Melhorando as Previsões de Preços de Gás no Ethereum

Os preços do gás na rede Ethereum podem ser complicados de prever. Quando os usuários querem que suas Transações sejam incluídas no próximo bloco, eles precisam saber a quantidade certa de gás para oferecer. Se oferecerem muito pouco, a transação pode ficar parada por um bom tempo. Se oferecerem muito, acabam desperdiçando grana. Encontrar o equilíbrio certo é importante, especialmente quando o volume das transações começa a aumentar.

Os oráculos são ferramentas que dão dicas sobre os preços do gás com base em dados passados. No entanto, em períodos de muita movimentação, esses oráculos podem errar e sugerir preços que estão altos ou baixos demais. Este texto examina como um tipo específico de modelo estatístico, chamado processo Gaussiano, pode oferecer previsões melhores para os preços do gás à medida que os volumes de transações mudam.

#O Desafio dos Preços do Gás

Na blockchain da Ethereum, cada transação consome gás como uma forma de combustível. Os mineradores priorizam transações que oferecem preços mais altos de gás, ou seja, se um usuário quer que sua transação passe rápido, muitas vezes precisa pagar um preço mais alto. Mas como os volumes de transações podem variar muito, prever o preço certo do gás fica difícil.

Alguns métodos existentes para prever os preços do gás dependem da análise das transações que estão esperando no que chamam de mempool. No entanto, esses métodos precisam de muitos recursos e só funcionam se os dados forem precisos. Outros métodos observam transações recentes que os mineradores incluíram em blocos para sugerir preços. Modelos como Geth e EthGasStation são baseados nesse princípio.

#O Problema com os Modelos Existentes

Um dos problemas com os oráculos de preço de gás atuais é que eles enfrentam dificuldades em períodos de alto volume de transações. Quando há muitas transações, esses modelos podem sugerir preços muito baixos, levando a longas esperas, ou muito altos, fazendo com que os usuários paguem demais.

Por exemplo, um modelo, o GS-Express, sugere usar os preços mínimos de gás dos blocos mais recentes. Ele afirma prever a probabilidade de que esses preços sejam incluídos no próximo bloco. No entanto, quando há um aumento nas transações, o GS-Express pode subestimar muito os preços.

#A Abordagem do Processo Gaussiano

Este texto propõe um novo modelo baseado em processos gaussianos para prever melhor os preços do gás. Processos gaussianos usam dados passados para prever eventos futuros, levando em conta a incerteza. Isso possibilita prever não apenas um preço, mas também a probabilidade de que essa previsão seja precisa.

Quando aplicado aos preços do gás da Ethereum, o processo gaussiano pode levar em consideração tendências ao longo do tempo-como os preços dos blocos recentes estão relacionados entre si. Isso permite previsões mais estáveis, mesmo quando o volume das transações é imprevisível.

#Metodologia

Para testar essa nova abordagem, coletamos dados históricos de blocos da rede Ethereum. Focamos em blocos com um número significativo de transações e removemos quaisquer blocos com poucas transações ou taxas anormalmente baixas, pois isso poderia distorcer as previsões do modelo.

Em seguida, ajustamos o modelo de processo gaussiano a esses dados limpos. A ideia era usar os dados de uma sequência de blocos para prever qual seria o preço mínimo de gás para o próximo bloco. Comparamos nosso modelo de processo gaussiano com modelos existentes, como GS-Express e Geth.

#Análise e Resultados

Usando os dados históricos, comparamos a taxa de sucesso do modelo de processo gaussiano com a dos outros dois modelos, GS-Express e Geth. Os resultados mostraram que o processo gaussiano consistentemente ofereceu previsões de preços de gás mais precisas quando os volumes de transações eram altos.

O modelo de processo gaussiano conseguiu manter previsões estáveis, enquanto os outros dois frequentemente falharam em acompanhar as mudanças rápidas nos preços do gás. Em situações com muitas transações, o processo gaussiano ainda conseguia oferecer previsões razoáveis, o que levou a melhores taxas de sucesso.

Também fizemos uma análise de sensibilidade. Ajustando a quantidade de dados de treinamento utilizados, descobrimos que o GS-Express poderia se sair melhor com tamanhos de amostra menores quando os volumes de transações estavam estáveis. No entanto, rapidamente perdeu sua vantagem quando o volume flutuou.

#Novo Oráculo de Preço de Gás

Com base em nossas descobertas, criamos um novo oráculo de preço de gás que combina as forças do processo gaussiano e do GS-Express. Este novo oráculo verifica as taxas de sucesso atuais de ambos os modelos e ajusta as recomendações de acordo.

Quando os preços do gás estão estáveis, usa-se o GS-Express para manter os custos baixos. No entanto, quando os preços disparam, o sistema muda para confiar no processo gaussiano para manter a precisão. Essa abordagem híbrida significa que os usuários podem se beneficiar de melhores previsões, garantindo que suas transações sejam processadas sem que eles paguem demais.

#Aplicação no Mundo Real

Embora nosso estudo mostre potencial, trabalhos futuros devem testar esse novo modelo de previsão de preço de gás em situações em tempo real. Isso ajudará a verificar sua eficiência e precisão quando os usuários estão fazendo transações ativamente.

Além disso, um mergulho mais profundo em diferentes métodos dentro dos processos gaussianos pode ser útil para encontrar a melhor abordagem para prever preços de gás. O objetivo é tornar o oráculo de preços de gás o mais eficaz possível, para que os usuários possam fazer suas transações na rede Ethereum com confiança.

#Conclusão

Prever preços de gás na Ethereum é uma tarefa complexa impactada por volumes de transações flutuantes. Métodos atuais enfrentam dificuldades em períodos movimentados, resultando em atrasos ou pagamentos excessivos para os usuários.

Ao aplicar processos gaussianos, oferecemos uma maneira melhor de prever os preços do gás que pode acompanhar as mudanças nos volumes de transações. O novo oráculo híbrido de preços de gás que desenvolvemos combina as forças dos modelos existentes para criar uma ferramenta mais confiável e eficiente para os usuários.

À medida que a rede Ethereum continua a crescer e evoluir, ter uma solução eficaz para a previsão de preços de gás será essencial. Nossa pesquisa estabelece as bases para uma abordagem mais prática que pode se adaptar à natureza dinâmica da blockchain. Isso irá melhorar a experiência do usuário e garantir que as transações sejam processadas de forma justa e eficiente.