Pyth Networkは、米国の規制された予測市場Kalshiと提携し、イベント型市場データをブロックチェーンに移行することを発表しました。PYTHはポンプ超27%

米国商務省との協力に続き(、公式GDP、PCEなどのマクロ経済データをブロックチェーンに上げた)後、Pyth Networkは本日、米国唯一のCFTC(商品先物取引委員会)に規制されている予測市場Kalshiとの提携を発表し、初めて規制されたイベント型市場データを大規模にブロックチェーンに上げ、100を超えるパブリックチェーンに跨り、分散化された世界にリアルタイムで更新された予測市場データをもたらします。

(アメリカ商務省が2つの予言機を通じて公式経済データをブロックチェーンに載せ、Pythは62%以上上昇、LINKは6.73%以上上昇)

イベントデータのオンチェーン:新しいレベルのイベント金融基盤を構築する

公告によると、Pyth NetworkはKalshiの最新のデータ提供者となり、同プラットフォームで取引されるイベントの確率データをリアルタイムでブロックチェーンに公開します。これは、開発者や機関が従来の資産価格に加えて、政治的選挙結果、経済政策の変化、スポーツ選手権などの将来イベントの確率予想を即座に取得できることを意味し、DeFi、ガバナンスアプリケーション、機関のリスク管理に新たな次元のデータソースをもたらします。

Kalshi:全米初の規制されたイベント取引所

Kalshiはアメリカ合衆国連邦が認可し、CFTCに登録された指定契約市場(DCM)であり、イベント契約(Event Contracts)の取引プラットフォームを専門に提供しています。この取り組みは、Kalshiのデータが監査可能で、コンプライアンスに準拠し、透明性を備えていることを示しており、市場に存在する非規制の予測プラットフォームとの明確な区別を持っています。このプラットフォームは、政治、経済、気候、スポーツなどの多様なテーマを網羅しており、例えば2025年にアメリカが利下げするかどうか、ニューヨーク市長選挙の結果、F1年間チャンピオン、MLBチャンピオンチームなどがPythを通じて連携されます。

新しいタイプのイベント駆動型金融商品の基盤を構築する

Kalshiのデータがブロックチェーンに上がると、開発者はDeFiやWeb3アプリケーション内でイベントの確率をプログラム可能な変数として使用できます。例えば:

政治や経済の結果にリンクした DeFi デリバティブを作成する;

真実のイベント結果を DAO ガバナンスまたはゲーム内パラメータとして使用する;

機関はリスクモデルと研究報告に規制されたイベントデータを導入できます。

国家データからイベント確率へ:Pythがオンチェーンのリアルワールドの地図を拡大

これは、Pythがアメリカ商務省と協力し、公式のGDP、PCE、実質GDPなどのマクロデータをブロックチェーンに載せた後、オンチェーンのリアルワールドデータの新しい領域を探求するものです。経済データからイベントの確率まで、Pythは資産価格、政府統計、そして世界的なイベントの予測を網羅する全方位のデータレイヤーを構築しており、オンチェーンの金融に前例のない深さと透明性を提供しています。

(Pyth Networkは500億ドルのデータ市場をターゲットにし、Bloomberg以外の新しい選択肢を提供します!2026年には従来の取引所を超えることが期待されています)

この記事では、Pyth Networkがアメリカの規制を受けた予測市場Kalshiと提携し、イベント型市場データをブロックチェーンに上げることを発表し、PYTHが27%以上上昇したことが最初にチェーンニュースABMediaで報じられました。

PYTH-4.49%
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については免責事項をご覧ください。
  • 報酬
  • コメント
  • リポスト
  • 共有
コメント
0/400
コメントなし
  • ピン
いつでもどこでも暗号資産取引
qrCode
スキャンしてGateアプリをダウンロード
コミュニティ
日本語
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)