Fourniture dynamique de liquidités : efficacité du capital basée sur l'IA – Crypto-News.net

Introduction

La finance décentralisée (DeFi) repose fondamentalement sur les échanges décentralisés (DEX). Ces éléments de l’infrastructure web3 sont les arbitres de la liquidité, facilitant l’échange de crypto-monnaies. La plupart de ces DEX, s'appuyant sur des teneurs de marché automatisés (AMM), décident des fourchettes de prix vers lesquelles allouer les liquidités dans un pool de jetons. Plus l’allocation est précise, plus l’expérience de trading est efficace et performante. Par conséquent, le succès de tout DEX dépend de l’efficacité de son AMM. Un écosystème sans infrastructure DEX efficace a moins de chances de réussir en raison de la pression financière qu'il impose aux utilisateurs. 

Sans le développement et le déploiement de DEX sur une infrastructure AMM avancée, DeFi lui-même ne serait pas là où il est aujourd'hui. Néanmoins, l’infrastructure de trading DeFi a encore un long chemin à parcourir avant de rattraper l’efficacité de l’infrastructure TradFi. Cela nécessitera la mise en œuvre d'AMM plus avancés qui rivalisent avec le modèle de carnet d'ordres et de teneur de marché utilisé par la plupart des bourses TradFi. D'où le développement du modèle dynamique d'apport de liquidité d'Elektrik, un AMM de nouvelle génération conçu dans la recherche d'une efficacité du capital sans précédent.

L’importance monumentale de l’efficacité du capital dans les DEX

« L'efficacité du capital » est une expression qui revient souvent lorsqu'on parle des systèmes financiers. À la base, l’efficacité du capital fait référence à la capacité stratégique d’un système financier, qu’il s’agisse d’une entreprise ou autre, à maximiser le travail effectué pour chaque dollar de capital dépensé. En termes plus simples, il s’agit de l’art d’en avoir pour son argent, en s’assurant que chaque ressource financière est judicieusement allouée et intelligemment exploitée pour atteindre son plein potentiel. Il s'agit d'un concept particulièrement pertinent pour les marchés et les bourses, car à mesure que les coûts de négociation augmentent sur une bourse, moins d'utilisateurs sont susceptibles d'y négocier.

Pour les bourses, en particulier les DEX, l’efficacité du capital n’est pas simplement une bonne pratique opérationnelle ; c’est l’élément vital qui détermine en grande partie leur viabilité. Ces plates-formes fonctionnent à la croisée de l'exécution rapide des transactions, d'un glissement minimal et d'une correspondance optimale des ordres, où l'importance de l'efficacité du capital devient évidente. Un DEX qui ne peut pas gérer judicieusement son capital se retrouvera éclipsé par ses concurrents, alors que les traders se tourneront vers les plateformes offrant les conditions de trading les plus favorables. Cependant, en tentant d’atteindre une efficacité maximale du capital, les DEX sont confrontés à des défis. Des problèmes tels que la volatilité des marchés, la fragmentation des pools de liquidités et les volumes de transactions imprévisibles peuvent souvent fausser l'allocation idéale du capital, conduisant à une utilisation inefficace des ressources et à une diminution des rendements qui en résulte.

Alors, comment ces plateformes peuvent-elles surmonter ces formidables défis ? La réponse réside dans la fusion stratégique des principes financiers traditionnels avec les technologies émergentes. L’une de ces synergies révolutionnaires existe entre l’apport de liquidités et l’apprentissage automatique. En déployant des algorithmes d'apprentissage automatique, les bourses peuvent prédire les modèles de négociation, anticiper la demande de liquidité et ajuster leur allocation de capital de manière proactive. Cette approche dynamique de l’apport de liquidités, alimentée par les prouesses analytiques de l’apprentissage automatique, garantit que le capital n’est pas seulement utilisé, mais optimisé.

Résoudre ce problème avec la provision dynamique de liquidité (DLP)

Les AMM traditionnels fonctionnent en grande partie sur le principe de pools gérés de manière algorithmique, l'exemple le plus évident étant l'algorithme x * y = k d'Uniswap V1. À l'inverse, le modèle Dynamic Liquidity Provision (DLP) d'Elektrik utilise des pools gérés de manière algorithmique qui sont constamment modifiés et mis à jour via les conditions du marché et des systèmes artificiellement intelligents. Ces algorithmes garantissent que les pools de liquidités sont automatiquement ajustés pour répondre aux demandes du marché, offrant non seulement un système plus efficace mais également une opportunité plus rentable pour les fournisseurs de liquidités. Le cœur même de DLP est sa capacité à s’adapter, à s’adapter aux contours en constante évolution et à la nature multiforme du paysage financier, garantissant que la liquidité est non seulement disponible mais également optimisée de manière dynamique.

En ce qui concerne le cœur de l’algorithme DLP lui-même, la couverture des paris et la garantie de l’adaptabilité du marché sont des thèmes centraux. Pour être plus clair, les AMM traditionnels placent souvent les fournisseurs de liquidité dans une situation difficile : rechercher des rendements plus élevés mais accepter les risques plus élevés associés aux pools de liquidités concentrés, tels que des pertes éphémères, ou jouer la sécurité et perdre des bénéfices potentiels. DLP résout ce dilemme en employant des techniques similaires à celles des teneurs de marché traditionnels, allouant dynamiquement les liquidités là où elles sont le plus nécessaires tout en garantissant une profondeur de marché suffisante dans l'ensemble des fourchettes de prix possibles. Cette stratégie s'appuie sur des prédictions d'apprentissage automatique, qui visent à maximiser les frais LP tout en atténuant les pertes. L'intégration de ces prédictions d'apprentissage automatique avec les données de marché garantit que le système peut rapidement faire pivoter ses stratégies en fonction des conditions du marché en temps réel. De cette façon, les fournisseurs de liquidité ne se retrouvent pas dans une position préjudiciable lorsque le marché évolue. Au lieu de cela, le système DLP prend des mesures correctives, en réaffectant la liquidité sur la courbe de la manière la plus adaptée aux conditions de marché nouvelles et prévues.

Ce qui distingue réellement DLP de la concurrence, c'est son utilisation de l'intelligence artificielle (IA). Lorsqu'elle est intégrée au mécanisme DLP, l'IA offre une couche supplémentaire de prise de décision intelligente qui peut affiner et améliorer les algorithmes utilisés par DLP pour allouer les liquidités. Voici comment cela fonctionne : 

1. Prédiction de prix: L'une des tâches principales de l'IA dans DLP est de prédire les prix futurs possibles des jetons dans une paire de trading. Pour ce faire, l’IA plonge en profondeur dans de grandes quantités de données historiques et en temps réel. En analysant les modèles, les comportements du marché et d'autres variables, il peut projeter les prix potentiels des actifs dans les délais à venir.
2. Pondération de la vraisemblance des prix : Il ne suffit pas de prédire les prix ; l’IA doit également estimer la probabilité que chacun de ces prix se concrétise. Par exemple, si l’IA prédit trois prix potentiels pour un actif à l’époque suivante, elle attribue une pondération ou un pourcentage de probabilité à chacun de ces prix. Cela garantit que DLP peut prendre des décisions plus nuancées concernant l’approvisionnement en liquidités, basées sur les résultats les plus probables.
3. Allocation de liquidité : En utilisant les prix prévus et leurs pondérations, l’IA place ensuite stratégiquement la liquidité sur la courbe. Pour ce faire, il ajuste des paramètres tels que les ratios de répartition du capital ou les limites d’exposition au risque. Par exemple, si un niveau de prix particulier a une forte probabilité de se produire et s'aligne sur le profil de risque souhaité, l'IA pourrait allouer davantage de liquidités autour de ce prix, garantissant ainsi que les fournisseurs de liquidité et les traders obtiennent des résultats optimaux.

Ce qui distingue DLP, c’est donc cette utilisation de l’IA pour gérer les liquidités de manière intelligente et dynamique. Les méthodes traditionnelles peuvent s'appuyer sur des règles statiques ou des ajustements manuels, mais avec DLP, le processus s'adapte continuellement sur la base d'une analyse complète des données. Cela se traduit par un risque plus faible, un rendement plus élevé et un système de fourniture de liquidité plus adaptable qui répond presque instantanément aux variables du marché.

La véritable magie du DLP combiné à l’IA réside dans son modèle d’apprentissage continu. Il est conçu pour tirer constamment des leçons de ses actions, en surveillant les résultats en temps réel. Par exemple, s’il s’avère qu’un pool de liquidité spécifique est sous-performant ou surexposé à un actif particulier, les algorithmes DLP réaffectent les ressources en temps réel, réduisant ainsi les inefficacités. Ce qui distingue cette approche, c'est l'approche itérative visant à affiner les algorithmes eux-mêmes, en intégrant de nouvelles données pour garantir que les décisions futures soient encore plus précises. Ce cycle perpétuel d’apprentissage et d’ajustement se traduit par une stratégie de gestion d’actifs bien adaptée pour naviguer dans les eaux agitées de la volatilité des marchés.

En plus du modèle d'apprentissage continu, DLP a été optimisé à l'aide de l'apprentissage renforcé, une technique spécialisée d'apprentissage automatique. Ici, les algorithmes apprennent par la pratique, affinant constamment leurs actions en fonction d’un système de retour de récompenses. Par exemple, si l'algorithme entreprend une action qui aboutit à un apport de liquidité plus efficace, peut-être en modifiant la pondération des actifs dans un pool et en augmentant par la suite le rendement, il reçoit une « récompense positive ». Au fil du temps, l’algorithme utilise ce système de récompense pour déterminer les stratégies les plus efficaces, essentiellement en s’entraînant pour améliorer continuellement les performances.

Une fonctionnalité supplémentaire de l'approche d'apprentissage automatique de DLP inclut l'intégration avec un modèle de méta-apprentissage. Le méta-apprentissage, souvent appelé « apprendre à apprendre », est un paradigme de l'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes s'améliorent en apprenant à partir d'expériences réparties sur plusieurs épisodes de formation plutôt qu'à partir d'un ensemble de données unique. La « méta-IA » utilisée par DLP met à jour et modifie les ensembles de données formant ses modèles d'apprentissage automatique dépendants. Il est capable de discerner différents types de conditions de marché et utilise ces connaissances pour affiner les ensembles de données utilisés par les autres modèles. L'objectif de cette approche est de garantir que même les ensembles de données utilisés par DLP sont optimisés pour des performances maximales en fonction de la tâche à accomplir. 

Qu'est-ce que cela signifie pour les utilisateurs finaux

Compte tenu de l’efficacité de l’infrastructure AMM existante, la nécessité d’une innovation telle que le DLP peut sembler discutable. Cependant, si l’on considère les avantages qu’en retire l’utilisateur final, son adoption semble inévitable. L’objectif du DLP, comme de nombreuses innovations dans le secteur financier, est de fournir aux protocoles un moyen d’obtenir plus avec moins. Libéré des contraintes liées au maintien d'une infrastructure financière coûteuse, DLP nous permettra, chez Elektrik, d'offrir des conditions plus favorables aux traders et aux fournisseurs de liquidités. 

Les commerçants

Pour les traders, une expérience fluide est la clé du jeu. Ils veulent une plateforme sur laquelle ils peuvent exécuter des transactions rapidement et en continu sans perdre en dérapage. DLP tient ses promesses en offrant aux traders des niveaux d'efficacité du capital inégalés par les pools de liquidités dynamiques statiques et ajustés manuellement. Ses algorithmes et ses systèmes d'IA travaillent sans relâche pour distribuer les liquidités là où elles devraient être les plus nécessaires, réduisant ainsi les exigences de capital pour le trading et, par conséquent, réduisant les dérapages. La nature dynamique du DLP signifie que les traders peuvent anticiper des pools de liquidités constamment profonds qui facilitent des transactions plus importantes sans impact significatif sur les prix.

L'adaptabilité au marché en temps réel est un autre joyau de la couronne DLP. Le trading consiste souvent à saisir des opportunités éphémères, et les algorithmes qui régissent le DLP sont conçus pour s'adapter aux conditions du marché en temps réel. Ces ajustements rapides des pools de liquidité signifient que les traders sont moins susceptibles de faire face à des dérapages et peuvent capitaliser sur les mouvements de prix à court terme avec une plus grande efficacité. Lightlink améliore encore cette adaptabilité, avec sa vitesse de bloc rapide permettant des confirmations de transactions rapides. De plus, son mode entreprise permet une réallocation sans gaz, garantissant que les changements dans la distribution des liquidités n'entraînent pas de coûts de gaz prohibitifs. Cette adaptabilité n’apporte pas seulement des gains d’efficacité opérationnelle ; il établit un environnement commercial plus prévisible, dans lequel les opportunités ne sont pas perdues en raison de la latence ou d'allocations d'actifs obsolètes par rapport aux bourses centralisées.

Apporteurs de Liquidité

Pour les fournisseurs de liquidité (LP), le problème a toujours été de trouver un équilibre entre maximiser l’utilisation des fonds et minimiser les risques. DLP change fondamentalement cette équation en garantissant que les fonds sont alloués là où ils sont le plus susceptibles de générer un rendement élevé. Cette utilisation optimale des fonds n'augmente pas seulement la rentabilité ; cela contribue également à réduire les pertes éphémères, un problème qui pèse depuis longtemps sur les pools de liquidités traditionnels. Une perte éphémère survient lorsque le prix des jetons dans un pool de liquidité change, ce qui fait que la valeur des jetons dans le pool diffère de celle s'ils étaient détenus en dehors du pool. Cela se produit parce que les LP maintiennent un rapport de valeur constant entre les jetons appariés. Ainsi, lorsque le prix d'un jeton augmente par rapport à l'autre, le pool se rééquilibre, vendant souvent le jeton qui s'apprécie pour celui qui se déprécie. Lorsque les LPers restent passifs lors de fluctuations de prix importantes, ils peuvent subir cette perte.

De plus, DLP offre aux fournisseurs de liquidité une couche de personnalisation qui ne peut être sous-estimée. Il n’existera jamais de solution unique, en particulier sur les marchés financiers où les comportements des actifs sont très nuancés. DLP permet aux fournisseurs de personnaliser leurs stratégies, soutenues par une prise de décision basée sur les données, garantissant une approche sur mesure qui s'aligne sur l'appétit pour le risque et les objectifs financiers de chacun. Ce niveau de personnalisation signifie que les fournisseurs de liquidité ne sont pas seulement les bénéficiaires d'une solution universelle ; au lieu de cela, ils participent activement à un système qui s’adapte à leurs besoins et préférences spécifiques.

Conclusion

Dans le Web3, des termes tels que « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » sont souvent utilisés comme des mots à la mode avec relativement peu de cas d'utilisation réels. DLP se démarque comme l’exception à cette règle empirique, présentant un véritable cas d’utilisation dans l’amélioration des algorithmes AMM. Cette intégration est pionnière, transcendant les limites des systèmes de liquidité statiques et représentant la prochaine étape de la technologie DEX. 

Bien que DeFi ait fait des progrès impressionnants, il n’a jusqu’à présent pas réussi à atteindre la parité avec les systèmes financiers traditionnels en termes d’efficacité et d’expérience utilisateur. Cependant, des innovations telles que le DLP d'Elektrik, combinant des principes financiers anciens avec une technologie de pointe, réduisent cet écart. Dans la course vers un avenir financier efficace et décentralisé, le DLP n’est pas seulement une avancée significative, mais un signe avant-coureur de l’immense potentiel et de l’adaptabilité que DeFi offre aux utilisateurs finaux.

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