تامین نقدینگی پویا: بهره وری سرمایه مبتنی بر هوش مصنوعی - Crypto-News.net

معرفی

امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) اساساً به صرافی های غیرمتمرکز (DEX) وابسته است. این قطعات زیرساخت وب 3 داور نقدینگی هستند و تبادل ارزهای دیجیتال را تسهیل می کنند. اکثر این DEX ها، که به بازارسازان خودکار (AMM) متکی هستند، تصمیم می گیرند که در کدام محدوده قیمت نقدینگی را در یک استخر توکن تخصیص دهند. هرچه تخصیص دقیق تر باشد، تجربه معاملاتی کارآمدتر و کارآمدتر است. بنابراین، موفقیت هر DEX منوط به اثربخشی AMM آن است. یک اکوسیستم بدون زیرساخت کارآمد DEX با فشار مالی که بر روی کاربران وارد می کند، کمتر به موفقیت می رسد. 

بدون توسعه و استقرار DEX ها در بالای زیرساخت های پیشرفته AMM، خود DeFi به جایی که امروز است نمی رسید. با این وجود، زیرساخت معاملاتی DeFi تا رسیدن به کارایی زیرساخت TradFi راه درازی در پیش دارد. این امر مستلزم اجرای AMM های پیشرفته تری است که با مدل دفتر سفارش و بازارساز مورد استفاده در اکثر صرافی های TradFi رقابت می کنند. از این رو، توسعه مدل تامین نقدینگی پویا Elektrik، یک AMM نسل بعدی که در تعقیب کارایی سرمایه بی‌سابقه طراحی شده است.

اهمیت چشمگیر بهره وری سرمایه در DEX

"کارایی سرمایه" عبارتی است که اغلب هنگام بحث در مورد سیستم های مالی ظاهر می شود. در هسته خود، کارایی سرمایه به توانایی استراتژیک یک سیستم مالی، خواه یک کسب و کار یا غیره، برای به حداکثر رساندن کار انجام شده توسط هر دلار سرمایه اشاره دارد. به عبارت ساده تر، این هنر به دست آوردن بیشترین سود برای پول خود است، تضمین می کند که هر منبع مالی به طور عاقلانه تخصیص داده شده و به طور هوشمندانه برای رسیدن به حداکثر پتانسیل خود استفاده می شود. این مفهومی است که مخصوصاً برای بازارها و صرافی ها مناسب است، زیرا با افزایش هزینه های معاملات در یک صرافی، کاربران کمتری احتمالاً در آن معامله می کنند.

برای صرافی‌ها، به‌ویژه DEXها، کارایی سرمایه صرفاً بهترین روش عملیاتی نیست. این رگ حیات است که تا حد زیادی دوام آنها را تعیین می کند. این پلتفرم‌ها در پیوند اجرای سریع تجارت، حداقل لغزش و تطبیق سفارشات بهینه عمل می‌کنند که در آن اهمیت کارایی سرمایه به وضوح آشکار می‌شود. یک DEX که نتواند به طور عاقلانه سرمایه خود را مدیریت کند، خود را در برابر رقبا ناتوان می بیند، زیرا معامله گران به سمت پلتفرم هایی که مطلوب ترین شرایط معاملاتی را ارائه می دهند، جذب می شوند. با این حال، در تلاش برای دستیابی به حداکثر کارایی سرمایه، DEX ها با چالش هایی روبرو هستند. مسائلی مانند نوسانات بازار، استخرهای نقدینگی تکه تکه، و حجم معاملات غیرقابل پیش‌بینی اغلب می‌توانند تخصیص سرمایه ایده‌آل را مخدوش کرده و منجر به استفاده ناکارآمد از منابع و متعاقب آن کاهش بازده شود.

بنابراین، چگونه این پلتفرم ها می توانند بر این چالش های بزرگ غلبه کنند؟ پاسخ در ادغام استراتژیک اصول مالی سنتی با فناوری های نوظهور نهفته است. یکی از این هم افزایی پیشگامانه بین تامین نقدینگی و یادگیری ماشینی است. با استقرار الگوریتم‌های یادگیری ماشین، صرافی‌ها می‌توانند الگوهای معاملاتی را پیش‌بینی کنند، تقاضای نقدینگی را پیش‌بینی کنند و تخصیص سرمایه خود را به طور فعال تنظیم کنند. این رویکرد پویا برای تامین نقدینگی، با قدرت تحلیلی یادگیری ماشینی، تضمین می‌کند که سرمایه نه تنها استفاده نمی‌شود، بلکه بهینه می‌شود.

حل این مشکل با تامین نقدینگی پویا (DLP)

AMM های سنتی عمدتاً تحت فرض استخرهای مدیریت شده الگوریتمی عمل می کنند، که بارزترین مثال آن الگوریتم x * y = k Uniswap V1 است. برعکس، مدل تامین نقدینگی پویا (DLP) Elektrik از مجموعه‌های مدیریت شده الگوریتمی استفاده می‌کند که دائماً از طریق شرایط بازار و سیستم‌های هوشمند مصنوعی تغییر و به روز می‌شوند. این الگوریتم‌ها تضمین می‌کنند که استخرهای نقدینگی به طور خودکار برای پاسخگویی به تقاضاهای بازار تنظیم می‌شوند و نه تنها یک سیستم کارآمدتر بلکه فرصت سودآورتری را برای تامین‌کنندگان نقدینگی فراهم می‌کنند. هسته اصلی DLP توانایی آن برای انطباق، شکل دادن خود به خطوط همیشه در حال تغییر و ماهیت چند وجهی چشم انداز مالی است، و تضمین می کند که نقدینگی نه تنها در دسترس است، بلکه به صورت پویا بهینه می شود.

وقتی نوبت به هسته خود الگوریتم DLP می رسد، شرط بندی پوشش ریسک و اطمینان از سازگاری بازار موضوع اصلی است. برای روشن‌تر شدن، AMMهای سنتی اغلب ارائه‌دهندگان نقدینگی را در شرایط سختی قرار می‌دهند: به دنبال بازدهی بالاتر باشید، اما ریسک‌های بیشتر مرتبط با استخرهای نقدینگی متمرکز مانند زیان‌های دائمی را بپذیرید، یا مطمئن باشید و سودهای احتمالی را از دست بدهید. DLP این معضل را با به کارگیری تکنیک‌های مشابه برای بازارسازان سنتی حل می‌کند، و نقدینگی را به صورت پویا به جایی که بیشتر مورد نیاز است تخصیص می‌دهد و در عین حال اطمینان می‌دهد که عمق بازار کافی در سراسر دامنه‌های قیمتی ممکن وجود دارد. این استراتژی توسط پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌شود، که هدف آن به حداکثر رساندن هزینه‌های LP در عین کاهش ضرر و زیان است. ادغام این پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین با داده‌های بازار تضمین می‌کند که سیستم می‌تواند به سرعت استراتژی‌های خود را بر اساس شرایط بازار زمان واقعی تغییر دهد. به این ترتیب، ارائه دهندگان نقدینگی هنگام تغییر بازار، خود را در موقعیت مضری نمی بینند. در عوض، سیستم DLP اقدامات اصلاحی انجام می‌دهد و نقدینگی را به شیوه‌ای که مناسب‌ترین شرایط بازار جدید و پیش‌بینی‌شده باشد، مجدداً تخصیص می‌دهد.

آنچه DLP را واقعاً از رقبا متمایز می کند، استفاده از هوش مصنوعی (AI) است. هنگامی که در مکانیزم DLP قرار می‌گیرد، هوش مصنوعی لایه‌ای از تصمیم‌گیری هوشمند را ارائه می‌کند که می‌تواند الگوریتم‌هایی را که DLP برای تخصیص نقدینگی استفاده می‌کند، اصلاح و بهبود بخشد. هم اکنون به چگونگی کارکرد آن می پردازیم: 

1. پیش بینی قیمت: یکی از وظایف اصلی هوش مصنوعی در DLP پیش‌بینی قیمت‌های احتمالی آتی توکن‌ها در یک جفت معاملاتی است. برای انجام این کار، هوش مصنوعی در حجم عظیمی از داده‌های تاریخی و بی‌درنگ فرو می‌رود. با تجزیه و تحلیل الگوها، رفتارهای بازار و سایر متغیرها، می‌تواند قیمت‌های بالقوه دارایی‌ها را در بازه‌های زمانی آتی پیش‌بینی کند.
2. وزن احتمال قیمت: فقط پیش بینی قیمت ها کافی نیست. هوش مصنوعی همچنین باید تخمین بزند که هر یک از این قیمت ها چقدر احتمال دارد به نتیجه برسد. به عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی سه قیمت بالقوه را برای یک دارایی در دوره بعدی پیش‌بینی کند، یک وزن یا درصد احتمال را به هر یک از آن قیمت‌ها اختصاص می‌دهد. این تضمین می‌کند که DLP می‌تواند بر اساس محتمل‌ترین نتایج، تصمیمات دقیق‌تری در مورد تأمین نقدینگی بگیرد.
3. تخصیص نقدینگی: با استفاده از قیمت‌های پیش‌بینی‌شده و وزن‌های آن‌ها، هوش مصنوعی به صورت استراتژیک نقدینگی را در منحنی قرار می‌دهد. این کار را با تنظیم پارامترهایی مانند نسبت های توزیع سرمایه یا محدودیت های مواجهه با ریسک انجام می دهد. به عنوان مثال، اگر یک نقطه قیمتی خاص احتمال وقوع بالایی داشته باشد و با مشخصات ریسک مورد نظر مطابقت داشته باشد، هوش مصنوعی ممکن است نقدینگی بیشتری را در اطراف آن قیمت تخصیص دهد و اطمینان حاصل کند که ارائه‌دهندگان نقدینگی و معامله‌گران نتایج بهینه را دریافت می‌کنند.

بنابراین، آنچه DLP را متمایز می کند، استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت هوشمندانه و پویا نقدینگی است. روش‌های سنتی ممکن است بر قوانین استاتیک یا تنظیمات دستی تکیه کنند، اما با DLP، این فرآیند به طور مداوم بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های جامع تطبیق می‌یابد. این منجر به ریسک کمتر، بازدهی بالاتر و سیستم تامین نقدینگی سازگارتر می شود که تقریباً به صورت آنی به متغیرهای بازار پاسخ می دهد.

جادوی واقعی DLP همراه با هوش مصنوعی در مدل یادگیری مداوم آن نهفته است. این طراحی شده است تا به طور مداوم از اقدامات خود درس بگیرد و نتایج را در زمان واقعی نظارت کند. به عنوان مثال، اگر مشخص شود که یک استخر نقدینگی خاص عملکرد ضعیفی دارد یا بیش از حد در معرض یک دارایی خاص قرار دارد، الگوریتم‌های DLP در زمان واقعی، منابع را مجدداً تخصیص می‌دهند و در نتیجه ناکارآمدی را کاهش می‌دهند. چیزی که این را متمایز می کند، رویکرد تکراری برای تنظیم دقیق خود الگوریتم ها، ادغام داده های جدید برای اطمینان از دقیق تر بودن تصمیمات آینده است. این چرخه دائمی یادگیری و تعدیل به یک استراتژی مدیریت دارایی تبدیل می شود که به خوبی برای عبور از آب های متلاطم نوسانات بازار هماهنگ است.

در بالای مدل یادگیری مداوم، DLP با استفاده از یادگیری تقویت شده، یک تکنیک تخصصی یادگیری ماشین، بهینه شده است. در اینجا، الگوریتم‌ها با انجام کار یاد می‌گیرند و دائماً اقدامات خود را بر اساس سیستم بازخورد پاداش تنظیم می‌کنند. برای مثال، اگر الگوریتم اقدامی انجام دهد که منجر به تأمین نقدینگی مؤثرتر شود، شاید با تغییر وزن دارایی‌ها در یک مجموعه و متعاقباً افزایش بازده، «پاداش مثبت» دریافت می‌کند. با گذشت زمان، الگوریتم از این سیستم پاداش برای تعیین مؤثرترین استراتژی‌ها استفاده می‌کند و اساساً خود را برای بهبود مداوم عملکرد آموزش می‌دهد.

یکی از ویژگی های اضافی رویکرد یادگیری ماشین DLP شامل یکپارچه سازی با یک مدل فرا یادگیری است. فرا-یادگیری، که اغلب به عنوان "یادگیری برای یادگیری" شناخته می شود، یک الگوریتم در یادگیری ماشینی است که در آن الگوریتم ها با یادگیری از تجربیات در چندین دوره آموزشی به جای یک مجموعه داده منفرد، بهبود می یابند. متا هوش مصنوعی که توسط DLP به‌روزرسانی می‌شود و مجموعه داده‌های آموزش مدل‌های یادگیری ماشین وابسته آن را تغییر می‌دهد. این می تواند بین انواع مختلف شرایط بازار تشخیص داده شود و از این دانش برای تنظیم دقیق مجموعه داده های دیگر مدل ها استفاده می کند. هدف این رویکرد این است که اطمینان حاصل شود که حتی مجموعه داده های به کار گرفته شده توسط DLP برای حداکثر کارایی بسته به وظیفه در دست بهینه سازی شده اند. 

این برای کاربران نهایی چه معنایی دارد

با توجه به اثربخشی زیرساخت AMM موجود، لزوم نوآوری مانند DLP ممکن است مشکوک به نظر برسد. با این حال، هنگام در نظر گرفتن مزایای متحمل شده توسط کاربر نهایی، اتخاذ آن اجتناب ناپذیر به نظر می رسد. هدف DLP، مانند بسیاری از نوآوری‌ها در بخش مالی، ارائه پروتکل‌هایی با ابزاری برای دستیابی به بیشتر با کمتر است. بدون فشارهای ناشی از حفظ زیرساخت های مالی پرهزینه، DLP به ما در Elektrik اجازه می دهد تا شرایط مطلوب تری را برای معامله گران و ارائه دهندگان نقدینگی به طور یکسان فراهم کنیم. 

معامله گران

برای معامله گران، یک تجربه یکپارچه نام بازی است. آنها پلتفرمی می خواهند که در آن بتوانند معاملات را به سرعت و به طور مداوم بدون از دست دادن در لغزش انجام دهند. DLP در اینجا ارائه می دهد و سطوحی از کارایی سرمایه را به معامله گران ارائه می دهد که با استخرهای نقدینگی پویا ثابت و تنظیم شده دستی قابل مقایسه نیست. الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی آن به‌طور خستگی‌ناپذیر کار می‌کنند تا نقدینگی را در جایی که پیش‌بینی می‌شود بیشترین نیاز را دارد، توزیع کند، سرمایه مورد نیاز برای معاملات را کاهش می‌دهد و به نوبه خود، لغزش را کاهش می‌دهد. ماهیت پویا DLP به این معنی است که معامله گران می توانند به طور مداوم استخرهای نقدینگی عمیقی را پیش بینی کنند که معاملات بزرگتر را بدون تأثیر قابل توجه قیمت تسهیل می کند.

سازگاری بازار در زمان واقعی یکی دیگر از جواهرات در تاج DLP است. تجارت اغلب در مورد استفاده از فرصت های زودگذر است و الگوریتم هایی که DLP را کنترل می کنند برای انطباق با شرایط بازار در زمان واقعی طراحی شده اند. این تعدیل‌های سریع در استخرهای نقدینگی به این معنی است که معامله‌گران با احتمال کمتری با لغزش مواجه می‌شوند و می‌توانند با کارایی بیشتر بر روی حرکات کوتاه‌مدت قیمت سرمایه‌گذاری کنند. Lightlink این سازگاری را بیشتر افزایش می دهد، با سرعت بلوک سریع خود که امکان تایید سریع تراکنش را فراهم می کند. علاوه بر این، حالت سازمانی آن، تخصیص مجدد بدون گاز را ارائه می‌دهد، و تضمین می‌کند که تغییرات در توزیع نقدینگی هزینه‌های گزاف گاز را متحمل نمی‌شود. این سازگاری فقط کارایی عملیاتی را به همراه ندارد. این یک محیط معاملاتی قابل پیش‌بینی‌تر را ایجاد می‌کند، محیطی که در آن فرصت‌ها به دلیل تأخیر یا تخصیص قدیمی دارایی در مقایسه با صرافی‌های متمرکز از بین نمی‌رود.

تأمین کنندگان نقدینگی

برای ارائه دهندگان نقدینگی (LPs)، موضوع همیشه در مورد راه رفتن بر روی طناب بین حداکثر استفاده از صندوق و به حداقل رساندن ریسک بوده است. DLP اساساً این معادله را با حصول اطمینان از تخصیص وجوه در جایی که احتمال تولید بازدهی بالا دارد تغییر می دهد. این استفاده بهینه از صندوق تنها باعث افزایش سودآوری نمی شود. همچنین برای کاهش زیان های دائمی کار می کند، موضوعی که مدت هاست استخرهای نقدینگی سنتی را درگیر کرده است. زیان دائمی زمانی به وجود می‌آید که قیمت توکن‌ها در استخر نقدینگی تغییر می‌کند و باعث می‌شود ارزش توکن‌های موجود در استخر با اگر در خارج از استخر نگهداری می‌شدند متفاوت باشد. این امر به این دلیل رخ می دهد که LP ها نسبت ارزش ثابتی از توکن های جفت شده را حفظ می کنند، بنابراین وقتی قیمت یکی از توکن ها نسبت به دیگری افزایش می یابد، استخر مجدداً تعادل می یابد و اغلب توکن ارزشیابی کننده را به قیمت کاهش ارزش می فروشد. هنگامی که LPers در طول نوسانات قیمت قابل توجه منفعل می مانند، ممکن است این ضرر را تجربه کنند.

علاوه بر این، DLP به ارائه دهندگان نقدینگی لایه ای از سفارشی سازی را می دهد که نمی توان آن را دست کم گرفت. یک اندازه هرگز مناسب همه نیست، به خصوص در بازارهای مالی که رفتار دارایی ها بسیار متفاوت است. DLP به ارائه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های خود را با پشتوانه تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها سفارشی کنند و از رویکردی متناسب با ریسک‌پذیری فردی و اهداف مالی اطمینان حاصل کنند. این سطح از قابلیت سفارشی سازی به این معنی است که ارائه دهندگان نقدینگی فقط دریافت کنندگان یک راه حل یکسان نیستند. در عوض، آنها شرکت‌کنندگان فعالی در سیستمی هستند که خود را حول نیازها و ترجیحات خاص آنها می‌سازد.

نتیجه

در وب 3، عباراتی مانند "یادگیری ماشین" و "هوش مصنوعی" اغلب به عنوان کلمات کلیدی با موارد استفاده واقعی نسبتاً کمی استفاده می شوند. DLP به عنوان استثنایی از این قاعده سرانگشتی متمایز است و یک مورد استفاده واقعی را در بهبود الگوریتم‌های AMM نشان می‌دهد. این ادغام پیشگام است، از محدودیت های سیستم های نقدینگی ساکن فراتر رفته و گام بعدی در فناوری DEX را نشان می دهد. 

در حالی که DeFi پیشرفت های چشمگیری داشته است، تا کنون نتوانسته است از نظر کارایی و تجربه کاربر برابری با سیستم های مالی سنتی داشته باشد. با این حال، نوآوری هایی مانند DLP Elektrik، که اصول مالی قدیمی را با فناوری پیشرفته ترکیب می کند، این شکاف را کاهش می دهد. در رقابت به سوی آینده مالی کارآمد و غیرمتمرکز، DLP فقط یک پیشرفت قابل توجه نیست، بلکه منادی پتانسیل و سازگاری بسیار زیاد است که DeFi برای کاربران نهایی دارد.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/