ZKML 應用場景深度解析：AI Agent 與以太坊的實務整合、預測市場、衍生品定價完整指南
本文深入探討 ZKML（零知識機器學習）在以太坊生態中的實際應用場景，特別專注於 AI Agent 與以太坊的整合、預測市場、衍生品定價等具體案例。涵蓋 ZKML 基礎原理、以太坊實現架構、AI 自主交易 Agent 實作、去中心化預測市場設計、Black-Scholes 期權定價模型等完整技術內容。提供 Python PyTorch 模型導出、EZKL 電路編譯、Solidity 驗證合約等完整代碼範例。
ZKML 應用場景深度解析：AI Agent 與以太坊的實務整合、預測市場、衍生品定價完整指南
概述
零知識機器學習（Zero-Knowledge Machine Learning，簡稱 ZKML）是區塊鏈與人工智慧交叉領域中最具革命性的技術之一。ZKML 允許在不暴露模型權重或輸入數據的情況下，驗證機器學習模型的推理結果，為區塊鏈應用打開了通往人工智慧的大門。
本文深入探討 ZKML 在以太坊生態中的實際應用場景，特別專注於 AI Agent 與以太坊的整合、預測市場、衍生品定價等具體案例。我們將提供完整的技術架構、代碼範例和實際部署指南，幫助開發者和研究者理解如何將 ZKML 應用於去中心化金融。
截至 2026 年第一季度，ZKML 領域已吸引了超過 5 億美元的投資，活躍項目超過 100 個，成為以太坊生態中增長最快的細分領域之一。
第一章：ZKML 基礎回顧
1.1 什麼是 ZKML？
ZKML 結合了兩項強大的技術：
零知識證明（ZKP）
零知識證明允許「證明者」說服「驗證者」某個陳述為真，同時不透露任何超出陳述真實性的信息。在 ZKML 中，這意味著：
- 證明者可以證明「我使用這個模型和輸入得到了這個輸出」
- 驗證者可以確認這一事實
- 驗證者永遠不知道模型權重或輸入數據
機器學習（ML）
機器學習模型從數據中學習模式，並進行預測或分類。典型的 ML 流程包括：
訓練階段：
數據 → 模型訓練 → 模型權重（機密）
推理階段：
輸入 + 模型權重 → 模型推理 → 輸出1.2 ZKML 的核心價值
隱私保護
- 醫療診斷：在不暴露患者數據的情況下獲得診斷
- 信用評估：在不透露財務歷史的情況下獲得信用分數
- 模型所有權：證明模型能力而不暴露模型結構
信任最小化
- 可驗證的 AI：任何人都可以驗證 AI 輸出是正確計算的結果
- 無需信任的預言機：AI 預言機的輸出可被驗證
- 去中心化 AI：去中心化網路可以運行和驗證 AI 模型
商業模式創新
- 模型作為服務：按推理付費，無需暴露模型
- 數據市場：將數據用於模型訓練而不失去所有權
- 收益共享：數據貢獻者可以分享模型收益
第二章：ZKML 在以太坊上的實現架構
2.1 典型 ZKML 架構
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ZKML 完整架構圖 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 訓練環境（Off-chain） │ │
│ │ │ │
│ │ 數據收集 → 數據預處理 → 模型訓練 → 模型優化 │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 模型權重（機密） │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ZK 電路編譯（ZK Circuit） │ │
│ │ │ │
│ │ 模型權重 ──→ 電路約束 ──→ proving key + verification key │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 推理與證明生成（Off-chain） │ │
│ │ │ │
│ │ 輸入數據 ──→ 模型推理 ──→ 輸出 + ZK 證明 │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 證明（Proof） │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 驗證（On-chain） │ │
│ │ │ │
│ │ 智能合約 ──→ 驗證證明 ──→ 確認/拒絕 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘2.2 現有 ZKML 框架比較
| 框架 | 語言 | 支持模型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|---|
| EZKL | Python | PyTorch, ONNX | 易用，整合良好 | 電路大小受限 |
| Giza | Python | PyTorch | 開源，靈活 | 需要手動優化 |
| Noir (ZKML) | Rust | TensorFlow, PyTorch | 類型安全 | 生態較新 |
| ZK-ML (Modulus) | Rust | 多種框架 | 專業優化 | 學習曲線陡 |
2.3 使用 EZKL 的完整示例
"""
使用 EZKL 將 PyTorch 模型部署到以太坊的完整流程
"""
# 安裝依賴
# pip install ezkl torch onnx
import torch
import ezkl
import os
#====================================================================
# 第一步：定義和訓練模型
#====================================================================
class PricePredictor(torch.nn.Module):
"""
簡單的價格預測模型
輸入：5 個特徵（價格、成交量、波動率等）
輸出：預測價格變動
"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer1 = torch.nn.Linear(5, 16)
self.layer2 = torch.nn.Linear(16, 8)
self.layer3 = torch.nn.Linear(8, 1)
self.relu = torch.nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.layer1(x))
x = self.relu(self.layer2(x))
x = self.layer3(x)
return x
# 創建並訓練模型
model = PricePredictor()
# 簡化訓練（實際應用中需要真實數據）
model.eval()
#====================================================================
# 第二步：導出為 ONNX
#====================================================================
def export_to_onnx(model, output_path="model.onnx"):
"""
將 PyTorch 模型導出為 ONNX 格式
"""
# 創建示例輸入
sample_input = torch.randn(1, 5)
# 導出
torch.onnx.export(
model,
sample_input,
output_path,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
opset_version=12
)
print(f"模型已導出至 {output_path}")
#====================================================================
# 第三步：生成 ZK 電路
#====================================================================
def setup_zk_circuit(model_path="model.onnx"):
"""
使用 EZKL 設置 ZK 電路
"""
# 創建 EZKL 配置
settings = {
"run": {
"bits": 16,
"logrows": 17,
"scale": 8
},
"circuit": {
"input_visibility": "private", # 輸入隱藏
"output_visibility": "public", # 輸出公開
"params_path": model_path
}
}
# 生成電路
ezkl.gen_settings(model_path, settings)
# 編譯模型到電路
ezkl.compile_circuit(model_path)
# 生成 SRS（結構化參考字串）
ezkl.setup()
# 導出 SRS 和電路
print("ZK 電路設置完成")
#====================================================================
# 第四步：生成證明
#====================================================================
def generate_proof(input_data: list):
"""
生成 ZK 證明
"""
# 準備輸入數據
data = {
"input_data": [input_data]
}
# 執行推理並生成證明
witness = ezkl.generate_witness(data)
proof = ezkl.prove(witness)
return proof
#====================================================================
# 第五步：在 Solidity 中驗證
#====================================================================
def generate_solidity_verifier():
"""
生成 Solidity 驗證合約
"""
ezkl.create_evm_verifier()
print("已生成 Solidity 驗證合約")
# 返回合約 ABI 和位元組碼
return ezkl.get_abi(), ezkl.get_bytecode()
#====================================================================
# 完整流程使用示例
#====================================================================
def main():
# 導出模型
export_to_onnx(model)
# 設置 ZK 電路
setup_zk_circuit()
# 生成 Solidity 驗證器
abi, bytecode = generate_solidity_verifier()
# 使用模型生成證明
input_features = [1.5, 2.3, 0.8, 1.2, 0.9] # 示例輸入
proof = generate_proof(input_features)
print("ZKML 流程完成")
print(f"生成的證明大小: {len(proof)} bytes")
main()2.4 Solidity 驗證合約
// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;
/**
* @title ZKMLPricePredictor
* @dev 使用 EZKL 生成的 ZKML 驗證合約
*
* 此合約驗證價格預測模型輸出的零知識證明
*/
contract ZKMLPricePredictor {
//====================================================================
// 事件
//====================================================================
event PricePredictionVerified(
uint256 indexed timestamp,
int256 predictedPriceChange,
uint256 confidence
);
event PredictionUsed(
address indexed caller,
bytes32 predictionHash,
bool success
);
//====================================================================
// 狀態
//====================================================================
// 驗證者地址（由 EZKL 生成）
address public verifier;
// 預言機運營商
address public oracleOperator;
// 預言機費用
uint256 public oracleFee;
// 最後預言機更新時間
uint256 public lastUpdateTime;
// 預言機結果緩存
int256 public cachedPrediction;
uint256 public cachedConfidence;
//====================================================================
// 錯誤
//====================================================================
error VerifierFailed();
error OracleFeeNotPaid();
error OracleStale();
error UnauthorizedOracle();
//====================================================================
// 初始化
//====================================================================
constructor(
address _verifier,
address _oracleOperator
) {
verifier = _verifier;
oracleOperator = _oracleOperator;
oracleFee = 0.01 ether;
}
//====================================================================
// ZKML 驗證函數
//====================================================================
/**
* @dev 驗證 ZKML 推理證明
*
* @param _pA, _pB, _pC, _pubSignals EZKL 證明組件
*
* 此函數調用預編譯的驗證合約來驗證 ZK 證明
*/
function verifyInference(
// G1 點
uint256[2] calldata _pA,
uint256[2][2] calldata _pB,
uint256[2] calldata _pC,
// 公共信號
uint256[3] calldata _pubSignals
) external returns (bool) {
// _pubSignals[0] = 預測輸出
// _pubSignals[1] = 置信度
// _pubSignals[2] = 模型版本
// 調用預編譯合約（由 EZKL 生成）
(bool success, ) = verifier.delegatecall(
abi.encodeWithSignature(
"verifyProof(uint256[2],uint256[2][2],uint256[2],uint256[3])",
_pA,
_pB,
_pC,
_pubSignals
)
);
if (!success) {
revert VerifierFailed();
}
// 存儲預言機結果
cachedPrediction = int256(_pubSignals[0]);
cachedConfidence = _pubSignals[1];
lastUpdateTime = block.timestamp;
emit PricePredictionVerified(
block.timestamp,
cachedPrediction,
cachedConfidence
);
return true;
}
//====================================================================
// 預言機函數
//====================================================================
/**
* @dev 請求預言機更新（由外部觸發器調用）
*/
function requestUpdate(
uint256[2] calldata _pA,
uint256[2][2] calldata _pB,
uint256[2] calldata _pC,
uint256[3] calldata _pubSignals
) external payable {
if (msg.value < oracleFee) {
revert OracleFeeNotPaid();
}
// 驗證並更新
bool valid = verifyInference(_pA, _pB, _pC, _pubSignals);
if (valid) {
// 支付運營商
(bool success, ) = oracleOperator.call{value: msg.value}("");
require(success, "Operator payment failed");
}
}
/**
* @dev 使用預言機結果的示例函數
*/
function executeTrade(
bytes32 _predictionHash,
uint256 _threshold
) external returns (bool executed) {
// 檢查預言機是否過時
if (block.timestamp - lastUpdateTime > 1 hours) {
revert OracleStale();
}
// 使用預言機結果做決策
// 這裡只是一個示例邏輯
bool predictionMatch = keccak256(
abi.encodePacked(cachedPrediction)
) == _predictionHash;
if (predictionMatch && cachedConfidence >= _threshold) {
// 執行交易邏輯
executed = true;
}
emit PredictionUsed(msg.sender, _predictionHash, executed);
}
//====================================================================
// 視圖函數
//====================================================================
/** @dev 獲取當前預測 */
function getCurrentPrediction() external view returns (
int256 prediction,
uint256 confidence,
uint256 age
) {
prediction = cachedPrediction;
confidence = cachedConfidence;
age = block.timestamp - lastUpdateTime;
}
}第三章：AI Agent 與以太坊整合
3.1 AI Agent 在區塊鏈中的角色
AI Agent 是能夠自主決策和執行動作的軟體實體。在區塊鏈環境中，AI Agent 可以：
- 自動交易：根據市場條件自動執行交易策略
- 風險管理：監控倉位並自動執行止損
- 資金管理：優化資金分配和收益策略
- 治理參與：分析提案並自動投票
3.2 ZKML 驅動的 AI Agent 架構
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ZKML 驅動的 AI Agent 架構 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI Agent Core │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ 市場分析 │ │ 風險評估 │ │ 策略優化 │ │ │
│ │ │ Module │ │ Module │ │ Module │ │ │
│ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │
│ │ │ │ │ │ │
│ │ └─────────────────┼─────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ┌────────▼────────┐ │ │
│ │ │ Decision Engine │ │ │
│ │ │ (ZKML) │ │ │
│ │ └────────┬────────┘ │ │
│ └────────────────────────────┼────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ZKML Layer │ │
│ │ │ │
│ │ 輸入 → 模型推理 → 輸出 + ZK 證明 │ │
│ │ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Blockchain Layer │ │
│ │ │ │
│ │ 驗證 ZK 證明 → 執行交易 → 更新狀態 │ │
│ │ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘3.3 自主交易 Agent 實作
"""
ZKML 驅動的自主交易 Agent
"""
import numpy as np
import torch
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional
from enum import Enum
class TradeAction(Enum):
BUY = "buy"
SELL = "sell"
HOLD = "hold"
@dataclass
class MarketData:
"""市場數據結構"""
price: float
volume: float
volatility: float
timestamp: int
@dataclass
class TradeDecision:
"""交易決策結構"""
action: TradeAction
confidence: float
size: float # 交易大小（ETH）
reason: str
class ZKMLTradingAgent:
"""
基於 ZKML 的自主交易 Agent
使用 ZKML 可以實現：
1. 可驗證的投資策略：任何人都可以驗證策略是正確執行的
2. 隱私保護的策略：競爭對手無法從鏈上複製策略
3. 透明的風險控制：投資者可以驗證風險模型
"""
def __init__(
self,
model_path: str,
risk_threshold: float = 0.7,
max_position_size: float = 10.0
):
self.model = self._load_model(model_path)
self.risk_threshold = risk_threshold
self.max_position_size = max_position_size
# ZKML 證明器
self.prover = EZKLProver(model_path)
def _load_model(self, path: str):
"""加載訓練好的模型"""
model = torch.load(path)
model.eval()
return model
def analyze_market(self, data: MarketData) -> dict:
"""
分析市場狀況
"""
features = self._extract_features(data)
# 使用模型預測
with torch.no_grad():
prediction = self.model(torch.tensor(features, dtype=torch.float32))
confidence = torch.softmax(prediction, dim=-1)
return {
"prediction": prediction.numpy(),
"confidence": confidence.numpy(),
"features": features
}
def assess_risk(self, market_data: MarketData) -> float:
"""
評估當前市場風險
"""
# 使用 ZKML 進行風險評估
risk_model_input = self._prepare_risk_input(market_data)
# 生成 ZK 證明
proof = self.prover.prove(risk_model_input)
# 返回風險分數
return self._interpret_risk_score(proof)
def make_decision(
self,
market_data: MarketData,
current_position: float
) -> TradeDecision:
"""
做出交易決策
"""
# 1. 市場分析
analysis = self.analyze_market(market_data)
# 2. 風險評估
risk_score = self.assess_risk(market_data)
# 3. 決策邏輯
prediction = analysis["prediction"]
confidence = analysis["confidence"].max()
if confidence < 0.6:
# 信心不足，觀望
return TradeDecision(
action=TradeAction.HOLD,
confidence=confidence,
size=0,
reason="Low confidence in prediction"
)
if risk_score > self.risk_threshold:
# 風險過高，減少倉位
return TradeDecision(
action=TradeAction.SELL if current_position > 0 else TradeAction.HOLD,
confidence=confidence,
size=current_position * 0.5,
reason=f"Risk score {risk_score:.2f} exceeds threshold"
)
# 正常決策
if prediction[0] > prediction[1]: # 看漲
action = TradeAction.BUY
size = min(
self.max_position_size * confidence,
self.max_position_size
)
reason = f"Bullish signal, confidence {confidence:.2f}"
else: # 看跌
action = TradeAction.SELL
size = current_position * confidence
reason = f"Bearish signal, confidence {confidence:.2f}"
return TradeDecision(
action=action,
confidence=confidence,
size=size,
reason=reason
)
def execute_with_zkml(
self,
decision: TradeDecision,
market_data: MarketData
) -> dict:
"""
生成 ZKML 證明並準備執行
"""
# 準備輸入
input_data = {
"features": self._extract_features(market_data),
"decision": decision.action.value,
"confidence": decision.confidence,
"risk_score": self.assess_risk(market_data)
}
# 生成 ZK 證明
proof = self.prover.prove(input_data)
return {
"decision": decision,
"zk_proof": proof,
"verification_data": {
"public_inputs": [decision.confidence],
"verifier_address": "0x...ZKVerifier"
}
}
#====================================================================
# 以太坊智能合約整合
#====================================================================
class EthereumZKMLExecutor:
"""
將 ZKML 決策執行到以太坊區塊鏈
"""
def __init__(self, web3: "Web3", wallet: "Wallet"):
self.web3 = web3
self.wallet = wallet
self.trading_contract = web3.eth.contract(
address="0x...",
abi=TRADING_CONTRACT_ABI
)
def execute_trade(
self,
proof_data: dict,
gas_limit: int = 500000
) -> str:
"""
在區塊鏈上執行交易
"""
decision = proof_data["decision"]
proof = proof_data["zk_proof"]
# 構建交易
if decision.action == TradeAction.BUY:
function = self.trading_contract.functions.executeBuy(
proof["a"],
proof["b"],
proof["c"],
proof["public_signals"],
int(decision.size * 1e18) # 轉換為 wei
)
elif decision.action == TradeAction.SELL:
function = self.trading_contract.functions.executeSell(
proof["a"],
proof["b"],
proof["c"],
proof["public_signals"],
int(decision.size * 1e18)
)
else:
# HOLD 操作不需要鏈上交易
return "0x0"
# 估算 Gas
gas_estimate = function.estimateGas({
"from": self.wallet.address
})
# 構建交易
tx = function.buildTransaction({
"from": self.wallet.address,
"gas": gas_estimate * 120 // 100, # 20% buffer
"nonce": self.web3.eth.getTransactionCount(self.wallet.address),
"maxFeePerGas": self.web3.eth.gas_price * 2,
"maxPriorityFeePerGas": self.web3.eth.max_priority_fee
})
# 簽名並發送
signed_tx = self.wallet.sign_transaction(tx)
tx_hash = self.web3.eth.send_raw_transaction(signed_tx.rawTransaction)
return tx_hash.hex()第四章：預測市場應用
4.1 ZKML 在預測市場中的角色
預測市場是 ZKML 最自然的應用場景之一。傳統預測市場面臨的問題：
流動性分散
- 每個問題需要獨立的流動性池
- 小眾問題難以獲得足夠流動性
- 預言機依賴單一數據源
操縱風險
- 預言機可以被操縱
- 事件結果可能被爭議
- 缺乏可信的驗證機制
ZKML 解決方案
- 使用 ML 模型預測事件結果
- ZK 證明確保模型推理正確
- 可组合的預測組件
4.2 去中心化預測市場架構
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ZKML 預測市場完整架構 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 數據層 │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ 價格數據 │ │ 社交媒體 │ │ 鏈上數據 │ │ │
│ │ │ Oracle │ │ Analysis │ │ Metrics │ │ │
│ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │
│ │ └────────────┼────────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌───────────────┐ │ │
│ │ │ ZKML 模型 │ │ │
│ │ │ (預測引擎) │ │ │
│ │ └───────┬───────┘ │ │
│ └───────────────────────┼────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ ZK 證明層 │ │
│ │ │ │
│ │ 模型推理 ──→ 生成 ZK 證明 ──→ 上傳到區塊鏈 │ │
│ │ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 結算層（智能合約） │ │
│ │ │ │
│ │ 驗證 ZK 證明 ──→ 發布預測結果 ──→ 結算倉位 │ │
│ │ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘4.3 預測市場智能合約
// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;
/**
* @title ZKMLPredictionMarket
* @dev 基於 ZKML 的去中心化預測市場
*/
contract ZKMLPredictionMarket {
//====================================================================
// 數據結構
//====================================================================
struct Market {
string question; // 預測問題
uint256 deadline; // 預測截止時間
uint256 resolutionTime; // 結算時間
uint256 yesShares; // YES 份額
uint256 noShares; // NO 份額
int256 outcome; // 結果（ZKML 預測）
bool resolved; // 是否已結算
bytes32 zkProofHash; // ZK 證明哈希
}
struct Position {
uint256 yesAmount;
uint256 noAmount;
}
//====================================================================
// 狀態
//====================================================================
uint256 public marketCount;
mapping(uint256 => Market) public markets;
mapping(uint256 => mapping(address => Position)) public positions;
// ZKML 驗證合約
address public zkVerifier;
// 費用參數
uint256 public platformFee = 50; // 5%
address public treasury;
//====================================================================
// 事件
//====================================================================
event MarketCreated(
uint256 indexed marketId,
string question,
uint256 deadline
);
event SharesBought(
uint256 indexed marketId,
address buyer,
bool isYes,
uint256 amount
);
event MarketResolved(
uint256 indexed marketId,
int256 outcome,
bytes32 proofHash
);
//====================================================================
// 錯誤
//====================================================================
error MarketNotFound();
error MarketNotResolved();
error InvalidProof();
error DeadlinePassed();
error InsufficientPayment();
//====================================================================
// 初始化
//====================================================================
constructor(address _zkVerifier, address _treasury) {
zkVerifier = _zkVerifier;
treasury = _treasury;
}
//====================================================================
// 市場創建
//====================================================================
/**
* @dev 創建預測市場
*/
function createMarket(
string memory _question,
uint256 _deadline,
uint256 _resolutionTime
) external returns (uint256) {
uint256 marketId = marketCount++;
markets[marketId] = Market({
question: _question,
deadline: _deadline,
resolutionTime: _resolutionTime,
yesShares: 0,
noShares: 0,
outcome: 0,
resolved: false,
zkProofHash: bytes32(0)
});
emit MarketCreated(marketId, _question, _deadline);
return marketId;
}
//====================================================================
// 交易功能
//====================================================================
/**
* @dev 購買份額
*/
function buyShares(
uint256 _marketId,
bool _isYes
) external payable {
Market storage market = markets[_marketId];
if (market.deadline < block.timestamp) {
revert DeadlinePassed();
}
if (market.resolved) {
revert MarketNotFound(); // 已結算
}
uint256 amount = msg.value;
if (amount == 0) {
revert InsufficientPayment();
}
// 更新倉位
Position storage position = positions[_marketId][msg.sender];
if (_isYes) {
market.yesShares += amount;
position.yesAmount += amount;
} else {
market.noShares += amount;
position.noAmount += amount;
}
emit SharesBought(_marketId, msg.sender, _isYes, amount);
}
//====================================================================
// ZKML 結算
//====================================================================
/**
* @dev 使用 ZKML 預測結果結算市場
*
* @param _marketId 市場 ID
* @param _outcome ZKML 預測結果
* @param _zkProof ZK 證明
*/
function resolveWithZKML(
uint256 _marketId,
int256 _outcome,
uint256[2] calldata _pA,
uint256[2][2] calldata _pB,
uint256[2] calldata _pC,
uint256[3] calldata _pubSignals
) external {
Market storage market = markets[_marketId];
if (_marketId >= marketCount) {
revert MarketNotFound();
}
if (block.timestamp < market.resolutionTime) {
revert MarketNotResolved();
}
// 驗證 ZK 證明
(bool valid, ) = zkVerifier.staticcall(
abi.encodeWithSignature(
"verifyProof(uint256[2],uint256[2][2],uint256[2],uint256[3])",
_pA,
_pB,
_pC,
_pubSignals
)
);
if (!valid) {
revert InvalidProof();
}
// 記錄結算
market.outcome = _outcome;
market.resolved = true;
market.zkProofHash = keccak256(abi.encodePacked(_pA, _pB, _pC));
emit MarketResolved(_marketId, _outcome, market.zkProofHash);
}
/**
* @dev 領取獎勐
*/
function claimRewards(uint256 _marketId) external {
Market storage market = markets[_marketId];
if (!market.resolved) {
revert MarketNotResolved();
}
Position storage position = positions[_marketId][msg.sender];
// 計算總投入
uint256 totalBought = position.yesAmount + position.noAmount;
if (totalBought == 0) {
return; // 無倉位
}
// 計算獲勝方
bool yesWon = market.outcome > 0;
// 計算獎勵
uint256 reward = 0;
if (yesWon && position.yesAmount > 0) {
// YES 獲勝
uint256 totalPool = market.yesShares + market.noShares;
uint256 winnerPool = market.yesShares;
reward = (position.yesAmount * totalPool) / winnerPool;
} else if (!yesWon && position.noAmount > 0) {
// NO 獲勝
uint256 totalPool = market.yesShares + market.noShares;
uint256 winnerPool = market.noShares;
reward = (position.noAmount * totalPool) / winnerPool;
}
// 扣除費用
uint256 fee = (reward * platformFee) / 1000;
uint256 netReward = reward - fee;
// 清零倉位
position.yesAmount = 0;
position.noAmount = 0;
// 轉帳
(bool success, ) = msg.sender.call{value: netReward}("");
require(success, "Transfer failed");
// 費用轉給國庫
if (fee > 0) {
(bool feeSuccess, ) = treasury.call{value: fee}("");
require(feeSuccess, "Treasury transfer failed");
}
}
}第五章：衍生品定價應用
5.1 傳統衍生品定價的挑戰
去中心化衍生品協議面臨定價挑戰：
預言機依賴
- 中心化預言機可被操縱
- 預言機延遲影響定價
- 多預言機增加複雜度
模型透明性
- 定價模型可能存在缺陷
- 用戶無法驗證定價公平性
- 協議可能利用信息不對稱
ZKML 解決方案
- 可驗證的 ML 定價模型
- ZK 證明確保模型正確執行
- 無需信任的定價預言機
5.2 ZKML 驅動的期權定價合約
// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;
/**
* @title ZKMLOptionPricing
* @dev 基於 ZKML 的去中心化期權定價
*
* 使用 Black-Scholes 模型 + ZKML 進行可驗證的期權定價
*/
contract ZKMLOptionPricing {
//====================================================================
// 常量
//====================================================================
// Black-Scholes 參數
uint256 public constant VOLATILITY = 80; // 年化波動率 (80%)
uint256 public constant RISK_FREE_RATE = 500; // 無風險利率 (5%)
// ZKML 模型參數
uint256 public constant MODEL_VERSION = 1;
//====================================================================
// 數據結構
//====================================================================
struct OptionParams {
uint256 strikePrice; // 行權價
uint256 timeToExpiry; // 到期時間（秒）
bool isCall; // true = 看漲, false = 看跌
}
struct PricingResult {
uint256 price; // 期權價格
uint256 delta; // Delta 值
uint256 gamma; // Gamma 值
uint256 confidence; // 模型置信度
bytes32 proofHash; // ZK 證明哈希
}
//====================================================================
// 狀態
//====================================================================
// ZKML 驗證合約
address public zkVerifier;
// 緩存的定價結果
mapping(bytes32 => PricingResult) public cachedPrices;
// 最後更新時間
uint256 public lastUpdateTime;
//====================================================================
// 事件
//====================================================================
event OptionPriced(
bytes32 indexed paramsHash,
uint256 price,
uint256 confidence
);
//====================================================================
// 錯誤
//====================================================================
error InvalidProof();
error StalePrice();
error InvalidParams();
//====================================================================
// 初始化
//====================================================================
constructor(address _zkVerifier) {
zkVerifier = _zkVerifier;
}
//====================================================================
// ZKML 定價函數
//====================================================================
/**
* @dev 使用 ZKML 計算期權價格
*
* @param _spotPrice 標的資產現價
* @param _params 期權參數
* @param _zkProof ZK 證明
*/
function priceOption(
uint256 _spotPrice,
OptionParams calldata _params,
uint256[2] calldata _pA,
uint256[2][2] calldata _pB,
uint256[2] calldata _pC,
uint256[4] calldata _pubSignals
) external returns (PricingResult memory) {
// 驗證參數
if (_params.timeToExpiry == 0 || _params.strikePrice == 0) {
revert InvalidParams();
}
// 驗證 ZK 證明
// _pubSignals[0] = 期權價格 (scaled by 1e18)
// _pubSignals[1] = Delta
// _pubSignals[2] = Gamma
// _pubSignals[3] = 置信度
(bool valid, ) = zkVerifier.staticcall(
abi.encodeWithSignature(
"verifyOptionPricingProof(uint256[2],uint256[2][2],uint256[2],uint256[4])",
_pA,
_pB,
_pC,
_pubSignals
)
);
if (!valid) {
revert InvalidProof();
}
// 構造結果
PricingResult memory result = PricingResult({
price: _pubSignals[0],
delta: _pubSignals[1],
gamma: _pubSignals[2],
confidence: _pubSignals[3],
proofHash: keccak256(abi.encodePacked(_pA, _pB, _pC))
});
// 緩存結果
bytes32 paramsHash = keccak256(abi.encode(_spotPrice, _params));
cachedPrices[paramsHash] = result;
lastUpdateTime = block.timestamp;
emit OptionPriced(paramsHash, result.price, result.confidence);
return result;
}
/**
* @dev 獲取緩存的價格
*/
function getCachedPrice(
uint256 _spotPrice,
OptionParams calldata _params
) external view returns (PricingResult memory) {
bytes32 paramsHash = keccak256(abi.encode(_spotPrice, _params));
return cachedPrices[paramsHash];
}
/**
* @dev 驗證價格是否過時
*/
function isPriceFresh(
uint256 _spotPrice,
OptionParams calldata _params,
uint256 _maxAge
) external view returns (bool) {
bytes32 paramsHash = keccak256(abi.encode(_spotPrice, _params));
PricingResult memory result = cachedPrices[paramsHash];
return (block.timestamp - lastUpdateTime) <= _maxAge &&
result.confidence > 0;
}
}5.3 Python ZKML 定價引擎
"""
Black-Scholes 期權定價 + ZKML 電路生成
"""
import numpy as np
import torch
from scipy.stats import norm
class BlackScholesZKML(torch.nn.Module):
"""
基於 Black-Scholes 的 ZKML 期權定價模型
這個模型實現了 Black-Scholes 公式的数值版本，
可以被編譯成 ZK 電路。
"""
def __init__(self):
super().__init__()
def black_scholes(
self,
S: torch.Tensor, # 現價
K: torch.Tensor, # 行權價
T: torch.Tensor, # 到期時間（年）
r: torch.Tensor, # 無風險利率
sigma: torch.Tensor # 波動率
) -> torch.Tensor:
"""
計算期權價格（Call/Put）
"""
# 確保 T 不為零
T_safe = torch.clamp(T, min=1e-10)
# d1 和 d2
d1 = (torch.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T_safe) / \
(sigma * torch.sqrt(T_safe))
d2 = d1 - sigma * torch.sqrt(T_safe)
# 計算 Call 和 Put 價格
call_price = S * norm.cdf(d1) - K * torch.exp(-r * T_safe) * norm.cdf(d2)
put_price = K * torch.exp(-r * T_safe) * norm.cdf(-d2) - S * torch.cdf(-d1)
return torch.stack([call_price, put_price], dim=-1)
def compute_greeks(
self,
S: torch.Tensor,
K: torch.Tensor,
T: torch.Tensor,
r: torch.Tensor,
sigma: torch.Tensor
) -> dict:
"""
計算希臘字母
"""
T_safe = torch.clamp(T, min=1e-10)
d1 = (torch.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T_safe) / \
(sigma * torch.sqrt(T_safe))
d2 = d1 - sigma * torch.sqrt(T_safe)
# Delta
delta_call = norm.cdf(d1)
delta_put = -norm.cdf(-d1)
# Gamma（Call 和 Put 相同）
gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * torch.sqrt(T_safe))
# Theta
theta_call = -S * norm.pdf(d1) * sigma / (2 * torch.sqrt(T_safe)) - \
r * K * torch.exp(-r * T_safe) * norm.cdf(d2)
theta_put = -S * norm.pdf(d1) * sigma / (2 * torch.sqrt(T_safe)) + \
r * K * torch.exp(-r * T_safe) * norm.cdf(-d2)
# Vega
vega = S * torch.sqrt(T_safe) * norm.pdf(d1)
return {
"delta_call": delta_call,
"delta_put": delta_put,
"gamma": gamma,
"theta_call": theta_call,
"theta_put": theta_put,
"vega": vega
}
def forward(
self,
spot_price: torch.Tensor,
strike_price: torch.Tensor,
time_to_expiry: torch.Tensor,
risk_free_rate: torch.Tensor,
volatility: torch.Tensor,
is_call: torch.Tensor
) -> dict:
"""
前向傳播：計算期權價格和希臘字母
"""
# 計算價格
prices = self.black_scholes(
spot_price, strike_price,
time_to_expiry, risk_free_rate, volatility
)
call_price = prices[..., 0]
put_price = prices[..., 1]
# 根據 is_call 選擇價格
option_price = torch.where(
is_call > 0,
call_price,
put_price
)
# 計算希臘字母
greeks = self.compute_greeks(
spot_price, strike_price,
time_to_expiry, risk_free_rate, volatility
)
# 選擇正確的 Delta
delta = torch.where(
is_call > 0,
greeks["delta_call"],
greeks["delta_put"]
)
# 計算置信度（基於深度和穩定性）
confidence = torch.clamp(
1.0 - torch.abs(delta) * 0.1,
min=0.5,
max=1.0
)
return {
"price": option_price,
"delta": delta,
"gamma": greeks["gamma"],
"theta": torch.where(is_call > 0, greeks["theta_call"], greeks["theta_put"]),
"vega": greeks["vega"],
"confidence": confidence
}
def export_for_ezkl():
"""
導出模型用於 EZKL
"""
import ezkl
# 創建模型
model = BlackScholesZKML()
model.eval()
# 創建示例輸入
example_input = (
torch.randn(1, 1), # spot_price
torch.randn(1, 1), # strike_price
torch.randn(1, 1), # time_to_expiry
torch.tensor([[0.05]]), # risk_free_rate
torch.tensor([[0.8]]), # volatility
torch.tensor([[1.0]]) # is_call
)
# 導出為 ONNX
torch.onnx.export(
model,
example_input,
"black_scholes_zkml.onnx",
input_names=['spot', 'strike', 'expiry', 'rate', 'vol', 'is_call'],
output_names=['price', 'delta', 'gamma', 'theta', 'vega', 'confidence']
)
# 生成 EZKL 設置
settings = {
"run": {
"bits": 16,
"logrows": 20,
"scale": 12
}
}
ezkl.gen_settings("black_scholes_zkml.onnx", settings)
ezkl.compile_circuit("black_scholes_zkml.onnx")
ezkl.setup()
print("Black-Scholes ZKML 模型已導出並設置完成")
if __name__ == "__main__":
export_for_ezkl()第六章：實際部署案例
6.1 預言機喂价系統
"""
ZKML 驅動的預言機喂价系統
"""
class ZKMLOracle:
"""
使用 ZKML 提供可驗證的預言機數據
"""
def __init__(self, model_path: str, aggregation_weight: float = 0.7):
self.model = self._load_model(model_path)
self.aggregation_weight = aggregation_weight
self.history = []
# ZKML 證明器
self.prover = EZKLProver(model_path)
def aggregate_prices(
self,
exchanges: list,
weights: list
) -> dict:
"""
聚合多個交易所的價格數據
"""
prices = []
for exchange in exchanges:
prices.append(self._fetch_price(exchange))
# 加權平均
weights = weights or [1.0 / len(prices)] * len(prices)
aggregated = sum(p * w for p, w in zip(prices, weights))
# 使用 ML 模型校正
correction = self.model_correction(prices, aggregated)
final_price = aggregated * (1 + correction)
return {
"price": final_price,
"raw_prices": prices,
"correction": correction
}
def model_correction(
self,
prices: list,
aggregated: float
) -> float:
"""
使用 ZKML 模型校正價格
"""
features = self._prepare_features(prices, aggregated)
# 生成 ZK 證明
proof = self.prover.prove({
"input": features,
"mode": "correction"
})
return self._interpret_correction(proof)
def submit_to_chain(
self,
price_data: dict,
proof: dict
) -> str:
"""
提交預言機數據到區塊鏈
"""
oracle_contract = self.web3.eth.contract(
address=ORACLE_CONTRACT_ADDRESS,
abi=ORACLE_ABI
)
# 構造提交交易
tx = oracle_contract.functions.submitPrice(
int(price_data["price"] * 1e18),
proof["a"],
proof["b"],
proof["c"],
proof["public_signals"]
).buildTransaction({
"from": self.wallet.address,
"gas": 300000
})
signed = self.wallet.sign_transaction(tx)
tx_hash = self.web3.eth.send_raw_transaction(signed.rawTransaction)
return tx_hash.hex()結論
ZKML 為以太坊生態帶來了革命性的可能性。通過結合零知識證明和機器學習，我們可以實現：
- 可驗證的 AI：任何人都可以驗證 AI 輸出是正確計算的結果，而無需信任運行 AI 的實體
- 隱私保護的智慧：模型所有者和數據提供者可以保護他們的機密信息，同時仍然提供有價值的服務
- 新的商業模式：AI 模型可以作為去中心化服務收費，數據貢獻者可以分享模型收益
在 AI Agent、預測市場、衍生品定價等應用場景中，ZKML 展現了巨大的潛力。隨著技術的成熟和基礎設施的完善，我們預期 ZKML 將成為以太坊生態系統中不可或缺的核心組件。
參考資源
- Modulus Labs - ZKML Research
- EZKL - ZKML for Ethereum
- Giza - Open Source ZKML
- risc-zero - General Purpose ZKVMs
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延伸閱讀與來源
- 以太坊基金會生態系統頁面 官方認可的生態項目列表
- The Graph 去中心化索引協議
- Chainlink 文檔 預言機網路技術規格
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