本文是“STARKs中的算术化”系列的第二部分，详细探讨了预处理AIR（PAIR）的概念，该方法通过将多个不相交的约束合并为一个更大的约束来提高计算完整性。文章介绍了执行跟踪的定义，结合示例说明了如何使用选择器列进行约束的组合，并分析了该方法对后续低阶邻近测试的影响及其复杂性。适合有一定基础的读者，持续深入该领域的理解。

本文深入探讨了去中心化金融（DeFi）保险中的定价和风险模型，重点分析了不同协议如Nexus Mutual、InsurAce和Risk Harbor等采用的动态定价机制与风险评估方法。文章梳理了传统保险与DeFi保险在风险管理和收入模式上的主要区别，并指出了当前市场中存在的挑战与改进方向。通过引用相关模型和市场动态，作者强调了制定精准和公平的定价机制对于DeFi保险市场长期可持续发展的重要性。

这篇文章深入探讨了STARKs中的算术化方法以及其与计算完整性之间的关系，主要聚焦于AIR及其变体PAIR。文章详细分析了在STARKs中的算术中介表示、执行轨迹的定义和构建、以及多元多项式的约束形式。作者提供了丰富的数学背景支持，并通过示例和公式说明了算术化过程的具体实施方案，是一篇技术深度和结构清晰的文章。

本篇文章深入探讨了去中心化金融（DeFi）保险的发展现状，包括历史背景、市场概况及不同保险协议的比较。文章强调保险在DeFi生态系统中的重要性，并详细分析了市场中的几个主要保险协议及其覆盖类型。随着DeFi的不断发展，保险解决方案对于保障用户资金安全变得愈发重要。

这篇文章深入探讨了去中心化交易所 Balancer 的无常损失（Impermanent Loss）概念，详细推导了其公式，提供了多种情况的证明。 涵盖了理论背景、公式推导及具体案例分析，对流动性提供者面临的机会成本进行了详细解释，适合对DeFi和流动性挖掘感兴趣的读者。

这篇文章对加密资产的波动性进行了深入的分析，特别是使用了GARCH模型来估计和理解市场的波动动态。文章探讨了不同加密资产（如比特币和以太坊）的价格回报，并通过比较多种模型确定最适合描述这些资产的波动性模型。研究发现，考虑到加密市场的独特性，使用偏态学生t分布的模型往往优于传统正态分布模型，强调了建立针对加密资产的特定分析模型的必要性。

本文探讨了加密资产的波动性建模，强调了波动性对风险管理的重要性。文章详细阐述了波动性的定义、特性及其在加密市场中的表现，重点讨论了GARCH等模型在波动性建模中的应用和有效性。通过分析传统金融市场与加密市场的波动性特征，提出了针对加密货币市场量身定制的建模方法，展示了GARCH/E-GARCH模型在这一领域的适用性。

本文深入探讨了DeFi中的期权抵押化及其相关概念，包括保证金和清算机制，展示了多个协议如何实施杠杆交易和风险管理。文章结构清晰，逻辑严谨，结合了资本效率和抵押策略，适合对DeFi和期权交易有一定了解的读者。

这篇文章深入探讨了需求在代币经济学中的作用，分析了影响代币需求的各种机制，包括价值存储、收益分享、治理权和市场营销等。通过探讨不同的代币使用案例，文章强调了在设计代币经济学时平衡供需的重要性，并介绍了Curve等项目作为平衡供需模型的成功实例。

本文深入探讨了DeFi选项的定价模型及其代币经济学，特别强调了Black-Scholes模型的局限性及不同协议在选项定价上的多样性。文章涵盖了订单簿、AMM、结构化产品等各种协议的细节，并分析了与之相关的代币使用情况和流动性问题。内容结构清晰，逻辑严谨，适合对DeFi和金融衍生品感兴趣的读者。