeris，
Brooklyn, NY👀🍄👀.y.at，2009年7月加入，
2,609 正在关注，
3.5万关注者，

置顶推文：2000年代：炫耀性消费，
2010 年代：有意识的消费，
2020年代：显眼的意识？
下午12:01 · 2020年1月16日

OH：“想象一下，如果 DSM 在去年之后被加密重写；他们必须包括，“你的 pfp 是什么？”作为 ADHD 诊断的第一个问题”，
上午11:28 · 2022年5月24日·

2022 年将聪明的人带到了隐喻的 TL

累了：现金支配着我周围的一切，
有线: / biz 统治着我周围的一切，
上午12:30 · 2022年5月22日

当@saah1lk
发送这个 meme 时.. 那一刻我知道百事可乐/Meta“WAGMI”狗屎是绝对顶部，当我们有“中尾”反转时，
让我想起了这个 Sourav Chatterjee 经典： https://arxiv.org/abs/math/0604352
【写这样狗屁的人才是真正的银河系大脑】

选择他的 PRNG 种子作为随机 Uniswap 交易规模的平均值的人只是因为每个交易者只是将 /dev/random 添加到他们的低订单交易规模位🇹🇩而感到困惑

2000s: Software is eating the world
2010s: Gradient Descent is eating the world
2020s: Convex Optimization is eating the world
由
翻译自英语
2000 年代：软件正在吞噬世界
2010 年代：梯度下降正在吞噬世界
2020 年代：凸优化正在吞噬世界

理念：多链桥奥运，
考虑一个图，其中顶点是链（L1s/L2s），边是桥
，
1. 做一系列图问题（例如寻找哈密顿/欧拉路径），
2. 合约给在某个区块高度（每条链）内解决问题的团队提供代币，
3. 相互竞争的团队可以进行 MEV 式攻击，以使游戏更具竞争力（例如，领先任何边缘遍历），
想象一下，如果比赛是在桥牌队和 MEV 搜索者之间进行——谁会赢？哪些图形问题最难？

我认为高中生也被视为唯一的加密货币救世主，这常常让我感到厌烦，因为如果他们被迫过早地骑在资本跑步机上并且永远没有机会，他们真的错过了在许多学科上实现成熟的机会有其他兴趣

二态振荡器协议论文：
L1s 上涨 - >通过生态系统 / VC 为应用程序提供资金 - > L1s 崩溃 - >应用程序在没有 L1 beta 的情况下找到价值有机增长 - >应用程序币上涨 - >收益再投资于 alt L1 /L2 - >循环再次开始，
（如果是真的，现在成为非现场 L1 会很可怕！）

take：stETH/ETH 的去杠杆化实际上是在合并发生之前发生的一件好事（想象一下，如果最近几天的交易发生在合并前一个小时！）

一旦启用转账，stETH（ETH1 上的 ERC20）需要赎回 ETH2 资产，但如果出现流动性紧缩或 stETH 的价格：ETH 不接近 1，那么 ETH1 和 ETH2 之间存在大量套利（我们可以'在合并时并不真正将它们视为相同）

使用 stETH 耕种（获得 LDO + CRV + AAVE 奖励）的人可能不得不同时去杠杆化以赎回他们的 ETH2（如果他们想移动），这在 stETH 时更难做到：ETH 不是合并时的 1 对 1

我怀疑在此事件之后我们将了解理论价格的一阶模型——假设 1-1 挂钩意味着，
stETH ≈ e^ {( stETH_yield - chance_cost_yield - risk_premia)*time_to_merge) } * ETH_price
，
我将尝试对风险溢价与 opp 成本进行事后分析，

由于@ArthurB
对出处进行了更正；这句话实际上来自凯恩斯，当时他正在评论孟德斯鸠的作品

“我发现利率的功能是保持平衡，而不是在新资本货物的需求和供应之间，而是在……流动性需求和满足这种需求的手段之间。”
——孟德斯鸠

我 100% 同意 w/ @delete_shitcoin
— 我们需要确保媒体机构谨慎区分有抵押、部分抵押和无抵押的稳定币，而不是将所有内容归为“算法”

$COIN市值很快会低于 StepN FDV 吗？
上午8:36 · 2022年5月11日·

ngl，这是无限讽刺的，因为这在加密（当人们实际进行真正的研究时，例如@aklamun
）比在 AI 中更真实，
郑重声明， @aklamun
和@ljfgudgeon
一直在做“资本 R”研究，然后风投基金就假装他们在没有实际发表任何关于手头主题的东西的情况下做这件事，我认为这是一个了不起的事实加密与人工智能/其他技术，

谁会为 10 倍数制作 CryptoShaadi？” — @ks_kulk

“锁定代币4年？不要尝试锁定令牌 4 小时 rn” — @jreem

另一个 alpha 漏洞是，通过正确且谨慎拆分 LP 份额（和费用流），您可以更准确地定价 MEV 成本

尽管这可能（但可能不会）贬低从事 RMM 工作的人，但我认为主要观点是正确的，并且如果感兴趣的读者学习凸分析、内存池分析，那么研究（大写 R）将满足 Dan 的两个愿望, 和 PoA，
我认为一个人可以“在desmos中玩耍”和公平推理的想法似乎有点狭隘的研究明智，
公平涉及来自许多不同领域（博弈论、人工智能、统计学习理论、计算复杂性）的经典概念，这不是你可以说的，“天哪，我绘制的这条曲线并没有像看起来那样实现，所以它不能平心而论”，
关于公平性和曲线设计的主张确实需要一个更好的理论框架，在目前的无套利框架下，您极不可能设计出可行的曲线，但任何人认为“结束了，RIP 美好时光”也有点失败主义，
*under the current

Fintech 是第一个稳定币（“你的 venmo 余额不能兑换成 1 美元，因为你在描述中写了‘古巴雪茄’”），但加密是 obv。加速运行世界其他地方，
对我来说真正的问题是，USN + USDD 是否会带来新的赛跑，或者 RWA 是否会获胜

到 2030 年，中智、钟形曲线模因将需要有一个次指数尾巴，到 2050 年它将需要成为幂律

OH：“让我们通过将 DeFi 重新命名为 MMORPF（大型多人在线角色扮演金融）来增加 DeFi 代币，从而获得收益并收回资本”

如果有人根据 Erowid 论坛经验制作 NFT 来资助制作动画系列，我会买它💯**

α泄漏： @0xjepsen
、 @0xEstelle
和@PrimitiveFi
有一篇非常🌶️的关于他们一直在研究的无预言机™️凸产品的量化金融论文，即将出版，
很酷！**

在某些方面，Tiger 新闻可能是 Fat Protocol Thesis 最糟糕的事情

太棒了，我真的希望渗透让我对 SNARK 有@socrates1024
的直觉，我不是靠自己学的

魔鬼代言人：
L1s 比 L2s [*]更依赖“FDV meme”，因此它们可能排放更少并尝试获取更多收入/单位代币,
* 直到有一个去中心化的排序器/证明者模型需要承诺一些长期的通货膨胀时间表才能获得支持,

导致许多正在撰写有关 MEV / 交易的推文的人突然写了有关共识协议和 ZKP 的基本属性的推文……长期看涨，但可能意味着 MEV 的“RIP 好时光”？ 😄
谁来编写红杉风格的套牌？
同样令人惊讶的是，很少有 MEV 人似乎对他们所从事的协议了解很多——这证明了 CS 中抽象的美

从好的方面来说，EIP-1559 的代码路径可以安全地每小时烧掉 1 亿美元，这真是太棒了,
我觉得我从未见过 CEX 在一小时内以如此高的速度分散费用回扣（他们通常会在更长的时间内分批）

上次我在 2020 年夏季 YFI 推出后和 Andre 一起在@hasufl
的吊舱上 — 为复古而兴奋

我知道这是一个中庸之道，但在哲学层面上看到$APE翻转$ATOM是可悲的

我实际上只穿一件加密货币商品，它是这款柔软的渐变彩虹连帽衫，没有任何徽标来自@MinaProtocol
/ @bkase_

ZKR 上的大🧠 CFMM 想法：
Curve 的差分私有版本，不是置换订单、噪声和批处理，而是将订单四舍五入到 abc 猜想的最接近解（a+b=c 和 |abc-rad (c)| < ε 约束意味着您曲线拐点附近的圆）,
ZKR 上的大🧠 CFMM 想法：
Curve 的差分私有版本，不是置换订单、噪声和批处理，而是将订单四舍五入到 abc 猜想的最接近解（a+b=c 和 |abc-rad (c)| < ε 约束意味着您曲线拐点附近的圆）,
4. 由于 Borel-Cantelli 引理，abc 猜想中的 ε 实际上很可能与该 CFMM 的 DP 相关（参见这篇伟大但简短的 Terence Tao 帖子）,5. 如果我们像这篇文章那样采样，它类似于（但不完全是）这个：
1. 样本随机A因子
2. 用 A 处理对 Curve 不变量的交易
3. 围绕曲线的尖点四舍五入到最近的 abc 三元组
,
问：更适合嘈杂的锚定资产（Sharpe < 3）？更难夹心？
PS 这将很难正确实施，更不用说作为产品中的智能合约了；但这将是一个有趣的黑客马拉松项目

一些随机 NFT 项目试图让 mfers 证明维诺格拉多夫定理（每个足够大的奇数都可以写成三个素数之和）成立,
此外，这是一种很酷的类似“信号量”的 NFT——但 imo + 和 x 不应该有相同的价格影响

加密作为一种社会运动与纯粹的技术创新之间的一个区别是，它从黑客马拉松中发展得比 OKR （平均而言）要多得多，这是一种文化选择，看起来像是一个聚会（有时是），但有一个技术元素也很深,
我认为在会议和头脑风暴中分享的想法有时在结果分布的尾部比接近中位数（对于社会类型的创新）更好；与加密贝都因人相比，需要 ICML 和 NeurIPS 会减慢速度,
学术会议、老派黑客马拉松和社交活动在这些活动中以一种意想不到的方式融合在一起，而进入活动的多元投入与其他技术革命完全不同，我们应该真的欣赏这种社会细微差别 (imo)

“给我看一个教授的第一个最好的研究生和他们的第二个最好的学生之间的光谱差距，我会告诉你他们是否有风格或技能” - @nikete

如果我是 Polygon 的 CMO，我会将他们所有的 ZK 链称为“多边形多项式”，并将每个链命名为以一元多项式的伴随矩阵命名，其特征值在复平面中形成凸多边形
@sandeepnailwal
@jdkanani
wdyt?

顺便说一句：这是一个算法博弈论参考——拥塞博弈是无序的资源分配与具有排序和资源分配约束的路由博弈（例如 Braess 悖论）,
[确定性是针对分配规则的，而不是针对代理估值的]

OH：“没有 Netflix 和微软的漫画就是 GAMMA”

Amos Fiat 选择从事密码学和算法博弈论工作确实是一种享受,
想想未来会有多少关于加密货币的 Fiat 定理（比 Fiat-Shamir 启发式还多）

2022：每个构建新 CFMM 的团队基本上都在做，“将 2020 年的想法应用到 Uniswap V3 上”,
提示：您可能想先了解为什么这些想法首先失败（通常与 MEV 和交易级别细节有关，而不是曲率或虚拟会计）

您想要涵盖的任何问题或主题？我肯定会涵盖以下内容：
1. 电动车,
2. 开发者用户体验/启动成本,
3. 轻客户端成本/QoS,
4. 跨链兼容性,
5. 云计算中的延迟与带宽与去中心化计算
,@musalbas
@aeyakovenko

真的很喜欢@CindyRush
的这个系列讲座——我已经离开 AMP 和旋转眼镜近十年了，所以很高兴快速了解最近发生的事情,
这些笔记有资格获得“讲座中最好的笔迹”（与/ @mkwoot
并列）

我们应该如何考虑追溯空投的隐含价值？
在这个小笔记中，我声称：
a）它们是异国情调的选择
b）您可以在某些情况下为它们定价,
但是有很多未解决的问题，我将在线程结束时留下
https://gauntlet.network/reports/retroa
从资本选择权的角度考虑追溯空投：
1. 为协议提供资金（TVL、费用、交易量）,
2. 增加快照使用的顶线指标 h,
3. 在未来的某个未知时间，您将获得与您增加指标成正比的空投,
隐含的资本机会成本：将你的资本锁定在一个不会立即给你回报的协议中，而不是现在赚取收益,
就好像你购买了未来代币的期权，你只能在未来的某个随机时间行使（行使 = 认领）,
这个隐含选项的属性是什么？
1. 你得到的数量取决于你增加了多少指标 h
2. 随机时间 t 使得您只能在任何时间 t > t 行使期权
3. 执行价格你不知道（这太糟糕了！）,
我们可以在这里建模吗？
另一个角度看这个是在障碍率方面：
鉴于我获得了一定数量的期权，代币价格必须上涨多少才能获得超过 DeFi 的“平均”回报率？
这隐含地为您提供了明确的执行价格！
引入“随机停止”永久美式期权,
回想一下：永久美式期权让您可以在购买后的任何时间行使（例如，永久期权就是这种形式）——中间是“随机停止”期权：选择 t 并且只允许行使 t > t,
这里有很多测量理论的烦恼要处理，我们将忽略（Shreve 和其他人已经完成了艰苦的工作），但只要说如果 t* 是几何的，你_可以_为这些选项求解类似 Black-Scholes 的模型就足够了
,
那么这个模型对空投有什么看法呢？
预计锻炼时间⏲️
该模型所做的一件事是计算锻炼前的预期时间：
1. 锻炼时间🔼 ：价格漂移📈 ，用于耕种的资本📈
2. 锻炼时间🔽 ：波动性🔻,
∴用户快速退出空投代币，除非价格稳定或月增,
跨栏率🏃🏾‍♂️
问：作为价格和波动率的函数，障碍率如何变化？
奇怪的是，障碍率——以期权持有者要求的 APY 衡量——仅取决于波动性和投资资本 [不是漂移]——持有者要求波动性代币的 APY ,
开放式问题❓
虽然很简单，但这为基于代币价格行为（或 MM 激励）的预期设计追溯空投提供了一些定性指导,
少了什么东西？
1. 🐳🐳之间的博弈论争夺复古奖励的百分比,
2. 对度量 h 的依赖,
你现在只能从数字上真正分析这两个，从历史追溯空投（例如@element_fi
、 @dYdX
、 @saddlefinance
等）中进行一些调整,
我们可以将随机停止美国模型视为“平均场”模型——定性有用但不能预测,
如果你有兴趣在这方面做一个小项目，请告诉我！gauntlet.network/reports/retroa

回购市场：Ouroboros ::加密市场：椭圆曲线,
[两者都具有非平凡的第一同调性，当您记得椭圆曲线只是具有特定基础的复杂环面时]

想象一下这些公司的期货市场，其中 OI 计算为愿望清单市场库存 + 一个“空头”愿望清单的函数；如果有一个愿望清单数据的预言机，那将是一个有趣的 DeFi 协议

我不明白为什么没有一些（相对）简单的算术几何可以解释,
a) 不同 ZK 系统的保证是否具有可比性（例如嵌入）,
b) 如果不可比较，请提供不等价的 SoS 证明
,
ZK Land 中的 Peter Scholze？

编造一个人：密码学家听到代数几何找到了一个新的配对非常兴奋，只是意识到它需要大小至少为 Ackermann (n, m) 的场元素，其中 n 和 m 至少为 (π/e)^ 1000

形式理论和模型可解释性对于 DeFi 比 AI 更重要的一个原因：
🤖深度学习模型（尤其是大型语言模型）具有如此多的最小值，以至于对手可以轻松地将你从一个推到另一个——所以你需要所有最小值都在大约。相同的值,
由于存在许多近似等效的最小值，因此不需要对抗性抵抗是一种“无政府状态的低价”（尽管需要为 DL 最小值定义一个类比），因此您不需要对模型参数特别精确，设计和精度,
然而，DeFi 的对手可以以一定的成本从一种均衡变为另一种均衡，而这些均衡远非相等（~ 无政府状态的高代价）
,
成本模型的精确数学，要具有对抗性，必须更加精确和完全指定,这就是为什么，在我看来，人工智能中的理论问题已经被经验性能（除了神经正切核之类的东西）压倒了，深度学习中的数学似乎每年都变得越来越不有趣，但模型却变得越来越大,
h/t to @adamlerer
帮助我进行这个观察

DeFi 协议设计也是如此；人们似乎并不费心从过去的失败中学习（很多不是这里发明的综合症）
,
例如,
2017：TCR 很酷,
2018 年：TCR 很糟糕,
2019：TCR 不是 DeFi,
2020：TCR 是治理,
2021：TCRs >多重签名,
2022：TCR 回归,

你最喜欢的算法是什么，其复杂度（计算、存储或通信成本）为 O (F (n)) ，其中 F 是斐波那契数列？
您认为这是由于社会原因（“每个人都知道 F”）还是因为有更重要的东西,
有时这些结构是“制作”来编码斐波那契（斐波那契堆是一个简单的例子）
,
但有时它们似乎更“自然”地出现（广义秘书问题）,

安息彼得卡尔,
刚意识到他一个月前去世了——早在 2019 年初， @alexhevans
, @_charlienoyes
，我试图弄清楚 Carr 的旧作品是如何描述 Uniswap LP 股票的，这导致了我们在过去的很多工作数年engineering.nyu.edu/news/rememberi