（一）Augur
1.什么是Augur
Augur是建立在以太坊平台上的去中心化预测市场平台。利用Augur，任何人都可以为自己感兴趣的主题（比如美国大选谁会获胜）创建一个预测市场，并提供初始流动性，这是一个去中心化的过程。作为回报，该市场的创建者将从市场中获得一半的交易费用。普通用户可以根据自己的信息和判断在Augur上预测、买卖事件的股票，例如美国总统大选。当事件发生以后，如果你预测正确、持有正确结果的股票，每股你将获得1美元，从而你的收益是1美元减去当初的买入成本。如果你预测错误、持有错误结果的股票，将不会获得奖励，从而你的亏损就是当初的买入成本。
许多因素使得Augur不同于传统的预测市场，但最重要的区别是，Augur是全球化和去中心化的。世界各地的任何人都可以使用Augur，这将为Augur带来空前的流动性、交易量和传统的交易所不曾有过的多种视角和话题。
Augur系统内部使用一种名为信誉（REP）的代币。REP可以被看作一种与个人的公、私地址相关的“积分”，像比特币一样可分割和可交易。然而，只有这点属性类似于密码学货币。如果说比特币模拟黄金，那么REP则是模拟信誉。
Augur的去中心化还体现在事件结果报告机制上。在传统的中心化预测市场，当事件发生后，由中心化的人或者组织确定事件结果。与此不同的是，Augur采用去中心化的事件结果报告机制，从而引入REP代币。当事件发生以后，众多REP持有者对事件结果进行报告。同时，普通用户无须持有REP即可在Augur上进行预测、交易。
持有REP的人被期望每8个星期对系统中随机选择的到期事件／预测的结果进行报告。持有者只需要三个选项：是的（事件发生了）、不是（事件没有发生）、模糊不清／不道德的（如果持有者认为结果模糊不清，可以将报告推迟到下一期，在最终没有决议就结束事件以前），报告者有两个星期的时间来做报告。当然大家都期望这一过程能够十分快速地进行，当Augur普及以后，这一过程将可能在一小时内完成。
如果信誉持有者在两个星期的投票期内没有报告指派给他们事件的结果，或者进行不诚实的报告，主成分分析法（PCA）会把懒惰的、不诚实的持有者的信誉重新分配给经常报告和诚实报告的持有者。只有诚实的信誉持有者将从每一投票过程中获得交易费用。
2.全体预测市场的准确性
（1）糖豆案例
在2007年，哥伦比亚商学院教授米歇尔·毛布森（Michael Mauboussin）让他的73位学生估算瓶子中糖豆的数量。学生所估计的数量在250~4100个。其实瓶子中有1116个糖豆，学生们估计值与真实值1116之间平均偏离700，也就是62%的错误率。然而，尽管学生的估计很不准确，但是他们估计的平均值是1151，与真实数值1116只有3%的误差。
这一研究以各种形式被重复过多次，结果都与上面相同。Augur正在将这种群体智慧应用到每一个学科中，从政治学到气候学，并用利益得失来强迫群体说真话。
（2）潜艇案例
在1968年5月，美国的一艘名为Scorpion的潜艇，在大西洋完成执勤任务后返回纽波特纽斯港口的途中消失了。虽然海军知道潜艇最后的报告位置，但是不知道Scorpion发生了些什么事情，只知道最后一次联系后潜艇大致的前行方向。最后他们将搜索范围确定在方圆20英里，几千英尺深的区域[1]。这是一个希望渺茫的搜索。人们能够想到的唯一可能的解决方案是，召集三四位潜艇和洋流的顶级专家，让他们判定潜艇在哪里。但是，根据谢里·桑塔格和克里斯托弗·德鲁（Sherry Sontag and Christopher Drew）在《盲人的骗局》（Blind Man’s Bluff）中的记录，一位名叫约翰·克雷文（John Craven）的海军军官提出了一个不同的计划。
首先，克雷文设想了一系列可以解释Scorpion可能发生事故的情景。然后，他召集了一组具有不同背景的人，包括数学家、潜艇专家和搜救人员。克雷文让他们猜测哪种情景的可能性最大，而不是让他们彼此商量得出答案。为了让猜测更加有趣，克雷文采用了下注的模式，奖品是芝华士（Chivas Regal）酒，参与的成员就潜艇出事故的原因、下沉的速度、倾斜的角度等问题进行打赌。
没有一段信息碎片能够告诉克雷文潜艇在哪里。但是，克雷文相信，如果他将小组成员提出的所有答案汇集在一起，针对潜艇沉没做一个完整描述，他就能够知道潜艇在哪里。这就是克雷文所做的事情。他利用了所有的猜测，使用被称为“贝叶斯理论”（贝叶斯理论是计算事件的新信息如何改变你对此事件原有预期的方式）的公式，判断潜艇的最后位置。做完这些事情后，克雷文获得了团队关于潜艇位置的集体估计。
克雷文得出的位置并不是团队任何单个成员所猜测的位置。换句话说，团队中每个成员的猜测与克雷文使用汇集起来的所有信息得出的位置一致。最后的判断是一个由团队整体做出的集体判断，而不是代表团队中最聪明的人的个人判断。这是一个绝妙的判断。
Scorpion潜艇失踪5个月以后，一艘海军船发现了它。潜艇被发现的位置与克雷文团队猜测的位置仅相差约200米。
这个实例的惊人之处在于，这个团队几乎没有任何可信赖的证据，只是一些数据碎片。也没有人知道潜艇为什么沉没，没人知道潜艇下沉的速度和倾斜角度。虽然团队中没人知道这些信息，但是作为一个整体的团队却可以知道这些信息。
（二）Symbiont
1.项目介绍
Symbiont成立于2015年初，公司创始人曾经创立过基于比特币协议的合约币（Counterparty），创始人有：罗比·德莫迪（Robbie Dermody，总裁）、伊万·瓦格纳（Evan Wagner）、亚当·克雷伦斯坦（Adam Krellenstein，首席技术总监），以及MathMoney（fx）的创始人马克·史密斯（Mark Smith）。Symbiont正在建立首个用于发行区块链智能证券（Smart Securities）和交易智能证券的平台。
Symbiont的专有智能证券技术为复杂的金融工具提供了一个模块，从而使编程语言更容易理解，也使分布式总账全面数字化的过程更加简单。
如今市场所采用的人工手段很容易出错，而智能证券技术能够数字化流程并自动运作。与传统方法相比，这些“智能证券”是能够自我加强、自我执行的合同，大大降低了成本，提高了效率。由于Symbiont整合了硬件安全模块安全网（HSMs），监管高层对加密交易机构有了更多的信任，允许这些机构操作交易。
Symbiont起源于Counterparty项目，这些创始人也分别是Overstock公司旗下Medici项目（现t0）的前成员。2015年3月，三人所创立的Counterparty与马克·史密斯的Money（fx）公司进行了合并。Counterparty是建立在比特币区块链之上，早期的数字货币2.0项目之一。在本质上，它可以允许用户执行不同的金融应用，而不仅仅是比特币的P2P支付网络，并且它也受到比特币网络的保护。
Counterparty是一个针对比特币区块链的非营利、开源社区驱动的项目软件套装和协议。与Counterparty的其他创始人罗比·德莫迪和伊万·瓦格纳一起，克雷伦斯坦创建了Symbiont，一个面向所有机构的软件提供商，交付智能合约的全套解决方案，马克·史密斯后来也加入进来。
区块链技术已经在金融界获得了广泛的关注，这种去中心化的公共总账，将可能改变这个行业记录或处理事务的方式。世界各地的一些银行，都在努力探索将区块链技术用于他们的内部运作中，而一些有远见的公司，例如Overstock，已经在尝试将比特币的相关技术用于证券清算。对Symbiont而言，区块链技术可以通过“智能证券”或“智能合约”来重塑华尔街的未来。
马克·史密斯表示，该公司计划专注于私募股权市场。现在许多创业公司都在避开公开发行股票，而健壮的私募证券市场，可能会是金融的未来。例如Uber这样的公司，已经完成了K轮或者N轮融资，上市的诱惑力对他们而言，已经没有过去那么强烈，其实是可以转移到其他的证券上的。比如Symbiont可以证明，某家企业在比特币区块链上发行了债券，然后就可以在一个可管理的总账系统上进行了。
除了私募股权投资，Symbiont也看到了企业债券市场的潜力。Symbiont认为，区块链技术在银团贷款市场是有未来的，其中贷款方可以组团为借款方提供资金，从而分散违约的风险。克雷伦斯坦解释说，Symbiont有一个智能证券系统，它建立在比特币之上，并且会对执行数据以及交易中公布的数据进行编码，然后发布到区块链上，因此，所有的数据都是在比特币区块链上的。
2.智能证券的重要性
其一，能够为任何金融工具类别的复杂机制、现状与互动建立模块。
其二，能够执行金融工具的整个生命周期，包括发行、初级市场配置以及二级市场交易。
其三，通过严格而强硬的访问规则，任何市场参与方都能够了解到工具的现状，并且访问其公司行为的界面。
其四，平台的情况及执行公司行为的电脑代码，都会以一种防篡改的形式公布在分布式总账上，使所有相关方都能看到。
[1]1英尺=0.3048米。——编者注