ALOKEX交易所采用Bancor算法计价
有人说房地产是看location（地理位置），币圈看liquidity（流动性溢价）。现在市面上还缺一种金融产品，对未来可交易的token的期望定价。一个币今天投了，拿着saft，一年后发币。这一年，该token期望值如何定价？它的期望值是会变动的，而没有一个index反映该值。
ALOKEX商务部：(ALOKcoin888）
ALOKEX，就希望提供这个index。
在ALOKEX平台，投资者可以交易Saft，包括“unlisted token(未上所的币)”和“locked token（被锁定的币）” ，这就为这两种资本提供了连续流动性，也为熊市下代币锁仓时间被无限期延长的提供一种解决方案。
为了保证公开性、透明性，ALOKEX将运用Bancor算法计价用户的每一笔交易。
什么是Bancor算法
Bancor算法源自于1940-1942年间由凯恩斯和舒马赫提出的一种超主权货币的概念。在1944年布雷顿森林会议时凯恩斯提出，“同盟”账户的记账单位为“班科”（Bancor），以黄金计值。会员国可用黄金换“班科”。但由于二战后美国在国际社会的主导权，并未被会议所采用。而后Bancor算法被Bancor Network——一个去中心化的货币解决方案项目采用，它采取这种算法来发行智能代币，来保证了代币价格和供应量保持合理的关系。
目前EOS中的RAM计价模型也采取了Bancor算法。
Bancor算法的核心
Bancor算法定义了两种Token模型，一种叫做Connector Token连接器代币，我们可以理解为储备金，在ALOKEX的情形下可以是BTC、EOS等数字资产；第二种叫做Smart Token智能代币，我们可以理解为供给货币，在BMEX的情形下就是我们出售的各种项目代币。
CW，即Connector Weight是连机器代币的余额（储备金余额）和智能代币总价值的比值。如下：
为了保证智能代币的发行与储备金余额的恒定性，CW必须保持恒定，因此CW是一个常数，这个常数的范围在0-100%之间进行设定。
这个公式就是我们的定价核心。
智能代币单价是由连接器代币余额和智能代币的供应量所决定的。因此，在任何给定时间，每个连接器总是精准的记录连接器代币余额和智能代币供应量，我们只需要知道CW的值就可以在连接器余额变化时以及智能代币供应量变化时正确的计算出智能代币价格。
提供连续流动性
即使市场中有很少的卖家，用户总能通过智能合约在网络中直接购买代币。智能合约可以根据兑换规模来进行价格调整，所以用户总能以特定价格来购买代币，使得流动性与交易量脱离关系。
稳定市价
在Bancor算法下，通过对CW权重的调整，智能代币价格对大宗交易导致的短期价格波动不敏感，大额订单对价格的影响作用被拆分成等同于一个个小额订单的价格影响，这在一定程度上起到了稳定市价的作用。
利益保证
智能代币价格算法完全透明且可预测，用户可以在购买之前计算有效价格，这为买卖双方提供了利益保证。
带尺寸的图片:
居中的图片: 
居中并且带尺寸的图片:
当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。
如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
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一个简单的表格是这么创建的：
| 项目 | Value |
|---|---|
| 电脑 | $1600 |
| 手机 | $12 |
| 导管 | $1 |
设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：
| TYPE | ASCII | HTML |
|---|---|---|
| Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
| Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
| Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
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一个具有注脚的文本。1
注释也是必不可少的
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KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图：
- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
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