Penyediaan Likuiditas Dinamis: Efisiensi Modal yang Didukung AI – Crypto-News.net

Pengantar

Keuangan terdesentralisasi (DeFi) pada dasarnya bergantung pada bursa terdesentralisasi (DEX). Infrastruktur web3 ini adalah penentu likuiditas, yang memfasilitasi pertukaran mata uang kripto. Sebagian besar DEX ini, karena bergantung pada pembuat pasar otomatis (AMM), memutuskan kisaran harga mana yang akan dialokasikan likuiditasnya dalam kumpulan token. Semakin akurat alokasinya, semakin efisien dan performatif pengalaman tradingnya. Oleh karena itu, keberhasilan DEX apa pun bergantung pada efektivitas AMM-nya. Ekosistem tanpa infrastruktur DEX yang efisien kecil kemungkinannya untuk berhasil di bawah tekanan finansial yang ditimbulkan pada pengguna. 

Tanpa pengembangan dan penerapan DEX pada infrastruktur AMM yang canggih, DeFi sendiri tidak akan seperti sekarang ini. Namun demikian, infrastruktur perdagangan DeFi masih memiliki jalan panjang sebelum dapat menyamai efisiensi infrastruktur TradFi. Hal ini memerlukan penerapan AMM yang lebih canggih yang menyaingi model buku pesanan dan pembuat pasar yang digunakan oleh sebagian besar bursa TradFi. Oleh karena itu, pengembangan model penyediaan likuiditas dinamis Elektrik, AMM generasi berikutnya yang dirancang untuk mencapai efisiensi modal yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Pentingnya Efisiensi Modal dalam DEX

'Efisiensi modal' adalah ungkapan yang sering muncul ketika membahas sistem keuangan. Pada intinya, efisiensi modal mengacu pada kemampuan strategis sistem keuangan, baik itu bisnis atau lainnya, untuk memaksimalkan pekerjaan yang dilakukan oleh setiap dolar modal yang dikeluarkan. Sederhananya, ini adalah seni untuk mendapatkan hasil maksimal, memastikan bahwa setiap sumber daya keuangan dialokasikan secara bijaksana dan dimanfaatkan secara cerdas untuk mencapai potensi maksimalnya. Konsep ini khususnya relevan untuk pasar dan bursa, karena ketika biaya perdagangan meningkat di suatu bursa, semakin sedikit pengguna yang cenderung melakukan perdagangan di bursa tersebut.

Untuk bursa, khususnya DEX, efisiensi modal bukan hanya praktik operasional terbaik; sumber kehidupanlah yang sangat menentukan kelangsungan hidup mereka. Platform ini beroperasi dengan kombinasi eksekusi perdagangan yang cepat, slippage yang minimal, dan pencocokan pesanan yang optimal, sehingga pentingnya efisiensi modal menjadi sangat jelas. DEX yang tidak dapat mengelola modalnya dengan bijaksana akan dikerdilkan oleh pesaing, karena pedagang tertarik pada platform yang menawarkan kondisi perdagangan paling menguntungkan. Namun, dalam upaya mencapai efisiensi modal puncak, DEX dihadapkan pada tantangan. Permasalahan seperti volatilitas pasar, kumpulan likuiditas yang terfragmentasi, dan volume perdagangan yang tidak dapat diprediksi sering kali dapat mengganggu alokasi modal yang ideal, sehingga menyebabkan penggunaan sumber daya yang tidak efisien dan penurunan keuntungan yang diakibatkannya.

Jadi, bagaimana platform ini dapat mengatasi tantangan berat ini? Jawabannya terletak pada penggabungan strategis prinsip keuangan tradisional dengan teknologi baru. Salah satu sinergi inovatif tersebut adalah antara penyediaan likuiditas dan pembelajaran mesin. Dengan menerapkan algoritma pembelajaran mesin, bursa dapat memprediksi pola perdagangan, mengantisipasi permintaan likuiditas, dan menyesuaikan alokasi modalnya secara proaktif. Pendekatan dinamis terhadap penyediaan likuiditas ini, didukung oleh kemampuan analitis pembelajaran mesin, memastikan bahwa modal tidak hanya digunakan, namun juga dioptimalkan.

Mengatasi Masalah ini dengan Penyediaan Likuiditas Dinamis (DLP)

AMM tradisional sebagian besar beroperasi di bawah premis kumpulan yang dikelola secara algoritmik, contoh paling jelas adalah algoritma x * y = k Uniswap V1. Sebaliknya, model Penyediaan Likuiditas Dinamis (DLP) Elektrik memanfaatkan kumpulan yang dikelola secara algoritmik yang terus diubah dan diperbarui melalui kondisi pasar dan sistem kecerdasan buatan. Algoritme ini memastikan bahwa kumpulan likuiditas secara otomatis disesuaikan untuk memenuhi permintaan pasar, tidak hanya memberikan sistem yang lebih efisien tetapi juga peluang yang lebih menguntungkan bagi penyedia likuiditas. Inti dari DLP adalah kemampuannya untuk beradaptasi, menyesuaikan diri dengan kontur keuangan yang selalu berubah dan sifat multifaset dari lanskap keuangan, memastikan bahwa likuiditas tidak hanya tersedia tetapi juga dioptimalkan secara dinamis.

Ketika membahas inti algoritma DLP itu sendiri, lindung nilai taruhan dan memastikan kemampuan beradaptasi pasar adalah tema sentral. Untuk memperjelas, AMM tradisional sering kali menempatkan penyedia likuiditas dalam posisi yang sulit: mencari imbal hasil yang lebih tinggi tetapi menerima risiko lebih besar yang terkait dengan kumpulan likuiditas terkonsentrasi seperti kerugian tidak permanen, atau bermain aman dan kehilangan potensi keuntungan. DLP mengatasi dilema ini dengan menggunakan teknik serupa dengan pembuat pasar tradisional, secara dinamis mengalokasikan likuiditas ke tempat yang paling membutuhkan sambil memastikan bahwa terdapat kedalaman pasar yang memadai di seluruh kemungkinan rentang harga. Strategi ini didukung oleh prediksi pembelajaran mesin, yang bertujuan untuk memaksimalkan biaya LP sekaligus memitigasi kerugian. Integrasi prediksi pembelajaran mesin ini dengan data pasar memastikan bahwa sistem dapat dengan cepat mengubah strateginya berdasarkan kondisi pasar waktu nyata. Dengan cara ini, penyedia likuiditas tidak terjebak dalam posisi yang merugikan ketika pasar berubah. Sebaliknya, sistem DLP mengambil tindakan korektif, merealokasi likuiditas pada kurva dengan cara yang paling sesuai dengan kondisi pasar baru dan prediksi.

Apa yang membedakan DLP dari kompetitornya adalah penggunaan kecerdasan buatan (AI). Ketika diintegrasikan ke dalam mekanisme DLP, AI menawarkan lapisan tambahan pengambilan keputusan cerdas yang dapat menyempurnakan dan menyempurnakan algoritme yang digunakan DLP untuk mengalokasikan likuiditas. Inilah cara kerjanya: 

1. Prediksi Harga: Salah satu tugas utama AI di DLP adalah memprediksi kemungkinan harga token di masa depan dalam pasangan perdagangan. Untuk melakukan hal ini, AI menyelami sejumlah besar data historis dan real-time. Dengan menganalisis pola, perilaku pasar, dan variabel lainnya, ia dapat memproyeksikan potensi harga aset dalam jangka waktu mendatang.
2. Pembobotan Kemungkinan Harga: Tidaklah cukup hanya memprediksi harga; AI juga harus memperkirakan seberapa besar kemungkinan masing-masing harga tersebut akan terwujud. Misalnya, jika AI memprediksi tiga harga potensial suatu aset pada periode berikutnya, AI akan menetapkan persentase bobot atau kemungkinan untuk masing-masing harga tersebut. Hal ini memastikan bahwa DLP dapat mengambil keputusan yang lebih tepat mengenai penyediaan likuiditas berdasarkan hasil yang paling memungkinkan.
3. Alokasi Likuiditas: Dengan memanfaatkan prediksi harga dan bobotnya, AI kemudian secara strategis menempatkan likuiditas pada kurva. Hal ini dilakukan dengan menyesuaikan parameter seperti rasio distribusi modal atau batas eksposur risiko. Misalnya, jika titik harga tertentu memiliki kemungkinan besar terjadinya dan selaras dengan profil risiko yang diinginkan, AI mungkin mengalokasikan lebih banyak likuiditas di sekitar harga tersebut, memastikan penyedia likuiditas dan pedagang mendapatkan hasil yang optimal.

Yang membedakan DLP adalah penggunaan AI untuk mengelola likuiditas secara cerdas dan dinamis. Metode tradisional mungkin bergantung pada aturan statis atau penyesuaian manual, namun dengan DLP, prosesnya terus beradaptasi berdasarkan analisis data yang komprehensif. Hal ini menghasilkan risiko yang lebih rendah, imbal hasil yang lebih tinggi, dan sistem penyediaan likuiditas yang lebih mudah beradaptasi dan merespons variabel pasar hampir secara instan.

Keajaiban sebenarnya dari DLP yang dikombinasikan dengan AI terletak pada model pembelajaran berkelanjutannya. Hal ini dirancang untuk secara konsisten belajar dari tindakannya, memantau hasilnya secara real-time. Misalnya, jika kumpulan likuiditas tertentu ditemukan berkinerja buruk atau terlalu terekspos terhadap aset tertentu, algoritma DLP, secara real-time, akan mengalokasikan kembali sumber daya, sehingga mengurangi inefisiensi. Yang membedakannya adalah pendekatan berulang untuk menyempurnakan algoritma itu sendiri, mengintegrasikan data baru untuk memastikan bahwa keputusan di masa depan menjadi lebih akurat. Siklus pembelajaran dan penyesuaian yang terus-menerus ini diterjemahkan ke dalam strategi manajemen aset yang selaras untuk menavigasi volatilitas pasar yang berombak.

Selain model pembelajaran berkelanjutan, DLP telah dioptimalkan menggunakan pembelajaran yang diperkuat, sebuah teknik pembelajaran mesin khusus. Di sini, algoritme belajar sambil melakukan, terus-menerus menyempurnakan tindakannya berdasarkan sistem umpan balik penghargaan. Misalnya, jika algoritme mengambil tindakan yang menghasilkan penyediaan likuiditas yang lebih efektif, mungkin dengan mengubah bobot aset dalam suatu kumpulan dan kemudian meningkatkan hasil, maka algoritme tersebut akan menerima 'imbalan positif'. Seiring waktu, algoritme menggunakan sistem penghargaan ini untuk menentukan strategi yang paling efektif, yang pada dasarnya melatih dirinya sendiri untuk meningkatkan kinerja secara terus-menerus.

Fitur tambahan dari pendekatan pembelajaran mesin DLP mencakup integrasi dengan model pembelajaran meta. Pembelajaran meta, sering disebut sebagai “belajar untuk belajar”, ​​adalah paradigma dalam pembelajaran mesin di mana algoritme meningkat dengan belajar dari pengalaman di beberapa episode pelatihan, bukan dari kumpulan data tunggal. 'Meta AI' yang digunakan oleh DLP memperbarui dan mengubah kumpulan data yang melatih model pembelajaran mesin yang bergantung padanya. Ia mampu membedakan berbagai jenis kondisi pasar dan menggunakan pengetahuan ini untuk menyempurnakan kumpulan data mana yang digunakan model lain. Tujuan dari pendekatan ini adalah untuk memastikan bahwa bahkan kumpulan data yang digunakan oleh DLP dioptimalkan untuk kinerja maksimum tergantung pada tugas yang ada. 

Apa Artinya bagi Pengguna Akhir

Mengingat efektivitas infrastruktur AMM yang ada, perlunya inovasi seperti DLP mungkin dipertanyakan. Namun, ketika mempertimbangkan manfaat yang diperoleh pengguna akhir, penerapannya tampaknya tidak bisa dihindari. Tujuan DLP, seperti halnya banyak inovasi di sektor keuangan, adalah untuk menyediakan protokol sarana untuk mencapai lebih banyak hal dengan biaya lebih sedikit. Tidak terbebani oleh tekanan dalam memelihara infrastruktur keuangan yang mahal, DLP akan memungkinkan kami di Elektrik untuk memberikan kondisi yang lebih menguntungkan bagi para pedagang dan penyedia likuiditas. 

pedagang

Bagi para pedagang, pengalaman yang mulus adalah kuncinya. Mereka menginginkan sebuah platform di mana mereka dapat melakukan perdagangan dengan cepat dan terus menerus tanpa kehilangan slippage. DLP hadir di sini, menawarkan kepada para pedagang tingkat efisiensi modal yang tak tertandingi oleh kumpulan likuiditas dinamis statis dan yang disesuaikan secara manual. Algoritme dan sistem AI-nya bekerja tanpa kenal lelah untuk mendistribusikan likuiditas di tempat yang diperkirakan paling membutuhkan, mengurangi kebutuhan modal untuk perdagangan dan, pada gilirannya, mengurangi slippage. Sifat DLP yang dinamis berarti bahwa pedagang dapat secara konsisten mengantisipasi kumpulan likuiditas dalam yang memfasilitasi transaksi lebih besar tanpa dampak harga yang signifikan.

Kemampuan beradaptasi pasar secara real-time adalah permata lain dalam mahkota DLP. Perdagangan sering kali tentang memanfaatkan peluang sesaat, dan algoritme yang mengatur DLP dirancang untuk beradaptasi dengan kondisi pasar secara real-time. Penyesuaian cepat terhadap kumpulan likuiditas ini berarti bahwa pedagang cenderung menghadapi slippage dan dapat memanfaatkan pergerakan harga jangka pendek dengan lebih efektif. Lightlink semakin meningkatkan kemampuan adaptasi ini, dengan kecepatan bloknya yang cepat memungkinkan konfirmasi transaksi dengan cepat. Selain itu, mode perusahaannya menawarkan realokasi tanpa gas, memastikan bahwa pergeseran distribusi likuiditas tidak menimbulkan biaya gas yang mahal. Kemampuan beradaptasi ini tidak hanya menghasilkan efisiensi operasional; hal ini menciptakan lingkungan perdagangan yang lebih dapat diprediksi, di mana peluang tidak hilang karena latensi atau alokasi aset yang ketinggalan jaman jika dibandingkan dengan bursa terpusat.

Penyedia Likuiditas

Bagi penyedia likuiditas (LP), permasalahannya adalah berada di antara memaksimalkan pemanfaatan dana dan meminimalkan risiko. DLP secara mendasar mengubah persamaan ini dengan memastikan bahwa dana dialokasikan pada tempat yang kemungkinan besar akan menghasilkan imbal hasil yang tinggi. Pemanfaatan dana yang optimal ini tidak hanya meningkatkan profitabilitas; ini juga berfungsi untuk mengurangi kerugian tidak permanen, sebuah masalah yang telah lama mengganggu kumpulan likuiditas tradisional. Kerugian tidak permanen muncul ketika harga token dalam kumpulan likuiditas bergeser, menyebabkan nilai token dalam kumpulan berbeda dibandingkan jika disimpan di luar kumpulan. Hal ini terjadi karena LP mempertahankan rasio nilai konstan dari token yang dipasangkan, sehingga ketika harga satu token meningkat relatif terhadap yang lain, kumpulan tersebut akan melakukan penyeimbangan kembali, sering kali menjual token yang mengalami apresiasi untuk token yang mengalami depresiasi. Ketika LPer tetap pasif selama perubahan harga yang signifikan, mereka mungkin mengalami kerugian ini.

Selain itu, DLP memberi penyedia likuiditas lapisan penyesuaian yang tidak dapat disepelekan. Satu ukuran tidak akan pernah cocok untuk semua, terutama di pasar keuangan dimana perilaku aset sangat beragam. DLP memungkinkan penyedia untuk menyesuaikan strategi mereka, didukung oleh pengambilan keputusan berdasarkan data, memastikan pendekatan yang disesuaikan dan selaras dengan selera risiko individu dan tujuan keuangan. Tingkat kemampuan penyesuaian ini berarti bahwa penyedia likuiditas bukan hanya penerima solusi universal; sebaliknya, mereka adalah peserta aktif dalam sistem yang menyesuaikan dengan kebutuhan dan preferensi spesifik mereka.

Kesimpulan

Di web3, istilah seperti 'pembelajaran mesin' dan 'kecerdasan buatan' sering kali digunakan sebagai kata kunci dengan penggunaan yang relatif sedikit. DLP menonjol sebagai pengecualian terhadap aturan praktis ini, menunjukkan kasus penggunaan asli dalam peningkatan algoritma AMM. Integrasi ini merupakan perintis, melampaui keterbatasan sistem likuiditas statis dan mewakili langkah selanjutnya dalam teknologi DEX. 

Meskipun DeFi telah mencapai kemajuan yang mengesankan, sejauh ini DeFi gagal mencapai kesetaraan dengan sistem keuangan tradisional dalam hal efisiensi dan pengalaman pengguna. Namun, inovasi seperti DLP Elektrik, yang menggabungkan prinsip keuangan kuno dengan teknologi mutakhir, mampu mempersempit kesenjangan ini. Dalam perlombaan menuju masa depan keuangan yang efisien dan terdesentralisasi, DLP bukan hanya sebuah kemajuan yang signifikan, namun juga pertanda potensi besar dan kemampuan beradaptasi yang dimiliki DeFi bagi pengguna akhir.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/