אספקת נזילות דינמית: יעילות הון מבוססת בינה מלאכותית – Crypto-News.net

מבוא

מימון מבוזר (DeFi) בבסיסו נשען ביסודו על בורסות מבוזרות (DEXs). חלקי תשתית web3 אלה הם הפוסקים של נזילות, ומאפשרים החלפת מטבעות קריפטוגרפיים. רוב ה-DEXs הללו, בהתבססות על עושי שוק אוטומטיים (AMMs), מחליטים לאילו טווחי מחירים להקצות נזילות במאגר סמלי. ככל שההקצאה מדויקת יותר, כך חווית המסחר יעילה וביצועית יותר. לכן, ההצלחה של כל DEX מותנית ביעילות של ה-AMM שלו. מערכת אקולוגית ללא תשתית DEX יעילה נוטה פחות להצליח תחת העומס הפיננסי שהיא מטילה על המשתמשים. 

ללא הפיתוח והפריסה של DEX על גבי תשתית AMM מתקדמת, DeFi עצמה לא הייתה במקום בו היא נמצאת היום. עם זאת, לתשתית המסחר של DeFi יש עוד דרך ארוכה לעבור עד שהיא תתפוס את היעילות של תשתית TradFi. זה יחייב הטמעה של AMMs מתקדמים יותר שמתחרים במודל ספר ההזמנות ויצרני השוק המופעלים על ידי רוב בורסות TradFi. מכאן, פיתוח מודל מתן הנזילות הדינמי של Elektrik, AMM מהדור הבא שתוכנן בחתירה ליעילות הון חסרת תקדים.

החשיבות המונומנטלית של יעילות הון ב-DEXs

'יעילות הון' הוא ביטוי שצץ לעתים קרובות כאשר דנים במערכות פיננסיות. בבסיסה, יעילות הון מתייחסת ליכולת האסטרטגית של מערכת פיננסית, בין אם עסקית או אחרת, למקסם את העבודה שנעשתה על ידי כל דולר שהושקע בהון. במילים פשוטות יותר, זו האומנות של לקבל את המרב תמורת הכסף שלך, להבטיח שכל משאב פיננסי מוקצה בצורה נבונה וממונף בצורה חכמה כדי למצות את הפוטנציאל שלו. זהו מושג הרלוונטי במיוחד לשוק ובורסות, שכן ככל שעלויות המסחר עולות בבורסה, פחות משתמשים צפויים לסחור בה.

עבור בורסות, במיוחד DEXs, יעילות הון היא לא רק פרקטיקה מומלצת תפעולית; זה נשם החיים שקובע במידה רבה את הכדאיות שלהם. פלטפורמות אלו פועלות בקשר של ביצוע סחר מהיר, החלקה מינימלית והתאמת הזמנות אופטימלית, כאשר המשמעות של יעילות הון מתבררת בצורה ברורה. DEX שלא יכול לנהל בצורה נבונה את ההון שלו, ימצא את עצמו מתגמד מול המתחרים, כאשר סוחרים ימשכו לפלטפורמות המציעות את תנאי המסחר הנוחים ביותר. עם זאת, בניסיון להשיג יעילות הון שיא, DEXs מתמודדים עם אתגרים. נושאים כמו תנודתיות בשוק, מאגרי נזילות מפוצלים ומחזורי מסחר בלתי צפויים עלולים לעתים קרובות לעוות את הקצאת ההון האידיאלית, ולהוביל לשימוש לא יעיל במשאבים ולהפחתת התשואות שלאחר מכן.

אז איך הפלטפורמות האלה יכולות להתגבר על האתגרים האדירים האלה? התשובה טמונה במיזוג אסטרטגי של עקרונות פיננסיים מסורתיים עם טכנולוגיות מתפתחות. סינרגיה פורצת דרך כזו היא בין אספקת נזילות למידת מכונה. על ידי פריסת אלגוריתמים של למידת מכונה, בורסות יכולות לחזות דפוסי מסחר, לצפות את הביקוש לנזילות ולהתאים את הקצאת ההון שלהן באופן יזום. גישה דינמית זו להענקת נזילות, המופעלת על ידי היכולות האנליטיות של למידת מכונה, מבטיחה שלא רק נעשה שימוש בהון, אלא נעשה אופטימיזציה.

פתרון בעיה זו עם מתן נזילות דינמית (DLP)

AMMs מסורתיים פעלו במידה רבה תחת הנחת היסוד של מאגרים מנוהלים אלגוריתמית, הדוגמה הברורה ביותר היא האלגוריתם x * y = k של Uniswap V1 של Uniswap. לעומת זאת, המודל של Elektrik Dynamic Liquidity Provision (DLP) עושה שימוש במאגרים מנוהלים אלגוריתמית אשר משתנים ומתעדכנים כל הזמן באמצעות תנאי שוק ומערכות אינטליגנטיות באופן מלאכותי. אלגוריתמים אלו מבטיחים שמאגרי נזילות מותאמים אוטומטית כדי לעמוד בדרישות השוק, ומספקים לא רק מערכת יעילה יותר אלא גם הזדמנות רווחית יותר לספקי הנזילות. הליבה של DLP היא היכולת שלה להסתגל, לעצב את עצמה לקווי המתאר המשתנים ללא הרף ולאופי הרב-גוני של הנוף הפיננסי, ולהבטיח שהנזילות תהיה לא רק זמינה אלא גם אופטימלית דינמית.

כשזה מגיע לליבה של אלגוריתם ה-DLP עצמו, הימורי גידור והבטחת התאמה לשוק הם נושאים מרכזיים. לשם הבהרה, AMMs מסורתיים משאירים לעתים קרובות את ספקי הנזילות בנקודה קשה: חפשו תשואות גבוהות יותר, אך קחו את הסיכונים הגדולים יותר הקשורים למאגרי נזילות מרוכזים, כגון אובדן בלתי-נצחי, או שמרו על בטוח ומפסידים רווחים פוטנציאליים. DLP פותרת את הדילמה הזו על ידי שימוש בטכניקות דומות לעושי שוק מסורתיים, תוך הקצאה דינמית של נזילות למקום שבו היא נחוצה ביותר תוך הבטחה שיש עומק שוק מספיק על פני פריסת טווחי המחירים האפשריים. אסטרטגיה זו מגובה בתחזיות למידת מכונה, שמטרתן למקסם את עמלות LP תוך הפחתת הפסדים. השילוב של תחזיות למידת מכונה אלה עם נתוני שוק מבטיח שהמערכת יכולה להפעיל במהירות את האסטרטגיות שלה בהתבסס על תנאי השוק בזמן אמת. כך, ספקי נזילות אינם מוצאים עצמם תקועים במצב מזיק כאשר השוק משתנה. במקום זאת, מערכת ה-DLP נוקטת בפעולות מתקנות, ומקצה מחדש את הנזילות על העקומה באופן המתאים ביותר לתנאי שוק חדשים וחזויים.

מה שבאמת מבדיל את DLP מהמתחרים הוא השימוש שלו בבינה מלאכותית (AI). כאשר היא מחוברת למנגנון DLP, AI מציעה שכבה נוספת של קבלת החלטות חכמה שיכולה לחדד ולשפר את האלגוריתמים שבהם DLP משתמשת להקצאת נזילות. הנה איך זה עובד: 

1. תחזית מחיר: אחת המשימות העיקריות של ה-AI ב-DLP היא לחזות מחירים עתידיים אפשריים של אסימונים בצמד מסחר. לשם כך, הבינה המלאכותית צוללת עמוק לתוך כמויות אדירות של נתונים היסטוריים ובזמן אמת. על ידי ניתוח דפוסים, התנהגויות שוק ומשתנים אחרים, הוא יכול להקרין מחירים פוטנציאליים לנכסים במסגרות זמן הקרובות.
2. שקלול סבירות המחיר: לא מספיק רק לחזות מחירים; ה-AI חייב גם להעריך את הסיכוי שכל אחד מהמחירים הללו יתממש. לדוגמה, אם ה-AI חוזה שלושה מחירים פוטנציאליים עבור נכס בתקופה הבאה, הוא מקצה שקלול או אחוז סבירות לכל אחד מהמחירים הללו. זה מבטיח ש-DLP יכולה לקבל החלטות ניואנסיות יותר לגבי מתן נזילות בהתבסס על התוצאות הסבירות ביותר.
3. הקצאת נזילות: תוך ניצול המחירים החזויים והשקלולים שלהם, הבינה המלאכותית ממקמת אסטרטגית נזילות על העקומה. היא עושה זאת על ידי התאמת פרמטרים כמו יחסי חלוקת הון או מגבלות חשיפה לסיכון. לדוגמה, אם לנקודת מחיר מסוימת יש סבירות גבוהה להתרחש והיא תואמת את פרופיל הסיכון הרצוי, ה-AI עשוי להקצות יותר נזילות סביב המחיר הזה, כדי להבטיח שספקי נזילות וסוחרים יקבלו תוצאות מיטביות.

מה שמייחד את DLP, אם כן, הוא השימוש הזה ב-AI לניהול נזילות בצורה חכמה ודינמית. שיטות מסורתיות עשויות להסתמך על כללים סטטיים או התאמות ידניות, אך עם DLP, התהליך משתנה ללא הרף בהתבסס על ניתוח נתונים מקיף. הדבר מביא לסיכון נמוך יותר, תשואה גבוהה יותר, ומערכת מתן נזילות מתאימה יותר המגיבה למשתני שוק כמעט מיידית.

הקסם האמיתי של DLP בשילוב עם AI טמון במודל הלמידה המתמשכת שלו. הוא נועד ללמוד באופן עקבי מפעולותיו, ולנטר את התוצאות בזמן אמת. לדוגמה, אם מאגר נזילות ספציפי נמצא בתפקוד נמוך או חשוף יתר על המידה לנכס מסוים, האלגוריתמים של DLP, בזמן אמת, מחלקים מחדש משאבים, ובכך מפחיתים את חוסר היעילות. מה שמייחד את זה הוא הגישה האיטרטיבית לכוונון עדין של האלגוריתמים עצמם, שילוב נתונים חדשים כדי להבטיח שהחלטות עתידיות יהיו מדויקות עוד יותר. המחזור התמידי הזה של למידה והתאמה מתורגם לאסטרטגיית ניהול נכסים המותאמת היטב לנווט במים הגועשים של תנודתיות בשוק.

בנוסף למודל הלמידה המתמשכת, DLP עבר אופטימיזציה באמצעות למידה מחוזקת, טכניקת למידת מכונה מיוחדת. כאן, אלגוריתמים לומדים תוך כדי עשייה, ומכוונים כל הזמן את הפעולות שלהם על סמך מערכת משוב תגמול. לדוגמה, אם האלגוריתם נוקט בפעולה שמביאה להענקת נזילות יעילה יותר, אולי על ידי שינוי שקלול הנכסים במאגר ובהמשך הגדלת התשואה, הוא מקבל 'תגמול חיובי'. לאורך זמן, האלגוריתם משתמש במערכת התגמול הזו כדי לקבוע את האסטרטגיות היעילות ביותר, ובעצם אימון עצמו לשיפור ביצועים מתמשך.

תכונה נוספת של גישת למידת המכונה של DLP כוללת אינטגרציה עם מודל מטא למידה. מטא-למידה, המכונה לעתים קרובות "ללמוד ללמוד", היא פרדיגמה בתוך למידת מכונה שבה אלגוריתמים משתפרים על ידי למידה מחוויות על פני פרקי אימון מרובים ולא ממערך נתונים יחיד. ה-'meta AI' המופעל על ידי DLP מעדכן ומשנה את מערכי הנתונים המאמנים את המודלים התלויים של למידת מכונה. הוא מסוגל להבחין בין סוגים שונים של תנאי שוק ומשתמש בידע הזה כדי לכוונן את מערכי הנתונים שבהם משתמשים המודלים האחרים. הכוונה של גישה זו היא להבטיח שאפילו מערכי הנתונים המועסקים על ידי DLP מותאמים לביצועים מקסימליים בהתאם למשימה שעל הפרק. 

מה זה אומר עבור משתמשי הקצה

בהתחשב ביעילות של תשתית AMM קיימת, הנחיצות של חדשנות כגון DLP עשויה להיראות מפוקפקת. עם זאת, כאשר בוחנים את היתרונות של משתמש הקצה, האימוץ שלו נראה בלתי נמנע. מטרת DLP, כמו חידושים רבים במגזר הפיננסי, היא לספק לפרוטוקולים אמצעי להשגת יותר בפחות. ללא עומס מהמתחים של תחזוקת תשתית פיננסית יקרה, DLP תאפשר לנו ב-Elektrik לספק תנאים נוחים יותר לסוחרים ולספקי נזילות כאחד. 

סוחרים

עבור סוחרים, חוויה חלקה היא שם המשחק. הם רוצים פלטפורמה שבה הם יכולים לבצע עסקאות במהירות וברציפות מבלי להפסיד מהחלקה. DLP מספקת כאן, ומציעה לסוחרים רמות של יעילות הון ללא תחרות על ידי מאגרי נזילות דינמיים סטטיים ומותאמים ידנית. האלגוריתמים ומערכות הבינה המלאכותית שלה פועלות ללא לאות כדי להפיץ את הנזילות היכן שהיא צפויה להיות הכי נחוצה, להפחית את דרישות ההון למסחר, ובתמורה להפחית את ההחלקה. האופי הדינמי של DLP אומר שסוחרים יכולים לצפות מאגרי נזילות עמוקים באופן עקבי המאפשרים עסקאות גדולות יותר ללא השפעה משמעותית על המחיר.

הסתגלות לשוק בזמן אמת היא תכשיט נוסף בכתר ה-DLP. מסחר עוסק לעתים קרובות בניצול הזדמנויות חולפות, והאלגוריתמים השולטים ב-DLP נועדו להתאים את עצמם לתנאי השוק בזמן אמת. ההתאמות המהירות הללו למאגרי הנזילות גורמות לכך שסוחרים נוטים פחות להתמודד עם החלקה ויכולים לנצל תנועות מחירים קצרות טווח ביעילות רבה יותר. Lightlink משפר עוד יותר את יכולת ההסתגלות הזו, כאשר מהירות החסימה המהירה שלו מאפשרת אישורי עסקה מהירים. יתר על כן, מצב הארגון שלה מציע הקצאה מחדש ללא גז, ומבטיח ששינויים בחלוקת הנזילות לא יגרום בעלויות גז גזירות. יכולת הסתגלות זו לא מביאה רק להתייעלות תפעולית; הוא מקים סביבת מסחר צפויה יותר, כזו שבה הזדמנויות לא אובדות עקב חביון או הקצאות נכסים מיושנות בהשוואה לבורסות מרכזיות.

ספקי נזילות

עבור ספקי נזילות (LPs), הנושא תמיד היה בהליכה על החבל הדק בין מיצוי ניצול הקרן לבין מזעור הסיכון. DLP משנה באופן מהותי את המשוואה הזו על ידי הבטחה שהכספים מוקצים למקום שבו הם צפויים להניב תשואה גבוהה. ניצול הקרן האופטימלי הזה לא רק מגביר את הרווחיות; זה גם פועל לצמצום הפסדים בלתי פוסקים, בעיה שמטרידה זמן רב את מאגרי הנזילות המסורתיים. הפסד בלתי פוסק נוצר כאשר מחיר האסימונים במאגר נזילות משתנה, מה שגורם לערך האסימונים במאגר להיות שונה מאשר אם הם הוחזקו מחוץ למאגר. זה מתרחש בגלל ש-LPs שומרים על יחס ערך קבוע של האסימונים המזווגים, כך שכאשר מחירו של אסימון אחד עולה ביחס לשני, המאגר מתאזן מחדש, ולעתים קרובות מוכר את האסימון המתגבר עבור הפחת. כאשר LPers נשארים פסיביים במהלך תנודות משמעותיות במחיר, הם עלולים לחוות הפסד זה.

יתר על כן, DLP מעניקה לספקי נזילות שכבה של התאמה אישית שאי אפשר להמעיט בה. מידה אחת לעולם לא תתאים לכולם, במיוחד בשווקים פיננסיים שבהם התנהגויות נכסים הן בעלות ניואנסים גבוהים. DLP מאפשר לספקים להתאים אישית את האסטרטגיות שלהם, מגובה בקבלת החלטות מונעות נתונים, תוך הבטחת גישה מותאמת המתיישרת עם תיאבון הסיכון האישי ויעדים פיננסיים. רמה זו של התאמה אישית פירושה שספקי נזילות אינם רק נמענים של פתרון אחד שמתאים לכולם; במקום זאת, הם משתתפים פעילים במערכת שמעצבת את עצמה סביב הצרכים וההעדפות הספציפיות שלהם.

סיכום

ב-web3, מונחים כמו 'למידת מכונה' ו'בינה מלאכותית' נזרקים לעתים קרובות כמילות באז עם מעט שימוש אמיתי יחסית. DLP בולט כחריג לכלל אצבע זה, ומציג מקרה שימוש אמיתי בשיפור אלגוריתמי AMM. שילוב זה הוא חלוצי, חוצה את המגבלות של מערכות נזילות סטטיות ומייצג את השלב הבא בטכנולוגיית DEX. 

בעוד DeFi עשתה צעדים מרשימים, עד כה היא לא הצליחה להשיג שוויון עם מערכות פיננסיות מסורתיות מבחינת יעילות וחווית משתמש. עם זאת, חידושים כמו DLP של Elektrik, המשלבים עקרונות פיננסיים עתיקי יומין עם טכנולוגיה מתקדמת, מצמצמים את הפער הזה. במירוץ לעבר עתיד פיננסי יעיל ומבוזר, DLP הוא לא רק התקדמות משמעותית, אלא מבשר על הפוטנציאל העצום ויכולת ההסתגלות שיש ל-DeFi עבור משתמשי הקצה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/