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イーサリアムのガス価格予測を改善する

新しいモデルがイーサリアム取引のガス価格予測をより良くしてる。

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イーサリアムのガス代が改善イーサリアムのガス代が改善されたをもっとよく予測するんだって。新しいモデルは混雑してる時にガソリン価格
目次

Ethereumのネットワークのガス価格は予測が難しいんだ。ユーザーが自分の取引を次のブロックに入れてもらいたい時、正しいガスの金額を提示する必要がある。もし少なすぎると、取引が長い間スタックしちゃうし、逆に多すぎるとお金を無駄にしちゃう。特に取引量が急増する時は、バランスを取るのが重要なんだよね。

オラクルは過去のデータを基にガス価格についてアドバイスをくれるツールなんだけど、忙しい時期には高すぎるか低すぎる価格を提案しちゃうことがある。この論文では、ガウス過程という特定の統計モデルが、取引量の変化に合わせてガス価格をより良く予測できる方法を探るよ。

ガス価格の課題

Ethereumのブロックチェーンでは、各取引がガスを燃料として使うんだ。マイナーは高いガス価格を提示する取引を優先するから、ユーザーが取引を早く通したいなら、普通は高い価格を払わなきゃいけない。でも、取引量は大きく変動するから、正しいガス価格を予測するのが難しくなる。

今あるガス価格予測方法は、メモリープールに待っている取引を分析することに依存しているんだけど、これにはたくさんのリソースが必要で、データが正確じゃないと機能しない。他の方法では、マイナーがブロックに含めた最近の取引を見て価格を提案するんだ。GethやEthGasStationみたいなモデルはこの原理に基づいているよ。

既存モデルの問題

現在のガス価格オラクルの一つの問題は、高い取引量の時に苦労することなんだ。取引が多いと、これらのモデルは価格が低すぎて長い遅延を引き起こしたり、高すぎてユーザーがオーバーペイしちゃったりするんだよね。

例えば、GS-Expressっていうモデルは、最近のブロックの最小ガス価格を使うことを提案してて、これらの価格が次のブロックに含まれる可能性を予測するって言ってるんだ。でも、取引が急増すると、GS-Expressは価格を大幅に過小評価しちゃうことがあるんだ。

ガウス過程アプローチ

この論文では、ガス価格をより良く予測するためにガウス過程に基づいた新しいモデルを提案するよ。ガウス過程は過去のデータを使って未来のイベントを予測し、不確実性も考慮に入れるから、ただ価格を予測するだけじゃなく、その予測がどれだけ正確である可能性があるかも予測できるんだ。

Ethereumのガス価格に適用すると、ガウス過程は時間の経過による傾向を考慮できる。例えば、最近のブロックの価格がどれだけ関連しているかを考えることで、取引量が予測できないときでもより安定した予測を可能にするんだ。

方法論

この新しいアプローチを試すために、Ethereumネットワークからの過去のブロックデータを集めたよ。取引数が多いブロックに焦点を当てて、取引が少なすぎたり異常に低い手数料のブロックは取り除いたんだ。これによってモデルの予測が歪むのを防ぐためだね。

次に、クリーンなデータにガウス過程モデルをフィットさせた。これは、一連のブロックのデータを使って次のブロックの最小ガス価格を予測するっていうアイデアなんだ。それから、ガウス過程モデルとGS-ExpressやGethといった既存モデルを比較したよ。

分析と結果

過去のデータを使って、ガウス過程モデルの成功率を他の二つのモデル、GS-ExpressとGethの成功率と比較したんだ。結果は、ガウス過程が取引量が多い時に一貫してより正確なガス価格予測を提供できたことを示してたよ。

ガウス過程モデルは安定した予測を維持できたけど、他の二つのモデルは急激なガス価格の変化についていけないことが多かった。多くの取引があった時でも、ガウス過程は合理的な予測を提供できたから、成功率が良くなったんだ。

それから、感度分析もやったよ。使うトレーニングデータの量を調整してみたら、GS-Expressは取引量が安定している時に小さなサンプルサイズでうまくいくことがわかった。でも、ボリュームが変動するとすぐにその利点を失っちゃった。

新しいガス価格オラクル

私たちの発見に基づいて、ガウス過程とGS-Expressの強みを組み合わせた新しいガス価格オラクルを作ったよ。この新しいオラクルは両方のモデルの成功率をチェックして、推奨を調整するんだ。

ガス価格が安定している時は、コストを抑えるためにGS-Expressを使う。でも、価格が急騰する時は、ガウス過程に切り替えて正確さを維持するんだ。このハイブリッドアプローチによって、ユーザーはより良い予測を得られて、オーバーペイすることなく取引を処理できるんだよ。

実際のアプリケーション

私たちの研究は期待が持てるけど、未来の研究では、この新しいガス価格予測モデルをリアルタイムでテストするべきだね。これによって、ユーザーがアクティブに取引を行っている時の効率性や正確性をチェックできるよ。

それに、ガウス過程の中の異なる方法を深く掘り下げることも、ガス価格予測に最適なアプローチを見つけるのに役立つかもしれない。目的は、ガス価格オラクルをできるだけ効果的にして、ユーザーがEthereumネットワークで自信を持って取引できるようにすることなんだ。

結論

Ethereumのガス価格予測は、変動する取引量に影響される複雑なタスクだ。現在の方法は忙しい期間に苦労していて、ユーザーにとっては遅延やオーバーペイにつながってしまう。

ガウス過程を適用することで、取引量の変化に追いつくガス価格を予測するより良い方法を提供できる。この新しいハイブリッドガス価格オラクルは、既存モデルの強みを組み合わせて、ユーザーにとってより信頼性が高く効率的なツールを作り出しているよ。

Ethereumネットワークが成長し続ける中、ガス価格予測のための効果的なソリューションを持つことは重要だ。私たちの研究は、ブロックチェーンの動的な性質に適応できるより実用的なアプローチの基礎を築いている。このことでユーザー体験が向上し、取引が公正かつ効率的に処理されることが保証されるんだ。

オリジナルソース

タイトル: A Practical and Economical Bayesian Approach to Gas Price Prediction

概要: On the Ethereum network, it is challenging to determine a gas price that ensures a transaction will be included in a block within a user's required timeline without overpaying. One way of addressing this problem is through the use of gas price oracles that utilize historical block data to recommend gas prices. However, when transaction volumes increase rapidly, these oracles often underestimate or overestimate the price. In this paper, we demonstrate how Gaussian process models can predict the distribution of the minimum price in an upcoming block when transaction volumes are increasing. This is effective because these processes account for time correlations between blocks. We performed an empirical analysis using the Gaussian process model on historical block data and compared the performance with GasStation-Express and Geth gas price oracles. The results suggest that when transactions volumes fluctuate greatly, the Gaussian process model offers a better estimation. Further, we demonstrated that GasStation-Express and Geth can be improved upon by using a smaller training sample size which is properly pre-processed. Based on the results of empirical analysis, we recommended a gas price oracle made up of a hybrid model consisting of both the Gaussian process and GasStation-Express. This oracle provides efficiency, accuracy, and better cost.

著者: ChihYun Chuang, TingFang Lee

最終更新: 2023-04-29 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.00337

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.00337

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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