В области оракулов качество и надежность данных имеют решающее значение, напрямую влияя на общую ценность оракулов. Многие оракулы сталкиваются с проблемами смешанных источников данных, искаженной или манипулируемой информации. Однако Pyth завоевал доверие Министерства торговли США благодаря своей уникальной сети поставщиков данных. Ключом к этому достижению стало тщательно отобранное более 120 поставщиков данных, среди которых такие финансовые лидеры, как Jane Street, Optiver, CBOE, что в корне обеспечивает точность и авторитетность данных.

Критерии отбора поставщиков данных для Pyth крайне строгие. Первое условие заключается в том, что это должны быть лицензированные учреждения, зарегистрированные в регулирующих органах. Например, CBOE, как признанная Комиссией по ценным бумагам и биржам США официальная биржа, и Jane Street, известный маркет-мейкер на Уолл-стрит, имеют многолетнюю историю соблюдения норм. Во-вторых, эти учреждения должны обладать мощными возможностями по производству данных, предоставляя актуальные и высокочастотные торговые данные, а не просто перепечатывая вторичную информацию с других платформ. Наконец, хорошая репутация в отрасли также является обязательной, любые учреждения с историей подделки данных или манипуляций на рынке будут исключены.

Процесс обработки данных Pyth также очень строгий. Данные не поступают на цепочку напрямую, а проходят многократную проверку в Pythnet. Сначала проходит этап перекрестной проверки, где цена одного и того же актива предоставляется несколькими провайдерами одновременно, и система автоматически исключает данные, которые значительно отклоняются от среднего значения. Этот механизм эффективно предотвращает ошибки или манипуляции, которые могут возникнуть из-за единственного источника данных.

С помощью этих строгих критериев отбора и механизма обработки данных Pyth успешно создал надежную сеть данных, состоящую из 'отличников' отрасли. Это не только повысило точность и доверие к оракулам, но и предоставило мощную поддержку для развития всей экосистемы блокчейна. Успешный пример Pyth, возможно, указывает другим проектам оракулов путь к повышению качества и надежности данных.