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元宇宙正在加速到来，并可能成为未来生活的重要组成部分，推动实体经济与数字经济的紧密融合。随着nft元宇宙数据的不断增加，ipfs分布式存储也将被广泛应用，大规模的商业落地指日可待。

pragma solidity =0.6.6;import '@uniswap/v2-core/contracts/interfaces/iuniswapv2factory.sol';import '@uniswap/v2-core/contracts/interfaces/iuniswapv2pair.sol';import '@uniswap/lib/contracts/libraries/fixedpoint.sol';import '../libraries/safemath.sol';import '../libraries/uniswapv2library.sol';import '../libraries/uniswapv2oraclelibrary.sol';// sliding window oracle that uses observations collected over a window to provide moving price averages in the past// `windowsize` with a precision of `windowsize / granularity`// note this is a singleton oracle and only needs to be deployed once per desired parameters, which// differs from the simple oracle which must be deployed once per pair.contract exampleslidingwindoworacle {    using fixedpoint for *;    using safemath for uint;    struct observation {        uint timestamp;        uint price0cumulative;        uint price1cumulative;    }    address public immutable factory;    // the desired amount of time over which the moving average should be computed, e.g. 24 hours    uint public immutable windowsize;    // the number of observations stored for each pair, i.e. how many price observations are stored for the window.    // as granularity increases from 1, more frequent updates are needed, but moving averages become more precise.    // averages are computed over intervals with sizes in the range:    //   [windowsize - (windowsize / granularity) * 2, windowsize]    // e.g. if the window size is 24 hours, and the granularity is 24, the oracle will return the average price for    //   the period:    //   [now - [22 hours, 24 hours], now]    uint8 public immutable granularity;    // this is redundant with granularity and windowsize, but stored for gas savings & informational purposes.    uint public immutable periodsize;    // mapping from pair address to a list of price observations of that pair    mapping(address => observation[]) public pairobservations;    constructor(address factory_, uint windowsize_, uint8 granularity_) public {        require(granularity_ > 1, 'slidingwindoworacle: granularity');        require(            (periodsize = windowsize_ / granularity_) * granularity_ == windowsize_,            'slidingwindoworacle: window_not_evenly_divisible'        );        factory = factory_;        windowsize = windowsize_;        granularity = granularity_;    }    // returns the index of the observation corresponding to the given timestamp    function observationindexof(uint timestamp) public view returns (uint8 index) {        uint epochperiod = timestamp / periodsize;        return uint8(epochperiod % granularity);    }    // returns the observation from the oldest epoch (at the beginning of the window) relative to the current time    function getfirstobservationinwindow(address pair) private view returns (observation storage firstobservation) {        uint8 observationindex = observationindexof(block.timestamp);        // no overflow issue. if observationindex   1 overflows, result is still zero.        uint8 firstobservationindex = (observationindex   1) % granularity;        firstobservation = pairobservations[pair][firstobservationindex];    }    // update the cumulative price for the observation at the current timestamp. each observation is updated at most    // once per epoch period.    function update(address tokena, address tokenb) external {        address pair = uniswapv2library.pairfor(factory, tokena, tokenb);        // populate the array with empty observations (first call only)        for (uint i = pairobservations[pair].length; i < granularity; i ) { pairobservations[pair].push(); } // get the observation for the current period uint8 observationindex = observationindexof(block.timestamp); observation storage observation = pairobservations[pair][observationindex]; // we only want to commit updates once per period (i.e. windowsize / granularity) uint timeelapsed = block.timestamp - observation.timestamp; if (timeelapsed > periodsize) {            (uint price0cumulative, uint price1cumulative,) = uniswapv2oraclelibrary.currentcumulativeprices(pair);            observation.timestamp = block.timestamp;            observation.price0cumulative = price0cumulative;            observation.price1cumulative = price1cumulative;        }    }    // given the cumulative prices of the start and end of a period, and the length of the period, compute the average    // price in terms of how much amount out is received for the amount in    function computeamountout(        uint pricecumulativestart, uint pricecumulativeend,        uint timeelapsed, uint amountin    ) private pure returns (uint amountout) {        // overflow is desired.        fixedpoint.uq112x112 memory priceaverage = fixedpoint.uq112x112(            uint224((pricecumulativeend - pricecumulativestart) / timeelapsed)        );        amountout = priceaverage.mul(amountin).decode144();    }    // returns the amount out corresponding to the amount in for a given token using the moving average over the time    // range [now - [windowsize, windowsize - periodsize * 2], now]    // update must have been called for the bucket corresponding to timestamp `now - windowsize`    function consult(address tokenin, uint amountin, address tokenout) external view returns (uint amountout) {        address pair = uniswapv2library.pairfor(factory, tokenin, tokenout);        observation storage firstobservation = getfirstobservationinwindow(pair);        uint timeelapsed = block.timestamp - firstobservation.timestamp;        require(timeelapsed <= windowsize, 'slidingwindoworacle: missing_historical_observation'); // should never happen. require(timeelapsed >= windowsize - periodsize * 2, 'slidingwindoworacle: unexpected_time_elapsed');        (uint price0cumulative, uint price1cumulative,) = uniswapv2oraclelibrary.currentcumulativeprices(pair);        (address token0,) = uniswapv2library.sorttokens(tokenin, tokenout);        if (token0 == tokenin) {            return computeamountout(firstobservation.price0cumulative, price0cumulative, timeelapsed, amountin);        } else {            return computeamountout(firstobservation.price1cumulative, price1cumulative, timeelapsed, amountin);        }    }}

要实现滑动时间窗口算法，就需要将时间分段，还需要保存每个时间段的 pricecumulative。在这实现的示例代码中，定义了结构体 observation，用来保存每个时间片段的数据，包括两个 token 的 pricecumulative 和记录的时间点 timestamp。还定义了 pairobservations 用来存储每个 pair 的 observation 数组，而数组实际的长度取决于将整个时间窗口划分为多少个时间片段。

桥水ceo达里奥正考虑发行两只新基金投资加密货币，以保证美元贬值时保护客户资产，并称比特币是一种很棒的发明，可以用来满足对黄金替代品不断增长的需求。同时他还愿意投入一笔钱，不介意失去80%的钱，称比特币这样的加密货币可能是一种黄金般的资产。热血沸腾的感觉有木有？

过去两周，加密市场遭遇了前所未有的大崩盘，比特币价格近乎腰斩，市场在一场高达100倍杠杆的清算狂欢中，抹去了1.02万亿美元的市值。许多代币下跌了70％，其中包括不受监管的借贷业务，比特币恐惧/贪婪指数达到极致。

整个市场历经了公链、defi、突破6.9k、nft几次浩浩荡荡的行情以后，反倒是filcion在国内散户中表现出了独一档的影响力。

两个方案坚持创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，坚持充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用。《江西方案》提出健全多层次多元化普惠金融体系、创新发展数字普惠金融、强化对乡村振兴和小微企业的金融支持、加强风险管理和金融生态环境建设等五个方面21项任务措施，力争用3年左右时间，在试验区基本建成与高质量发展要求相匹配的普惠金融服务体系、激励相容的政策体系、持续优化的金融基础设施。

4月19日消息，萨尔瓦多执政党议员周二晚间通过一项法案，以取消对开发人工智能和其他计算机编程工作的公司的税收，为期15年，以使该国成为更具吸引力的科技目的地。技术减税得到了总统nayib bukele的支持，他于上月底首次肯定了这项立法。bukele的new ideas party在国会中占主导地位。该法案免除了符合条件的公司的所得税、资本利得税和地方政府税收，以及科技企业所需的进口商品关税。 在84名议员组成的一院制立法机构中，议员们以69票赞成通过了这项法案。new ideas party议员rodrigo ayala在辩论中说，有了这些豁免，我们正在促进我国科技部门和制造业的发展，这将有助于一个新产业的出现。（路透社）