Provisión de liquidez dinámica: eficiencia del capital impulsada por IA – Crypto-News.net

Introducción

Las finanzas descentralizadas (DeFi) en esencia dependen fundamentalmente de los intercambios descentralizados (DEX). Estas piezas de infraestructura web3 son los árbitros de la liquidez y facilitan el intercambio de criptomonedas. La mayoría de estos DEX, al depender de creadores de mercado automatizados (AMM), deciden a qué rangos de precios asignar liquidez en un grupo de tokens. Cuanto más precisa sea la asignación, más eficiente y productiva será la experiencia comercial. Por lo tanto, el éxito de cualquier DEX depende de la eficacia de su AMM. Es menos probable que un ecosistema sin una infraestructura DEX eficiente tenga éxito bajo la presión financiera que impone a los usuarios. 

Sin el desarrollo y la implementación de DEX sobre una infraestructura AMM avanzada, DeFi no estaría donde está hoy. Sin embargo, a la infraestructura comercial DeFi le queda un largo camino por recorrer antes de alcanzar la eficiencia de la infraestructura TradFi. Esto requerirá la implementación de AMM más avanzados que rivalicen con la cartera de pedidos y el modelo de creador de mercado empleados por la mayoría de los intercambios TradFi. De ahí el desarrollo del modelo dinámico de provisión de liquidez de Elektrik, un AMM de próxima generación diseñado en busca de una eficiencia de capital sin precedentes.

La monumental importancia de la eficiencia del capital en los DEX

"Eficiencia del capital" es una frase que aparece a menudo cuando se habla de sistemas financieros. En esencia, la eficiencia del capital se refiere a la capacidad estratégica de un sistema financiero, ya sea empresarial o no, para maximizar el trabajo realizado por cada dólar de capital gastado. En términos más simples, es el arte de sacar el máximo provecho de su inversión, garantizando que cada recurso financiero se asigne juiciosamente y se aproveche inteligentemente para alcanzar su máximo potencial. Es un concepto especialmente pertinente para los mercados y las bolsas, ya que a medida que aumentan los costos de negociación en una bolsa, es probable que menos usuarios negocien en ella.

Para los intercambios, particularmente los DEX, la eficiencia del capital no es simplemente una mejor práctica operativa; es el elemento vital que determina en gran medida su viabilidad. Estas plataformas operan en el nexo entre una rápida ejecución comercial, un deslizamiento mínimo y una correspondencia óptima de órdenes, donde la importancia de la eficiencia del capital se vuelve evidente. Un DEX que no pueda administrar juiciosamente su capital se verá eclipsado por sus competidores, ya que los operadores gravitarán hacia plataformas que ofrezcan las condiciones comerciales más favorables. Sin embargo, al intentar lograr la máxima eficiencia del capital, los DEX enfrentan desafíos. Cuestiones como la volatilidad del mercado, los fondos de liquidez fragmentados y los volúmenes de negociación impredecibles a menudo pueden distorsionar la asignación ideal de capital, lo que lleva a un uso ineficiente de los recursos y a una consiguiente disminución de los rendimientos.

Entonces, ¿cómo pueden estas plataformas superar estos formidables desafíos? La respuesta está en la fusión estratégica de los principios financieros tradicionales con las tecnologías emergentes. Una de esas sinergias innovadoras es la que existe entre la provisión de liquidez y el aprendizaje automático. Al implementar algoritmos de aprendizaje automático, las bolsas pueden predecir patrones comerciales, anticipar la demanda de liquidez y ajustar su asignación de capital de manera proactiva. Este enfoque dinámico de la provisión de liquidez, impulsado por la destreza analítica del aprendizaje automático, garantiza que el capital no sólo se utilice, sino que se optimice.

Resolviendo este problema con la provisión dinámica de liquidez (DLP)

Los AMM tradicionales han operado en gran medida bajo la premisa de grupos administrados algorítmicamente, siendo el ejemplo más obvio el algoritmo x * y = k de Uniswap V1. Por el contrario, el modelo de provisión dinámica de liquidez (DLP) de Elektrik utiliza fondos gestionados algorítmicamente que se modifican y actualizan constantemente a través de las condiciones del mercado y sistemas de inteligencia artificial. Estos algoritmos garantizan que los fondos de liquidez se ajusten automáticamente para satisfacer las demandas del mercado, proporcionando no sólo un sistema más eficiente sino también una oportunidad más rentable para los proveedores de liquidez. El núcleo mismo de DLP es su capacidad de adaptarse, de amoldarse a los contornos siempre cambiantes y a la naturaleza multifacética del panorama financiero, asegurando que la liquidez no sólo esté disponible sino también dinámicamente optimizada.

Cuando se trata del núcleo del algoritmo DLP en sí, cubrir las apuestas y garantizar la adaptabilidad del mercado son temas centrales. Para aclarar, los AMM tradicionales a menudo dejan a los proveedores de liquidez en una situación difícil: buscan rendimientos más altos pero aceptan los mayores riesgos asociados con los fondos de liquidez concentrados, como las pérdidas no permanentes, o van a lo seguro y pierden ganancias potenciales. DLP resuelve este dilema empleando técnicas similares a las de los creadores de mercado tradicionales, asignando liquidez dinámicamente donde más se necesita y al mismo tiempo garantizando que haya suficiente profundidad de mercado en toda la gama de posibles rangos de precios. Esta estrategia está respaldada por predicciones de aprendizaje automático, que tienen como objetivo maximizar las tarifas de LP y al mismo tiempo mitigar las pérdidas. La integración de estas predicciones de aprendizaje automático con datos de mercado garantiza que el sistema pueda pivotar rápidamente sus estrategias en función de las condiciones del mercado en tiempo real. De esta manera, los proveedores de liquidez no se encuentran atrapados en una posición perjudicial cuando el mercado cambia. En cambio, el sistema DLP toma acciones correctivas, reasignando liquidez en la curva de la manera que más se adapte a las condiciones de mercado nuevas y previstas.

Lo que realmente diferencia a DLP de la competencia es el uso de inteligencia artificial (IA). Cuando se integra en el mecanismo DLP, la IA ofrece una capa adicional de toma de decisiones inteligente que puede refinar y mejorar los algoritmos que utiliza DLP para asignar liquidez. Así es como funciona: 

1. Predicción de precios: Una de las tareas principales de la IA en DLP es predecir posibles precios futuros de los tokens en un par comercial. Para ello, la IA profundiza en grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real. Al analizar patrones, comportamientos del mercado y otras variables, puede proyectar precios potenciales de activos en próximos períodos de tiempo.
2. Ponderación de probabilidad de precio: No basta con predecir los precios; La IA también debe estimar la probabilidad de que cada uno de estos precios se haga realidad. Por ejemplo, si la IA predice tres precios potenciales para un activo en la próxima época, asigna una ponderación o porcentaje de probabilidad a cada uno de esos precios. Esto garantiza que DLP pueda tomar decisiones más matizadas sobre el aprovisionamiento de liquidez en función de los resultados más probables.
3. Asignación de liquidez: Utilizando los precios previstos y sus ponderaciones, la IA coloca estratégicamente liquidez en la curva. Lo hace ajustando parámetros como los ratios de distribución de capital o los límites de exposición al riesgo. Por ejemplo, si un precio particular tiene una alta probabilidad de ocurrir y se alinea con el perfil de riesgo deseado, la IA podría asignar más liquidez alrededor de ese precio, asegurando que los proveedores y comerciantes de liquidez obtengan resultados óptimos.

Entonces, lo que distingue a DLP es este uso de la IA para gestionar la liquidez de forma inteligente y dinámica. Los métodos tradicionales pueden depender de reglas estáticas o ajustes manuales, pero con DLP, el proceso se adapta continuamente en función de un análisis de datos integral. Esto da como resultado un menor riesgo, un mayor rendimiento y un sistema de provisión de liquidez más adaptable que responde a las variables del mercado casi instantáneamente.

La verdadera magia de DLP combinada con IA radica en su modelo de aprendizaje continuo. Está diseñado para aprender constantemente de sus acciones, monitoreando los resultados en tiempo real. Por ejemplo, si se descubre que un fondo de liquidez específico tiene un rendimiento deficiente o está sobreexpuesto a un activo en particular, los algoritmos DLP, en tiempo real, reasignan recursos, reduciendo así las ineficiencias. Lo que distingue a esto es el enfoque iterativo para ajustar los propios algoritmos, integrando nuevos datos para garantizar que las decisiones futuras sean aún más precisas. Este ciclo perpetuo de aprendizaje y ajuste se traduce en una estrategia de gestión de activos que está bien alineada para navegar a través de las aguas turbulentas de la volatilidad del mercado.

Además del modelo de aprendizaje continuo, DLP se ha optimizado utilizando aprendizaje reforzado, una técnica especializada de aprendizaje automático. Aquí, los algoritmos aprenden haciendo, ajustando constantemente sus acciones en función de un sistema de retroalimentación de recompensa. Por ejemplo, si el algoritmo toma una acción que resulta en una provisión de liquidez más efectiva, tal vez alterando la ponderación de los activos en un conjunto y posteriormente aumentando el rendimiento, recibe una "recompensa positiva". Con el tiempo, el algoritmo utiliza este sistema de recompensa para determinar las estrategias más efectivas, esencialmente entrenándose para mejorar el rendimiento continuamente.

Una característica adicional del enfoque de aprendizaje automático de DLP incluye la integración con un modelo de metaaprendizaje. El metaaprendizaje, a menudo denominado "aprender a aprender", es un paradigma dentro del aprendizaje automático en el que los algoritmos mejoran al aprender de experiencias a lo largo de múltiples episodios de entrenamiento en lugar de a partir de un conjunto de datos singular. La 'metaIA' empleada por DLP actualiza y cambia los conjuntos de datos que entrenan sus modelos de aprendizaje automático dependientes. Es capaz de discernir entre diferentes tipos de condiciones de mercado y utiliza este conocimiento para ajustar qué conjuntos de datos utilizan los otros modelos. La intención de este enfoque es garantizar que incluso los conjuntos de datos empleados por DLP estén optimizados para obtener el máximo rendimiento según la tarea en cuestión. 

¿Qué significa esto para los usuarios finales?

Dada la eficacia de la infraestructura AMM existente, la necesidad de una innovación como DLP podría parecer cuestionable. Sin embargo, si se consideran los beneficios obtenidos por el usuario final, su adopción parece inevitable. El propósito de DLP, como ocurre con muchas innovaciones en el sector financiero, es proporcionar protocolos con un medio para lograr más con menos. Sin la carga de mantener una costosa infraestructura financiera, DLP nos permitirá en Elektrik ofrecer condiciones más favorables tanto para los comerciantes como para los proveedores de liquidez. 

Los comerciantes

Para los comerciantes, una experiencia perfecta es el nombre del juego. Quieren una plataforma donde puedan ejecutar operaciones de forma rápida y continua sin perder por deslizamiento. DLP cumple aquí, ofreciendo a los operadores niveles de eficiencia de capital incomparables con los fondos de liquidez dinámicos estáticos y ajustados manualmente. Sus algoritmos y sistemas de inteligencia artificial trabajan incansablemente para distribuir liquidez donde se prevé que sea más necesaria, reduciendo los requisitos de capital para el comercio y, a su vez, reduciendo el deslizamiento. La naturaleza dinámica de DLP significa que los operadores pueden anticipar fondos de liquidez consistentemente profundos que facilitan transacciones más grandes sin un impacto significativo en los precios.

La adaptabilidad del mercado en tiempo real es otra joya de la corona de DLP. El comercio consiste a menudo en aprovechar oportunidades fugaces, y los algoritmos que gobiernan DLP están diseñados para adaptarse a las condiciones del mercado en tiempo real. Estos rápidos ajustes a los fondos de liquidez significan que es menos probable que los operadores enfrenten deslizamientos y puedan capitalizar los movimientos de precios a corto plazo con mayor eficacia. Lightlink mejora aún más esta adaptabilidad, con su rápida velocidad de bloqueo que permite confirmaciones rápidas de transacciones. Además, su modo empresarial ofrece reasignación sin gas, lo que garantiza que los cambios en la distribución de liquidez no generen costos prohibitivos de gas. Esta adaptabilidad no sólo aporta eficiencias operativas; establece un entorno comercial más predecible, en el que no se pierden oportunidades debido a la latencia o asignaciones de activos obsoletas en comparación con los intercambios centralizados.

Proveedores de Liquidez

Para los proveedores de liquidez (LP), la cuestión siempre ha sido caminar en la cuerda floja entre maximizar la utilización de los fondos y minimizar el riesgo. DLP cambia fundamentalmente esta ecuación al garantizar que los fondos se asignen donde sea más probable que generen un alto rendimiento. Esta utilización óptima de los fondos no sólo aumenta la rentabilidad; también trabaja para reducir las pérdidas no permanentes, un problema que ha afectado durante mucho tiempo a los fondos de liquidez tradicionales. La pérdida impermanente surge cuando el precio de los tokens en un fondo de liquidez cambia, lo que hace que el valor de los tokens en el fondo difiera del que tendrían si se mantuvieran fuera del fondo. Ocurre porque los LP mantienen una relación de valor constante de los tokens emparejados, por lo que cuando el precio de un token aumenta en relación con el otro, el grupo se reequilibra, a menudo vendiendo el token que se aprecia por el que se deprecia. Cuando los LPers permanecen pasivos durante las oscilaciones significativas de precios, pueden experimentar esta pérdida.

Además, DLP ofrece a los proveedores de liquidez una capa de personalización que no puede subestimarse. Una solución única nunca servirá para todos, especialmente en los mercados financieros donde el comportamiento de los activos está muy matizado. DLP permite a los proveedores personalizar sus estrategias, respaldadas por una toma de decisiones basada en datos, lo que garantiza un enfoque personalizado que se alinea con los apetitos de riesgo y los objetivos financieros individuales. Este nivel de personalización significa que los proveedores de liquidez no son sólo receptores de una solución única para todos; más bien, son participantes activos en un sistema que se moldea en torno a sus necesidades y preferencias específicas.

Conclusión

En web3, términos como "aprendizaje automático" e "inteligencia artificial" a menudo se utilizan como palabras de moda con relativamente pocos casos de uso genuinos. DLP se destaca como la excepción a esta regla general y muestra un caso de uso genuino en la mejora de los algoritmos AMM. Esta integración es pionera, trasciende las limitaciones de los sistemas de liquidez estáticos y representa el siguiente paso en la tecnología DEX. 

Si bien DeFi ha logrado avances impresionantes, hasta ahora no ha logrado alcanzar la paridad con los sistemas financieros tradicionales en términos de eficiencia y experiencia de usuario. Sin embargo, innovaciones como el DLP de Elektrik, que combina principios financieros antiguos con tecnología de vanguardia, están reduciendo esta brecha. En la carrera hacia un futuro financiero eficiente y descentralizado, DLP no es solo un avance significativo, sino un presagio del inmenso potencial y adaptabilidad que DeFi tiene para los usuarios finales.

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