Dynamisk likviditetsforsyning: AI-drevet kapitaleffektivitet – Crypto-News.net

Introduktion

Decentraliseret finansiering (DeFi) er i sin kerne grundlæggende afhængig af decentraliserede udvekslinger (DEX'er). Disse stykker af web3-infrastruktur er likviditetsdommerne, hvilket letter udvekslingen af ​​kryptovalutaer. De fleste af disse DEX'er, der er afhængige af automatiserede markedsskabere (AMM'er), beslutter, hvilke prisintervaller der skal allokeres likviditet til i en token-pulje. Jo mere nøjagtig tildelingen er, jo mere effektiv og performativ er handelsoplevelsen. Derfor er succesen for enhver DEX betinget af effektiviteten af ​​dens AMM. Et økosystem uden effektiv DEX-infrastruktur har mindre sandsynlighed for at lykkes under den økonomiske belastning, det påfører brugerne. 

Uden udviklingen og implementeringen af ​​DEX'er oven på avanceret AMM-infrastruktur ville DeFi selv ikke være, hvor den er i dag. Ikke desto mindre har DeFi-handelsinfrastrukturen lang vej igen, før den indhenter TradFi-infrastrukturens effektivitet. Dette vil nødvendiggøre implementeringen af ​​mere avancerede AMM'er, som konkurrerer med ordrebogen og market maker-modellen, som anvendes af de fleste TradFi-børser. Derfor er udviklingen af ​​Elektriks dynamiske model for likviditetstilførsel, en næste generation af AMM designet i jagten på hidtil uset kapitaleffektivitet.

Den monumentale betydning af kapitaleffektivitet i DEX'er

'Kapitaleffektivitet' er en sætning, der ofte dukker op, når man diskuterer finansielle systemer. I sin kerne refererer kapitaleffektivitet til et finansielt systems strategiske evne, uanset om det er en virksomhed eller på anden måde, til at maksimere det arbejde, der udføres af hver krone brugt kapital. I enklere vendinger er det kunsten at få mest muligt for pengene og sikre, at enhver økonomisk ressource er velovervejet allokeret og intelligent gearet til at nå sit største potentiale. Det er et koncept, der er særligt relevant for markedspladser og børser, da handelsomkostningerne stiger på en børs, og færre brugere vil sandsynligvis handle på den.

For børser, især DEX'er, er kapitaleffektivitet ikke blot en operationel bedste praksis; det er livsnerven, der i høj grad bestemmer deres levedygtighed. Disse platforme fungerer i forbindelse med hurtig handelsudførelse, minimal glidning og optimal ordrematchning, hvor betydningen af ​​kapitaleffektivitet bliver åbenlyst tydeligt. En DEX, der ikke kan forvalte sin kapital fornuftigt, vil finde sig i at blive overskredet i forhold til konkurrenterne, efterhånden som handlende drager mod platforme, der tilbyder de mest gunstige handelsbetingelser. Men i forsøget på at opnå maksimal kapitaleffektivitet står DEX'er over for udfordringer. Problemer som markedsvolatilitet, fragmenterede likviditetspuljer og uforudsigelige handelsvolumener kan ofte forvrænge den ideelle kapitalallokering, hvilket fører til ineffektiv brug af ressourcer og efterfølgende formindskede afkast.

Så hvordan kan disse platforme overvinde disse formidable udfordringer? Svaret ligger i den strategiske sammenlægning af traditionelle finansielle principper med nye teknologier. En sådan banebrydende synergi er mellem likviditetstilførsel og maskinlæring. Ved at implementere maskinlæringsalgoritmer kan børser forudsige handelsmønstre, forudse likviditetsefterspørgsel og justere deres kapitalallokering proaktivt. Denne dynamiske tilgang til likviditetstilførsel, drevet af maskinlæringens analytiske dygtighed, sikrer, at kapital ikke bare bruges, men optimeres.

Løsning af dette problem med Dynamic Liquidity Provision (DLP)

Traditionelle AMM'er har stort set opereret under forudsætningen af ​​algoritmisk administrerede puljer, det mest oplagte eksempel er Uniswap V1's x * y = k algoritme. Omvendt gør Elektriks Dynamic Liquidity Provision (DLP) model brug af algoritmisk styrede puljer, som konstant ændres og opdateres via markedsforhold og kunstigt intelligente systemer. Disse algoritmer sikrer, at likviditetspuljer automatisk justeres for at imødekomme markedets krav, hvilket ikke kun giver et mere effektivt system, men også en mere rentabel mulighed for likviditetsudbydere. Selve kernen i DLP er dens evne til at tilpasse sig, at forme sig efter de stadigt skiftende konturer og mangefacetterede karakter af det finansielle landskab, hvilket sikrer, at likviditet ikke kun er tilgængelig, men også dynamisk optimeret.

Når det kommer til kernen i selve DLP-algoritmen, er hedging-væddemål og sikring af markedstilpasning centrale temaer. For at præcisere, efterlader traditionelle AMM'er ofte likviditetsudbydere i en svær situation: Søg højere afkast, men accepter de større risici, der er forbundet med koncentrerede likviditetspuljer, såsom permanente tab, eller spil det sikkert og tab potentielle overskud. DLP løser dette dilemma ved at anvende lignende teknikker som traditionelle market makers, dynamisk allokering af likviditet der, hvor det er mest nødvendigt, samtidig med at det sikres, at der er tilstrækkelig markedsdybde på tværs af spredningen af ​​mulige prisintervaller. Denne strategi er understøttet af maskinlæringsforudsigelser, der sigter mod at maksimere LP-gebyrer og samtidig mindske tab. Integrationen af ​​disse maskinlæringsforudsigelser med markedsdata sikrer, at systemet hurtigt kan dreje sine strategier baseret på markedsforhold i realtid. På denne måde finder likviditetsudbydere sig ikke fast i en skadelig position, når markedet skifter. I stedet træffer DLP-systemet korrigerende handlinger, og omallokerer likviditet på kurven på en måde, der er bedst egnet til nye og forudsagte markedsforhold.

Det, der virkelig adskiller DLP fra konkurrenterne, er dets brug af kunstig intelligens (AI). Når AI er integreret i DLP-mekanismen, tilbyder AI et ekstra lag af intelligent beslutningstagning, der kan forfine og forbedre de algoritmer, som DLP bruger til at allokere likviditet. Sådan fungerer det: 

1. Prisforudsigelse: En af de primære opgaver for AI i DLP er at forudsige mulige fremtidige priser på tokens i et handelspar. For at gøre dette dykker AI dybt ned i enorme mængder af historiske data og realtidsdata. Ved at analysere mønstre, markedsadfærd og andre variabler kan den projicere potentielle priser for aktiver i kommende tidsrammer.
2. Prissandsynlighedsvægtning: Det er ikke nok bare at forudsige priserne; AI'en skal også estimere, hvor sandsynligt hver af disse priser vil blive udmøntet. For eksempel, hvis AI'en forudsiger tre potentielle priser for et aktiv i den næste epoke, tildeler den en vægtning eller sandsynlighedsprocent til hver af disse priser. Dette sikrer, at DLP kan træffe mere nuancerede beslutninger om likviditetstilførsel baseret på de mest sandsynlige resultater.
3. Likviditetsfordeling: Ved at bruge de forudsagte priser og deres vægtninger placerer AI'en derefter strategisk likviditet på kurven. Det gør det ved at justere parametre som kapitalfordelingsforhold eller grænser for risikoeksponering. For eksempel, hvis et bestemt prispunkt har stor sandsynlighed for at indtræffe og stemmer overens med den ønskede risikoprofil, kan AI allokere mere likviditet omkring denne pris, hvilket sikrer, at likviditetsudbydere og handlende får optimale resultater.

Det, der adskiller DLP, er altså denne brug af AI til intelligent og dynamisk at styre likviditeten. Traditionelle metoder kan være afhængige af statiske regler eller manuelle justeringer, men med DLP tilpasser processen sig løbende baseret på omfattende dataanalyse. Dette resulterer i lavere risiko, højere afkast og et mere fleksibelt likviditetsforsyningssystem, der reagerer på markedsvariable næsten øjeblikkeligt.

Den sande magi ved DLP kombineret med AI ligger i dens kontinuerlige læringsmodel. Den er designet til konsekvent at lære af sine handlinger og overvåge resultaterne i realtid. For eksempel, hvis en specifik likviditetspulje viser sig at være underpræsterende eller overeksponeret over for et bestemt aktiv, omallokerer DLP-algoritmerne i realtid ressourcer og reducerer derved ineffektivitet. Det, der adskiller dette, er den iterative tilgang til at finjustere selve algoritmerne, integrere nye data for at sikre, at fremtidige beslutninger er endnu mere præcise. Denne evige cyklus af læring og tilpasning omsættes til en aktivforvaltningsstrategi, der er godt tilpasset til at navigere gennem det ustadige vand af markedsvolatilitet.

Oven i den kontinuerlige læringsmodel er DLP blevet optimeret ved hjælp af forstærket læring, en specialiseret maskinlæringsteknik. Her lærer algoritmer ved at gøre og finjusterer konstant deres handlinger baseret på et belønningsfeedback-system. For eksempel, hvis algoritmen foretager en handling, der resulterer i mere effektiv likviditetstilførsel, måske ved at ændre vægtningen af ​​aktiver i en pulje og efterfølgende øge afkastet, modtager den en "positiv belønning." Over tid bruger algoritmen dette belønningssystem til at bestemme de mest effektive strategier, og træner i det væsentlige sig selv for at forbedre ydeevnen løbende.

En yderligere funktion ved DLPs maskinlæringstilgang omfatter integration med en metalæringsmodel. Meta-læring, ofte omtalt som "at lære at lære", er et paradigme inden for maskinlæring, hvor algoritmer forbedres ved at lære af erfaringer på tværs af flere træningsepisoder snarere end fra et enkelt datasæt. 'Meta AI'en, der anvendes af DLP, opdaterer og ændrer datasættene, der træner dets afhængige maskinlæringsmodeller. Den er i stand til at skelne mellem forskellige typer markedsforhold og bruger denne viden til at finjustere, hvilke datasæt de andre modeller bruger. Hensigten med denne tilgang er at sikre, at selv de datasæt, der anvendes af DLP, er optimeret til maksimal ydeevne afhængigt af den aktuelle opgave. 

Hvad betyder dette for slutbrugerne

I betragtning af effektiviteten af ​​eksisterende AMM-infrastruktur kan nødvendigheden af ​​en innovation som DLP virke tvivlsom. Men når man overvejer fordelene for slutbrugeren, ser det ud til at det er uundgåeligt. Formålet med DLP, som med mange innovationer i den finansielle sektor, er at give protokoller et middel til at opnå mere med mindre. Ubelastet af belastningen ved at vedligeholde en kostbar finansiel infrastruktur vil DLP give os i Elektrik mulighed for at give mere gunstige betingelser for både handlende og likviditetsudbydere. 

Traders

For handlende er en problemfri oplevelse navnet på spillet. De ønsker en platform, hvor de kan udføre handler hurtigt og kontinuerligt uden at tabe på glidning. DLP leverer her, og tilbyder handlende niveauer af kapitaleffektivitet uovertruffen af ​​statiske og manuelt justerede dynamiske likviditetspuljer. Dens algoritmer og AI-systemer arbejder utrætteligt på at distribuere likviditet, hvor det forventes at være mest nødvendigt, hvilket reducerer kapitalkravene til handel og på sin side reducerer slip. Den dynamiske karakter af DLP betyder, at handlende kan forudse konsekvent dybe likviditetspuljer, der letter større transaktioner uden væsentlig prispåvirkning.

Real-time markedstilpasning er en anden juvel i DLP-kronen. Handel handler ofte om at gribe flygtige muligheder, og de algoritmer, der styrer DLP, er designet til at tilpasse sig markedsforholdene i realtid. Disse hurtige justeringer af likviditetspuljer betyder, at handlende er mindre tilbøjelige til at blive udsat for glidning og kan udnytte kortsigtede prisbevægelser med større effektivitet. Lightlink forbedrer denne tilpasningsevne yderligere med dens hurtige blokeringshastighed, der giver mulighed for hurtige transaktionsbekræftelser. Desuden tilbyder dens virksomhedstilstand gasfri omfordeling, hvilket sikrer, at skift i likviditetsfordelingen ikke medfører uoverkommelige gasomkostninger. Denne tilpasningsevne medfører ikke kun driftseffektivitet; det etablerer et mere forudsigeligt handelsmiljø, hvor mulighederne ikke går tabt på grund af latens eller forældede aktivallokeringer sammenlignet med centraliserede børser.

Likviditetsudbydere

For likviditetsudbydere (LP'er) har spørgsmålet altid handlet om at gå på strambåndet mellem maksimering af fondsudnyttelse og minimering af risiko. DLP ændrer fundamentalt denne ligning ved at sikre, at midler allokeres der, hvor de med størst sandsynlighed vil generere et højt udbytte. Denne optimale fondsudnyttelse øger ikke blot rentabiliteten; det arbejder også på at reducere permanente tab, et problem, der længe har plaget traditionelle likviditetspuljer. Varigt tab opstår, når prisen på tokens i en likviditetspulje skifter, hvilket får værdien af ​​tokens i puljen til at afvige fra, hvis de blev holdt uden for puljen. Det opstår, fordi LP'er opretholder et konstant værdiforhold for de parrede tokens, så når den ene tokens pris stiger i forhold til den anden, rebalancerer puljen, og sælger ofte den apprecierende token til den deprecierende. Når LPere forbliver passive under betydelige prisudsving, kan de opleve dette tab.

Ydermere giver DLP likviditetsudbydere et lag af tilpasning, som ikke kan undervurderes. Én størrelse vil aldrig passe alle, især på finansielle markeder, hvor aktivadfærd er meget nuanceret. DLP giver udbydere mulighed for at tilpasse deres strategier, understøttet af datadrevet beslutningstagning, hvilket sikrer en skræddersyet tilgang, der er tilpasset individuelle risikovilligheder og finansielle mål. Dette niveau af tilpasningsmuligheder betyder, at likviditetsudbydere ikke kun er modtagere af en løsning, der passer til alle; i stedet er de aktive deltagere i et system, der former sig efter deres specifikke behov og præferencer.

Konklusion

I web3 bliver termer som 'machine learning' og 'kunstig intelligens' ofte kastet rundt som buzzwords med relativt lidt ægte use-case. DLP skiller sig ud som undtagelsen til denne tommelfingerregel og udviser en ægte brugssag i forbedringen af ​​AMM-algoritmer. Denne integration er banebrydende, overskrider begrænsningerne ved statiske likviditetssystemer og repræsenterer det næste trin i DEX-teknologien. 

Mens DeFi har gjort imponerende fremskridt, er det indtil videre ikke lykkedes at opnå paritet med traditionelle finansielle systemer med hensyn til effektivitet og brugeroplevelse. Innovationer som Elektriks DLP, der kombinerer ældgamle økonomiske principper med banebrydende teknologi, indsnævrer imidlertid dette hul. I kapløbet mod en effektiv, decentral finansiel fremtid er DLP ikke bare et væsentligt fremskridt, men en forvarsling af det enorme potentiale og tilpasningsevne, som DeFi rummer for slutbrugere.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/