加密货币的主要用例是价值存储和参与智能合约平台的成功。令牌稳定性是一个单独的用例，无法在同一令牌的框架内实现。我提出了一个二元系统设计，其中两个令牌之间的交互，ALEO 平台的本地加密货币和由它支持的稳定币，保证了后者的价格稳定性，并允许前者的算法货币政策。

一、金钱

根据当前的经济学教义，货币具有三个主要特征：交换媒介、记账单位和价值储存。这个定义在 100 年前可能是正确的。今天它只不过是一个谎言。从 1913 年开始，当第一次通货膨胀测量时，美元贬值了 26 倍，这意味着你今天需要 26 美元才能买到一百年前你只需 1 美元就能买到的东西。这几乎算不上保值。然而，美元成为世界储备货币，并用作全球交换媒介和记账单位。值得一提的是，在 1980 年金本位制被废除之前，美元就已经失去了其“保值”属性，因为它已经失去了 1913 年的 7 倍购买力。

事实上，现代经济中的货币必须逐渐失去其价值才能成为有吸引力的交换媒介，这样说可能是正确的。很简单，当一个人持有随着时间的推移失去价值的东西时，它很可能会尝试用更有价值的东西来交换它。这样的人会毫不犹豫地去商店，不仅购买他们非常需要的东西，比如比萨饼，还会买他们不太需要的东西，比如娱乐，或者他们根本不需要的东西，比如新车电话。

大多数传统经济学家将货币的价值损失属性理解为其关键属性之一。毕竟，美联储实施其通货膨胀货币政策并不是一种完全疯狂的行为。然而，在 2008 年创建比特币时，中本聪似乎并没有完全意识到他自己创建的东西的主要用例。在他那份精彩绝伦的白皮书的开头，他们写道：“电子现金的纯点对点版本将允许在线支付直接从一方发送到另一方，而无需通过金融机构。”

我们有一个确切的日期和证明中本聪错误的人的名字。 2010 年 5 月 22 日，现在被称为“比特币披萨日”，Laszlo Hanyecz 从他当地的约翰爸爸那里买了两个披萨3。按照今天的价格，这个比萨饼价值约 4 亿美元。

如果美元很难成为一种价值储存手段，那么比特币绝对不是一种交换媒介。很简单，一个人可能会尝试持有随着时间的推移而升值的东西，而不是购买他们急需的东西，更不用说比萨饼了。

不幸的是，试图让加密货币成为“正当货币”的想法似乎一直主导着加密爱好者的思想。如果比特币开发者了解经济学，他们一开始就不会提出闪电网络之类的东西。买一杯未来几年可能价值数百万的咖啡，你应该是真的疯了。

现在有一系列不同的加密货币项目，具有各种货币供应模型。一些人追随比特币的货币政策受到严格限制，一些人会随着时间的推移铸造类似于美联储 2% 通胀目标的硬币。我们认为所有这些方法都是投机取巧的，并非基于可靠的经济模型。

资产不可能同时是价值储存和交换媒介。如果是这样，为什么有人会提出保值通胀目标或试图不断增加资产价值以鼓励将其用作交换媒介？

今天加密货币的主要用途是价值储存。特别是随着智能合约的引入和分布式可验证计算的概念，一般来说，本机平台加密货币的额外使用开始出现。当开发人员为其中一个智能合约平台的代码做出贡献时，他们实际上成为了该平台成功的参与者。

持有原生代币并在底层平台上开发应用程序使这样的开发人员成为积极的参与者，从而产生更多的用例。例如，DeFi 运动清楚地表明了这一点。当然，这些用例主要与投资有关。事实上，智能合约引入了一种可能性，可以从存储在区块链上的资产中提取更多价值，而无需出售它。这完全符合价值存储的概念。

资产的稳定性和这种稳定性所需的波动性——没有。因此，对于许多需要稳定交换媒介的用例，区块链原生代币的基本属性代表了一个限制因素。事实上，对于大多数以消费为核心的用例，例如支付某人执行某项工作的费用。

这种限制一直是创建与某些现实生活资产价格挂钩的加密货币的主要驱动因素之一。通常为美元。

今天使用的稳定币设计有两种类型：一种是由现实世界资产支持的稳定币，例如 USDT，另一种是由加密货币本身支持的稳定币，例如 Maker DAO。

我们认为由实物资产支持的稳定币没有任何意义。一般来说，它们与在中心化交易所拥有代币一样糟糕。它们完全不透明、中心化、体积庞大且通常很糟糕。

在加密货币支持的稳定币中，它们都需要单独的治理代币和超额抵押，以应对其储备资产价格急剧下跌的灾难性情景。他们严重依赖第 3 方提供当前价格的 oracle 数据源，这代表了攻击向量和故障点，无论 oracle 网络有多好。

总的来说，这种方法是现在在以太坊中流行的第 2 层协议，我们认为它不是紧密耦合的，这限制了现代区块链系统应该期望的服务和安全保证水平。

在这项工作中，我们不仅提出了一种稳定币的机制，而且还提出了 ALEO 区块链中两个相互关联的币的货币系统，这将支持两种用例：价值存储/参与和交换媒介。与其试图同时坐在两把椅子上，不如让我们拥有两把椅子并适当地使用它们。

II.xLEO ALEO 的双星伴星

让我们考虑 ALEO 上两个相互关联的原生代币的经济系统。 ALEO — ALEO 区块链的原生加密货币和 xLEO — 一种反向原生货币，具有与其二进制伙伴相反的属性。 ALEO 将用作价值存储或“资产”，而 xLEO 将用作稳定货币或“货币”。

让我们将 ALEO 和 xLEO 视为两个独立但相互关联的区块链的原生代币，其中一个区块链的用户行为动态可以影响另一个区块链的某些参数——就像在行星双星系统中一样。

ALEO 代币的安全性由验证者提交锁定一段时间的股份来确保。验证者创建、提交并就 ALEO 区块链上的区块达成共识。由于他们从网络中赚取的佣金和费用，他们被激励去做这项工作并投入股份。验证者还受到激励来运行 POOL，这可以让他们从其他人增加的股份中赚取更多佣金。决定与 ALEO 进行质押的最重要指标是用户从他们的投资中获得的收益。通常他们以美元衡量这种收益。

让我们想象 xLEO 也有验证器。我们称他们为“xLEO 验证者”。验证者将创建、提交并就外部世界中 ALEO/USD 对的价格达成共识，而不是区块 xLEO。我们称它们为“xLEO 块”。在他们持有 ALEO 股份期间，他们将把他们在 ALEO POOLs 中的股份转移到 Issuer 智能合约（当然，我们称之为 xLEO the Elector）。一旦提交，这些股份将参与选举，成为 xLEO Elector 智能合约中的验证者。与 Elector 智能合约非常相似，如果验证者向 xLEO 区块提供错误数据，他们转移到 xLEO Elector 的股份可以被“削减”。稍后会详细介绍。

值得一提的是，在转移到 xLEO 的同时，Elector 智能合约 ALEO 股份将继续在 ALEO 区块链中获得奖励。成为 xLEO 验证者的动机是，除了这些奖励 xLEO 之外，验证者还将获得所有将发行的 xLEO 的佣金。因此，ALEO 区块链的验证者现在可以毫不费力地成为 xLEO 验证者并获得额外奖励。当然，从技术上讲，这意味着将他们的节点连接到来自某些交易所的数据馈送，并将正确的数据提供给选举人 xLEO。事实上，我们根本不关心 xLEO 区块中的价格如何，只要这个数据是正确的。

现在让我们考虑持有一些 ALEO 的用户想要在 ALEO 区块链上用它们交换稳定币。为了适应用户，我们将创建几个特殊的智能合约，分别称为 xLEO the Auction 和 xAuctions。用户可以去其中一个，并为他们的 ALEO 要求 xLEO。我们将在下面讨论发行 xLEO 的确切机制，但现在我们只说在某些程序之后，将使用 xLEO 验证者提供的外部数据馈送的精确汇率发行 xLEO 以换取 ALEO。

值得一提的是，购买 xLEO 时，无需过度抵押。让我们在这里稍作停留，因为这一点是所提出的二进制系统最重要的例证之一。通常在通过算法设计创建完全独立的稳定币时，这种设计需要针对底层加密货币价格快速剧烈下跌时的场景提供保护机制。事实上，由法定货币储备支持的稳定币也存在同样的问题，比如 USDT。但由于后者的不透明性，无法确定此类稳定币何时以及在何种条件下可能会资不抵债。

归根结底，所有当前的设计都需要一些资产超额抵押，因为他们作为抵押品的资产不在他们的控制之下。在现实世界经济中，货币的稳定性（或者至少我们应该说货币通货膨胀的稳定性）是由控制所述货币供应的某些当局的货币政策确保的。

提出二元系统设计的原因之一恰恰是我们在这里确实可以控制 ALEO 货币政策并且我们打算使用它。

为了在发生灾难时实现稳定，我们应该与其 xLEO 伙伴共享 ALEO 的一些“引力”。即，应将大部分 ALEO 作为稳定基金提供给 xLEO 系统。比如说，3 亿个代币。除了这一次，稳定基金本身不会干预价格稳定，也不会干预原生 ALEO 加密货币，这是一个非常错误的想法，如上所述。相反，它将用作抵押品，以在 ALEO 价格大幅下跌的情况下履行 xLEO 的义务。

我们认为，这样使用 ALEO 储备是谨慎的，不会在发生灾难时对 ALEO 价格造成进一步压力。

让我们回到刚刚使用 xLEO the Elector 的精确定价机制将他的 ALEO 与 xLEO 交换的用户。用户兑换 xLEO 的 ALEO 现在将用于通过代表选举人 xLEO 将其质押在 DePool 中来回馈 ALEO。质押的奖励将被分成两半：一半按比例分配给 xLEO 验证者，另一半将作为提供抵押品的付款进入 ALEO 储备。

ALEO 和 xLEO 之间的其他互连点可能是在 ALEO 系统中使用某些 xLEO 指标。例如，xLEO 供应量的增加可能表明需要增加验证者奖励。这将允许动态区块奖励调整，使用户在 DePool 中质押 ALEO 而不是持有 xLEO 更具吸引力。

这本身会减少市场供应并提高 ALEO 在公开市场上的价格。这种机制将实现二进制系统设计的主要思想——创建两个具有不同用例的代币，同时测量它们之间的交互以允许算法货币治理。

让我们也从真实市场参与者的角度来看所提议的系统。今天大多数稳定币设计都承认三种类型的用户：一种希望其资产稳定，也就是无风险，一种寻求风险相对较低的收入，另一种希望在高风险下最大化其收入潜力投资。

在本文中，我们主要考虑两个用户：一个是寻求稳定性的用户，他们购买 xLEO 以换取 ALEO，另一个是验证者，他们正在寻找其资本的额外收入。但是当然很容易想象，可以在我们的二进制系统之上创建一个衍生品市场，这将满足大多数用户对风险和高收益的偏好。

衍生品市场反过来利用 Black Scholes 方程的逆来帮助调整收集的定价合约：C = StN(d1) - Ke-rtN(d2)，可以将其视为 St 的关系并根据它求解。为系统提供已实现交易（强数据）和建议价格（弱数据）的正确（市场）价值，因此可以估算价格估计（通过衍生效应平滑）。

III.xLEO 选民

xLEO Elector 合约旨在收集外部 ALEO/USD 定价值并永久运行，因此可以即时收集数据。但是收集是以加密的方式进行的。不是对每个数据集合都执行揭示机制。

报价是基于验证者 xLEO 的去中心化和盲目（密封投标）方案进行的。这确保没有任何验证者知道其他人在提交-揭示方案中所做的报价，如下所述。还应该实施更复杂的 ZKP 算法以提高保密性。在这里，Aleo 将揭示真正的潜力

在计算上不可预测的（加密随机的）时刻，执行当时给定价格的检查。

也就是说，所有数据都将由提交者透露，然后用给定的哈希（提交）进行检查和分析。刚才提到的正确值被认为是初始价格集。那些不能正确透露数据的参与者被认为是预恶意的。

那些价值位于第 25 和第 75 个四分位数之间的参与者被认为是诚实的并得到奖励。那些提供异常数据的参与者被认为具有一定的累积等级，并且他们失去了当前奖励，这些奖励是关于这个等级的诚实参与者。

因此令秩 r 为 [0,1] 实值区间内的数字。我们设置 r = 0 对应于诚实参与者，r = 1 对应于恶意参与者。最初所有参与者的排名都为 0。对于给定的排名，奖励计算为 (r-0.5)*r0，其中 r0 是诚实参与者的奖励。

排名更新如下：新排名是 r' = r*(1-a) + a*rc，其中 r 是旧排名，a - [0,1] 中的某个常量和 rc - 当前分析的排名喂养。 rc 是根据被假定为共识值（另见下面的解释）和当前参与者给出的中值之间的差异计算的。

rc = 0，对于 v25 < v < v75 ； rc = 1-P (vi < v)，因为 v ≤ v25 ；

rc = 1-P (vi > v)，对于 v ≥ v75

其中 P (v ⋳ V) 是当前价格集中的一些随机 vi 位于区间 V 中的经验概率。因此 1 - P (vi > v) ⟶ 1 其中 v -> “max given number” 同理1 - P (vi < v) ⟶ 1 with v ⟶ “min given number”。 v25 和 v75 对应于上面定义的诚实区间的边缘。迭代关系 r' = r*(1-a) + a*rc 以某个速率 a 累积馈送的“错误”。如果我们建议恒定值，即

r0 = 0 rn+1 = rn*(1-a) + rc*a

rn ⟶ rc 如果 n ⟶ ∞

除此之外，如果验证器在一定次数的检查期间排名未降低 > 0.5，则该验证器将被永远禁止（从验证器集合中排除）。请注意，如果验证器给出正确答案，其排名将立即下降为 < 1，因此在它获得完全禁止之前，它可能会清除累积的恶意排名。

拒绝提供价格值被认为与提供具有某些恒定等级的数据相同，这是根据预实施 (PoC) 阶段的收敛实验来确定的。

我们意识到报价可以以自动或半自动的方式进行，例如通过将来自他们信任的任何交易所的真实交易价格提供给合约。这尤其意味着他们无法验证每一步的每个馈送值，因此永久惩罚他们“不正确”的价格是不公平的。这就是为什么我们给他们预恶意状态作为一种警告来检查他们的系统。根据警告，他们可以停止所有喂食过程并修复它们。

在 Schelling 机制无法提供单一价格（例如多模式分布）或正常性检查失败的情况下，报价合约可以：

• 提供一系列值（激活相应数量的拍卖）；

• 拒绝提供任何价值，将所有参与者调整为一定等级（在 PoC 期间需要调查）；

• 在多个值的情况下，获胜者拍卖以一定的可疑等级对失败模式进行排序。

  
  

报价的激励应考虑以下方面：

1. 报价者将被激励进行报价——即向协议提供一些信息（在我们的例子中是价格值）。

2. 他们将被激励提供正确的报价——即给定的价格值应尽可能接近实际市场价格。

   
   

我们假设报价者因以下原因而被激励去做他们的工作：

1. 稳定网络共同共识
2. 使xLEO的发行正当合理
3. 在系统中引入正确的经济特征
4. 不要失去验证者奖励
5. 根本不会失去他们的股份
6. 从 xLEO 拍卖中使用 ALEO 获得的股份获得奖励
7. 当可疑参与者被砍掉时获得额外奖励

为了对给定数据达成共识，提出了谢林点机制。它最初于 1960 年由 Thomas Schelling 在他的“冲突策略”11 一书中引入，基本上用于表示在信息对称世界（我们假设为工作案例）。

我们使用最初来自 Vitalik Buterin 的相同概念和想法，并大致重复引用协议的主要步骤（基于 commit-reveal 方案）：

1. 在每个区块中，所有参与者都可以提交 ALEO/USD 价格的加盐哈希值及其 ALEO 地址（提交）。

2. 在报价阶段（以及检查阶段，见上文），用户可以提交他们在前一阶段提供的哈希值和盐（显示）。

3. 将“正确提交的值”定义为所有值 N，其中哈希 (N+ADDR+Salt) 在第一个块中提交，N 在第二个块中提交，两条消息均由地址为 ADDR 的帐户签名/发送，ADDR 为系统允许的参与者之一。

4. 对正确提交的值进行排序。

5. 每个在第 25 和第 75 个百分位数之间提交正确值的用户都会获得一定数量的 ALEO 奖励，这些 ALEO 是从可疑参与者那里收集的。

6. 报价阶段对可疑和恶意账户进行与检查阶段相同的程序。

   
   

正如同一篇论文中提到的，“该协议不包括防止女巫攻击的特定机制；假定将使用工作量证明、权益证明或其他类似解决方案”（ALEO 案例中的权益证明）。

当前的最终价格估算基本上是根据正确数据集的中值计算得出的。它后来用于拍卖合约（如果在分布形状和参数中观察到异常，则共识值可能会进行调整）。

IV.xLEO 拍卖会

当价格确定（即刻确定）时，可以进行拍卖。我们假设有两种拍卖：直接拍卖 (xLEO/ALEO)、反向拍卖 (ALEO/xLEO) 及其去中心化变体，我们将其称为 xAuctions（类似于 POOL）。

基于共谋攻击思想使用谢林方案的主要争论和反驳。如果报价者在做出正确报价或生活在不对称连接的世界中存在偏见（后者不是这种情况，因为区块链上的所有程序都对所有用户对称开放），则可能会出现这种情况。这就是为什么我们提出拍卖机制来验证上一步的报价。重新验证，更准确。

我们提出以下方案：

1. 拍卖以最小手数按需进行。它会根据获胜者的要求出售尽可能多的 xLEO，但会按所需数量过滤参与者（如果出价小于给定的价格，则无法参与）。

2. 它被设计为 Vickrey 拍卖（密封投标，第二价格）。

3. 投标密封也通过与上述类似的承诺披露方案执行。

4. 它具有基于报价结果的预定义零位置，因此获胜者必须提交高于（或等于）报价的出价。

5. 报价不应在拍卖开始前披露。

6. 获胜者地址、获胜者和支付的（第二）价格在拍卖结束时公布。

7. 如果无人中标，则视为拍卖失败，拍品不予出售。

8. 支付拍卖，支付给验证者，并作为对更大流动性的支付（因为最小手数）。

9. 拍卖结束后，每个参与者都可以按照上次拍卖确定的价格增加一些因素购买所需数量的 xLEO。

   
   

我们假设验证者的观点是公正的，除非他们可以合谋获得一些非市场奖励（贿赂）。如果某个潜在的拍卖参与者在报价阶段贿赂验证者以提高 ALEO/USD 的价格以更便宜地购买 xLEO 并且她获胜，那么他们

将间接减少 ALEO 抵押品支持 xLEO，这会损害他们验证的系统。

相比之下——如果他们出于某种原因密谋就较低的 ALEO/USD 价格达成一致，这使得 xLEO/ALEO 的价格更高，那么拍卖中将没有赢家，这将在当地停止经济进程。因此，一般来说，验证者有动机将共识价格保持在接近实际市场价值的水平，以：

1. 建立 xLEO 的正确支持

2. 让 xLEO 发行以正确的方式进行

   
   

x拍卖

xAuctions 合约旨在成为一种机制，允许购买力有限的用户利用累积的潜力参与拍卖。他们可以组织玩家群体来代表单个拍卖参与者累积他们的需求以达到出价的限制。这是以非常类似的方式设计 POOL 的。

合约包含以下角色：

1. 聚合器（代表）。拥有 xAuctions 合约的账户。其义务包括适当出价（应不低于累计购买需求的一定比例）、适时在主拍卖会上出价。

2. 参与者。授予合同权利以她的名义与聚合商一起投标的帐户

3. 契约本身。以适当的方式累积出价，允许代表进行价格出价，将出价发送到拍卖合约，支付所有正确的费用，收集结果并在他们之间分配中标，如果合同在拍卖中失败。

4. 聚合器和参与者的购买价格最终会根据他们的数量和角色进行调整（聚合器有一些额外的好处作为作为代表的奖励）所有 xAuctions 常量都需要在实施阶段确定，并且应该为所有参与者建立足够的激励机制。

   
   

xAuctions 可以执行一次或立即（直到获胜）方式执行。如果某些参与者存在 xAuctions 减少总购买潜力小于最小手数，xAuctions 需要寻找新的参与者来满足要求。如果 xAuctions 赢了，它会分配购买的拍品并关闭。

任何方式的 xAuctions 参与者都应该比任何用户在售后阶段获得更多的利益，以激励参与者进入它。

由于 xAuctions 代表不应该是验证者，目前没有提出任何惩罚机制，也没有记录任何声誉，因为我们建议新拍卖允许参与者在新的 xAuctions 中重组。

目前可用的开放 xAuctions 列表也应该可用，所有重要参数都透明地给出，让新来者根据他们的内部偏好轻松选择和参与。

xAuctions 非中标生命周期的持续时间也可以提前指定，之后 xAuctions 关闭并根据状态独立返回收集的出价。

五、结语

● 我们在上面介绍了两个代币的紧耦合系统，原生ALEO 货币ALEO 及其二元伙伴xLEO 稳定币。因此，该系统不需要任何额外的治理，因为它的所有行为都由智能合约管辖，或者在必要时，它依赖于 ALEO 原生代币治理和安全保证。

● 拟议的系统允许我们拥有两种原生 ALEO 加密货币，一种用于每个基本用例：价值存储/参与和交换媒介稳定币。

● 价格由ALEO POOL 参与者提供，并使用调整后的Schelling 机制进行验证，添加可疑排名、罚没算法、分布属性分析和拍卖后二次修正，以实现共识价值和罚没调整。

● 提出了激励计划，允许验证者在相同的股份上赚取额外的收入。 ● 该系统使用ALEO 储备作为xLEO 的几乎无限保证，因此不需要超额抵押。

● 用于价格控制和资格的Vickery 拍卖机制用于xLEO 购买，反向Black Scholes 价格发现方程用于xLEO 衍生品。

附加参考书目

1. Hisham S. Galal 和 Amr M. Youssef 在以太坊区块链上进行的可验证密封投标拍卖， https://eprint.iacr.org/2018/704.pdf
2. SchellingCoin：一种最小信任的通用数据源，Vitalik Buterin 于 2014 年 3 月 28 日发布，https: //blog.ethereum.org/2014/03/28/schellingcoin-a-minimal-trust-universal-data-feed/
3. 纳什均衡和谢林点，作者：Scott Alexander，https: //www.lesswrong.com/posts/yJfBzcDL9fBHJfZ6P/nash-equilibria-and-schelling-poi nts
4. 联络点的力量是有限的：即使是微小的回报不对称也可能导致严重的协调失败，作者：Vincent P. Crawford、Uri Gneezy 和 Yuval Rottenstreich，https: //rady.ucsd.edu/faculty/directory/gneezy/pub/docs/联络点.pdf
5. 受托人：Hisham S. Galal 和 Amr M. Youssef 在以太坊上进行的完全隐私保护 Vickrey 拍卖，https: //eprint.iacr.org/2019/102.pdf
6. Wanyun Gu、Anika Raghuvanshi 和 Dan Boneh 对稳定币定价预言机和去中心化治理的实证测量， https://assets.pubpub.org/vnkw477p/51581338545992.pdf
7. 用于逼近真实世界实数值的智能合约预言机，作者：William George 和 Clément Lesaege，https: //drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2020/11970/pdf/OASIcs-Tokenomics-2019-6.pdf
8. 使用 Jose A. Montenegroa、Michael J. Fischer、Javier Lopez、Rene Peralta 的谨慎加密证明确保密封投标在线拍卖，https: //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895717711004535
9. Oracle 高效在线学习和拍卖设计，作者：Miroslav Dudík、Nika Haghtalab、Haipeng Luo、Robert E. Schapire、Vasilis Syrgkanis、Jennifer Wortman Vaughan，https: //www.cs.cornell.edu/\~nika/pubs/ main -oracle-efficient.pdf
10. 迭代广义 Vickrey 拍卖：没有完整启示的策略验证，作者：David C. Parkes，https: //dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/4101696/Parkes_Iterative.pdf ?sequence=2
11. 由去中心化、加密的人工智能执行的稳定币的真实可靠的货币政策，David Cerezo Sánchez，https: //eprint.iacr.org/2019/1054.pdf