Dünaamiline likviidsus: AI-toega kapitalitõhusus – Crypto-News.net

Sissejuhatus

Detsentraliseeritud rahandus (DeFi) sõltub põhiliselt detsentraliseeritud börsidest (DEX). Need web3 infrastruktuuri osad on likviidsuse vahekohtunikud, hõlbustades krüptovaluutade vahetamist. Enamik neist DEX-idest, mis sõltuvad automatiseeritud turutegijatest (AMM-id), otsustavad, millistesse hinnavahemikesse likviidsus märgifondis jaotada. Mida täpsem on jaotus, seda tõhusam ja tulemuslikum on kauplemiskogemus. Seetõttu sõltub iga DEXi edu selle AMM-i tõhususest. Tõhusa DEX-infrastruktuurita ökosüsteemil on vähem tõenäoline, et see õnnestub kasutajatele pandud rahalise pinge all. 

Ilma DEX-ide arendamise ja kasutuselevõtuta täiustatud AMM-infrastruktuuris poleks DeFi praegu seal, kus ta on. Sellegipoolest on DeFi kauplemisinfrastruktuuril veel pikk tee käia, enne kui see TradFi infrastruktuuri tõhususele järele jõuab. See tingib vajaduse rakendada täiustatud AMM-e, mis konkureerivad enamiku TradFi börside tellimusraamatu ja turutegija mudeliga. Sellest tuleneb Elektriku dünaamilise likviidsuse tagamise mudeli arendamine, uue põlvkonna AMM, mis on loodud enneolematu kapitalitõhususe saavutamiseks.

Kapitalitõhususe tohutu tähtsus DEX-ides

Kapitalitõhusus on fraas, mis tekib sageli finantssüsteemide üle arutledes. Põhimõtteliselt viitab kapitalitõhusus finantssüsteemi strateegilisele võimele, olgu see siis äri või muu, maksimeerida iga kulutatud kapitali dollari võrra tehtud tööd. Lihtsamalt öeldes on see kunst, kuidas oma raha eest võimalikult palju kasu saada, tagades, et iga rahaline ressurss on mõistlikult jaotatud ja arukalt võimendatud, et saavutada oma maksimaalne potentsiaal. See kontseptsioon on eriti asjakohane turuplatside ja börside jaoks, sest kuna börsil kauplemiskulud tõusevad, kaupleb sellel tõenäoliselt vähem kasutajaid.

Börside, eriti DEX-ide puhul ei ole kapitalitõhusus pelgalt tegevuse parim tava; see on elujõud, mis määrab suuresti nende elujõulisuse. Need platvormid töötavad tehingute kiire täitmise, minimaalse libisemise ja optimaalse tellimuste sobitamise seosel, kus kapitalitõhususe tähtsus muutub silmatorkavalt ilmseks. DEX, mis ei suuda oma kapitali mõistlikult hallata, jääb konkurentide kõrvale, kuna kauplejad kalduvad kõige soodsamaid kauplemistingimusi pakkuvate platvormide poole. Kuid püüdes saavutada maksimaalset kapitalitõhusust, seisavad DEX-id silmitsi väljakutsetega. Sellised probleemid nagu turu volatiilsus, killustatud likviidsuskogumid ja ettearvamatud kauplemismahud võivad sageli moonutada ideaalset kapitali jaotust, mis toob kaasa ressursside ebatõhusa kasutamise ja järgneva tulude vähenemise.

Niisiis, kuidas saavad need platvormid nendest tohututest väljakutsetest üle saada? Vastus peitub traditsiooniliste finantspõhimõtete strateegilises ühendamises areneva tehnoloogiaga. Üks selline murranguline sünergia on likviidsuse tagamise ja masinõppe vahel. Masinõppe algoritme juurutades saavad börsid ennustada kauplemismustreid, prognoosida likviidsusnõudlust ja kohandada ennetavalt oma kapitali jaotamist. See dünaamiline lähenemine likviidsuse tagamisele, mis põhineb masinõppe analüütilisel võimel, tagab, et kapitali mitte ainult ei kasutata, vaid ka optimeeritakse.

Selle probleemi lahendamine dünaamilise likviidsuspakkumise (DLP) abil

Traditsioonilised AMM-id on suures osas toiminud algoritmiliselt hallatavate kogumite eeldusel, kõige ilmsem näide on Uniswap V1 x * y = k algoritm. Seevastu Elektriku dünaamilise likviidsuse tagamise (DLP) mudel kasutab algoritmiliselt hallatavaid kogumeid, mida turutingimuste ja kunstlikult intelligentsete süsteemide kaudu pidevalt muudetakse ja uuendatakse. Need algoritmid tagavad, et likviidsuskogumid kohandatakse automaatselt vastavalt turu nõudmistele, pakkudes mitte ainult tõhusamat süsteemi, vaid ka kasumlikumat võimalust likviidsuse pakkujatele. DLP tuum on selle võime kohaneda, kohaneda finantsmaastiku pidevalt muutuvate kontuuride ja mitmetahulise olemusega, tagades, et likviidsus pole mitte ainult saadaval, vaid ka dünaamiliselt optimeeritud.

Kui rääkida DLP-algoritmi tuumast, siis on kesksed teemad panuste maandamine ja turu kohanemisvõime tagamine. Täpsustuseks võib öelda, et traditsioonilised AMM-id jätavad likviidsuse pakkujad sageli raskesse olukorda: taotlege kõrgemat tootlust, kuid leppige kontsentreeritud likviidsuskogumitega seotud suuremate riskidega (nt püsiv kahjum) või mängige turvaliselt ja kaotage potentsiaalsest kasumist. DLP lahendab selle dilemma, kasutades traditsiooniliste turutegijatega sarnaseid tehnikaid, jaotades dünaamiliselt likviidsuse sinna, kus seda kõige rohkem vajatakse, tagades samas piisava turusügavuse võimalike hinnavahemike ulatuses. Seda strateegiat toetavad masinõppe prognoosid, mille eesmärk on maksimeerida LP-tasusid, vähendades samas kahjusid. Nende masinõppe prognooside integreerimine turuandmetega tagab, et süsteem saab oma strateegiaid reaalajas turutingimustel kiiresti pöörata. Nii ei satu likviidsuse pakkujad turu muutumisel kahjulikku olukorda. Selle asemel võtab DLP-süsteem parandusmeetmeid, jaotades likviidsuse kõveral ümber viisil, mis sobib kõige paremini uute ja prognoositavate turutingimustega.

DLP-d konkurentidest eristab tegelikult tehisintellekti (AI) kasutamine. Kui see on ühendatud DLP-mehhanismiga, pakub AI täiendavat intelligentset otsustusprotsessi, mis võib täpsustada ja täiustada algoritme, mida DLP kasutab likviidsuse jaotamiseks. See toimib järgmiselt. 

1. Hinnaprognoos: Tehisintellekti üks peamisi ülesandeid DLP-s on ennustada kauplemispaari žetoonide võimalikke tulevasi hindu. Selleks sukeldub tehisintellekt sügavale tohututesse ajaloolistesse ja reaalajas andmetesse. Analüüsides mustreid, turukäitumist ja muid muutujaid, saab see prognoosida varade potentsiaalseid hindu tulevastel ajavahemikel.
2. Hinna tõenäosuse kaal: Ainult hindade ennustamisest ei piisa; tehisintellekt peab ka hindama, kui tõenäoline on, et kõik need hinnad realiseeruvad. Näiteks kui tehisintellekt ennustab varale järgmisel perioodil kolm potentsiaalset hinda, määrab ta igale hinnale kaalu- või tõenäosusprotsendi. See tagab, et DLP saab kõige tõenäolisemate tulemuste põhjal teha likviidsuse tagamise kohta nüansirikkamaid otsuseid.
3. Likviidsuse jaotus: Kasutades prognoositavaid hindu ja nende kaalu, asetab tehisintellekt seejärel strateegiliselt kõverale likviidsuse. Selleks kohandatakse selliseid parameetreid nagu kapitali jaotamise suhtarvud või riskipositsioonide piirangud. Näiteks kui teatud hinnapunkti esinemise tõenäosus on suur ja see ühtib soovitud riskiprofiiliga, võib tehisintellekt eraldada selle hinna ümber rohkem likviidsust, tagades, et likviidsuse pakkujad ja kauplejad saavad optimaalseid tulemusi.

See, mis DLP-d eristab, on AI kasutamine likviidsuse intelligentseks ja dünaamiliseks haldamiseks. Traditsioonilised meetodid võivad tugineda staatilistele reeglitele või käsitsi kohandamisele, kuid DLP-ga kohandatakse protsessi pidevalt põhjaliku andmeanalüüsi põhjal. Selle tulemuseks on väiksem risk, suurem tootlus ja kohandatavam likviidsuse tagamise süsteem, mis reageerib turu muutujatele peaaegu koheselt.

DLP tõeline võlu koos tehisintellektiga peitub selle pidevas õppimismudelis. Selle eesmärk on järjekindlalt oma tegevustest õppida, jälgides tulemusi reaalajas. Näiteks kui leitakse, et konkreetne likviidsuskogum ei toimi või on konkreetse vara suhtes liiga avatud, jaotavad DLP-algoritmid reaalajas ressursse ümber, vähendades seeläbi ebatõhusust. Selle eristab iteratiivne lähenemine algoritmide endi peenhäälestamisel, integreerides uusi andmeid, et tulevased otsused oleksid veelgi täpsemad. See pidev õppimise ja kohanemise tsükkel väljendub varahaldusstrateegias, mis on hästi kohandatud turu volatiilsuse segastel vetel navigeerimiseks.

Lisaks pideva õppe mudelile on DLP-d optimeeritud, kasutades tugevdatud õppimist, spetsiaalset masinõppetehnikat. Siin õpivad algoritmid tegutsedes, viimistledes pidevalt oma tegevusi tasustamise tagasisidesüsteemi alusel. Näiteks kui algoritm teeb toimingu, mille tulemuseks on tõhusam likviidsuse tagamine, võib-olla muutes kogumis olevate varade kaalu ja seejärel suurendades tootlust, saab see positiivse tasu. Aja jooksul kasutab algoritm seda tasusüsteemi kõige tõhusamate strateegiate kindlaksmääramiseks, treenides ennast pidevalt jõudluse parandamiseks.

DLP masinõppe lähenemisviisi lisafunktsioon sisaldab integreerimist metaõppemudeliga. Metaõpe, mida sageli nimetatakse "õppima õppimiseks", on masinõppe paradigma, mille puhul algoritmid paranevad, õppides mitme treeningepisoodi kogemustest, mitte üksikust andmekogumist. DLP kasutatav "meta AI" värskendab ja muudab selle sõltuvaid masinõppemudeleid treenivaid andmekogumeid. Ta suudab eristada erinevat tüüpi turutingimusi ja kasutab neid teadmisi, et täpsustada, milliseid andmekogumiid teised mudelid kasutavad. Selle lähenemisviisi eesmärk on tagada, et isegi DLP-s kasutatavad andmekogumid optimeeritakse maksimaalse jõudluse saavutamiseks, olenevalt käsilolevast ülesandest. 

Mida see lõppkasutajate jaoks tähendab

Arvestades olemasoleva AMM-infrastruktuuri tõhusust, võib sellise uuenduse nagu DLP vajadus tunduda küsitav. Arvestades lõppkasutaja saadavat kasu, näib selle kasutuselevõtt siiski vältimatu. DLP eesmärk, nagu paljude finantssektori uuenduste puhul, on pakkuda protokollidele vahendeid, mis võimaldavad saavutada vähemaga rohkem. Olles koormamata kuluka finantstaristu ülalpidamisega kaasnevast pingest, võimaldab DLP meil Elektrikul pakkuda soodsamaid tingimusi nii kauplejatele kui ka likviidsuse pakkujatele. 

Ettevõtjad

Kauplejate jaoks on mängu nimi sujuv kogemus. Nad tahavad platvormi, kus nad saaksid tehinguid kiiresti ja pidevalt sooritada, kaotamata libisemist. DLP pakub siin kauplejatele kapitalitõhususe taset, mis on võrreldamatu staatiliste ja käsitsi reguleeritavate dünaamiliste likviidsuskogumitega. Selle algoritmid ja tehisintellektisüsteemid töötavad väsimatult, et jaotada likviidsust seal, kus seda prognoositakse kõige enam vaja, vähendades kauplemise kapitalinõudeid ja vähendades omakorda libisemist. DLP dünaamiline olemus tähendab, et kauplejad saavad eeldada püsivalt sügavaid likviidsuskogumeid, mis hõlbustavad suuremaid tehinguid ilma märkimisväärse hinnamõjuta.

Reaalajas turu kohanemisvõime on DLP krooni veel üks ehe. Kauplemine seisneb sageli põgusate võimaluste ärakasutamises ja DLP-d reguleerivad algoritmid on loodud turutingimustega reaalajas kohanemiseks. Need likviidsuskogumite kiired kohandused tähendavad, et kauplejatel on vähem tõenäoline libisemine ja nad saavad lühiajalisi hinnamuutusi tõhusamalt ära kasutada. Lightlink suurendab seda kohanemisvõimet veelgi, kuna selle kiire blokeerimiskiirus võimaldab tehinguid kiiresti kinnitada. Lisaks pakub selle ettevõtterežiim gaasivaba ümberjaotamist, tagades, et likviidsuse jaotamise nihkega ei kaasne ülemäära suuri gaasikulusid. See kohanemisvõime ei too kaasa mitte ainult tegevuse tõhusust; see loob prognoositavama kauplemiskeskkonna, kus võimalused ei lähe latentsusaja ega varade aegunud jaotamise tõttu tsentraliseeritud börsidega võrreldes kaotsi.

Likviidsus Providers

Likviidsuspakkujate (LP-de) jaoks on probleem alati seisnenud fondi kasutamise maksimeerimise ja riski minimeerimise vahel. DLP muudab seda võrrandit põhjalikult, tagades, et vahendid eraldatakse sinna, kus need kõige tõenäolisemalt toovad kõrget tulu. Selline optimaalne vahendite kasutamine ei suurenda ainult kasumlikkust; see aitab ka vähendada püsivat kahjumit, mis on traditsioonilisi likviidsuskogumeid pikka aega vaevanud. Püsiv kahju tekib siis, kui likviidsuskogumis olevate žetoonide hind nihkub, mille tõttu erineb kogumis olevate žetoonide väärtus sellest, kui neid hoitakse väljaspool kogumit. See tekib seetõttu, et LP-d säilitavad paarismärkide konstantse väärtussuhte, nii et kui ühe märgi hind teise suhtes tõuseb, tasakaalustab kogum uuesti, müües sageli kallineva märgi amortiseerunud märgi eest. Kui LP-d jäävad oluliste hinnakõikumiste ajal passiivseks, võivad nad seda kahjumit kogeda.

Lisaks pakub DLP likviidsuse pakkujatele kohandamistasandit, mida ei saa alahinnata. Üks suurus ei sobi kunagi kõigile, eriti finantsturgudel, kus varade käitumine on väga nüansirikas. DLP võimaldab pakkujatel kohandada oma strateegiaid, mida toetavad andmepõhised otsused, tagades kohandatud lähenemisviisi, mis on kooskõlas individuaalse riskiisu ja finantseesmärkidega. Selline kohandatavuse tase tähendab, et likviidsuse pakkujad ei ole lihtsalt kõigile sobiva lahenduse saajad; Selle asemel on nad aktiivsed osalejad süsteemis, mis kujundab end vastavalt nende konkreetsetele vajadustele ja eelistustele.

Järeldus

Web3-s kasutatakse selliseid termineid nagu „masinõpe” ja „tehisintellekt” sageli moesõnadena, millel on suhteliselt vähe tõelist kasutusjuhtu. DLP paistab silma selle rusikareegli erandina, näidates tõelist kasutusjuhtumit AMM-algoritmide täiustamisel. See integratsioon on teedrajav, ületades staatiliste likviidsussüsteemide piirangud ja kujutab endast järgmist sammu DEX-tehnoloogias. 

Kuigi DeFi on teinud muljetavaldavaid edusamme, ei ole see siiani suutnud saavutada võrdsust traditsiooniliste finantssüsteemidega tõhususe ja kasutajakogemuse osas. Seda lõhet vähendavad aga uuendused nagu Elektriku DLP, mis ühendab igivanad finantspõhimõtted tipptehnoloogiaga. Võidujooksus tõhusa ja detsentraliseeritud finantstuleviku poole ei ole DLP mitte ainult oluline edusamm, vaid ka DeFi tohutu potentsiaali ja kohanemisvõime esilekutsuja, mida DeFi lõppkasutajate jaoks pakub.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/