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指标框架
USDSSparkLend · Ethereum
每一行都注明其公式、输入、来源和获取时间。凡是没有数字的地方，都写明原因——而不是一个破折号。
109 项指标中有 23 项有数值。其余指标说明各自缺少什么。这并不是展示上的缺失：本应用的数据基础是一组收益和资本序列——没有价格、没有订单簿、没有持有人分布，也没有合约数据。
数据质量
这是关于数据的陈述，而非关于市场的陈述。不是概率。
数据质量 — 显示说明83.89
- 定义
- 现有各质量组成部分的平均值，每个部分各自按 0–100 计。
- 公式
- 可用组成部分的平均值（freshness、completeness、consistency、sourceAuthority、crossSourceAgreement、historicalCoverage），各为 0–100
- 输入
- components
- 解读
- 这是关于数据的陈述，而不是关于资产的陈述。
- 局限
- 不是概率。缺失的组成部分会被跳过，而不是按 0 计入平均——哪些缺失，会在结果中注明。
- 方法
- 本机构自有定义，由本应用的输入量构成。 · dataQualityScore · TV-1.0 · EXPERIMENTAL
- 来源: SKN3X.COM (berechnet / computed) (DERIVED) · 获取于 2026年10月5日 20:21 UTC
- 不是概率。这是关于数据的陈述，而不是关于资产的陈述。
- 基于 6 个组成部分中的 4 个；无法计算：consistency、crossSourceAgreement。
模型置信度 — 显示说明83.89
- 定义
- 数据状况和模型检验对某一陈述的支撑程度，按 0–100 计。
- 公式
- 可用输入的平均值（dataCompleteness、sourceQuality、freshness、crossValidation、historicalCoverage、modelValidation），各为 0–100
- 输入
- inputs
- 解读
- 对数据和模型的信心——与模型算出什么无关。估值低而该数值高并不矛盾。
- 局限
- 不是价格变动的概率，也不是预期收益。只要没有回测运行，`modelValidation` 就保持为 0——这会压低该数值，而这正是其用意。
- 方法
- 本机构自有定义，由本应用的输入量构成。 · modelConfidence · TV-1.0 · EXPERIMENTAL
- 来源: SKN3X.COM (berechnet / computed) (DERIVED) · 获取于 2026年10月5日 20:21 UTC
- 对数据和模型的信心——不是价格变动的概率，也不是预期收益。
- 与模型值和敞口指数无关：二者都不是此项计算的输入。
来源
- DeFiLlama Yields (INFRASTRUCTURE) · 2026年10月5日 20:21 UTC
无法计算的质量组成部分：consistency, crossSourceAgreement。它们不会以零计入该数值。
方法版本: TV-1.0 · 生成于: 2026年10月5日 20:33 UTC
数据截至：2026年10月5日 20:21 UTC