データの説明責任と透明性アライアンス（DATA）が暗号化にとって重要な理由。 昨年は暗号通貨市場にとって非常に困難な時期であり、Bitcoinの価格が急激に低下し、暗号詐欺に関する懸念が高まっています。 多くの人が2019 年にターンアラウンドを望んでいますが、偽の取引量の増加の報告で、暗号市場は信頼性を証明する前に長い道のりを歩んでいます。
これは、新しく作成されたデータアカウンタビリティとトランスペアレンシー・アライアンス（DATA）が対応したいと考えているものです。 暗号化データに焦点を当てることによって、暗号空間のプロジェクトからの透明性、説明責任、開示を促進したいと考えています。
データとは何ですか？
暗号市場インテリジェンスプラットフォームCoinMarketCapによって開始されたDATAは、CoinMarketCapの計算に含めたい取引所に厳格なコンプライアンス要求を課しています。 彼らが必須の暗号化データを提供できない場合、取引所は削除され、参照トラフィックの主要な源の1つを失います。
データの包括的な目的は、業界全体のレポート基準を見直し、調整し、強化し、ギャップを特定し、データのアカウンタビリティと透明性を高める戦略を提案することです。
CoinMarketCapは、追加のデータポイントを提供することで、ユーザーはより情報に基づいた意思決定を行う権限を与え、プロジェクトは開示の強化を通じて自分自身を差別化することができると考えています。
バイナンス、ビットトレックス、OKEx、フオビ、液体、アップビット、IDEX、オセアニックス、Gate.io、KuCoin、HitBTC、ビットフィネックスを含む12 以上の主要な暗号交換は、すでにデータの一部です。
なぜデータが必要なのですか？
データは、CoinMarketCapで高いランキングを得るために、いくつかの取引所が取引量を偽造しているという一連の主張に従って作成されています。
暗号取引情報ポータルであるThe Tieの調査では、平均的なウェブサイト訪問数と報告された取引量を調べ、その数値を評判の良い取引所のものと比較しました。 暗号取引所で報告された取引量の87 ％ が間違っている可能性があることがわかりました。 また、交換所の 59% は、予想以上の10 倍の報告量を持っていた。
別の研究では、暗号通貨インデックスファンドプロバイダBitwise Asset Managementは、報告されたすべてのBitcoinの取引量の95 ％ が偽造されていると主張しました。
最近、CoinMarketCapは、価格計算から韓国の暗号化交換のグループを削除し、「世界の残りの部分からの価格の極端な相違と限られた裁定機会」を示しました。 これにより、ほぼすべての暗号化通貨のCoinMarketCapの測定が急激に低下しました。
データの目標
DATAの透明性イニシアチブは、取引所の「偽の量」を取り巻く問題に対処することを目指しています。
現在乗船しているデータ交換パートナーは、必須データと自己報告情報を継続的に提供することに取り組んでいます。
フェーズ1では、すべての取引所は2019 年 6 月 14 日までにAPIを介してライブ取引データとライブ注文帳簿データを共有する必要があります。 これらの暗号化データポイントは、流動性、注文帳簿の深さ、スプレッド、その他の有意義な措置などの措置を決定するための分析を可能にします。 この必須データを提供しない交換は、CoinMarketCapのすべての価格および調整済み量の計算から除外されます。
プロジェクトのフェーズ2では、CoinMarketCapは分析に使用できる暗号化データの種類を増やし、フィルタリングにより深い分析と取引所の操作の見解を可能にする予定です。 これには、ソルベンス/準備/負債の証明、市場ペアレベルでのより詳細な取引データ、ライブウォレットステータス、および過去の取引データが含まれます。
フェーズ3では、CoinMarketCapは、プロジェクトに追加情報を提供するための自己報告チャネルを導入します。 これは純粋に自発的な報告になりますが、各プロジェクトの自己報告は、そのランキングに因数分解されるレベルです。
「これは、検閲や任意の判断の呼び出しを必要とせずに、より高いレベルの開示と透明性を奨励するDATAの意図に沿っています」とCoinMarketCapはブログで説明します。
透明度を上げる
DATAの発売は、暗号交換の透明性レベルを大幅に向上させる可能性があります。 情報を開示したいプロジェクトは、正直な意図と行動を持つ可能性が高くなります。一方、プロジェクトが情報を省略すると、そのステータスに関する警告を発し、ユーザーに深く掘り下げるよう促す可能性があります。
CoinMarketCapは、暗号化データの収集が最初のステップにすぎないと認めています。 データセットが大きくなると、より多くの分析を実行できるため、ユーザーが十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにする、意味のある新しい指標を導入できます。
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