Dynaaminen maksuvalmius: AI-pohjainen pääomatehokkuus – Crypto-News.net

esittely

Hajautettu rahoitus (DeFi) on pohjimmiltaan riippuvainen hajautetuista pörsseistä (DEX). Nämä web3-infrastruktuurin osat ovat likviditeetin välittäjiä, mikä helpottaa kryptovaluuttojen vaihtoa. Useimmat näistä DEX-sopimuksista riippuvat automaattisista markkinatakaajista (AMM) ja päättävät, mille hintaluokille likviditeetti kohdennetaan tokenpoolissa. Mitä tarkempi allokaatio, sitä tehokkaampi ja suorituskykyisempi kaupankäyntikokemus. Siksi minkä tahansa DEX:n menestys riippuu sen AMM:n tehokkuudesta. Ekosysteemi ilman tehokasta DEX-infrastruktuuria ei todennäköisesti menesty käyttäjille aiheutuvan taloudellisen paineen alla. 

Ilman DEX:ien kehittämistä ja käyttöönottoa edistyneen AMM-infrastruktuurin päällä, DeFi ei olisi nykyisessä asemassaan. Siitä huolimatta DeFi-kaupankäyntiinfrastruktuurilla on vielä pitkä matka, ennen kuin se saavuttaa TradFi-infrastruktuurin tehokkuuden. Tämä edellyttää edistyneempien AMM:ien käyttöönottoa, jotka kilpailevat useimpien TradFi-pörssien käyttämän tilauskannan ja markkinatakaajamallin kanssa. Tästä syystä Elektrikin dynaamisen likviditeetin tarjonnan mallin kehittäminen, seuraavan sukupolven AMM, joka on suunniteltu ennennäkemättömään pääomatehokkuuteen.

Pääoman tehokkuuden monumentaalinen merkitys DEX:issä

"Pääomatehokkuus" on ilmaus, joka ponnahtaa esiin usein puhuttaessa rahoitusjärjestelmistä. Pääoman tehokkuus viittaa ytimeen rahoitusjärjestelmän strategiseen kykyyn, olipa kyseessä sitten yritys tai muu, maksimoida jokaisen käytetyn pääoman dollarin tekemä työ. Yksinkertaisemmin sanottuna se on taidetta saada rahallesi mahdollisimman paljon rahaa ja varmistaa, että kaikki taloudelliset resurssit kohdistetaan harkitusti ja hyödynnetään älykkäästi äärimmäisen potentiaalinsa saavuttamiseksi. Se on erityisen tärkeä konsepti markkinapaikoille ja pörsseille, koska kaupankäynnin kustannusten noustessa pörssissä todennäköisesti vähemmän käyttäjiä käy kauppaa siellä.

Pörsseissä, erityisesti DEX:issä, pääoman tehokkuus ei ole vain toiminnan paras käytäntö; se on elinehto, joka suurelta osin määrää niiden elinkelpoisuuden. Nämä alustat toimivat nopean kaupankäynnin, minimaalisen lipsumisen ja optimaalisen toimeksiantojen sovituksen yhteydessä, jolloin pääomatehokkuuden merkitys tulee räikeästi ilmeiseksi. DEX, joka ei pysty hallitsemaan pääomaansa harkitusti, joutuu kilpailijoiden kääpiöiksi, kun kauppiaat hakeutuvat edullisimmat kaupankäyntiehdot tarjoaviin alustoihin. Pääoman huipputehokkuuden saavuttamiseksi DEX:t kohtaavat kuitenkin haasteita. Sellaiset ongelmat kuin markkinoiden epävakaus, hajanaiset likviditeettipoolit ja arvaamattomat kaupankäyntivolyymit voivat usein vääristää ihanteellista pääoman allokaatiota, mikä johtaa resurssien tehottomaan käyttöön ja sen seurauksena heikentyneeseen tuottoon.

Joten miten nämä alustat voivat voittaa nämä valtavat haasteet? Vastaus on perinteisten rahoitusperiaatteiden strateginen yhdistäminen nouseviin teknologioihin. Yksi tällainen uraauurtava synergia on likviditeetin tarjoamisen ja koneoppimisen välillä. Koneoppimisalgoritmeja ottamalla käyttöön pörssit voivat ennustaa kaupankäyntimalleja, ennakoida likviditeetin kysyntää ja säätää pääoman allokaatiota ennakoivasti. Tämä dynaaminen lähestymistapa likviditeetin tarjoamiseen, joka perustuu koneoppimisen analyyttiseen kykyyn, varmistaa, että pääomaa ei vain käytetä vaan optimoidaan.

Tämän ongelman ratkaiseminen Dynamic Liquidity Provision (DLP) avulla

Perinteiset AMM:t ovat suurelta osin toimineet algoritmisesti hallittujen poolien lähtökohtana, ilmeisin esimerkki on Uniswap V1:n x * y = k -algoritmi. Toisaalta Elektrikin Dynamic Liquidity Provision (DLP) -malli hyödyntää algoritmisesti hallittuja pooleja, joita muutetaan ja päivitetään jatkuvasti markkinaolosuhteiden ja keinotekoisesti älykkäiden järjestelmien mukaan. Nämä algoritmit varmistavat, että likviditeettipoolit mukautetaan automaattisesti vastaamaan markkinoiden vaatimuksia, mikä tarjoaa tehokkaamman järjestelmän lisäksi myös kannattavamman mahdollisuuden likviditeetin tarjoajille. DLP:n ydin on sen kyky mukautua, mukautua jatkuvasti muuttuviin ääriviivoihin ja rahoitusmaailman monimuotoisuuteen, mikä varmistaa, että likviditeettiä ei ole vain saatavilla, vaan myös dynaamisesti optimoitu.

Mitä tulee itse DLP-algoritmin ytimeen, vetojen suojaaminen ja markkinoiden mukautuvuuden varmistaminen ovat keskeisiä teemoja. Selvennykseksi todettakoon, että perinteiset AMM:t jättävät likviditeetin tarjoajat usein vaikeaan paikkaan: pyrkivät korkeampaan tuottoon, mutta hyväksyvät keskittyneisiin likviditeettipooliin liittyvät suuremmat riskit, kuten pysyvät tappiot, tai pelaa varman päälle ja menetä mahdollisia voittoja. DLP ratkaisee tämän ongelman käyttämällä samanlaisia ​​tekniikoita kuin perinteiset markkinatakaajat, jakamalla likviditeettiä dynaamisesti sinne, missä sitä eniten tarvitaan, varmistaen samalla, että markkinoiden syvyys on riittävä mahdollisten hintaluokkien välillä. Tätä strategiaa tukevat koneoppimisennusteet, joiden tavoitteena on maksimoida LP-maksut ja vähentää samalla tappioita. Näiden koneoppimisennusteiden integrointi markkinatietoihin varmistaa, että järjestelmä voi nopeasti kääntää strategioitaan reaaliaikaisten markkinaolosuhteiden perusteella. Näin likviditeetin tarjoajat eivät jää jumiin haitalliseen asemaan markkinoiden muuttuessa. Sen sijaan DLP-järjestelmä tekee korjaavia toimenpiteitä ja kohdistaa likviditeetin uudelleen käyrällä tavalla, joka parhaiten sopii uusiin ja ennustettuihin markkinaolosuhteisiin.

Se, mikä todella erottaa DLP:n kilpailijoista, on tekoälyn (AI) käyttö. Kun liitetään DLP-mekanismiin, tekoäly tarjoaa lisäkerroksen älykästä päätöksentekoa, joka voi jalostaa ja parantaa algoritmeja, joita DLP käyttää likviditeetin allokoimiseen. Näin se toimii: 

1. Hintojen ennuste: Yksi tekoälyn tärkeimmistä tehtävistä DLP:ssä on ennustaa mahdollisia tulevia tokenien hintoja kauppaparissa. Tätä varten tekoäly sukeltaa syvälle valtaviin määriin historiallista ja reaaliaikaista dataa. Analysoimalla malleja, markkinakäyttäytymistä ja muita muuttujia se voi ennustaa omaisuuserien mahdollisia hintoja tulevina ajanjaksoina.
2. Hinnan todennäköisyyspainotus: Pelkkä hintojen ennustaminen ei riitä; tekoälyn on myös arvioitava, kuinka todennäköisesti kukin näistä hinnoista toteutuu. Jos tekoäly esimerkiksi ennustaa omaisuuserille kolme potentiaalista hintaa seuraavan aikakauden aikana, se määrittää kullekin hinnalle painotus- tai todennäköisyysprosenttiosuuden. Tämä varmistaa, että DLP voi tehdä vivahteikkaampia päätöksiä likviditeetin varaamisesta todennäköisimpien tulosten perusteella.
3. Likviditeetin allokaatio: Hyödyntämällä ennustettuja hintoja ja niiden painotuksia, tekoäly asettaa sitten strategisesti likviditeetin käyrälle. Se tekee sen säätämällä parametreja, kuten pääoman jakautumissuhteita tai riskialttiusrajoja. Esimerkiksi, jos tietyn hintapisteen toteutumisen todennäköisyys on suuri ja se on linjassa halutun riskiprofiilin kanssa, tekoäly saattaa allokoida enemmän likviditeettiä kyseisen hinnan ympärille varmistaakseen, että likviditeetin tarjoajat ja kauppiaat saavat optimaaliset tulokset.

Se, mikä erottaa DLP:n muista, on tekoälyn käyttö likviditeetin älykkääseen ja dynaamiseen hallintaan. Perinteiset menetelmät voivat perustua staattisiin sääntöihin tai manuaalisiin säätöihin, mutta DLP:n avulla prosessi mukautuu jatkuvasti kattavan data-analyysin perusteella. Tämä johtaa pienempään riskiin, korkeampaan tuottoon ja mukautuvampaan likviditeetin hallintajärjestelmään, joka reagoi markkinamuuttujiin lähes välittömästi.

DLP:n ja tekoälyn todellinen taika piilee sen jatkuvassa oppimismallissa. Se on suunniteltu jatkuvasti oppimaan toimistaan ​​ja seuraamaan tuloksia reaaliajassa. Jos esimerkiksi tietyn likviditeettipoolin havaitaan olevan alitehokas tai ylialtistettu tietylle omaisuudelle, DLP-algoritmit kohdistavat resursseja reaaliajassa uudelleen, mikä vähentää tehottomuutta. Tämän erottaa iteratiivinen lähestymistapa itse algoritmien hienosäätämiseen ja uuden tiedon integroimiseen varmistaakseen, että tulevat päätökset ovat entistä tarkempia. Tämä jatkuva oppimisen ja sopeutumisen kierre muuttuu omaisuudenhoitostrategiaksi, joka on hyvin kohdistettu navigoimaan markkinoiden epävakaiden vesien läpi.

Jatkuvan oppimisen mallin lisäksi DLP on optimoitu käyttämällä vahvistettua oppimista, erikoistunutta koneoppimistekniikkaa. Täällä algoritmit oppivat tekemällä ja hienosäätävät toimintaansa jatkuvasti palkkiopalautejärjestelmän perusteella. Jos algoritmi esimerkiksi suorittaa toimenpiteen, joka johtaa tehokkaampaan likviditeetin tarjoamiseen, ehkä muuttamalla poolin omaisuuserien painoa ja lisäämällä sen jälkeen tuottoa, se saa "positiivisen palkinnon". Ajan myötä algoritmi käyttää tätä palkitsemisjärjestelmää tehokkaimpien strategioiden määrittämiseen ja harjoittelee itseään jatkuvasti parantamaan suorituskykyä.

DLP:n koneoppimislähestymistavan lisäominaisuus sisältää integroinnin metaoppimismalliin. Meta-oppiminen, jota usein kutsutaan "oppimaan oppimiseksi", on koneoppimisen paradigma, jossa algoritmit paranevat oppimalla useiden harjoitusjaksojen kokemuksista yksittäisen tietojoukon sijaan. DLP:n käyttämä "meta AI" päivittää ja muuttaa tietojoukkoja, jotka kouluttavat sen riippuvaisia ​​koneoppimismalleja. Se pystyy erottamaan erityyppiset markkinaolosuhteet ja käyttää tätä tietoa hienosäätämään, mitä tietojoukkoja muut mallit käyttävät. Tämän lähestymistavan tarkoituksena on varmistaa, että jopa DLP:n käyttämät tietojoukot optimoidaan maksimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi käsillä olevasta tehtävästä riippuen. 

Mitä tämä tarkoittaa loppukäyttäjille

Ottaen huomioon olemassa olevan AMM-infrastruktuurin tehokkuuden, DLP:n kaltaisen innovaation välttämättömyys saattaa tuntua kyseenalaiselta. Kuitenkin, kun otetaan huomioon loppukäyttäjälle koituvat hyödyt, sen käyttöönotto vaikuttaa väistämättömältä. DLP:n, kuten monien rahoitusalan innovaatioiden, tarkoitus on tarjota protokollille keino saavuttaa enemmän vähemmällä. DLP:n avulla voimme Elektrikillä tarjota edullisempia ehtoja sekä kauppiaille että likviditeetin tarjoajille, koska kalliin rahoitusinfrastruktuurin ylläpidon aiheuttamat rasitteet eivät rasita. 

Traders

Kauppiaille saumaton kokemus on pelin nimi. He haluavat alustan, jossa he voivat tehdä kauppoja nopeasti ja jatkuvasti menettämättä lipsumista. DLP toimii täällä tarjoten kauppiaille pääomatehokkuutta, joka on vertaansa vailla staattisten ja manuaalisesti säädettävien dynaamisten likviditeettipoolien kanssa. Sen algoritmit ja tekoälyjärjestelmät toimivat väsymättä jakaakseen likviditeetin sinne, missä sitä eniten tarvitaan, mikä vähentää kaupankäynnin pääomavaatimuksia ja puolestaan ​​vähentää lipsumista. DLP:n dynaaminen luonne tarkoittaa, että kauppiaat voivat ennakoida jatkuvasti syviä likviditeettipooleja, jotka helpottavat suurempia transaktioita ilman merkittävää hintavaikutusta.

Reaaliaikainen markkinoiden sopeutumiskyky on toinen DLP-kruunun helmi. Kaupankäynnissä on usein kyse ohimenevien mahdollisuuksien hyödyntämisestä, ja DLP:tä ohjaavat algoritmit on suunniteltu mukautumaan markkinaolosuhteisiin reaaliajassa. Nämä nopeat mukautukset likviditeettipooleihin tarkoittavat sitä, että kauppiaat eivät todennäköisesti kohtaa liukumista ja voivat hyödyntää lyhyen aikavälin hintamuutoksia tehokkaammin. Lightlink parantaa tätä sopeutumiskykyä entisestään nopealla lohkonopeudellaan mahdollistaen nopeat tapahtumavahvistukset. Lisäksi sen yritystila tarjoaa kaasuttoman uudelleenallokoinnin, mikä varmistaa, että likviditeetin jakelun muutoksista ei aiheudu kohtuuttomia kaasukustannuksia. Tämä mukautumiskyky ei tuo vain toiminnallista tehokkuutta; se luo ennakoitavamman kaupankäyntiympäristön, jossa mahdollisuudet eivät menetä latenssia tai vanhentuneita omaisuusallokaatioita verrattuna keskitettyyn pörssiin.

Likviditeettipalvelujen tarjoajat

Likviditeetin tarjoajien (LP:t) kohdalla kysymys on aina ollut varojen käytön maksimoimisen ja riskin minimoimisen välillä kulkemisesta. DLP muuttaa perusteellisesti tätä yhtälöä varmistamalla, että varat kohdennetaan sinne, missä ne todennäköisimmin tuottavat korkean tuoton. Tämä optimaalinen rahastojen käyttö ei vain lisää kannattavuutta; Se myös vähentää pysyvää tappiota, joka on pitkään vaivannut perinteisiä likviditeettipooleja. Pysyvä tappio syntyy, kun likviditeettipoolissa olevien tokeneiden hinta muuttuu, jolloin poolissa olevien tokeneiden arvo poikkeaa poolin ulkopuolella olevista rahakkeista. Se johtuu siitä, että LP:t ylläpitävät parillisten tokenien vakioarvosuhdetta, joten kun yhden rahakkeen hinta nousee suhteessa toiseen, pooli tasapainottuu, ja usein myydään arvostava rahake heikentyneelle. Kun LP:t pysyvät passiivisina merkittävien hintavaihteluiden aikana, he voivat kokea tämän tappion.

Lisäksi DLP tarjoaa likviditeetin tarjoajille tason räätälöintiä, jota ei voi aliarvioida. Yksi koko ei koskaan sovi kaikille, etenkään rahoitusmarkkinoilla, joilla omaisuuskäyttäytyminen on erittäin vivahteikas. DLP:n avulla palveluntarjoajat voivat mukauttaa strategioitaan tietopohjaisen päätöksenteon tukemana, mikä varmistaa räätälöidyn lähestymistavan, joka vastaa yksilöllisiä riskinottohaluja ja taloudellisia tavoitteita. Tämä räätälöittävyys tarkoittaa, että likviditeetin tarjoajat eivät ole vain yhden koon ratkaisun vastaanottajia; Sen sijaan he ovat aktiivisia osallistujia järjestelmässä, joka muovautuu heidän erityistarpeidensa ja mieltymyksiensä mukaan.

Yhteenveto

Web3:ssa termit, kuten "koneoppiminen" ja "tekoäly" heitetään usein muotisanoina, joilla on suhteellisen vähän todellista käyttötapausta. DLP erottuu poikkeuksena tähän nyrkkisääntöön, sillä se on todellinen käyttötapa AMM-algoritmien parantamisessa. Tämä integraatio on uraauurtava, ylittää staattisten likviditeettijärjestelmien rajoitukset ja edustaa seuraavaa askelta DEX-teknologiassa. 

Vaikka DeFi on edistynyt vaikuttavia harppauksia, se ei ole toistaiseksi onnistunut saavuttamaan tasa-arvoa perinteisten rahoitusjärjestelmien kanssa tehokkuuden ja käyttökokemuksen suhteen. Kuitenkin innovaatiot, kuten Elektrikin DLP, jossa yhdistyvät ikivanhat rahoitusperiaatteet huipputeknologiaan, kaventaa tätä kuilua. Kilpajuoksussa kohti tehokasta, hajautettua taloudellista tulevaisuutta DLP ei ole vain merkittävä edistysaskel, vaan sen valtavan potentiaalin ja sopeutumiskyvyn esikuva, joita DeFi tarjoaa loppukäyttäjille.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/