「我們用專利級資料處理與評估框架，將『可用的數據』變成『可執行的訊號』，再用 AgentFi 把策略安全、透明地推向實盤。這不是單一功能，而是一個可稽核的工程學。」 —— Jason, OlaXBT CEO
2025年9月22日， Korea Blockchain Week（KBW）現場，OlaXBT CEO Jason在《Advancing Crypto Signal Generation: A Patented Framework for Blockchain Data Processing and Evaluation.》的主題演講上 正式發佈新版《OlaXBT Data Layer Whitepaper》，以「預處理、標準化、可驗證」的資料層（Data Layer）為核心，聯結 MCP 市場（Model-Context-Protocol）、deAI 自主代理（Agents）與合規審計錨定，給交易團隊與機構帶來更短的 Speed-to-Signal、研究即上線的 Quant 能力，以及端到端的信任可審計性。以專利化的鏈上資料處理與評估框架，將「從數據到執行」的路徑壓縮為一條可追溯、可驗證、可監管的高速管線。
一、為什麼是現在？ — 從「數據洪流」到「訊號主權」
加密市場波動劇烈、敘事更迭飛快，鏈上/鏈下訊號碎片化與清洗成本高企，讓團隊常把 70% 精力耗在蒐集與清洗（不是研究與執行）。 OlaXBT 的 Data Layer 以「先驗整潔」的資料產品替用戶做完繁重底層工作：收斂多源資料、標準化欄位、做一致性與可追溯校驗，直接輸出模型可用的「原子級（Atomic）生產就緒」資料集，讓研究從天縮短到分鐘。
二、Data Layer 的四大設計信條（USPs）
Atomic — Production-Ready
資料預處理/標準化/可驗證，達到可直接進入生產的原子級粒度，免去繁瑣清洗與驗證工序。
Velocity — Speed-to-Signal
為低延遲檢索而設計，縮短「從提問到洞見」的時間；內評估顯示檢索更快、訊號更乾淨。
Quant — Built for Research & Execution
提供回測、策略模擬、上鍊部署的一致環境；SDK（Python/Rust/Solidity）與宣告式 Query 讓研究直接對接執行。
Trust — Security & Auditability
ZK 證明確保聚合過程可驗證、FHE支援加密態計算、錨定審計維持可追溯性與合規度量。
三、專利化方法論：從「指標海」到「模型就緒」
白皮書披露，OlaXBT 的專利技術針對鏈上資料與交易訊號做指標篩選、真偽陽性分類、梯度與緩衝校準，將多模態輸入（技術面、鏈上行為、宏觀/敘事、代幣基本面、投資組合曝險、量化構造訊號）精煉為可訓練/可回測的模型級特徵。
流程覆蓋：多源蒐集 → 正規化 → 一致性驗證 → 模擬評測/排序 → 元資料與雜訊估計 → 宣告式檢索。
要素類別（Factor Families）
1）宏觀與市場、2) 鏈上指標、3) 技術面與代幣資訊、4) 情緒與敘事、5) 投組曝險、6) 量化策略訊號——皆以一致管線輸出可抽取、可重現的訊號。
四、deAI 生態：MCP × AgentFi，把「訊號」變「執行」
Data Layer → MCP（協議編排）→ deAI Agents（執行）構成自我增強的飛輪：
資料進一步餵給可配置的 Agent-as-a-Service（強化學習驅動），在做市/風控/再平衡/敘事交易等場景中自動化執行；執行結果反哺資料層，形成閉環學習。隱私與合規以 ZK/FHE 與錨定審計覆蓋全鏈路。
五、面向機構的「可監管落地」：從做市到審計錨定
做市與風控疊代：以統一資料層支撐多市場做市、因子暴露與期限結構管理，將研究假設與盤中行為對齊。
審計錨定與透明指標：資料/流程雜湊與鏈上錨定、新鮮度指標公開，支援外部審閱與稽核抽查。
隱私計算：FHE 允許在不解密的前提下做投組分析與風險聚合，滿足穿透與保密的雙重要求。
六、產品化與商業模式：分層存取、代幣經濟與生態分潤
存取層級：Open（批次/稍延）、Professional（質押提速）、Institutional（定製集合/容量配額）。
拉取計費：依請求量與即時性定價；
生態分潤：協議擴展與共同優化產生的收益按機制分配，與代幣效用掛鉤。
關於 OlaXBT Data Layer
OlaXBT Data Layer 是 deAI 生態的核心基礎設施：以「預處理、標準化、可驗證」將多源鏈上/鏈下數據轉化為模型就緒訊號，並原生整合 MCP Marketplace 與 deAI Agents，形成「資料→協議編排→策略執行→績效回饋」的閉環。四大支柱涵蓋：Atomic（Production-Ready）、Velocity（Speed-to-Signal）、Quant（研究到執行一致環境）與 Trust（ZK/FHE、錨定審計）。數據層將檢索時間縮短約 25%，資料準備工作量降低 70–80%，讓團隊把時間從清洗轉向策略。透過宣告式 Query 與 SDK（Python/Rust/Solidity），研究可即插即用接入做市、風控與再平衡等任務，並以合規可追溯的方式持續優化策略品質。
