গতিশীল তারল্য বিধান: AI-চালিত মূলধন দক্ষতা – Crypto-News.net

ভূমিকা

বিকেন্দ্রীভূত অর্থায়ন (DeFi) এর মূলে মৌলিকভাবে বিকেন্দ্রীভূত এক্সচেঞ্জের (DEXs) উপর নির্ভরশীল। ওয়েব3 পরিকাঠামোর এই অংশগুলি হল তারল্যের সালিশকারী, ক্রিপ্টোকারেন্সির বিনিময়কে সহজতর করে৷ এই DEX-এর বেশিরভাগই, স্বয়ংক্রিয় বাজার নির্মাতাদের (AMMs) উপর নির্ভর করে, টোকেন পুলে কোন মূল্যের রেঞ্জে তারল্য বরাদ্দ করতে হবে তা নির্ধারণ করে। যত বেশি নির্ভুল বরাদ্দ, তত বেশি দক্ষ এবং কার্যকারিতামূলক ট্রেডিং অভিজ্ঞতা। অতএব, যেকোনো DEX-এর সাফল্য তার AMM-এর কার্যকারিতার উপর নির্ভরশীল। দক্ষ DEX পরিকাঠামো ছাড়া একটি ইকোসিস্টেম ব্যবহারকারীদের উপর যে আর্থিক চাপ দেয় তার সফল হওয়ার সম্ভাবনা কম। 

উন্নত এএমএম পরিকাঠামোর উপরে DEX-এর উন্নয়ন ও স্থাপনা না থাকলে, DeFi নিজেই আজকের জায়গায় থাকত না। তা সত্ত্বেও, DeFi ট্রেডিং পরিকাঠামোকে ট্রেডফাই পরিকাঠামোর কার্যকারিতা ধরার আগে অনেক দূর যেতে হবে। এটি আরও উন্নত AMM বাস্তবায়নের প্রয়োজনীয়তা তৈরি করবে যা বেশিরভাগ TradFi এক্সচেঞ্জ দ্বারা নিযুক্ত অর্ডার বুক এবং মার্কেট মেকার মডেলের প্রতিদ্বন্দ্বী। তাই, ইলেকট্রিকের গতিশীল তারল্য বিধান মডেলের বিকাশ, একটি পরবর্তী প্রজন্মের এএমএম যা অভূতপূর্ব পুঁজি দক্ষতা অর্জনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

DEXs-এ মূলধন দক্ষতার স্মারক গুরুত্ব

'পুঁজি দক্ষতা' এমন একটি বাক্যাংশ যা আর্থিক ব্যবস্থা নিয়ে আলোচনা করার সময় প্রায়ই পপ আপ হয়। এর মূলে, মূলধন দক্ষতা বলতে একটি আর্থিক ব্যবস্থার কৌশলগত ক্ষমতাকে বোঝায়, ব্যবসা হোক বা অন্যথায়, ব্যয় করা মূলধনের প্রতিটি ডলার দ্বারা সম্পন্ন কাজকে সর্বাধিক করা। সহজ কথায়, এটি আপনার অর্থের জন্য সর্বাধিক ধাক্কা পাওয়ার শিল্প, এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি আর্থিক সংস্থান যথাযথভাবে বরাদ্দ করা হয়েছে এবং তার সর্বোচ্চ সম্ভাবনায় পৌঁছানোর জন্য বুদ্ধিমানের সাথে ব্যবহার করা হয়েছে। এটি একটি ধারণা বিশেষ করে মার্কেটপ্লেস এবং এক্সচেঞ্জের জন্য প্রাসঙ্গিক, যেহেতু একটি এক্সচেঞ্জে ট্রেডিং খরচ বেড়ে গেলে, কম ব্যবহারকারীরা এতে ট্রেড করার সম্ভাবনা থাকে।

এক্সচেঞ্জের জন্য, বিশেষ করে DEXs, মূলধন দক্ষতা নিছক একটি কার্যকরী সর্বোত্তম অনুশীলন নয়; এটি জীবনরক্ত যা মূলত তাদের কার্যকারিতা নির্ধারণ করে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি দ্রুত ট্রেড এক্সিকিউশন, ন্যূনতম স্লিপেজ এবং সর্বোত্তম অর্ডার ম্যাচিংয়ের নেক্সাসে কাজ করে, যেখানে মূলধন দক্ষতার তাত্পর্য স্পষ্টভাবে স্পষ্ট হয়ে ওঠে। একটি DEX যেটি তার মূলধনকে বিচারের সাথে পরিচালনা করতে পারে না সে নিজেকে প্রতিযোগীদের দ্বারা বামন দেখতে পাবে, কারণ ব্যবসায়ীরা সবচেয়ে অনুকূল ট্রেডিং শর্ত সরবরাহকারী প্ল্যাটফর্মের দিকে অভিকর্ষন করে। যাইহোক, সর্বোচ্চ মূলধন দক্ষতা অর্জনের প্রচেষ্টায়, DEXs চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। বাজারের অস্থিরতা, খণ্ডিত তারল্য পুল এবং অপ্রত্যাশিত ট্রেডিং ভলিউমের মতো সমস্যাগুলি প্রায়ই আদর্শ মূলধন বরাদ্দকে বিকৃত করতে পারে, যার ফলে সম্পদের অদক্ষ ব্যবহার এবং পরবর্তীতে আয় হ্রাস পায়।

সুতরাং, কীভাবে এই প্ল্যাটফর্মগুলি এই ভয়ঙ্কর চ্যালেঞ্জগুলিকে অতিক্রম করতে পারে? উত্তরটি উদীয়মান প্রযুক্তির সাথে ঐতিহ্যগত আর্থিক নীতির কৌশলগত একীকরণের মধ্যে রয়েছে। তারল্য বিধান এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে এইরকম একটি যুগান্তকারী সমন্বয়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম স্থাপন করে, এক্সচেঞ্জগুলি ট্রেডিং প্যাটার্নের পূর্বাভাস দিতে পারে, তারল্যের চাহিদা অনুমান করতে পারে এবং তাদের মূলধন বরাদ্দকে সক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে। তরলতার বিধানের এই গতিশীল পদ্ধতি, মেশিন লার্নিংয়ের বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা দ্বারা চালিত, নিশ্চিত করে যে মূলধন কেবল ব্যবহার করা হয় না, তবে অপ্টিমাইজ করা হয়।

ডায়নামিক লিকুইডিটি প্রোভিশন (ডিএলপি) দিয়ে এই সমস্যার সমাধান করা

প্রথাগত এএমএমগুলি মূলত অ্যালগরিদমিকভাবে পরিচালিত পুলের ভিত্তির অধীনে পরিচালিত হয়েছে, সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণ হল Uniswap V1 এর x * y = k অ্যালগরিদম। বিপরীতভাবে, ইলেকট্রিকের ডায়নামিক লিকুইডিটি প্রভিশন (ডিএলপি) মডেল অ্যালগরিদমিকভাবে পরিচালিত পুল ব্যবহার করে যা বাজারের অবস্থা এবং কৃত্রিমভাবে বুদ্ধিমান সিস্টেমের মাধ্যমে ক্রমাগত পরিবর্তিত এবং আপডেট করা হয়। এই অ্যালগরিদমগুলি নিশ্চিত করে যে তরলতা পুলগুলি বাজারের চাহিদা পূরণের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করা হয়, যা শুধুমাত্র একটি আরও দক্ষ সিস্টেমই নয় বরং তারল্য প্রদানকারীদের জন্য আরও লাভজনক সুযোগ প্রদান করে। DLP এর মূল বিষয় হল এর মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা, নিজেকে আর্থিক ল্যান্ডস্কেপের নিরন্তর পরিবর্তনশীল রূপ এবং বহুমুখী প্রকৃতির সাথে ঢালাই করার ক্ষমতা, নিশ্চিত করে যে তারল্যটি কেবল উপলব্ধ নয় বরং গতিশীলভাবে অপ্টিমাইজ করা যায়।

যখন এটি DLP অ্যালগরিদমের মূল কথা আসে, তখন বেট হেজিং এবং বাজারের অভিযোজনযোগ্যতা নিশ্চিত করা কেন্দ্রীয় থিম। স্পষ্ট করার জন্য, প্রথাগত এএমএমগুলি প্রায়শই তারল্য প্রদানকারীকে একটি কঠিন জায়গায় ফেলে দেয়: উচ্চ ফলন খোঁজে কিন্তু ঘনীভূত তরলতা পুলের সাথে যুক্ত বৃহত্তর ঝুঁকি গ্রহণ করে যেমন অস্থায়ী ক্ষতি, বা এটি নিরাপদে খেলুন এবং সম্ভাব্য লাভ হারান। DLP প্রথাগত বাজার নির্মাতাদের অনুরূপ কৌশল নিযুক্ত করে, সম্ভাব্য মূল্য সীমার বিস্তার জুড়ে পর্যাপ্ত বাজার গভীরতা নিশ্চিত করার সাথে সাথে যেখানে এটির সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন সেখানে গতিশীলভাবে তারল্য বরাদ্দ করে এই দ্বিধা সমাধান করে। এই কৌশলটি মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণী দ্বারা সমর্থিত, যার লক্ষ্য লোকসান কমিয়ে LP ফি সর্বাধিক করা। বাজারের ডেটার সাথে এই মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির একীকরণ নিশ্চিত করে যে সিস্টেমটি রিয়েল-টাইম বাজার পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে দ্রুত তার কৌশলগুলিকে পিভট করতে পারে। এইভাবে, তরলতা প্রদানকারীরা বাজারের পরিবর্তনের সময় নিজেদেরকে একটি ক্ষতিকর অবস্থানে আটকে থাকে না। পরিবর্তে, ডিএলপি সিস্টেম নতুন এবং পূর্বাভাসিত বাজারের অবস্থার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এমনভাবে বক্ররেখার তরলতা পুনঃবন্টন করে সংশোধনমূলক পদক্ষেপ নেয়।

DLP কে প্রতিযোগিতা থেকে আলাদা করে তা হল এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ব্যবহার। ডিএলপি মেকানিজমের মধ্যে মেশ করা হলে, এআই বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত গ্রহণের একটি অতিরিক্ত স্তর অফার করে যা অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জিত এবং উন্নত করতে পারে যা ডিএলপি তারল্য বরাদ্দ করতে ব্যবহার করে। এটা যেভাবে কাজ করে: 

1. মূল্য পূর্বাভাস: DLP-তে AI-এর প্রাথমিক কাজগুলির মধ্যে একটি হল ট্রেডিং পেয়ারে টোকেনের সম্ভাব্য ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়া। এটি করার জন্য, AI ঐতিহাসিক এবং রিয়েল-টাইম ডেটার বিশাল পরিমাণে গভীরভাবে ডুব দেয়। নিদর্শন, বাজারের আচরণ এবং অন্যান্য ভেরিয়েবল বিশ্লেষণ করে, এটি আসন্ন সময়ের ফ্রেমে সম্পদের সম্ভাব্য মূল্য প্রজেক্ট করতে পারে।
2. দামের সম্ভাবনা ওয়েটিং: শুধু মূল্য অনুমান করাই যথেষ্ট নয়; এআইকে অবশ্যই অনুমান করতে হবে যে এই প্রতিটি দামের কতটা ফলপ্রসূ হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি AI পরবর্তী যুগে একটি সম্পদের জন্য তিনটি সম্ভাব্য মূল্যের পূর্বাভাস দেয়, তাহলে এটি সেই মূল্যগুলির প্রতিটির জন্য একটি ওজন বা সম্ভাবনা শতাংশ নির্ধারণ করে। এটি নিশ্চিত করে যে ডিএলপি সবচেয়ে সম্ভাব্য ফলাফলের উপর ভিত্তি করে তারল্য বিধানের বিষয়ে আরও সূক্ষ্ম সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
3. তারল্য বরাদ্দ: পূর্বাভাসিত দাম এবং তাদের ওজন ব্যবহার করে, AI তারপর কৌশলগতভাবে বক্ররেখায় তারল্য স্থাপন করে। এটি মূলধন বন্টন অনুপাত বা ঝুঁকি এক্সপোজার সীমার মতো পরামিতিগুলি সামঞ্জস্য করে তা করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি নির্দিষ্ট মূল্য বিন্দুর হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা থাকে এবং কাঙ্খিত ঝুঁকি প্রোফাইলের সাথে সারিবদ্ধ হয়, তাহলে AI সেই মূল্যের চারপাশে আরও তারল্য বরাদ্দ করতে পারে, যাতে তারল্য প্রদানকারী এবং ব্যবসায়ীরা সর্বোত্তম ফলাফল পান।

DLP কে আলাদা করে, তাহলে, বুদ্ধিমত্তার সাথে এবং গতিশীলভাবে তারল্য পরিচালনা করতে AI এর এই ব্যবহার। প্রথাগত পদ্ধতিগুলি স্থির নিয়ম বা ম্যানুয়াল সামঞ্জস্যের উপর নির্ভর করতে পারে, কিন্তু ডিএলপি-র সাথে, প্রক্রিয়াটি ব্যাপক তথ্য বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে ক্রমাগত অভিযোজিত হয়। এর ফলে কম ঝুঁকি, উচ্চ ফলন, এবং আরও অভিযোজিত তারল্য বিধান ব্যবস্থা যা প্রায় তাৎক্ষণিকভাবে বাজারের ভেরিয়েবলে সাড়া দেয়।

AI এর সাথে মিলিত DLP এর সত্যিকারের জাদুটি এর ক্রমাগত শেখার মডেলের মধ্যে নিহিত। এটি ধারাবাহিকভাবে এর ক্রিয়াগুলি থেকে শেখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, রিয়েল-টাইমে ফলাফলগুলি পর্যবেক্ষণ করে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি নির্দিষ্ট তরলতা পুল একটি নির্দিষ্ট সম্পদের জন্য কম পারফরম্যান্স বা অতিরিক্ত এক্সপোজ করা পাওয়া যায়, তবে DLP অ্যালগরিদমগুলি, রিয়েল-টাইমে, সংস্থানগুলি পুনরায় বন্টন করে, যার ফলে অদক্ষতা হ্রাস করে। যা এটিকে আলাদা করে তা হল অ্যালগরিদমগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউনিং করার পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি, ভবিষ্যতের সিদ্ধান্তগুলি আরও সঠিক হয় তা নিশ্চিত করার জন্য নতুন ডেটা সংহত করা। শেখার এবং সামঞ্জস্য করার এই চিরস্থায়ী চক্রটি একটি সম্পদ ব্যবস্থাপনার কৌশলে অনুবাদ করে যা বাজারের অস্থিরতার ছিন্নভিন্ন জলের মধ্য দিয়ে নেভিগেট করার জন্য ভালভাবে সারিবদ্ধ।

ক্রমাগত শেখার মডেলের উপরে, ডিএলপি রিইনফোর্সড লার্নিং, একটি বিশেষ মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এখানে, অ্যালগরিদমগুলি একটি পুরষ্কার প্রতিক্রিয়া সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে তাদের ক্রিয়াগুলিকে ক্রমাগত সূক্ষ্ম-টিউনিং করার মাধ্যমে শেখে। উদাহরণস্বরূপ, যদি অ্যালগরিদম এমন একটি পদক্ষেপ নেয় যার ফলে আরও কার্যকর তারল্য বিধান হয়, সম্ভবত একটি পুলে সম্পদের ওজন পরিবর্তন করে এবং পরবর্তীতে ফলন বৃদ্ধি করে, এটি একটি 'ইতিবাচক পুরস্কার' পায়। সময়ের সাথে সাথে, অ্যালগরিদম সবচেয়ে কার্যকরী কৌশল নির্ধারণ করতে এই পুরষ্কার সিস্টেমটি ব্যবহার করে, মূলত ক্রমাগত কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য নিজেকে প্রশিক্ষণ দেয়।

DLP-এর মেশিন লার্নিং পদ্ধতির একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে রয়েছে একটি মেটা লার্নিং মডেলের সাথে একীকরণ। মেটা-লার্নিং, যাকে প্রায়ই "লার্নিং টু লার্নিং" হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি দৃষ্টান্ত যেখানে অ্যালগরিদমগুলি একটি একক ডেটাসেটের পরিবর্তে একাধিক প্রশিক্ষণ পর্বের অভিজ্ঞতা থেকে শেখার মাধ্যমে উন্নতি করে। DLP দ্বারা নিযুক্ত 'মেটা এআই' এর নির্ভরশীল মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেটগুলিকে আপডেট করে এবং পরিবর্তন করে। এটি বিভিন্ন ধরণের বাজারের অবস্থার মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম হয় এবং এই জ্ঞানটি সূক্ষ্ম সুরে ব্যবহার করে যে ডেটাসেটগুলি অন্যান্য মডেলগুলি ব্যবহার করে। এই পদ্ধতির উদ্দেশ্য হল নিশ্চিত করা যে DLP দ্বারা নিযুক্ত ডেটাসেটগুলিও হাতে থাকা কাজের উপর নির্ভর করে সর্বাধিক কর্মক্ষমতার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। 

শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য এর অর্থ কী

বিদ্যমান এএমএম অবকাঠামোর কার্যকারিতা বিবেচনা করে, ডিএলপির মতো উদ্ভাবনের প্রয়োজনীয়তা সন্দেহজনক বলে মনে হতে পারে। যাইহোক, শেষ ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রাপ্ত সুবিধাগুলি বিবেচনা করার সময়, এটি গ্রহণ করা অনিবার্য বলে মনে হয়। আর্থিক খাতে অনেক উদ্ভাবনের মতোই ডিএলপির উদ্দেশ্য হল কম দিয়ে বেশি অর্জনের উপায় সহ প্রোটোকল প্রদান করা। একটি ব্যয়বহুল আর্থিক পরিকাঠামো বজায় রাখার স্ট্রেনের চাপে মুক্ত, DLP আমাদের Elektrik-এ ব্যবসায়ীদের এবং তারল্য প্রদানকারীদের জন্য একইভাবে আরও অনুকূল পরিস্থিতি প্রদান করার অনুমতি দেবে। 

ব্যবসায়ীরা

ব্যবসায়ীদের জন্য, একটি নিরবচ্ছিন্ন অভিজ্ঞতা গেমের নাম। তারা এমন একটি প্ল্যাটফর্ম চায় যেখানে তারা স্লিপেজ না হারিয়ে দ্রুত এবং অবিচ্ছিন্নভাবে ব্যবসা চালাতে পারে। DLP এখানে ডেলিভারি করে, ট্রেডারদেরকে স্ট্যাটিক এবং ম্যানুয়ালি অ্যাডজাস্ট করা ডায়নামিক লিকুইডিটি পুল দ্বারা অতুলনীয় মূলধন দক্ষতার মাত্রা প্রদান করে। এর অ্যালগরিদম এবং এআই সিস্টেমগুলি তরলতা বিতরণ করতে অক্লান্ত পরিশ্রম করে যেখানে এটি সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন বলে অনুমান করা হয়, ট্রেডিংয়ের জন্য মূলধনের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে এবং ফলস্বরূপ, স্লিপেজ হ্রাস করে। DLP এর গতিশীল প্রকৃতির মানে হল যে ব্যবসায়ীরা ধারাবাহিকভাবে গভীর তারল্য পুল অনুমান করতে পারে যা উল্লেখযোগ্য মূল্যের প্রভাব ছাড়াই বৃহত্তর লেনদেনের সুবিধা দেয়।

রিয়েল-টাইম বাজার অভিযোজনযোগ্যতা DLP মুকুটের আরেকটি রত্ন। ট্রেডিং প্রায়শই ক্ষণস্থায়ী সুযোগগুলি দখল করা হয় এবং DLP পরিচালনা করে এমন অ্যালগরিদমগুলি রিয়েল-টাইমে বাজারের অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। লিকুইডিটি পুলের সাথে এই দ্রুত সমন্বয়ের অর্থ হল ব্যবসায়ীদের স্লিপেজের সম্মুখীন হওয়ার সম্ভাবনা কম এবং তারা স্বল্পমেয়াদী মূল্যের গতিবিধিকে অধিক কার্যকারিতার সাথে পুঁজি করতে পারে। লাইটলিংক এই অভিযোজনযোগ্যতাকে আরও উন্নত করে, এর দ্রুত ব্লক গতি দ্রুত লেনদেন নিশ্চিতকরণের অনুমতি দেয়। অধিকন্তু, এর এন্টারপ্রাইজ মোড গ্যাসবিহীন পুনঃবন্টন অফার করে, নিশ্চিত করে যে তারল্য বণ্টনের পরিবর্তনে গ্যাসের নিষেধাজ্ঞামূলক খরচ বহন করতে হবে না। এই অভিযোজন ক্ষমতা শুধুমাত্র কর্মক্ষম দক্ষতা আনে না; এটি একটি আরও অনুমানযোগ্য ট্রেডিং পরিবেশ প্রতিষ্ঠা করে, যেখানে কেন্দ্রীভূত এক্সচেঞ্জের সাথে তুলনা করার সময় সুযোগগুলি বিলম্বিততা বা পুরানো সম্পদ বরাদ্দের জন্য হারিয়ে যায় না।

তরলতা সরবরাহকারী

লিকুইডিটি প্রোভাইডারদের (LPs) জন্য, সমস্যাটি সর্বদাই তহবিলের সর্বোচ্চ ব্যবহার এবং ঝুঁকি কমানোর মধ্যে সংকীর্ণ পথ চলার বিষয়ে। DLP মৌলিকভাবে এই সমীকরণকে পরিবর্তন করে যে ফান্ড বরাদ্দ করা হয়েছে যেখানে তারা উচ্চ ফলন তৈরি করতে পারে। এই সর্বোত্তম তহবিল ব্যবহার শুধুমাত্র লাভজনকতা বৃদ্ধি করে না; এটি অস্থায়ী ক্ষতি কমাতেও কাজ করে, একটি সমস্যা যা দীর্ঘদিন ধরে প্রথাগত তারল্য পুলকে জর্জরিত করেছে। একটি তরলতা পুলে টোকেনের মূল্য পরিবর্তন হলে অস্থায়ী ক্ষতি হয়, যার ফলে পুলের টোকেনগুলির মূল্য যদি পুলের বাইরে রাখা হয় তার থেকে আলাদা হয়। এটি ঘটে কারণ LPs জোড়াযুক্ত টোকেনগুলির একটি ধ্রুবক মান অনুপাত বজায় রাখে, তাই যখন একটি টোকেনের মূল্য অন্যটির তুলনায় বৃদ্ধি পায়, তখন পুলটি ভারসাম্য বজায় রাখে, প্রায়শই অবমূল্যায়নকারী টোকেনের জন্য মূল্যবান টোকেন বিক্রি করে। উল্লেখযোগ্য মূল্যের পরিবর্তনের সময় যখন LPers প্যাসিভ থাকে, তখন তারা এই ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে।

তদ্ব্যতীত, ডিএলপি তারল্য প্রদানকারীদের কাস্টমাইজেশনের একটি স্তর প্রদান করে যা ছোট করা যায় না। এক মাপ কখনই সব ফিট হবে না, বিশেষ করে আর্থিক বাজারে যেখানে সম্পদের আচরণ অত্যন্ত সংক্ষিপ্ত। DLP প্রদানকারীদের তাদের কৌশলগুলি কাস্টমাইজ করার অনুমতি দেয়, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের দ্বারা সমর্থিত, একটি উপযুক্ত পদ্ধতি নিশ্চিত করে যা ব্যক্তিগত ঝুঁকির ক্ষুধা এবং আর্থিক লক্ষ্যগুলির সাথে সামঞ্জস্য করে। কাস্টমাইজেবিলিটির এই স্তরের মানে হল যে তরলতা প্রদানকারীরা শুধুমাত্র এক-আকার-ফিট-সমস্ত সমাধানের প্রাপক নয়; পরিবর্তে, তারা এমন একটি সিস্টেমে সক্রিয় অংশগ্রহণকারী যা তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং পছন্দগুলির সাথে নিজেকে তৈরি করে।

উপসংহার

ওয়েব3-এ, 'মেশিন লার্নিং' এবং 'কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা'-এর মতো শব্দগুলি প্রায়ই তুলনামূলকভাবে সামান্য প্রকৃত ব্যবহার-কেস সহ বাজওয়ার্ড হিসাবে চারপাশে নিক্ষেপ করা হয়। এএমএম অ্যালগরিদম বর্ধিতকরণে একটি প্রকৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রদর্শন করে DLP এই নিয়মের ব্যতিক্রম হিসাবে দাঁড়িয়েছে। এই একীকরণ অগ্রগামী, স্ট্যাটিক লিকুইডিটি সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে এবং DEX প্রযুক্তির পরবর্তী ধাপের প্রতিনিধিত্ব করে। 

যদিও DeFi চিত্তাকর্ষক অগ্রগতি করেছে, এটি এখনও পর্যন্ত দক্ষতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার ক্ষেত্রে ঐতিহ্যগত আর্থিক ব্যবস্থার সাথে সমতা অর্জন করতে ব্যর্থ হয়েছে। যাইহোক, ইলেকট্রিকের ডিএলপির মতো উদ্ভাবন, আধুনিক প্রযুক্তির সাথে পুরনো আর্থিক নীতির সমন্বয় এই ব্যবধানকে সংকুচিত করছে। একটি দক্ষ, বিকেন্দ্রীকৃত আর্থিক ভবিষ্যতের দিকে দৌড়ে, ডিএলপি কেবল একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি নয়, তবে শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য ডিফাই যে অপার সম্ভাবনা এবং অভিযোজনযোগ্যতার একটি আশ্রয়দাতা।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/