- Сильная конкуренция с уже работающими продуктами
- параметры изменения предложения опираются на строгую форму Количественной теории денег, что является достаточно спорной концепцией в своей строгой форме
- Привязка токена к блокчейну Эфира
- Смарт-контракт имеет право управлять балансами пользователей, добавлять и убавлять токены, что может создать некоторый барьер для роста числа пользователей
- Волатильность и неопределенность цен не исчезает, а переносится на сторону предложения токенов - например риск инфляции теперь является риском Шринкфляции
- Отсутствует финансовая информация
На данный момент криптовалютное комьюнити находится в поиске замены централизованного стейблкоина Tether, который обеспечивает стабильный паритет к USD за счет резервов. Данный механизм может включать влияние человеческого фактора и во многом опирается на доверие по имеющимся резервам. Поэтому в разрабатываемых системах делается все, чтобы не повторить историю Tether и полностью исключить человеческий фактор.
Например, некоторые проекты (MakerDAO) создают механизм децентрализованного кредитование, а через регулирование параметров кредитования достигается понижение или повышение цены для стабилизации. Однако подобные системы достаточно сложны даже для самих пользователей, которые зачастую не понимают всех тонкостей работы системы.
На данный момент рынок стейблкоинов хоть и является конкурентным, однако эта конкуренция интересна - здесь пересекается несколько разноплановых идей, и неизвестно, какое решение заслужит в итоге доверие со стороны массового пользователя. Альтернативных проектов много, здесь также можно назвать - Basis, Havven, Compound, Saga.
Проект старается создать механизм, который бы обеспечивал стабильность валюты в долгосрочном периоде с учетом непредсказуемости рынка. Предложением Ampleforth является полный контроль над предложением монет, которое было бы невозможно в традиционных денежных системах. В случае превышение цены токена $1 запускается эмиссия, которая распределяет новое предложение по кошелькам пользователей, а в случае цены ниже $1 у пользователей изымаются средства.
Эта механика является довольно смелой, поскольку она достаточно непривычная для большинства пользователей, ведь количество токенов на кошельках постоянно меняется. Хотя стоит учесть, что ценность кошельков будет сохранятся стабильной.
Монетарная политика осуществляется за счет смарт-контракта на блокчейне Ethereum. Регулируемый объем предложения опирается на строгую форму Количественной теории денег MV=PQ, где для балансирования цены необходимо изменить предложение денег ровно на величину изменения цены. Такое предположение опирается на уверенность в работе закона и на предпосылки о фиксированной скорости движения денег и количества ценности в экономике в натуральном выражении. Мы считаем, что смарт-контракты должны включать гибкий менеджмент основных монетарных зависимостей, не только по анализу цены.
Ожидается, что в самом начале токен будет подвержен высокой волатильности, которая со временем будет падать.
На данный момент выпущены первые версии смарт-контрактов, проведен аудит безопасности достаточно известными компаниями (SlowMist и Trail of Bits).
Механизм ценообразования является достаточно смелым, поскольку предполагает прямое влияние на балансы пользователей, включая как эмиссию, так и вывод средств. Рискованность модели обосновывает высокую волатильность цены и предложения в самом начале, как ожидает команда.
TBA
Команда включает 5 человек для разработки продукта и 1 человека на маркетинг и операционные процессы. Команда является опытной и хорошо укомплектованной.
Evan Kuo (CEO) - 1 год продуктовым менеджером в Yahoo, 10 лет в различных стартапах на позициях Engineering/Data/Marketing
Brandon Iles - 5 лет в Google (группы Search Ranking и Machine Intelligence)
Ahmed Naguib Aly - 5 лет в Google (группы Search Ranking и Search Indexing). Бронзовая медаль на International Olympiad in Informatics.
Aditya Sarawgi - 5 лет в Uber (end-to-end surge pricing systems, search projects with autocomplete, destination prediction, and current location prediction, multi-modal robotic perception networks).
Nithin Krishna - был исследователем в лабораториях IRDS/IMSC (машинное обучение для анализа трафика и контента)