OlaXBTは、全面的にアップグレードされたData Layerホワイトペーパーを発表しました：「Data Layer × deAIエコシステム」による暗号信号生産ラインの再構築。

「私たちは特許レベルのデータ処理と評価フレームワークを用いて、『利用可能なデータ』を『実行可能な信号』に変換し、AgentFiを使って戦略を安全かつ透明に実行に移します。これは単一の機能ではなく、監査可能なエンジニアリングです。」 ------ Jason, OlaXBT CEO

2025年9月22日、Korea Blockchain Week（KBW）現地で、OlaXBT CEO Jasonは『Advancing Crypto Signal Generation: A Patented Framework for Blockchain Data Processing and Evaluation.』の基調講演で新版『OlaXBT Data Layer Whitepaper』を正式に発表しました。「前処理、標準化、検証可能」なデータレイヤー（Data Layer）を中心に、MCP市場（Model-Context-Protocol）、deAI自主エージェント（Agents）およびコンプライアンス監査の連携を図り、取引チームや機関に対してより短いSpeed-to-Signal、研究即時実装のQuant能力、そしてエンドツーエンドの信頼性と監査可能性を提供します。特許化されたオンチェーンデータ処理と評価フレームワークを用いて、「データから実行」への道筋を追跡可能、検証可能、規制可能な高速パイプラインに圧縮します。

一、なぜ今なのか？ --- 「データ洪流」から「信号主権」へ

暗号市場は激しい変動があり、物語が急速に変わる中、オンチェーン/オフチェーンの信号は断片化し、クリーニングコストが高騰しているため、チームはしばしば70％のエネルギーを収集とクリーニング（研究と実行ではなく）に費やしています。OlaXBTのData Layerは「先験的に整然とした」データ製品を提供し、ユーザーの重い基盤作業を完了させます：多源データの収束、標準化されたフィールド、一貫性と追跡可能性の検証を行い、モデルが利用可能な「原子レベル（Atomic）生産準備完了」データセットを直接出力し、研究を数分に短縮します。

二、Data Layerの四大設計信条（USPs）

Atomic --- Production-Ready

データの前処理/標準化/検証を行い、直接生産に入れる原子レベルの粒度を達成し、煩雑なクリーニングと検証の手順を省きます。

Velocity --- Speed-to-Signal

低遅延の検索のために設計され、「質問から洞察まで」の時間を短縮します；内部評価では検索が速く、信号がクリーンであることが示されています。

Quant --- Built for Research & Execution

バックテスト、戦略シミュレーション、オンチェーンデプロイメントの一貫した環境を提供します；SDK（Python/Rust/Solidity）と宣言型クエリにより、研究が直接実行に接続されます。

Trust --- Security & Auditability

ZK証明により集約プロセスの検証が保証され、FHEは暗号状態計算をサポートし、監査を固定して追跡可能性とコンプライアンスの測定を維持します。

三、特許化された方法論：『指標の海』から『モデル準備完了』へ

ホワイトペーパーでは、OlaXBTの特許技術がオンチェーンデータと取引信号に対して指標の選別、真偽陽性の分類、勾配とバッファのキャリブレーションを行い、多モーダル入力（テクニカル、オンチェーン行動、マクロ/物語、トークンのファンダメンタル、ポートフォリオのエクスポージャー、量的構造信号）を洗練されたトレーニング可能/バックテスト可能なモデルレベルの特徴に変換します。

プロセスのカバー：多源収集 → 正規化 → 一貫性検証 → シミュレーション評価/ランキング → メタデータとノイズの推定 → 宣言型検索。

要素カテゴリー（Factor Families）

1）マクロと市場、2) オンチェーン指標、3) テクニカルとトークン情報、4) 感情と物語、5) 投資グループのエクスポージャー、6) 量的戦略信号------すべて一貫したパイプラインで出力され、抽出可能で再現可能な信号を提供します。

四、deAIエコシステム：MCP × AgentFi、信号を実行に変える

Data Layer → MCP（プロトコルオーケストレーション）→ deAI Agents（実行）は自己強化のフライホイールを構成します：

データはさらに構成可能なAgent-as-a-Service（強化学習駆動）に供給され、市場作り/リスク管理/再バランス/物語取引などのシナリオで自動実行されます；実行結果はデータレイヤーにフィードバックされ、閉ループ学習を形成します。プライバシーとコンプライアンスはZK/FHEと監査の固定により全リンクをカバーします。

五、機関向けの「規制可能な実装」：市場作りから監査の固定へ

市場作りとリスク管理の反復：統一データレイヤーを用いて多市場の市場作り、ファクターエクスポージャーと期限構造管理を支え、研究仮説と市場内行動を整合させます。

監査の固定と透明な指標：データ/プロセスのハッシュとオンチェーンの固定、新鮮度指標の公開により、外部のレビューと監査の抜き打ちを支援します。

プライバシー計算：FHEは暗号化されていない状態でポートフォリオ分析とリスク集約を行うことを可能にし、透過性と機密性の二重要求を満たします。

六、製品化とビジネスモデル：層別アクセス、トークン経済とエコシステムの利益分配

アクセスレベル：Open（バッチ/やや遅延）、Professional（ステーキング加速）、Institutional（カスタムセット/容量配分）。

引き出し料金：リクエスト量と即時性に基づいて価格設定；

エコシステムの利益分配：プロトコルの拡張と共同最適化から生じる収益はメカニズムに基づいて分配され、トークンの効用にリンクされます。

OlaXBT Data Layerについて

OlaXBT Data LayerはdeAIエコシステムの核心的なインフラストラクチャです：「前処理、標準化、検証可能」により多源のオンチェーン/オフチェーンデータをモデル準備完了の信号に変換し、MCPマーケットプレイスとdeAIエージェントをネイティブに統合し、「データ→プロトコルオーケストレーション→戦略実行→パフォーマンスフィードバック」の閉ループを形成します。四つの主要な柱は：Atomic（Production-Ready）、Velocity（Speed-to-Signal）、Quant（研究から実行の一貫した環境）、Trust（ZK/FHE、監査の固定）を含みます。データレイヤーは検索時間を約25％短縮し、データ準備作業量を70-80％削減し、チームがクリーニングから戦略に時間をシフトできるようにします。宣言型クエリとSDK（Python/Rust/Solidity）を通じて、研究は市場作り、リスク管理、再バランスなどのタスクに即座に接続でき、コンプライアンスと追跡可能な方法で戦略の質を継続的に最適化します。