作者| Pablo Azar-Algorand首席经济学家

翻译&讲解补充 | Santi Lee- Future小哥哥& Jen

今年早些时候，Algorand被选为巴克莱(Barclays) 2019年黑客马拉松(hackathon) DerivHack 2019的三个平台之一。上周，我们一行人前往纽约，支持在Algorand建设的队伍。其中一个团队“Digital Bull”使用Algorand平台构建了他们的区块链应用程序。他们成功地击败了许多其他的团队，赢得了纽约的“最佳整体解决方案Best Overall Solution”的头奖。

在这篇博客中，我将分享DerivHack的目标和挑战，详细介绍Digital Bull的解决方案，并强调Algorand为金融业开发人员提供的优势：

Digital Bull使用Algorand区块链对单独拥有但一致的金融数据库进行建模，这些数据库具有以下重要属性:

1. 一致性Consistency:所有参与交易的机构都同意该交易在任何时间点的数字表示内容。

2. 隐私性Privacy: 交易的细节只会透露给参与交易的机构。任何其他的经纪人都不可能知道任何关于交易的事情。

3. 沿袭Lineage: 交易状态中的任何修改都可以引用以前的状态，从而为该交易的历史生成可跟踪的沿袭。

4. 验证Validation:系统标记任何不一致或丢失的数据，并在可能的情况下进行纠正。

通过和解共识Reconciliation：

金融体系的核心是一种共识机制，用以决定谁拥有哪些资产以及哪些交易是有效的。在全球金融体系中，金融机构的数据库每天都存在差异，必须由成本高昂的分析师、会计师和律师大军来协调这些差异。因此，金融体系的共识机制是“通过和解达成共识”。这种形式的共识容易出错、成本高昂，而且会放慢全球贸易的步伐。

为了提高金融体系的效率，并改善代价高昂的和解共识程序，巴克莱已召集金融机构参与DerivHack活动。DerivHack是一个黑客马拉松，探索使用去中心化的账本和新的共识算法来简化交易后的过程。黑客马拉松的目标是展示如何在各种平台上实现ISDA金融资产通用领域模型 Common Domain Model(CDM)。

今年，DerivHack要求参与者设计一个系统，让金融机构在证券交易完成后必须完成的几项任务实现自动化。参加黑客马拉松的每个团队都必须设计一个系统，供多方同时使用，解决七个不同层面的挑战：

1. 交易执行Tradeexecution: 经纪人代表客户从交易对手经纪人处购买证券

2. 分配Allocation:经纪人将证券分配给客户的账户

3. 预确认Affirmation:客户确认执行的交易细节后再进行结算

4. 确认Confirmation:经纪人确认在成交前已收到客户的确认

5. 结算Settlement:交易确认后，经纪人与客户之间进行一系列的现金和证券交易

6. 投资组合报告Portfolio Reports:客户获得关于哪些交易已经执行，哪些交易已经结算的报告

7. 质押PostingCollateral:证券交易结算后，客户可将证券作为质押(在专户内)用于场外掉期合约OTC Swap contract

每个用例都很复杂，需要跟踪多个参与方的数据库视图，从以前的交易事件创建新的交易事件，验证提供的数据是否正确和完整，并跟踪事件的沿袭。此外，case之间是连接的:case2的输入是case 1的输出，case 3的输入是case 2的输出，依此类推。

用Algorand解决DerivHack的挑战：

Digital Bull的解决方案将每个金融机构建模为拥有一个独立的数据库，其中包含表示每个用例细节的JSON对象。例如，在Portfolio Report用例中，JSON对象必须正确地报告有多少客户的交易已经执行，有多少已经结算，并且它必须遵循ISDA的CDM标准。

每个CASE的工作流遵循五个步骤。每个金融机构:

1. 从给定的输入JSON文件创建CDM输入对象

2. 处理CDM输入对象并创建CDM输出对象(例如，CDM输入对象可能是交易的执行，而输出对象可能是描述交易结算的报告)

3. 根据ISDA CDM规则验证生成的CDM对象是否有效

4. 将对象的HASH(GlobalKey)提交给Algorand区块链(使用Algorand交易的notes字段)，并验证其所有对手方都提交了相同的哈希值HASH

5. 将CDM输出对象以及将该对象提交给区块链的Algorand交易ID存储到JSON格式的数据存储中，准备用作下一个Case的输入。

在它们的系统中，金融机构利用Algorand区块链的共识算法来保证——不管每个机构使用的是哪个内部数据存储——它们对CDM事件的表示是相同的。机构不需要将事件的细节发送到区块链(这将泄漏机密信息)。为了保证一致性，他们需要做的就是验证交易的所有各方都发布了与Algorand区块链上的对象对应的伪随机哈希值HASH。

Algorand的主要优势：

得益于平台的三个关键属性，Algorand使Digital Bull赢得了2019年的DerivHack比赛。

开放性Openness：

ISDA和Regnosys提供了通用领域模型CDM的Java实现模型。而Algorand并不完全依赖于任何一种语言,而是允许开发者与区块链交互使用SDK(包括Python, Go, Java and Javascript),对于在Algorand上进行构建的团队来说，使用Java执行的CDM(通用领域模型)与Algorand的SDK（软件开发工具包）来提交CDM对象到区块链上是非常简单的。

交易终结性Finality

Algorand提供即时的交易终结性，延迟小于5秒，而且不分叉。因为Algorand从不分叉，交易中的各方都可以完全放心，一旦交易对手将CDM对象提交给链，整个承诺就不会撤销。

灵活性Flexibility

评委们注意到的一个特点是，交易双方可以对任何提交给区块链的事物添加注释。例如，一家金融机构可以使用这些注释，将其提交的CDM事件HASH链接到一个数据库密钥，该密钥允许它在自己的私有数据库中查找有关交易的专有信息。因为这些密钥是随机字符串，所以不会向交易对手泄露任何专有信息。

展望未来:AlgorandLayer 1第1层即将出现的功能：

2019年的DerivHack结果显示，Algorand目前的功能可以用来保证金融机构在公开的区块链上有一致的交易表现，同时保持交易细节的隐私性。然而，非Algo(Algorand区块链的本地通证)的资产转移必须在链外执行。

Algorand公司正在开发一项新功能，该功能允许用户使用可定制选项创建自己的标准化区块链资产，以及另一项新功能，该功能允许对原子传输进行安全传输和即时交易结算。

在本博客的后续文章中，我将演示如何使用这些新特性更有效地解决DerivHack挑战，以及如何将它们应用到金融领域的其他重要应用中。我们所有在AlgorandInc的人头期待了解Algorand的用户可以在这些即将到来的功能上面开发建立出怎样自己的特点创造。

Pablo Azar是Algorand的首席经济学家，他在麻省理工学院工作了十年，研究密码学和宏观经济学。

他是理性交互证明的共同发明人之一，这是一种使用激励而不是验证来保证正确性的极其快速的密码证明。他的论文涉及多个学科，包括利用软件工程指标来理解美国金融监管的复杂性，利用社交媒体来理解市场对货币冲击的反应，以及开发供应链形成及其对经济增长影响的模型。

他的作品曾在《彭博社》、《大西洋月刊》和《美国新闻与世界报道》上发表。他在哈佛大学获得了应用数学学士学位，2014年在麻省理工学院获得了计算机科学博士学位，2019年在麻省理工学院获得了经济学博士学位。

英文原版链接：https://medium.com/algorand/how-digital-bull-won-the-2019-barclays-derivhack-using-algorands-technology-b86b40577afc