동적 유동성 제공: AI 기반 자본 효율성 – Crypto-News.net

개요

탈중앙화 금융(DeFi)의 핵심은 근본적으로 탈중앙화 거래소(DEX)에 의존합니다. 이러한 web3 인프라는 유동성의 중재자로서 암호화폐 교환을 촉진합니다. 자동화된 시장 조성자(AMM)에 의존하는 이러한 DEX의 대부분은 토큰 풀에서 유동성을 할당할 가격 범위를 결정합니다. 할당이 정확할수록 거래 경험이 더 효율적이고 성과가 좋습니다. 따라서 DEX의 성공은 AMM의 효율성에 달려 있습니다. 효율적인 DEX 인프라가 없는 생태계는 사용자에게 가해지는 재정적 부담으로 인해 성공할 가능성이 낮습니다. 

고급 AMM 인프라 위에 DEX를 개발하고 배포하지 않았다면 DeFi 자체는 오늘날의 위치에 있지 못했을 것입니다. 그럼에도 불구하고 DeFi 거래 인프라가 TradFi 인프라의 효율성을 따라잡기까지는 아직 갈 길이 멀습니다. 이를 위해서는 대부분의 TradFi 거래소에서 사용하는 주문서 및 시장 조성자 모델에 필적하는 고급 AMM의 구현이 필요합니다. 따라서 전례 없는 자본 효율성을 추구하도록 설계된 차세대 AMM인 Elektrik의 동적 유동성 공급 모델을 개발했습니다.

DEX에서 자본 효율성의 엄청난 중요성

'자본 효율성'은 금융 시스템을 논의할 때 자주 등장하는 문구입니다. 근본적으로 자본 효율성은 기업이든 아니든 금융 시스템이 지출된 자본 XNUMX달러로 수행되는 작업을 극대화하는 전략적 능력을 의미합니다. 간단히 말해서, 이는 모든 재정 자원을 현명하게 할당하고 지능적으로 활용하여 잠재력을 최대한 발휘하여 비용 대비 효과를 극대화하는 기술입니다. 이는 특히 마켓플레이스 및 거래소에 적합한 개념입니다. 왜냐하면 거래소에서 거래 비용이 상승하면 해당 거래소에서 거래하는 사용자가 줄어들 가능성이 높기 때문입니다.

거래소, 특히 DEX의 경우 자본 효율성은 단순히 운영 모범 사례가 아닙니다. 그들의 생존 가능성을 크게 결정하는 것은 생명선입니다. 이러한 플랫폼은 신속한 거래 실행, 슬리피지 최소화, 최적의 주문 매칭을 결합하여 운영되며, 여기서 자본 효율성의 중요성이 눈에 띄게 드러납니다. 자본을 현명하게 관리할 수 없는 DEX는 거래자들이 가장 유리한 거래 조건을 제공하는 플랫폼을 선호하기 때문에 경쟁사에 비해 왜소해지게 됩니다. 그러나 최고의 자본 효율성을 달성하려고 시도하는 과정에서 DEX는 어려움에 직면합니다. 시장 변동성, 단편화된 유동성 풀, 예측할 수 없는 거래량 등의 문제는 종종 이상적인 자본 배분을 왜곡하여 자원을 비효율적으로 사용하고 그에 따른 수익 감소를 초래할 수 있습니다.

그렇다면 이러한 플랫폼은 어떻게 이러한 엄청난 과제를 극복할 수 있습니까? 그 답은 전통적인 금융 원칙과 신흥 기술을 전략적으로 융합하는 데 있습니다. 이러한 획기적인 시너지 효과 중 하나는 유동성 공급과 기계 학습 사이입니다. 기계 학습 알고리즘을 배포함으로써 거래소는 거래 패턴을 예측하고 유동성 수요를 예측하며 자본 배분을 사전에 조정할 수 있습니다. 기계 학습의 분석 능력을 기반으로 한 유동성 공급에 대한 이러한 역동적인 접근 방식은 자본이 단지 사용되는 것이 아니라 최적화되도록 보장합니다.

동적 유동성 공급(DLP)으로 이 문제를 해결하세요

기존 AMM은 주로 알고리즘으로 관리되는 풀을 전제로 작동해 왔으며 가장 확실한 예는 Uniswap V1의 x * y = k 알고리즘입니다. 반대로 Elektrik의 DLP(Dynamic Liquidity Provision) 모델은 시장 상황과 인공 지능 시스템을 통해 지속적으로 변경 및 업데이트되는 알고리즘으로 관리되는 풀을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 유동성 풀이 시장 수요에 맞게 자동으로 조정되도록 보장하여 보다 효율적인 시스템을 제공할 뿐만 아니라 유동성 공급자에게 보다 수익성 있는 기회를 제공합니다. DLP의 핵심은 금융 환경의 끊임없이 변화하는 윤곽과 다면적인 특성에 적응하고 스스로를 형성하여 유동성을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 동적으로 최적화하는 능력입니다.

DLP 알고리즘 자체의 핵심에서는 베팅을 헤징하고 시장 적응성을 보장하는 것이 핵심 주제입니다. 명확히 하자면, 전통적인 AMM은 유동성 공급자를 어려운 상황에 빠뜨리는 경우가 많습니다. 즉, 더 높은 수익률을 추구하지만 비영구적 손실과 같은 집중된 유동성 풀과 관련된 더 큰 위험을 감수하거나 안전하게 플레이하여 잠재적 이익을 잃게 됩니다. DLP는 전통적인 시장 조성자와 유사한 기술을 사용하여 가장 필요한 곳에 유동성을 동적으로 할당하는 동시에 가능한 가격 범위 전반에 걸쳐 충분한 시장 깊이를 보장함으로써 이러한 딜레마를 해결합니다. 이 전략은 손실을 완화하면서 LP 수수료를 극대화하는 것을 목표로 하는 기계 학습 예측을 기반으로 합니다. 이러한 기계 학습 예측과 시장 데이터의 통합을 통해 시스템은 실시간 시장 상황에 따라 전략을 신속하게 전환할 수 있습니다. 이렇게 하면 유동성 공급자는 시장이 변화할 때 불리한 위치에 갇히지 않게 됩니다. 대신, DLP 시스템은 시정 조치를 취하여 새롭고 예측되는 시장 상황에 가장 적합한 방식으로 곡선의 유동성을 재분배합니다.

DLP가 경쟁사와 차별화되는 점은 인공지능(AI)을 사용한다는 것입니다. AI는 DLP 메커니즘에 결합되면 DLP가 유동성을 할당하는 데 사용하는 알고리즘을 개선하고 향상할 수 있는 지능형 의사 결정의 추가 계층을 제공합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. 

1. 가격 예측: DLP에서 AI의 주요 작업 중 하나는 거래 쌍에서 토큰의 가능한 미래 가격을 예측하는 것입니다. 이를 위해 AI는 방대한 양의 과거 데이터와 실시간 데이터를 심층 분석합니다. 패턴, 시장 행동 및 기타 변수를 분석하여 향후 기간에 자산의 잠재적 가격을 예측할 수 있습니다.
2. 가격 가능성 가중치: 단지 가격을 예측하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI는 또한 이러한 각 가격이 실현될 가능성을 추정해야 합니다. 예를 들어, AI가 다음 시대의 자산에 대한 세 가지 잠재적 가격을 예측하는 경우 각 가격에 가중치 또는 가능성 비율을 할당합니다. 이를 통해 DLP는 가장 가능성 있는 결과를 기반으로 유동성 프로비저닝에 대해 보다 미묘한 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 유동성 할당: 그런 다음 AI는 예측된 가격과 그 가중치를 활용하여 전략적으로 유동성을 곡선에 배치합니다. 자본 분배 비율이나 위험 노출 한도와 같은 매개변수를 조정하여 이를 수행합니다. 예를 들어 특정 가격대가 발생할 가능성이 높고 원하는 위험 프로필과 일치하는 경우 AI는 해당 가격에 더 많은 유동성을 할당하여 유동성 공급자와 거래자가 최적의 결과를 얻을 수 있도록 보장합니다.

그렇다면 DLP가 차별화되는 점은 AI를 사용하여 유동성을 지능적이고 동적으로 관리한다는 것입니다. 기존 방법은 정적 규칙이나 수동 조정에 의존할 수 있지만 DLP를 사용하면 프로세스가 포괄적인 데이터 분석을 기반으로 지속적으로 조정됩니다. 이는 위험을 낮추고 수익률을 높이며 시장 변수에 거의 즉각적으로 대응하는 보다 적응력이 뛰어난 유동성 공급 시스템을 제공합니다.

AI와 결합된 DLP의 진정한 마법은 지속적인 학습 모델에 있습니다. 이는 행동으로부터 지속적으로 학습하고 결과를 실시간으로 모니터링하도록 설계되었습니다. 예를 들어 특정 유동성 풀의 성과가 저조하거나 특정 자산에 과도하게 노출된 것으로 확인되면 DLP 알고리즘은 실시간으로 리소스를 재할당하여 비효율성을 줄입니다. 이를 차별화하는 것은 알고리즘 자체를 미세 조정하고 새로운 데이터를 통합하여 향후 결정이 더욱 정확하도록 하는 반복적인 접근 방식입니다. 학습과 조정의 이러한 끊임없는 주기는 고르지 못한 시장 변동성을 헤쳐 나갈 수 있도록 잘 조정된 자산 관리 전략으로 해석됩니다.

DLP는 지속적인 학습 모델 위에 특화된 머신러닝 기법인 강화학습을 사용해 최적화되었습니다. 여기에서 알고리즘은 보상 피드백 시스템을 기반으로 행동을 지속적으로 미세 조정함으로써 학습합니다. 예를 들어, 알고리즘이 풀 내 자산의 가중치를 변경하고 그에 따라 수익률을 높이는 등 보다 효과적인 유동성 제공을 가져오는 조치를 취하면 '긍정적인 보상'을 받습니다. 시간이 지남에 따라 알고리즘은 이 보상 시스템을 사용하여 가장 효과적인 전략을 결정하며, 본질적으로 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 스스로 훈련합니다.

DLP의 기계 학습 접근 방식의 추가 기능에는 메타 학습 모델과의 통합이 포함됩니다. 종종 "학습을 위한 학습"이라고도 불리는 메타 학습은 단일 데이터 세트가 아닌 여러 교육 에피소드에 걸친 경험을 통해 학습함으로써 알고리즘이 향상되는 기계 학습 내의 패러다임입니다. DLP에서 사용하는 '메타 AI'는 종속 기계 학습 모델을 훈련하는 데이터 세트를 업데이트하고 변경합니다. 다양한 유형의 시장 상황을 식별하고 이 지식을 사용하여 다른 모델이 사용하는 데이터 세트를 미세 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식의 목적은 DLP에서 사용하는 데이터 세트도 현재 작업에 따라 최대 성능을 발휘하도록 최적화하는 것입니다. 

이는 최종 사용자에게 무엇을 의미합니까?

기존 AMM 인프라의 효율성을 고려할 때 DLP와 같은 혁신의 필요성은 의심스러워 보일 수 있습니다. 그러나 최종 사용자가 누리는 이익을 고려하면 도입이 불가피해 보인다. 금융 부문의 많은 혁신과 마찬가지로 DLP의 목적은 적은 비용으로 더 많은 것을 달성할 수 있는 수단을 프로토콜에 제공하는 것입니다. 비용이 많이 드는 금융 인프라를 유지해야 하는 부담 없이 DLP를 통해 Elektrik은 거래자와 유동성 공급자 모두에게 보다 유리한 조건을 제공할 수 있습니다. 

상인

거래자에게는 원활한 경험이 가장 중요합니다. 그들은 미끄러짐을 잃지 않고 신속하고 지속적으로 거래를 실행할 수 있는 플랫폼을 원합니다. DLP는 정적 및 수동으로 조정되는 동적 유동성 풀과 비교할 수 없는 수준의 자본 효율성을 거래자에게 제공합니다. 알고리즘과 AI 시스템은 가장 필요할 것으로 예상되는 곳에 유동성을 분배하기 위해 끊임없이 작동하여 거래에 필요한 자본 요구 사항을 줄이고 결과적으로 슬리피지를 줄입니다. DLP의 동적 특성은 거래자가 큰 가격 영향 없이 대규모 거래를 촉진하는 일관되게 깊은 유동성 풀을 기대할 수 있음을 의미합니다.

실시간 시장 적응성은 DLP 왕관의 또 다른 보석입니다. 거래는 종종 일시적인 기회를 포착하는 것이며 DLP를 관리하는 알고리즘은 시장 상황에 실시간으로 적응하도록 설계되었습니다. 유동성 풀에 대한 이러한 빠른 조정은 거래자가 미끄러짐에 직면할 가능성이 적고 더 큰 효율성으로 단기 가격 변동을 활용할 수 있음을 의미합니다. Lightlink는 신속한 거래 확인을 가능하게 하는 빠른 블록 속도를 통해 이러한 적응성을 더욱 향상시킵니다. 또한 엔터프라이즈 모드는 가스 없는 재할당을 제공하므로 유동성 분배의 변화로 인해 엄청난 가스 비용이 발생하지 않습니다. 이러한 적응성은 단지 운영 효율성만을 가져오는 것이 아닙니다. 이는 중앙 집중식 거래소와 비교할 때 대기 시간이나 오래된 자산 할당으로 인해 기회가 손실되지 않는 보다 예측 가능한 거래 환경을 구축합니다.

유동성 공급자

유동성 공급자(LP)의 경우 항상 문제는 자금 활용 극대화와 위험 최소화 사이에서 줄타기를 하는 것이었습니다. DLP는 높은 수익률을 창출할 가능성이 가장 높은 곳에 자금을 할당함으로써 이 방정식을 근본적으로 바꿉니다. 이러한 최적의 자금 활용은 수익성만 높이는 것이 아닙니다. 또한 전통적인 유동성 풀을 오랫동안 괴롭혀온 문제인 비영구적 손실을 줄이는 데에도 효과적입니다. 유동성 풀에 있는 토큰의 가격이 변할 때 비영구적 손실이 발생하여 풀에 있는 토큰의 가치가 풀 외부에 보관된 경우와 달라지게 됩니다. 이는 LP가 쌍을 이루는 토큰의 일정한 가치 비율을 유지하기 때문에 발생합니다. 따라서 한 토큰의 가격이 다른 토큰에 비해 상승하면 풀이 재조정되어 종종 가치가 떨어지는 토큰에 대해 가치가 높은 토큰을 판매합니다. LPer가 상당한 가격 변동 중에 수동적 상태를 유지하면 이러한 손실을 경험할 수 있습니다.

또한 DLP는 유동성 공급자에게 과소평가할 수 없는 맞춤화 계층을 제공합니다. 특히 자산 행동이 매우 미묘한 금융 시장에서는 하나의 크기가 모든 것에 적합할 수 없습니다. DLP를 통해 공급자는 데이터 기반 의사 결정을 바탕으로 전략을 맞춤화하고 개인의 위험 선호도와 재무 목표에 맞는 맞춤형 접근 방식을 보장할 수 있습니다. 이러한 수준의 맞춤화 가능성은 유동성 공급자가 단지 모든 것에 적용되는 단일 솔루션의 수신자가 아니라는 것을 의미합니다. 대신, 그들은 자신의 특정 요구와 선호도를 중심으로 형성되는 시스템에 적극적으로 참여합니다.

결론

web3에서는 '머신러닝'이나 '인공지능'과 같은 용어가 실제 사용 사례가 상대적으로 거의 없는 전문 용어로 사용되는 경우가 많습니다. DLP는 이러한 경험 법칙의 예외로서 AMM 알고리즘을 향상시키는 진정한 사용 사례를 보여줍니다. 이러한 통합은 정적 유동성 시스템의 한계를 초월하고 DEX 기술의 다음 단계를 나타내는 선구적인 것입니다. 

DeFi는 인상적인 발전을 이루었지만 지금까지 효율성과 사용자 경험 측면에서 전통적인 금융 시스템과 동등한 수준을 달성하지 못했습니다. 그러나 오래된 금융 원칙과 최첨단 기술을 결합한 Elektrik의 DLP와 같은 혁신은 이러한 격차를 줄이고 있습니다. 효율적이고 분산된 금융 미래를 향한 경쟁에서 DLP는 중요한 발전일 뿐만 아니라 DeFi가 최종 사용자를 위해 보유하고 있는 엄청난 잠재력과 적응성의 선구자입니다.

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• 출처: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/