Dinamikus likviditási ellátás: mesterséges intelligencia által vezérelt tőkehatékonyság – Crypto-News.net

Bevezetés

A decentralizált finanszírozás (DeFi) alapvetően a decentralizált tőzsdéken (DEX-eken) alapul. A web3 infrastruktúra ezen részei a likviditás döntőbírái, megkönnyítve a kriptovaluták cseréjét. Ezen DEX-ek többsége, mivel az automatizált piacjegyzőkre (AMM) támaszkodik, eldönti, hogy egy token poolban mely ártartományok felé allokálja a likviditást. Minél pontosabb az allokáció, annál hatékonyabb és eredményesebb a kereskedési tapasztalat. Ezért minden DEX sikere az AMM hatékonyságától függ. Egy hatékony DEX-infrastruktúra nélküli ökoszisztéma kisebb valószínűséggel lesz sikeres a felhasználókra rótt pénzügyi megterhelés alatt. 

A DEX-ek fejlesztése és telepítése nélkül a fejlett AMM-infrastruktúrán maga a DeFi nem tartana ott, ahol ma van. Mindazonáltal a DeFi kereskedési infrastruktúrának hosszú utat kell megtennie ahhoz, hogy utolérje a TradFi infrastruktúra hatékonyságát. Ez fejlettebb AMM-ek bevezetését teszi szükségessé, amelyek vetekednek a legtöbb TradFi tőzsdén alkalmazott ajánlati könyvvel és árjegyzői modellel. Ezért jött létre az Elektrik dinamikus likviditás-szolgáltatási modellje, egy új generációs AMM, amelyet a soha nem látott tőkehatékonyságra terveztek.

A tőkehatékonyság monumentális jelentősége a DEX-ekben

A „tőkehatékonyság” egy olyan kifejezés, amely gyakran felbukkan a pénzügyi rendszerekről beszélve. Lényegében a tőkehatékonyság egy pénzügyi rendszer – akár üzleti, akár egyéb – stratégiai képességére utal, hogy minden elköltött tőkével maximalizálja a munkát. Egyszerűbben fogalmazva, ez az a művészet, hogy a lehető legtöbbet hozd ki a pénzedért, biztosítva, hogy minden pénzügyi erőforrást megfontoltan osztanak fel, és intelligensen használd fel a benne rejlő legnagyobb lehetőségeket. Ez egy olyan fogalom, amely különösen a piacterekre és a tőzsdékre vonatkozik, mivel a kereskedés költségeinek növekedésével a tőzsdén valószínűleg kevesebb felhasználó kereskedik azon.

A tőzsdék, különösen a DEX-ek esetében a tőkehatékonyság nem csupán működési bevált gyakorlat; életképességüket nagyban meghatározza az éltető elem. Ezek a platformok a gyors ügyletvégrehajtás, a minimális csúszás és az optimális megbízásillesztés összefüggésében működnek, ahol a tőkehatékonyság jelentősége kirívóan nyilvánvalóvá válik. Az a DEX, amely nem tudja megfontoltan kezelni tőkéjét, eltörpül a versenytársak mellett, mivel a kereskedők a legkedvezőbb kereskedési feltételeket kínáló platformok felé hajlanak. A tőkehatékonyság csúcsának elérése érdekében azonban a DEX-ek kihívásokkal néznek szembe. Az olyan problémák, mint a piaci volatilitás, a széttöredezett likviditási készletek és a kiszámíthatatlan kereskedési volumen gyakran torzíthatják az ideális tőkeallokációt, ami az erőforrások nem hatékony felhasználásához és az azt követő hozamok csökkenéséhez vezethet.

Tehát hogyan tudják ezek a platformok leküzdeni ezeket a hatalmas kihívásokat? A válasz a hagyományos pénzügyi elvek és a feltörekvő technológiák stratégiai ötvözésében rejlik. Az egyik ilyen úttörő szinergia a likviditás biztosítása és a gépi tanulás között. A gépi tanulási algoritmusok telepítésével a tőzsdék megjósolhatják a kereskedési mintákat, megjósolhatják a likviditási keresletet, és proaktívan módosíthatják tőkeallokációjukat. A likviditásbiztosításnak ez a dinamikus megközelítése, amelyet a gépi tanulás analitikai képességei hajtanak végre, biztosítja, hogy a tőkét ne csak felhasználják, hanem optimalizálják is.

A probléma megoldása a dinamikus likviditási biztosítással (DLP)

A hagyományos AMM-ek nagyrészt az algoritmikusan kezelt készletek előfeltételei szerint működtek, a legnyilvánvalóbb példa az Uniswap V1 x * y = k algoritmusa. Ezzel szemben az Elektrik Dynamic Liquidity Provision (DLP) modellje algoritmikusan kezelt poolokat használ, amelyeket folyamatosan változtatnak és frissítenek a piaci feltételek és a mesterségesen intelligens rendszerek révén. Ezek az algoritmusok biztosítják, hogy a likviditási poolok automatikusan igazodjanak a piaci igényekhez, így nemcsak hatékonyabb rendszert, hanem jövedelmezőbb lehetőséget is biztosítanak a likviditásszolgáltatóknak. A DLP lényege az, hogy képes alkalmazkodni, alkalmazkodni a pénzügyi környezet folyamatosan változó körvonalaihoz és sokrétűségéhez, biztosítva, hogy a likviditás ne csak elérhető legyen, hanem dinamikusan optimalizálva is legyen.

Ha magáról a DLP algoritmus magjáról van szó, a fedezeti fogadások és a piaci alkalmazkodóképesség biztosítása központi téma. Az egyértelműség kedvéért: a hagyományos AMM-ek gyakran nehéz helyzetben hagyják a likviditásszolgáltatókat: magasabb hozamokra törekednek, de vállalják a koncentrált likviditási poolokhoz kapcsolódó nagyobb kockázatokat, például a múlandó veszteséget, vagy kockáztatnak, és elveszítik a potenciális nyereséget. A DLP úgy oldja meg ezt a dilemmát, hogy a hagyományos árjegyzőkhöz hasonló technikákat alkalmaz, dinamikusan oda osztja a likviditást oda, ahol a legnagyobb szükség van rá, miközben biztosítja, hogy kellő piaci mélység legyen a lehetséges ártartományok között. Ezt a stratégiát gépi tanulási előrejelzések támasztják alá, amelyek célja az LP-díjak maximalizálása és a veszteségek mérséklése. Ezeknek a gépi tanulási előrejelzéseknek a piaci adatokkal való integrálása biztosítja, hogy a rendszer a valós idejű piaci feltételek alapján gyorsan el tudja dönteni stratégiáit. Így a likviditásszolgáltatók nem kerülnek hátrányos helyzetbe a piac eltolódása során. Ehelyett a DLP rendszer korrekciós intézkedéseket hajt végre, és a likviditást az új és előre jelzett piaci feltételeknek leginkább megfelelő módon csoportosítja át a görbén.

Ami igazán megkülönbözteti a DLP-t a versenytársaktól, az a mesterséges intelligencia (AI) használata. A DLP-mechanizmusba kapcsolódva a mesterséges intelligencia az intelligens döntéshozatal további rétegét kínálja, amely finomíthatja és javíthatja a DLP-vel a likviditás allokálására használt algoritmusokat. Így működik: 

1. Ár előrejelzés: Az AI egyik elsődleges feladata a DLP-ben a tokenek lehetséges jövőbeli árának előrejelzése egy kereskedési párban. Ennek érdekében a mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű történelmi és valós idejű adatba merül. A minták, piaci magatartások és egyéb változók elemzésével előrevetítheti az eszközök potenciális árait a következő időkeretekben.
2. Ár valószínűségi súlyozás: Nem elég csak az árakat megjósolni; az AI-nak azt is meg kell becsülnie, hogy ezek az árak milyen valószínűséggel fognak megvalósulni. Például, ha a mesterséges intelligencia három lehetséges árat jósol egy eszköznek a következő korszakban, akkor mindegyikhez súlyozást vagy valószínűségi százalékot rendel. Ez biztosítja, hogy a DLP árnyaltabb döntéseket tudjon hozni a likviditási tartalékképzéssel kapcsolatban a legvalószínűbb eredmények alapján.
3. Likviditás allokáció: Az előre jelzett árakat és azok súlyozását felhasználva az AI stratégiailag a likviditást helyezi a görbére. Ezt olyan paraméterek módosításával teszi, mint a tőkeelosztási arányok vagy a kockázati kitettségi korlátok. Például, ha egy adott árpont bekövetkezésének nagy a valószínűsége, és igazodik a kívánt kockázati profilhoz, az AI több likviditást allokálhat az ár köré, biztosítva, hogy a likviditásszolgáltatók és a kereskedők optimális eredményeket érjenek el.

Ami tehát a DLP-t különbözteti meg, az az AI használata a likviditás intelligens és dinamikus kezelésére. A hagyományos módszerek támaszkodhatnak statikus szabályokra vagy kézi beállításokra, de a DLP-vel a folyamat folyamatosan adaptálódik az átfogó adatelemzés alapján. Ez alacsonyabb kockázatot, magasabb hozamot és egy jobban alkalmazkodó likviditási rendszert eredményez, amely szinte azonnal reagál a piaci változókra.

Az MI-vel kombinált DLP igazi varázsa a folyamatos tanulási modellben rejlik. Úgy tervezték, hogy következetesen tanuljon a tetteiből, és valós időben kövesse nyomon az eredményeket. Például, ha azt találják, hogy egy adott likviditási pool alulteljesít vagy túlzottan ki van téve egy adott eszköznek, a DLP-algoritmusok valós időben újraosztják az erőforrásokat, ezáltal csökkentve a hatékonyságot. Ami ezt megkülönbözteti, az az algoritmusok finomhangolásának iteratív megközelítése, új adatok integrálása, hogy a jövőbeni döntések még pontosabbak legyenek. A tanulásnak és alkalmazkodásnak ez az örökös ciklusa olyan vagyonkezelési stratégiát jelent, amely jól illeszkedik ahhoz, hogy áthaladjon a piaci volatilitás hullámzó vizein.

A folyamatos tanulási modellen felül a DLP-t megerősített tanulással, egy speciális gépi tanulási technikával optimalizálták. Itt az algoritmusok cselekvés közben tanulnak, folyamatosan finomhangolják cselekedeteiket a jutalom-visszacsatolási rendszer alapján. Például, ha az algoritmus olyan műveletet hajt végre, amely hatékonyabb likviditásbiztosítást eredményez, például az eszközök súlyozásának megváltoztatásával egy poolban, és ezt követően növeli a hozamot, akkor „pozitív jutalmat” kap. Idővel az algoritmus ezt a jutalmazási rendszert használja a leghatékonyabb stratégiák meghatározására, lényegében a teljesítmény folyamatos javítására képezi magát.

A DLP gépi tanulási megközelítésének további funkciója a metatanulási modellel való integráció. A meta-learning, amelyet gyakran „tanulás tanulásnak” is neveznek, egy olyan paradigma a gépi tanuláson belül, amelyben az algoritmusok javulnak azáltal, hogy több képzési epizód tapasztalataiból tanulnak, nem pedig egyetlen adathalmazból. A DLP által használt „meta AI” frissíti és megváltoztatja a függő gépi tanulási modelljeit képező adatkészleteket. Képes különbséget tenni a különböző típusú piaci feltételek között, és ezt a tudást felhasználva finomhangolja, hogy a többi modell mely adatkészleteket használja. Ennek a megközelítésnek az a célja, hogy még a DLP által használt adatkészleteket is maximális teljesítményre optimalizálják az adott feladattól függően. 

Mit jelent ez a végfelhasználók számára

Tekintettel a meglévő AMM infrastruktúra hatékonyságára, egy olyan innováció szükségessége, mint a DLP, megkérdőjelezhetőnek tűnhet. Ha azonban figyelembe vesszük a végfelhasználó előnyeit, az elfogadása elkerülhetetlennek tűnik. A DLP célja, mint sok újítás a pénzügyi szektorban, az, hogy olyan protokollokat biztosítson, amelyekkel kevesebbel többet lehet elérni. A költséges pénzügyi infrastruktúra fenntartásának terheitől mentesen, a DLP lehetővé teszi számunkra, hogy az Elektriknél kedvezőbb feltételeket biztosítsunk a kereskedők és a likviditásszolgáltatók számára egyaránt. 

Kereskedők

A kereskedők számára a zökkenőmentes élmény a játék neve. Olyan platformot szeretnének, ahol gyorsan és folyamatosan bonyolíthatnak ügyleteket anélkül, hogy elveszítenék a csúszást. A DLP itt szállít, olyan szintű tőkehatékonyságot kínálva a kereskedőknek, amelyhez nincs párja a statikus és manuálisan beállított dinamikus likviditási pooloknak. Algoritmusai és mesterséges intelligenciarendszerei fáradhatatlanul dolgoznak azon, hogy a likviditást ott ossza el, ahol az előrejelzések szerint a legnagyobb szükség van rá, csökkentve ezzel a kereskedéshez szükséges tőkekövetelményeket, és ezzel együtt a csúszást. A DLP dinamikus természete azt jelenti, hogy a kereskedők következetesen mély likviditási poolokra számíthatnak, amelyek jelentősebb árhatás nélkül megkönnyítik a nagyobb tranzakciókat.

A valós idejű piaci alkalmazkodóképesség egy másik gyöngyszem a DLP koronáján. A kereskedés gyakran a mulandó lehetőségek megragadásáról szól, és a DLP-t irányító algoritmusokat úgy tervezték, hogy valós időben alkalmazkodjanak a piaci feltételekhez. A likviditási poolok ilyen gyors kiigazítása azt jelenti, hogy a kereskedők kisebb valószínűséggel szembesülnek a csúszással, és nagyobb hatékonysággal tudják kihasználni a rövid távú ármozgásokat. A Lightlink tovább javítja ezt az alkalmazkodóképességet, mivel gyors blokkolási sebessége lehetővé teszi a tranzakciók gyors megerősítését. Sőt, a vállalati mód gázmentes újraelosztást tesz lehetővé, biztosítva, hogy a likviditáselosztásban bekövetkező elmozdulások ne járjanak túl magas gázköltséggel. Ez az alkalmazkodóképesség nemcsak a működési hatékonyságot növeli; kiszámíthatóbb kereskedési környezetet hoz létre, ahol a lehetőségek nem vész el a késleltetés vagy az elavult eszközallokációk miatt a központosított tőzsdékhez képest.

Likviditásszolgáltatók

A likviditásszolgáltatók (LP-k) esetében a probléma mindig is az alapfelhasználás maximalizálása és a kockázat minimalizálása közötti kötélen járt. A DLP alapjaiban változtatja meg ezt az egyenletet azáltal, hogy biztosítja, hogy az alapokat ott allokálják, ahol a legnagyobb valószínűséggel magas hozamot generálnak. Ez az optimális forrásfelhasználás nemcsak a jövedelmezőséget növeli; az állandó veszteség csökkentésére is szolgál, amely probléma régóta sújtja a hagyományos likviditási poolokat. Állandó veszteség akkor keletkezik, amikor a likviditási készletben lévő tokenek ára eltolódik, ami miatt a készletben lévő tokenek értéke eltér attól, ha a készleten kívül tartanák őket. Ez azért fordul elő, mert az LP-k állandó értékarányt tartanak fenn a párosított tokenek között, így amikor az egyik token ára a másikhoz képest növekszik, a készlet kiegyensúlyozódik, és gyakran eladja a felértékelődő tokent az amortizálódó tokenért. Ha az LP-k jelentős áringadozások alatt passzívak maradnak, akkor ezt a veszteséget tapasztalhatják.

Ezenkívül a DLP olyan testreszabási réteget biztosít a likviditásszolgáltatóknak, amelyeket nem lehet alábecsülni. Egy méret soha nem fog mindenkinek megfelelni, különösen a pénzügyi piacokon, ahol az eszközök viselkedése nagyon árnyalt. A DLP lehetővé teszi a szolgáltatók számára, hogy személyre szabják stratégiáikat, amelyet adatvezérelt döntéshozatal támogat, így személyre szabott megközelítést biztosít, amely igazodik az egyéni kockázati étvágyhoz és a pénzügyi célokhoz. A testreszabhatóság ezen szintje azt jelenti, hogy a likviditásszolgáltatók nem csupán egy mindenkire érvényes megoldás kedvezményezettjei; ehelyett aktív résztvevői egy olyan rendszernek, amely sajátos igényeik és preferenciáik köré formálja magát.

Következtetés

A web3-ban az olyan kifejezéseket, mint a „gépi tanulás” és a „mesterséges intelligencia”, gyakran divatszóként dobják fel, viszonylag kevés valódi használati esettel. A DLP kivétel ez alól a hüvelykujjszabály alól, mivel az AMM-algoritmusok továbbfejlesztésében valódi használati esetet mutat be. Ez az integráció úttörő, túllép a statikus likviditási rendszerek korlátain, és a DEX technológia következő lépését jelenti. 

Míg a DeFi lenyűgöző lépéseket tett, mindeddig nem sikerült egyenlőséget elérnie a hagyományos pénzügyi rendszerekkel a hatékonyság és a felhasználói élmény tekintetében. Azonban az olyan innovációk, mint az Elektrik DLP, amely az ősrégi pénzügyi elveket a legmodernebb technológiával ötvözi, csökkenti ezt a szakadékot. A hatékony, decentralizált pénzügyi jövő felé irányuló versenyfutásban a DLP nemcsak jelentős előrelépés, hanem a DeFi végfelhasználók számára rejlő hatalmas potenciál és alkalmazkodóképesség előhírnöke.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/