Dynamische Liquiditätsbereitstellung: KI-gestützte Kapitaleffizienz – Crypto-News.net

Einleitung

Dezentrale Finanzen (DeFi) sind im Kern grundsätzlich auf dezentrale Börsen (DEXs) angewiesen. Diese Teile der Web3-Infrastruktur sind die Schiedsrichter der Liquidität und erleichtern den Austausch von Kryptowährungen. Die meisten dieser DEXs, die auf automatisierte Market Maker (AMMs) angewiesen sind, entscheiden, welchen Preisspannen sie Liquidität in einem Token-Pool zuweisen. Je genauer die Zuordnung, desto effizienter und leistungsfähiger ist das Handelserlebnis. Daher hängt der Erfolg eines DEX von der Wirksamkeit seines AMM ab. Ein Ökosystem ohne effiziente DEX-Infrastruktur wird angesichts der finanziellen Belastung, die es für die Benutzer bedeutet, weniger erfolgreich sein. 

Ohne die Entwicklung und Bereitstellung von DEXs auf der Grundlage einer fortschrittlichen AMM-Infrastruktur wäre DeFi selbst nicht dort, wo es heute ist. Dennoch hat die DeFi-Handelsinfrastruktur noch einen langen Weg vor sich, bis sie mit der Effizienz der TradFi-Infrastruktur mithalten kann. Dies erfordert die Implementierung fortschrittlicherer AMMs, die mit dem Orderbuch- und Market-Maker-Modell der meisten TradFi-Börsen konkurrieren können. Daher die Entwicklung des dynamischen Liquiditätsbereitstellungsmodells von Elektrik, eines AMM der nächsten Generation, das auf das Streben nach beispielloser Kapitaleffizienz ausgelegt ist.

Die enorme Bedeutung der Kapitaleffizienz bei DEXs

„Kapitaleffizienz“ ist ein Begriff, der häufig auftaucht, wenn es um Finanzsysteme geht. Im Kern bezieht sich Kapitaleffizienz auf die strategische Fähigkeit eines Finanzsystems, sei es ein Unternehmen oder ein anderes, die Arbeit zu maximieren, die mit jedem ausgegebenen Dollar Kapital geleistet wird. Einfacher ausgedrückt ist es die Kunst, das Beste für Ihr Geld herauszuholen und sicherzustellen, dass jede finanzielle Ressource sinnvoll eingesetzt und intelligent eingesetzt wird, um ihr maximales Potenzial auszuschöpfen. Dieses Konzept ist besonders für Marktplätze und Börsen relevant, da mit steigenden Handelskosten an einer Börse wahrscheinlich weniger Benutzer dort handeln.

Für Börsen, insbesondere DEXs, ist Kapitaleffizienz nicht nur eine betriebliche Best Practice; Es ist das Lebenselixier, das maßgeblich über ihre Lebensfähigkeit entscheidet. Diese Plattformen arbeiten an der Schnittstelle von schneller Handelsabwicklung, minimalem Slippage und optimalem Order-Matching, wobei die Bedeutung der Kapitaleffizienz deutlich wird. Ein DEX, der sein Kapital nicht umsichtig verwalten kann, wird von der Konkurrenz in den Schatten gestellt, da Händler sich zu Plattformen hingezogen fühlen, die die günstigsten Handelsbedingungen bieten. Bei dem Versuch, eine maximale Kapitaleffizienz zu erreichen, stehen DEXs jedoch vor Herausforderungen. Probleme wie Marktvolatilität, fragmentierte Liquiditätspools und unvorhersehbare Handelsvolumina können häufig die ideale Kapitalallokation verzerren, was zu einer ineffizienten Ressourcennutzung und damit zu geringeren Erträgen führt.

Wie können diese Plattformen diese gewaltigen Herausforderungen meistern? Die Antwort liegt in der strategischen Verschmelzung traditioneller Finanzprinzipien mit neuen Technologien. Eine dieser bahnbrechenden Synergien besteht zwischen Liquiditätsbereitstellung und maschinellem Lernen. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Börsen Handelsmuster vorhersagen, den Liquiditätsbedarf antizipieren und ihre Kapitalallokation proaktiv anpassen. Dieser dynamische Ansatz zur Liquiditätsbereitstellung, der auf den analytischen Fähigkeiten des maschinellen Lernens basiert, stellt sicher, dass Kapital nicht nur genutzt, sondern optimiert wird.

Lösung dieses Problems mit Dynamic Liquidity Provision (DLP)

Herkömmliche AMMs basieren größtenteils auf algorithmisch verwalteten Pools. Das offensichtlichste Beispiel ist der x * y = k-Algorithmus von Uniswap V1. Umgekehrt nutzt das Dynamic Liquidity Provision (DLP)-Modell von Elektrik algorithmisch verwaltete Pools, die über Marktbedingungen und künstlich intelligente Systeme ständig verändert und aktualisiert werden. Diese Algorithmen stellen sicher, dass Liquiditätspools automatisch an die Marktanforderungen angepasst werden, was nicht nur ein effizienteres System, sondern auch eine profitablere Möglichkeit für Liquiditätsanbieter darstellt. Der eigentliche Kern von DLP ist seine Fähigkeit, sich an die sich ständig ändernden Konturen und die Vielschichtigkeit der Finanzlandschaft anzupassen und sicherzustellen, dass Liquidität nicht nur verfügbar, sondern auch dynamisch optimiert ist.

Wenn es um den Kern des DLP-Algorithmus selbst geht, sind die Absicherung von Wetten und die Gewährleistung der Marktanpassungsfähigkeit zentrale Themen. Zur Verdeutlichung: Traditionelle AMMs bringen Liquiditätsanbieter oft in eine schwierige Lage: Streben Sie nach höheren Renditen, akzeptieren Sie aber die größeren Risiken, die mit konzentrierten Liquiditätspools verbunden sind, wie z. B. vorübergehende Verluste, oder gehen Sie auf Nummer sicher und verpassen Sie potenzielle Gewinne. DLP löst dieses Dilemma, indem es ähnliche Techniken wie herkömmliche Market Maker einsetzt und die Liquidität dynamisch dort verteilt, wo sie am meisten benötigt wird, und gleichzeitig sicherstellt, dass über die Bandbreite möglicher Preisspannen hinweg eine ausreichende Markttiefe vorhanden ist. Diese Strategie wird durch Vorhersagen des maschinellen Lernens unterstützt, die darauf abzielen, die LP-Gebühren zu maximieren und gleichzeitig Verluste zu minimieren. Die Integration dieser maschinellen Lernvorhersagen mit Marktdaten stellt sicher, dass das System seine Strategien schnell auf der Grundlage der Echtzeit-Marktbedingungen anpassen kann. Auf diese Weise geraten Liquiditätsanbieter nicht in eine nachteilige Lage, wenn sich der Markt verändert. Stattdessen ergreift das DLP-System Korrekturmaßnahmen und ordnet die Liquidität auf der Kurve so um, dass sie den neuen und prognostizierten Marktbedingungen am besten entspricht.

Was DLP wirklich von der Konkurrenz unterscheidet, ist der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). Wenn KI in den DLP-Mechanismus integriert ist, bietet sie eine zusätzliche Ebene intelligenter Entscheidungsfindung, die die Algorithmen, die DLP zur Liquiditätszuweisung verwendet, verfeinern und verbessern kann. So funktioniert es: 

1. Preisvorhersage: Eine der Hauptaufgaben der KI im DLP besteht darin, mögliche zukünftige Preise von Token in einem Handelspaar vorherzusagen. Dazu taucht die KI tief in riesige Mengen historischer und Echtzeitdaten ein. Durch die Analyse von Mustern, Marktverhalten und anderen Variablen können potenzielle Preise für Vermögenswerte in kommenden Zeitrahmen prognostiziert werden.
2. Gewichtung der Preiswahrscheinlichkeit: Es reicht nicht aus, nur Preise vorherzusagen; Die KI muss auch abschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass jeder dieser Preise zustande kommt. Wenn die KI beispielsweise drei potenzielle Preise für einen Vermögenswert in der nächsten Epoche vorhersagt, weist sie jedem dieser Preise eine Gewichtung oder einen Wahrscheinlichkeitsprozentsatz zu. Dadurch wird sichergestellt, dass DLP differenziertere Entscheidungen über die Liquiditätsbereitstellung auf der Grundlage der wahrscheinlichsten Ergebnisse treffen kann.
3. Liquiditätsallokation: Mithilfe der vorhergesagten Preise und ihrer Gewichtungen platziert die KI dann strategisch Liquidität auf der Kurve. Dies geschieht durch die Anpassung von Parametern wie Kapitalausschüttungsquoten oder Risikolimits. Wenn beispielsweise die Eintrittswahrscheinlichkeit eines bestimmten Preispunkts hoch ist und er mit dem gewünschten Risikoprofil übereinstimmt, kann die KI diesem Preis mehr Liquidität zuweisen und so sicherstellen, dass Liquiditätsanbieter und Händler optimale Ergebnisse erzielen.

Was DLP also auszeichnet, ist der Einsatz von KI zur intelligenten und dynamischen Verwaltung der Liquidität. Herkömmliche Methoden beruhen möglicherweise auf statischen Regeln oder manuellen Anpassungen, doch bei DLP wird der Prozess auf der Grundlage umfassender Datenanalysen kontinuierlich angepasst. Dies führt zu einem geringeren Risiko, einer höheren Rendite und einem anpassungsfähigeren Liquiditätsbereitstellungssystem, das nahezu augenblicklich auf Marktvariablen reagiert.

Die wahre Magie von DLP in Kombination mit KI liegt in seinem kontinuierlichen Lernmodell. Es ist darauf ausgelegt, kontinuierlich aus seinen Aktionen zu lernen und die Ergebnisse in Echtzeit zu überwachen. Wenn sich beispielsweise herausstellt, dass ein bestimmter Liquiditätspool eine schlechte Leistung erbringt oder in einem bestimmten Vermögenswert zu stark investiert ist, verteilen die DLP-Algorithmen in Echtzeit Ressourcen und reduzieren so Ineffizienzen. Das Besondere daran ist der iterative Ansatz zur Feinabstimmung der Algorithmen selbst und die Integration neuer Daten, um sicherzustellen, dass zukünftige Entscheidungen noch genauer sind. Dieser ständige Lern- und Anpassungszyklus führt zu einer Vermögensverwaltungsstrategie, die gut darauf ausgerichtet ist, durch die unruhigen Gewässer der Marktvolatilität zu navigieren.

Zusätzlich zum kontinuierlichen Lernmodell wurde DLP durch verstärktes Lernen, eine spezielle Technik des maschinellen Lernens, optimiert. Hier lernen Algorithmen durch praktisches Lernen und optimieren ihre Aktionen ständig auf der Grundlage eines Belohnungs-Feedback-Systems. Wenn der Algorithmus beispielsweise eine Maßnahme ergreift, die zu einer effektiveren Liquiditätsbereitstellung führt, beispielsweise durch eine Änderung der Gewichtung der Vermögenswerte in einem Pool und eine anschließende Erhöhung der Rendite, erhält er eine „positive Belohnung“. Im Laufe der Zeit nutzt der Algorithmus dieses Belohnungssystem, um die effektivsten Strategien zu ermitteln und trainiert sich im Wesentlichen selbst, um die Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Ein weiteres Merkmal des maschinellen Lernansatzes von DLP ist die Integration mit einem Meta-Lernmodell. Meta-Lernen, oft als „Lernen lernen“ bezeichnet, ist ein Paradigma innerhalb des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen verbessert werden, indem sie aus Erfahrungen über mehrere Trainingsepisoden lernen und nicht aus einem einzelnen Datensatz. Die von DLP eingesetzte „Meta-KI“ aktualisiert und ändert die Datensätze und trainiert ihre abhängigen Modelle für maschinelles Lernen. Es ist in der Lage, zwischen verschiedenen Arten von Marktbedingungen zu unterscheiden und nutzt dieses Wissen zur Feinabstimmung, welche Datensätze die anderen Modelle verwenden. Ziel dieses Ansatzes ist es, sicherzustellen, dass auch die von DLP verwendeten Datensätze je nach Aufgabe für maximale Leistung optimiert werden. 

Was bedeutet das für die Endbenutzer?

Angesichts der Effektivität der bestehenden AMM-Infrastruktur könnte die Notwendigkeit einer Innovation wie DLP fraglich erscheinen. Wenn man jedoch die Vorteile berücksichtigt, die sich für den Endverbraucher ergeben, erscheint die Einführung unumgänglich. Der Zweck von DLP besteht, wie bei vielen Innovationen im Finanzsektor, darin, Protokollen die Möglichkeit zu geben, mit weniger mehr zu erreichen. Unbelastet von den Belastungen, die mit der Aufrechterhaltung einer kostspieligen Finanzinfrastruktur einhergehen, ermöglicht uns DLP bei Elektrik, sowohl Händlern als auch Liquiditätsanbietern günstigere Bedingungen zu bieten. 

Traders

Für Händler ist ein nahtloses Erlebnis das A und O. Sie wollen eine Plattform, auf der sie Trades schnell und kontinuierlich ausführen können, ohne Slippage zu verlieren. DLP leistet hier Abhilfe und bietet Händlern ein Maß an Kapitaleffizienz, das von statischen und manuell angepassten dynamischen Liquiditätspools nicht erreicht wird. Seine Algorithmen und KI-Systeme arbeiten unermüdlich daran, die Liquidität dort zu verteilen, wo sie voraussichtlich am meisten benötigt wird, wodurch die Kapitalanforderungen für den Handel gesenkt und dadurch Slippage verringert wird. Die dynamische Natur von DLP bedeutet, dass Händler mit konstant hohen Liquiditätspools rechnen können, die größere Transaktionen ohne nennenswerte Auswirkungen auf den Preis ermöglichen.

Die Marktanpassungsfähigkeit in Echtzeit ist ein weiteres Juwel in der DLP-Krone. Beim Handel geht es oft darum, flüchtige Gelegenheiten zu nutzen, und die Algorithmen, die DLP steuern, sind so konzipiert, dass sie sich in Echtzeit an die Marktbedingungen anpassen. Diese schnellen Anpassungen der Liquiditätspools bedeuten, dass die Wahrscheinlichkeit von Slippage für Händler geringer ist und sie effizienter von kurzfristigen Preisbewegungen profitieren können. Lightlink verbessert diese Anpassungsfähigkeit noch weiter, da seine hohe Blockgeschwindigkeit schnelle Transaktionsbestätigungen ermöglicht. Darüber hinaus bietet der Unternehmensmodus eine gaslose Umverteilung und stellt so sicher, dass Verschiebungen in der Liquiditätsverteilung keine unerschwinglichen Gaskosten verursachen. Diese Anpassungsfähigkeit führt nicht nur zu betrieblichen Effizienzsteigerungen; Es schafft ein vorhersehbareres Handelsumfeld, in dem Chancen im Vergleich zu zentralisierten Börsen nicht durch Latenz oder veraltete Vermögensallokationen verloren gehen.

Liquidity Provider

Für Liquiditätsanbieter (Liquidity Providers, LPs) ging es immer darum, den Spagat zwischen der Maximierung der Mittelauslastung und der Minimierung des Risikos zu bewältigen. DLP ändert diese Gleichung grundlegend, indem es sicherstellt, dass die Mittel dort eingesetzt werden, wo sie am wahrscheinlichsten eine hohe Rendite erwirtschaften. Diese optimale Mittelausnutzung steigert nicht nur die Profitabilität; Es trägt auch dazu bei, vorübergehende Verluste zu reduzieren, ein Problem, das traditionelle Liquiditätspools seit langem plagt. Ein vorübergehender Verlust entsteht, wenn sich der Preis von Token in einem Liquiditätspool ändert, was dazu führt, dass der Wert der Token im Pool anders ist als wenn sie außerhalb des Pools gehalten würden. Dies liegt daran, dass LPs ein konstantes Wertverhältnis der gepaarten Token aufrechterhalten. Wenn also der Preis eines Tokens im Vergleich zum anderen steigt, gleicht sich der Pool neu aus und verkauft häufig den wertsteigernden Token gegen den abwertenden Token. Wenn LPer bei erheblichen Preisschwankungen passiv bleiben, können sie diesen Verlust erleiden.

Darüber hinaus bietet DLP Liquiditätsanbietern eine nicht zu unterschätzende Ebene der Anpassung. Eine Einheitslösung wird nie für alle passen, vor allem nicht auf den Finanzmärkten, wo das Vermögensverhalten sehr differenziert ist. DLP ermöglicht es Anbietern, ihre Strategien mithilfe einer datengesteuerten Entscheidungsfindung individuell anzupassen und so einen maßgeschneiderten Ansatz zu gewährleisten, der auf die individuelle Risikobereitschaft und die finanziellen Ziele abgestimmt ist. Dieses Maß an Anpassbarkeit bedeutet, dass Liquiditätsanbieter nicht nur Empfänger einer Einheitslösung sind; Stattdessen sind sie aktive Teilnehmer eines Systems, das sich an ihre spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben anpasst.

Zusammenfassung

In Web3 werden Begriffe wie „maschinelles Lernen“ und „künstliche Intelligenz“ oft als Schlagworte mit relativ wenig echtem Anwendungsfall verwendet. Eine Ausnahme von dieser Faustregel stellt DLP dar, das einen echten Anwendungsfall in der Verbesserung von AMM-Algorithmen darstellt. Diese Integration ist bahnbrechend, überschreitet die Grenzen statischer Liquiditätssysteme und stellt den nächsten Schritt in der DEX-Technologie dar. 

Obwohl DeFi beeindruckende Fortschritte gemacht hat, ist es ihm bisher nicht gelungen, in Bezug auf Effizienz und Benutzererfahrung mit traditionellen Finanzsystemen mithalten zu können. Doch Innovationen wie Elektriks DLP, das uralte Finanzprinzipien mit modernster Technologie verbindet, verringern diese Lücke. Im Wettlauf um eine effiziente, dezentrale Finanzzukunft ist DLP nicht nur ein bedeutender Fortschritt, sondern ein Vorbote des immensen Potenzials und der Anpassungsfähigkeit, die DeFi für Endbenutzer bereithält.

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• Quelle: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/