Dynamische liquiditeitsvoorziening: door AI aangedreven kapitaalefficiëntie – Crypto-News.net

Introductie

Gedecentraliseerde financiering (DeFi) is in de kern fundamenteel afhankelijk van gedecentraliseerde beurzen (DEX's). Deze stukjes web3-infrastructuur zijn de scheidsrechters van de liquiditeit en faciliteren de uitwisseling van cryptocurrencies. De meeste van deze DEX's, die afhankelijk zijn van geautomatiseerde marktmakers (AMM's), beslissen in welke prijsklassen zij de liquiditeit in een tokenpool willen toewijzen. Hoe nauwkeuriger de toewijzing, hoe efficiënter en performanter de handelservaring. Daarom is het succes van elke DEX afhankelijk van de effectiviteit van zijn AMM. Een ecosysteem zonder efficiënte DEX-infrastructuur heeft minder kans van slagen onder de financiële druk die het op gebruikers legt. 

Zonder de ontwikkeling en inzet van DEX's bovenop de geavanceerde AMM-infrastructuur zou DeFi zelf niet zijn waar het nu is. Niettemin heeft de handelsinfrastructuur van DeFi nog een lange weg te gaan voordat zij de efficiëntie van de TradFi-infrastructuur kan inhalen. Dit zal de implementatie van meer geavanceerde AMM's noodzakelijk maken die kunnen wedijveren met het orderboek- en marketmaker-model dat door de meeste TradFi-beurzen wordt gebruikt. Vandaar de ontwikkeling van Elektriks dynamische liquiditeitsvoorzieningsmodel, een AMM van de volgende generatie, ontworpen met het oog op ongekende kapitaalefficiëntie.

Het monumentale belang van kapitaalefficiëntie in DEX's

'Kapitaalefficiëntie' is een uitdrukking die vaak opduikt als het over financiële systemen gaat. In de kern verwijst kapitaalefficiëntie naar het strategische vermogen van een financieel systeem, of het nu een bedrijf is of niet, om het werk dat wordt gedaan met elke uitgegeven dollar aan kapitaal te maximaliseren. In eenvoudiger bewoordingen is het de kunst om zoveel mogelijk waar voor je geld te krijgen, en ervoor te zorgen dat alle financiële middelen oordeelkundig worden toegewezen en op intelligente wijze worden benut om het maximale potentieel te bereiken. Het is een concept dat vooral relevant is voor marktplaatsen en beurzen, omdat naarmate de handelskosten op een beurs stijgen, het waarschijnlijker is dat minder gebruikers erop zullen handelen.

Voor beurzen, met name DEX's, is kapitaalefficiëntie niet alleen een operationele beste praktijk; het is het levensbloed dat grotendeels hun levensvatbaarheid bepaalt. Deze platforms opereren op het kruispunt van snelle handelsuitvoering, minimale ontsporing en optimale ordermatching, waarbij het belang van kapitaalefficiëntie overduidelijk wordt. Een DEX die zijn kapitaal niet oordeelkundig kan beheren, zal in het niet vallen van de concurrentie, omdat handelaren zich richten op platforms die de gunstigste handelsvoorwaarden bieden. Bij hun pogingen om maximale kapitaalefficiëntie te bereiken, worden DEX's echter met uitdagingen geconfronteerd. Kwesties zoals marktvolatiliteit, gefragmenteerde liquiditeitspools en onvoorspelbare handelsvolumes kunnen vaak de ideale kapitaalallocatie verstoren, wat leidt tot inefficiënt gebruik van middelen en daaropvolgende verminderde rendementen.

Hoe kunnen deze platforms deze formidabele uitdagingen het hoofd bieden? Het antwoord ligt in de strategische samensmelting van traditionele financiële principes met opkomende technologieën. Eén van die baanbrekende synergieën is die tussen liquiditeitsverschaffing en machinaal leren. Door machine learning-algoritmen in te zetten, kunnen beurzen handelspatronen voorspellen, anticiperen op de vraag naar liquiditeit en hun kapitaalallocatie proactief aanpassen. Deze dynamische benadering van liquiditeitsverschaffing, aangedreven door het analytische vermogen van machinaal leren, zorgt ervoor dat kapitaal niet alleen wordt gebruikt, maar ook wordt geoptimaliseerd.

Dit probleem oplossen met dynamische liquiditeitsvoorziening (DLP)

Traditionele AMM's hebben grotendeels gewerkt onder het uitgangspunt van algoritmisch beheerde pools, waarvan het meest voor de hand liggende voorbeeld het x * y = k-algoritme van Uniswap V1 is. Omgekeerd maakt het Dynamic Liquidity Provision (DLP)-model van Elektrik gebruik van algoritmisch beheerde pools die voortdurend worden gewijzigd en bijgewerkt via marktomstandigheden en kunstmatig intelligente systemen. Deze algoritmen zorgen ervoor dat liquiditeitspools automatisch worden aangepast om aan de marktvraag te voldoen, wat niet alleen een efficiënter systeem oplevert, maar ook een winstgevender kans voor liquiditeitsverschaffers. De kern van DLP is het vermogen om zich aan te passen en zich aan te passen aan de steeds veranderende contouren en veelzijdige aard van het financiële landschap, waardoor wordt verzekerd dat liquiditeit niet alleen beschikbaar is, maar ook dynamisch wordt geoptimaliseerd.

Als het gaat om de kern van het DLP-algoritme zelf, zijn het afdekken van weddenschappen en het garanderen van marktaanpassing centrale thema’s. Ter verduidelijking: traditionele AMM's zorgen ervoor dat liquiditeitsverschaffers vaak in een moeilijke situatie terechtkomen: streven naar hogere rendementen, maar accepteren de grotere risico's die gepaard gaan met geconcentreerde liquiditeitspools, zoals vergankelijke verliezen, of spelen op safe en lopen potentiële winsten mis. DLP lost dit dilemma op door technieken te gebruiken die vergelijkbaar zijn met die van traditionele marktmakers, waarbij liquiditeit dynamisch wordt toegewezen daar waar deze het meest nodig is en tegelijkertijd wordt verzekerd dat er voldoende marktdiepte is over de spreiding van mogelijke prijsklassen. Deze strategie wordt ondersteund door voorspellingen van machinaal leren, die tot doel hebben de LP-vergoedingen te maximaliseren en tegelijkertijd de verliezen te beperken. De integratie van deze machine learning-voorspellingen met marktgegevens zorgt ervoor dat het systeem zijn strategieën snel kan aanpassen op basis van realtime marktomstandigheden. Op deze manier komen liquiditeitsverschaffers niet in een nadelige positie terecht als de markt verandert. In plaats daarvan neemt het DLP-systeem corrigerende maatregelen, waarbij de liquiditeit op de curve opnieuw wordt toegewezen op een manier die het meest geschikt is voor nieuwe en voorspelde marktomstandigheden.

Wat DLP echt onderscheidt van de concurrentie is het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI). Wanneer AI wordt geïntegreerd in het DLP-mechanisme, biedt het een extra laag van intelligente besluitvorming die de algoritmen die DLP gebruikt om liquiditeit toe te wijzen, kan verfijnen en verbeteren. Hier is hoe het werkt: 

1. Prijsvoorspelling: Een van de belangrijkste taken van de AI in DLP is het voorspellen van mogelijke toekomstige prijzen van tokens in een handelspaar. Om dit te doen, duikt de AI diep in enorme hoeveelheden historische en realtime gegevens. Door patronen, marktgedrag en andere variabelen te analyseren, kan het potentiële prijzen voor activa in de komende tijdsbestekken projecteren.
2. Weging van prijswaarschijnlijkheid: Het is niet voldoende om alleen prijzen te voorspellen; de AI moet ook inschatten hoe waarschijnlijk het is dat elk van deze prijzen werkelijkheid zal worden. Als de AI bijvoorbeeld drie potentiële prijzen voor een actief in het volgende tijdperk voorspelt, kent het een wegings- of waarschijnlijkheidspercentage toe aan elk van die prijzen. Dit zorgt ervoor dat DLP genuanceerder beslissingen kan nemen over de liquiditeitsvoorziening op basis van de meest waarschijnlijke uitkomsten.
3. Liquiditeitsallocatie: Gebruikmakend van de voorspelde prijzen en hun wegingen, plaatst de AI vervolgens op strategische wijze de liquiditeit op de curve. Dit gebeurt door parameters zoals kapitaalverdelingsratio's of limieten voor risicoblootstelling aan te passen. Als de kans groot is dat een bepaalde prijs zich zal voordoen en aansluit bij het gewenste risicoprofiel, kan de AI bijvoorbeeld meer liquiditeit rondom die prijs toewijzen, waardoor ervoor wordt gezorgd dat liquiditeitsverschaffers en handelaars optimale resultaten behalen.

Wat DLP onderscheidt, is dan ook dit gebruik van AI om de liquiditeit op intelligente en dynamische wijze te beheren. Traditionele methoden kunnen afhankelijk zijn van statische regels of handmatige aanpassingen, maar met DLP wordt het proces voortdurend aangepast op basis van uitgebreide data-analyse. Dit resulteert in een lager risico, een hoger rendement en een beter aanpasbaar systeem voor liquiditeitsverschaffing dat vrijwel onmiddellijk reageert op marktvariabelen.

De ware magie van DLP in combinatie met AI ligt in het continue leermodel. Het is ontworpen om consequent te leren van zijn acties en de resultaten in realtime te monitoren. Als bijvoorbeeld wordt vastgesteld dat een specifieke liquiditeitspool ondermaats presteert of overbelicht is voor een bepaald actief, herverdelen de DLP-algoritmen in realtime de middelen, waardoor de inefficiëntie wordt verminderd. Wat dit onderscheidt is de iteratieve aanpak voor het verfijnen van de algoritmen zelf, waarbij nieuwe gegevens worden geïntegreerd om ervoor te zorgen dat toekomstige beslissingen nog nauwkeuriger zijn. Deze voortdurende cyclus van leren en aanpassen vertaalt zich in een strategie voor vermogensbeheer die goed is afgestemd op het navigeren door het woelige water van de marktvolatiliteit.

Naast het continue leermodel is DLP geoptimaliseerd met behulp van versterkt leren, een gespecialiseerde machine learning-techniek. Hier leren algoritmen door te doen, waarbij ze hun acties voortdurend verfijnen op basis van een beloningsfeedbacksysteem. Als het algoritme bijvoorbeeld een actie onderneemt die resulteert in een effectievere liquiditeitsverstrekking, bijvoorbeeld door de weging van activa in een pool te veranderen en vervolgens het rendement te verhogen, ontvangt het een 'positieve beloning'. Na verloop van tijd gebruikt het algoritme dit beloningssysteem om de meest effectieve strategieën te bepalen, waarbij het zichzelf in wezen traint om de prestaties voortdurend te verbeteren.

Een bijkomend kenmerk van de machine learning-aanpak van DLP omvat de integratie met een meta-leermodel. Meta-learning, vaak ‘leren leren’ genoemd, is een paradigma binnen machinaal leren waarbij algoritmen verbeteren door te leren van ervaringen uit meerdere trainingsepisodes in plaats van uit een enkele dataset. De 'meta-AI' die door DLP wordt gebruikt, actualiseert en wijzigt de datasets die de afhankelijke machine learning-modellen trainen. Het is in staat onderscheid te maken tussen verschillende soorten marktomstandigheden en gebruikt deze kennis om nauwkeurig af te stemmen welke datasets de andere modellen gebruiken. De bedoeling van deze aanpak is ervoor te zorgen dat zelfs de datasets die door DLP worden gebruikt, worden geoptimaliseerd voor maximale prestaties, afhankelijk van de taak die moet worden uitgevoerd. 

Wat betekent dit voor de eindgebruikers

Gezien de effectiviteit van de bestaande AMM-infrastructuur kan de noodzaak van een innovatie als DLP twijfelachtig lijken. Wanneer we echter de voordelen voor de eindgebruiker in ogenschouw nemen, lijkt de invoering ervan onvermijdelijk. Het doel van DLP is, zoals bij veel innovaties in de financiële sector, om protocollen een middel te bieden om meer te bereiken met minder. Zonder last van de druk die gepaard gaat met het in stand houden van een dure financiële infrastructuur, zal DLP ons bij Elektrik in staat stellen gunstiger voorwaarden te bieden aan zowel handelaars als liquiditeitsverschaffers. 

Traders

Voor handelaren is een naadloze ervaring de sleutel tot het spel. Ze willen een platform waarop ze snel en continu transacties kunnen uitvoeren zonder dat ze slippen. DLP biedt hier uitkomst en biedt handelaren een niveau van kapitaalefficiëntie dat ongeëvenaard is door statische en handmatig aangepaste dynamische liquiditeitspools. De algoritmen en AI-systemen werken onvermoeibaar om de liquiditeit te verdelen waar deze naar verwachting het meest nodig is, waardoor de kapitaalvereisten voor de handel worden verminderd en op zijn beurt de ontsporing wordt verminderd. Het dynamische karakter van DLP betekent dat handelaren kunnen anticiperen op consistent diepe liquiditeitspools die grotere transacties mogelijk maken zonder noemenswaardige prijseffecten.

Real-time marktaanpassingsvermogen is een ander juweel op de DLP-kroon. Handelen gaat vaak over het grijpen van vluchtige kansen, en de algoritmen die DLP besturen zijn ontworpen om zich in realtime aan te passen aan de marktomstandigheden. Deze snelle aanpassingen aan de liquiditeitspools zorgen ervoor dat handelaren minder snel te maken krijgen met ontsporingen en effectiever kunnen profiteren van prijsbewegingen op de korte termijn. Lightlink verbetert dit aanpassingsvermogen verder, met zijn hoge bloksnelheid die snelle transactiebevestigingen mogelijk maakt. Bovendien biedt de bedrijfsmodus gasloze herverdeling, waardoor verschuivingen in de liquiditeitsdistributie geen buitensporige gaskosten met zich meebrengen. Dit aanpassingsvermogen levert niet alleen operationele efficiëntie op; het schept een voorspelbaarder handelsklimaat, waarin kansen niet verloren gaan door latentie of verouderde assetallocaties in vergelijking met gecentraliseerde beurzen.

Liquidity Providers

Voor liquiditeitsverschaffers (LP's) ging het altijd om het balanceren op het koord tussen het maximaliseren van het fondsgebruik en het minimaliseren van risico's. DLP verandert deze vergelijking fundamenteel door ervoor te zorgen dat fondsen worden toegewezen waar de kans het grootst is dat ze een hoog rendement opleveren. Deze optimale benutting van de fondsen verhoogt niet alleen de winstgevendheid; het werkt ook om vergankelijke verliezen te verminderen, een probleem dat traditionele liquiditeitspools lange tijd heeft geplaagd. Tijdelijk verlies ontstaat wanneer de prijs van tokens in een liquiditeitspool verandert, waardoor de waarde van de tokens in de pool verschilt van wanneer ze buiten de pool zouden worden aangehouden. Het komt voor omdat LP's een constante waardeverhouding van de gepaarde tokens handhaven, dus wanneer de prijs van het ene token stijgt ten opzichte van het andere, wordt de pool opnieuw in evenwicht gebracht, waarbij vaak het waarderende token wordt verkocht voor het waardeloze token. Wanneer LPers passief blijven tijdens aanzienlijke prijsschommelingen, kunnen ze dit verlies ervaren.

Bovendien biedt DLP liquiditeitsverschaffers een laag maatwerk die niet kan worden onderschat. Eén maatstaf zal nooit voor iedereen geschikt zijn, vooral niet op financiële markten waar het gedrag van activa zeer genuanceerd is. Met DLP kunnen providers hun strategieën aanpassen, ondersteund door datagestuurde besluitvorming, waardoor een aanpak op maat wordt gegarandeerd die aansluit bij de individuele risicobereidheid en financiële doelstellingen. Dit niveau van aanpasbaarheid betekent dat liquiditeitsverschaffers niet slechts ontvangers zijn van een one-size-fits-all oplossing; in plaats daarvan zijn ze actieve deelnemers aan een systeem dat zich vormt rond hun specifieke behoeften en voorkeuren.

Conclusie

In web3 worden termen als 'machine learning' en 'kunstmatige intelligentie' vaak rondgegooid als modewoorden met relatief weinig echte use-cases. DLP vormt de uitzondering op deze vuistregel en vertoont een echte use-case bij de verbetering van AMM-algoritmen. Deze integratie is baanbrekend, overstijgt de beperkingen van statische liquiditeitssystemen en vertegenwoordigt de volgende stap in DEX-technologie. 

Hoewel DeFi indrukwekkende vooruitgang heeft geboekt, is het er tot nu toe niet in geslaagd om op het gebied van efficiëntie en gebruikerservaring gelijkheid te bereiken met traditionele financiële systemen. Innovaties zoals Elektrik's DLP, die eeuwenoude financiële principes combineert met geavanceerde technologie, verkleinen deze kloof echter. In de race naar een efficiënte, gedecentraliseerde financiële toekomst is DLP niet alleen een belangrijke vooruitgang, maar een voorbode van het enorme potentieel en aanpassingsvermogen dat DeFi in petto heeft voor eindgebruikers.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/