最近涌现出了非常多的算法稳定币，除了一众仿盘，我们要尤其关注那些具有原创性的项目。
不断迭出的算法稳定币，目前已经进化出了各种复杂的机制——
按风险和回报率进行分层，以维持货币的弹性供应。
Gyroscope就是一个非常新的但又十分复杂的算法稳定币，其设计原理也有不少新意。
1. 项目概述
作为弹性供应稳定币，Gyroscope维持长期稳定性的原理类似于陀螺仪，这也是它名称的由来。
Gyroscope是将AMM机制与陀螺仪缓冲区结合。
Michael Saylor：自MicroStrategy入场后BTC已增长83%，其股价上涨80%:金色财经报道，MicroStrategy首席执行官官迈克尔·塞勒（Michael Saylor）在社交媒体发文称，自从MicroStrategy于2020年8月启动购买比特币之后，该数字资产价格已增长83%，而MicroStrategy公司股价则上涨了近80%。迈克尔·塞勒还指出，相比于传统股票市场，比特币更具优势，数据显示自MicroStrategy入场后标准普尔指数仅上涨了 16%，纳斯达克 100 指数上涨了 6%，而作为比特币价值储存主要竞争对手的黄金下跌了 14%，白银下跌了 33%。[2022/7/9 2:02:23]
即在一级市场上铸造稳定币，然后在二级市场以AMM方式进行交易，以此来调节价格。
MicroStrategy一度涨超12% 现涨6.15%:行情显示，MicroStrategy(MSTR.O)一度涨超12%，现涨6.15%，此前公司否认收到针对比特币支持贷款的追加保证金通知，并表示公司能够承受更大幅度的波动性。[2022/6/16 4:30:15]
那些单纯使用AMM的一篮子稳定币存在这样一个问题——篮子里的一个（或几个）资产出现问题，会像多米诺骨牌那样通过复杂的交换机制造成整个系统的风险。
那些发行了治理Token的稳定币（例如Maker中的MKR），会为了弥补短缺情况而拍卖未来的现金流价值。
但这样就会出现一个问题——一旦超出了合理范围，就会在死亡螺旋上升的情况下蒸发掉未来现金流量的价值。
Ontology VC SDK系列DID工具发布，面向全球Java和Go语言的Web3开发者开源使用:5月4日消息，Ontology VC SDK 系列DID工具包正式发布。作为ONT ID的有效补充，VC SDK系列主要包含面向2种开发语言的2大类总计4套工具，目前已面向全球开发者开源。开发人员可以部署相关 Web3 应用程序，或者将可验证凭证功能嵌入到现有的Web2应用程序当中，有效节省开发成本，实现平滑接入与高效部署。
据悉，该工具包能够应用于教育、求职、尽职调查等多种场景之中，解决社会协作中的现存痛点，助力企业实现技术升级与业务飞跃。[2022/5/4 2:49:23]
而Gyroscope则是通过两种主要方式控制此问题：
通过将缓冲资产隔离到池中，以使池之间传染的可能性最小。
MicroStrategy首席执行官建议埃隆?马斯克将特斯拉资产负债表转换成比特币:12月20日，特斯拉创始人埃隆?马斯克(Elon Musk)在推特上发布了一张比特币的图片，MicroStrategy首席执行官Michael Saylor在该推文下面回复道：“如果您想为股东提供1000亿美元的好处，请将特斯拉(Tesla)的资产负债表从美元转换为比特币。标准普尔500指数的其他公司将跟随您的领导，随着时间的推移，它将增长到1万亿美元。”
对此，摩根溪创始人Anthony Pompliano发推文称：“如果埃隆?马斯克(Elon Musk)将特斯拉(Tesla)的资产负债表转换成比特币，互联网将会崩溃。”[2020/12/21 15:53:12]
通过设计AMM来防止缓冲区资源耗尽。
所以理论上来讲，Gyroscope的系统设计更加灵活且稳定。
2. 应用场景
在一级市场上铸造稳定币
假设y=发行的每个稳定币的缓冲美元价值。
当Y≤1，铸币价格目标1美元。当y > 1时，则会向新的铸币商收取费用。
雨天基金
雨天基金是为单个稳定币的失效提供保险。雨天基金的“保险”可以与稳定币分开，通过认购获得。
然后雨天基金的现金流量又可以证券化，有时可以出售以补充缓冲金，反之亦然——
这就像利用未来现金流量来填补缓冲区，而不是累积过去的现金流量。
货币市场基金
Gyroscope设置了缓冲区，就是一个赎回率固定为1美元的货币市场基金，由稳定和易变的资产组合而成。
每个稳定币都可以兑换价值1美元的缓冲资产，但可能会贬值。
3. Token模型
加密货币市场的“黑色星期四”危机表明，超额抵押的贷款和稳定币存在去杠杆化风险。
而在Gyroscope的模型中，稳定币的供应是由投资者决定的，他们将杠杆头寸的获利能力最大化，同时结合了抵押清算的成本，而这涉及稳定币的内生价格。
Gyroscope认识到不稳定的领域可能由较大的偏差，预期的崩溃以及去杠杆化带来的流动性问题触发。
他们计算出了稳定领域和不稳定领域的价格偏差的概率，并把它设置得更接近理想稳定的机制。
但具体的模型还没有出来。
随着时间的推移重新平衡/更改缓冲资产组合；
制定证券化决策（可以在某种程度上实现自动化）；
选择价格供系统使用；
可能会修改主要市场AMM参数。
4. 团队介绍
尽管Gyroscope的Twitter才创建没几天，拢共没发几条消息，尽管Gyroscope的官网只有一份不能称之为严谨意义上的白皮书，Gyroscope也没有透露团队信息。
但链茶馆在检索相关论文时，发现作者在2011年就提交过关于大型金融网络“传染性联系”的论文。
然后在今年陆续提交了4篇论文。
分别是关于再保险的损失分散模型的论文，关于非托管稳定币模型的论文，关于校正异常值的论文，以及关于Gyroscope的文章。
作者是Andreea C. Minca，她是康奈尔大学的运筹学与信息工程副教授。
重点研究系统风险、流动性风险和信用风险领域的金融数学建模。
她对系统性风险的结构模型特别感兴趣，她使用网络来表示金融机构之间的各种类型的相互关系。
5. 投资机构
“这是一个研究开发项目，我们没有代币。请不要陷入局。”
不过今日Gyroscope项目将正式启动，从研究阶段开始落地，不排除未来会有投资机构的支持。
8.链茶点评
算法稳定币被攻击最多的地方在于，用非常简陋的算法去把握非常复杂的金融系统。
但是随着算法稳定币的不断进化，应该出现算法更为复杂的稳定币系统。
Gyroscope就是一个很好的试探。
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