Dynamisk likviditetsforsyning: AI-drevet kapitaleffektivitet – Crypto-News.net

Introduksjon

Desentralisert finans (DeFi) er i sin kjerne grunnleggende avhengig av desentraliserte børser (DEX). Disse delene av web3-infrastrukturen er likviditetsdommerne, og letter utvekslingen av kryptovalutaer. De fleste av disse DEX-ene, som er avhengige av automatiserte markedsmakere (AMMs), bestemmer hvilke prisklasser som skal allokeres likviditet til i en token-pool. Jo mer nøyaktig tildelingen er, desto mer effektiv og performativ er handelsopplevelsen. Derfor er suksessen til enhver DEX avhengig av effektiviteten til dens AMM. Et økosystem uten effektiv DEX-infrastruktur har mindre sannsynlighet for å lykkes under den økonomiske belastningen det påfører brukerne. 

Uten utvikling og distribusjon av DEX-er på toppen av avansert AMM-infrastruktur, ville ikke DeFi selv vært der den er i dag. Likevel har DeFi-handelsinfrastruktur en lang vei å gå før den innhenter effektiviteten til TradFi-infrastruktur. Dette vil nødvendiggjøre implementering av mer avanserte AMM-er som konkurrerer med ordreboken og market maker-modellen som brukes av de fleste TradFi-børser. Derfor utviklingen av Elektriks dynamiske modell for likviditetstilførsel, en neste generasjons AMM designet i jakten på enestående kapitaleffektivitet.

Den monumentale betydningen av kapitaleffektivitet i DEX-er

"Kapitaleffektivitet" er en setning som dukker opp ofte når man diskuterer finansielle systemer. I kjernen refererer kapitaleffektivitet til den strategiske evnen til et finansielt system, enten det er en virksomhet eller på annen måte, til å maksimere arbeidet som gjøres av hver dollar brukt kapital. I enklere termer er det kunsten å få mest mulig igjen for pengene, og sikre at hver økonomisk ressurs er fornuftig allokert og intelligent utnyttet for å nå sitt ytterste potensial. Det er et konsept spesielt relevant for markedsplasser og børser, siden handelskostnadene øker på en børs, og færre brukere vil sannsynligvis handle på den.

For børser, spesielt DEX-er, er kapitaleffektivitet ikke bare en operasjonell beste praksis; det er livsnerven som i stor grad bestemmer deres levedyktighet. Disse plattformene opererer i forbindelse med rask gjennomføring av handel, minimal glidning og optimal ordrematching, der betydningen av kapitaleffektivitet blir åpenbart tydelig. En DEX som ikke kan forvalte kapitalen sin på en fornuftig måte, vil finne seg i å dverge i forhold til konkurrenter, ettersom handelsmenn trekker seg mot plattformer som tilbyr de mest gunstige handelsforholdene. Men i forsøket på å oppnå maksimal kapitaleffektivitet, står DEX-er overfor utfordringer. Problemer som markedsvolatilitet, fragmenterte likviditetspooler og uforutsigbare handelsvolumer kan ofte forvrenge den ideelle kapitalallokeringen, noe som fører til ineffektiv bruk av ressurser og påfølgende redusert avkastning.

Så hvordan kan disse plattformene overvinne disse formidable utfordringene? Svaret ligger i den strategiske sammenslåingen av tradisjonelle økonomiske prinsipper med nye teknologier. En slik banebrytende synergi er mellom likviditetstilførsel og maskinlæring. Ved å implementere maskinlæringsalgoritmer kan børser forutsi handelsmønstre, forutse likviditetsetterspørsel og justere kapitalallokeringen proaktivt. Denne dynamiske tilnærmingen til likviditetstilførsel, drevet av den analytiske dyktigheten til maskinlæring, sikrer at kapital ikke bare brukes, men optimaliseres.

Løse dette problemet med Dynamic Liquidity Provision (DLP)

Tradisjonelle AMM-er har i stor grad operert under premissene av algoritmisk administrerte bassenger, det mest åpenbare eksemplet er Uniswap V1s x * y = k-algoritme. Motsatt benytter Elektrik sin Dynamic Liquidity Provision (DLP) modell seg av algoritmisk administrerte bassenger som hele tiden endres og oppdateres via markedsforhold og kunstig intelligente systemer. Disse algoritmene sikrer at likviditetspooler automatisk justeres for å møte markedets krav, og gir ikke bare et mer effektivt system, men også en mer lønnsom mulighet for likviditetstilbydere. Selve kjernen i DLP er dens evne til å tilpasse seg, til å forme seg etter de stadig skiftende konturene og mangefasetterte naturen til det finansielle landskapet, og sikre at likviditet ikke bare er tilgjengelig, men også dynamisk optimalisert.

Når det kommer til kjernen i selve DLP-algoritmen, er sikringsspill og sikring av markedstilpasning sentrale temaer. For å presisere, etterlater tradisjonelle AMM-er ofte likviditetstilbydere i en tøff situasjon: søk høyere avkastning, men aksepter den større risikoen forbundet med konsentrerte likviditetspooler, for eksempel permanent tap, eller spill det trygt og tap på potensiell fortjeneste. DLP løser dette dilemmaet ved å bruke lignende teknikker som tradisjonelle markedsskapere, dynamisk allokere likviditet der det trengs mest, samtidig som det sikres at det er tilstrekkelig markedsdybde i spredningen av mulige prisklasser. Denne strategien er støttet av maskinlæringsspådommer, som tar sikte på å maksimere LP-avgiftene og redusere tap. Integrasjonen av disse maskinlæringsprediksjonene med markedsdata sikrer at systemet raskt kan svinge sine strategier basert på sanntids markedsforhold. På denne måten finner ikke likviditetstilbyderne seg fast i en ugunstig posisjon når markedet endrer seg. I stedet iverksetter DLP-systemet korrigerende handlinger, og omallokerer likviditet på kurven på en måte som er best egnet til nye og forutsagte markedsforhold.

Det som virkelig skiller DLP fra konkurrentene er bruken av kunstig intelligens (AI). Når den er koblet inn i DLP-mekanismen, tilbyr AI et ekstra lag med intelligent beslutningstaking som kan avgrense og forbedre algoritmene som DLP bruker for å allokere likviditet. Slik fungerer det: 

1. Prisforslag: En av hovedoppgavene til AI i DLP er å forutsi mulige fremtidige priser på tokens i et handelspar. For å gjøre dette, dykker AI dypt ned i enorme mengder historiske data og sanntidsdata. Ved å analysere mønstre, markedsatferd og andre variabler, kan den projisere potensielle priser for eiendeler i kommende tidsrammer.
2. Prissannsynlighetsvekting: Det er ikke nok bare å forutsi priser; AI må også estimere hvor sannsynlig hver av disse prisene vil komme til utførelse. For eksempel, hvis AI forutsier tre potensielle priser for en eiendel i neste epoke, tildeler den en vekting eller sannsynlighetsprosent til hver av disse prisene. Dette sikrer at DLP kan ta mer nyanserte beslutninger om likviditetstilførsel basert på de mest sannsynlige utfallene.
3. Likviditetsfordeling: Ved å bruke de forutsagte prisene og deres vekting, plasserer AI deretter likviditeten strategisk på kurven. Det gjør det ved å justere parametere som kapitalfordelingsforhold eller risikoeksponeringsgrenser. For eksempel, hvis et bestemt prispunkt har stor sannsynlighet for å inntreffe og stemmer overens med ønsket risikoprofil, kan AI allokere mer likviditet rundt den prisen, og sikre at likviditetstilbydere og tradere får optimale resultater.

Det som skiller DLP er altså denne bruken av AI for intelligent og dynamisk å administrere likviditet. Tradisjonelle metoder kan stole på statiske regler eller manuelle justeringer, men med DLP tilpasser prosessen seg kontinuerlig basert på omfattende dataanalyse. Dette resulterer i lavere risiko, høyere avkastning og et mer tilpasningsdyktig likviditetssystem som reagerer på markedsvariabler nesten umiddelbart.

Den sanne magien til DLP kombinert med AI ligger i dens kontinuerlige læringsmodell. Den er designet for å konsekvent lære av handlingene sine, og overvåke resultatene i sanntid. For eksempel, hvis en spesifikk likviditetspool viser seg å være underpresterende eller overeksponert for en bestemt eiendel, omdisponerer DLP-algoritmene ressurser i sanntid, og reduserer dermed ineffektivitet. Det som skiller dette er den iterative tilnærmingen til å finjustere selve algoritmene, integrere nye data for å sikre at fremtidige beslutninger er enda mer nøyaktige. Denne evigvarende syklusen av læring og justering oversettes til en kapitalforvaltningsstrategi som er godt tilpasset for å navigere gjennom det hakkete vannet av markedsvolatilitet.

På toppen av den kontinuerlige læringsmodellen har DLP blitt optimalisert ved hjelp av forsterket læring, en spesialisert maskinlæringsteknikk. Her lærer algoritmer ved å gjøre, og finjusterer hele tiden handlingene sine basert på et tilbakemeldingssystem for belønning. For eksempel, hvis algoritmen tar en handling som resulterer i mer effektiv likviditetstilførsel, kanskje ved å endre vektingen av eiendeler i en pool og deretter øke avkastningen, mottar den en "positiv belønning." Over tid bruker algoritmen dette belønningssystemet til å bestemme de mest effektive strategiene, og trener i hovedsak seg selv for å forbedre ytelsen kontinuerlig.

En tilleggsfunksjon ved DLPs maskinlæringstilnærming inkluderer integrasjon med en metalæringsmodell. Meta-læring, ofte referert til som "lære å lære", er et paradigme innen maskinlæring der algoritmer forbedres ved å lære av erfaringer på tvers av flere treningsepisoder i stedet for fra et enkelt datasett. "Meta AI" som brukes av DLP oppdaterer og endrer datasettene som trener de avhengige maskinlæringsmodellene. Den er i stand til å skille mellom ulike typer markedsforhold og bruker denne kunnskapen til å finjustere hvilke datasett de andre modellene bruker. Hensikten med denne tilnærmingen er å sikre at selv datasettene som brukes av DLP er optimalisert for maksimal ytelse avhengig av oppgaven. 

Hva betyr dette for sluttbrukerne

Gitt effektiviteten til eksisterende AMM-infrastruktur, kan nødvendigheten av en innovasjon som DLP virke tvilsom. Men når man vurderer fordelene sluttbrukeren har, ser det ut til at det er uunngåelig. Formålet med DLP, som med mange innovasjoner i finanssektoren, er å gi protokoller et middel for å oppnå mer med mindre. Ubelastet av påkjenningene med å opprettholde en kostbar finansiell infrastruktur, vil DLP tillate oss i Elektrik å tilby mer gunstige betingelser for både tradere og likviditetsleverandører. 

Traders

For tradere er en sømløs opplevelse navnet på spillet. De ønsker en plattform der de kan utføre handler raskt og kontinuerlig uten å tape på utglidning. DLP leverer her, og tilbyr tradere nivåer av kapitaleffektivitet uovertruffen av statiske og manuelt justerte dynamiske likviditetspooler. Algoritmene og AI-systemene jobber utrettelig for å distribuere likviditet der det er spådd å være mest nødvendig, reduserer kapitalkravene for handel og på sin side reduserer slipping. Den dynamiske karakteren til DLP betyr at tradere kan forutse konsekvent dype likviditetspooler som muliggjør større transaksjoner uten betydelig prispåvirkning.

Sanntids markedstilpasning er en annen juvel i DLP-kronen. Trading handler ofte om å gripe flyktige muligheter, og algoritmene som styrer DLP er designet for å tilpasse seg markedsforholdene i sanntid. Disse raske justeringene av likviditetspoolene betyr at tradere har mindre sannsynlighet for å møte glidning og kan utnytte kortsiktige prisbevegelser med større effektivitet. Lightlink forbedrer denne tilpasningsevnen ytterligere, med sin raske blokkeringshastighet som muliggjør raske transaksjonsbekreftelser. I tillegg tilbyr bedriftsmodusen gassfri omfordeling, noe som sikrer at endringer i likviditetsdistribusjon ikke medfører uoverkommelige gasskostnader. Denne tilpasningsevnen gir ikke bare driftseffektivitet; det etablerer et mer forutsigbart handelsmiljø, et der muligheter ikke går tapt på grunn av ventetid eller utdaterte aktivaallokeringer sammenlignet med sentraliserte børser.

Likviditetsleverandører

For likviditetstilbydere (LP-er) har spørsmålet alltid handlet om å gå på strambåndet mellom maksimering av fondsutnyttelsen og minimering av risiko. DLP endrer denne ligningen fundamentalt ved å sikre at midler allokeres der det er mest sannsynlig at de vil generere høy avkastning. Denne optimale fondsutnyttelsen øker ikke bare lønnsomheten; det arbeider også for å redusere varig tap, et problem som lenge har plaget tradisjonelle likviditetspooler. Varig tap oppstår når prisen på tokens i en likviditetspool skifter, noe som fører til at verdien av tokenene i poolen avviker fra om de ble holdt utenfor bassenget. Det oppstår fordi LP-er opprettholder et konstant verdiforhold for de sammenkoblede tokenene, så når prisen på den ene tokenen øker i forhold til den andre, rebalanserer poolen seg, og selger ofte den verdsatte tokenen for den fallende. Når LPere forblir passive under betydelige prissvingninger, kan de oppleve dette tapet.

Videre gir DLP likviditetsleverandører et lag med tilpasning som ikke kan undervurderes. Én størrelse vil aldri passe alle, spesielt i finansmarkeder hvor aktivaadferd er svært nyansert. DLP lar leverandører tilpasse strategiene sine, støttet av datadrevet beslutningstaking, og sikrer en skreddersydd tilnærming som er i tråd med individuell risikoappetitt og økonomiske mål. Dette nivået av tilpassbarhet betyr at likviditetstilbydere ikke bare er mottakere av en løsning som passer alle; i stedet er de aktive deltakere i et system som former seg etter deres spesifikke behov og preferanser.

konklusjonen

I web3 blir begreper som "maskinlæring" og "kunstig intelligens" ofte kastet rundt som buzzwords med relativt lite reell bruk. DLP skiller seg ut som unntaket fra denne tommelfingerregelen, og viser en genuin brukssak i forbedringen av AMM-algoritmer. Denne integrasjonen er banebrytende, overskrider begrensningene til statiske likviditetssystemer og representerer neste trinn i DEX-teknologien. 

Mens DeFi har gjort imponerende fremskritt, har det så langt ikke klart å oppnå paritet med tradisjonelle økonomiske systemer når det gjelder effektivitet og brukeropplevelse. Innovasjoner som Elektriks DLP, som kombinerer eldgamle økonomiske prinsipper med banebrytende teknologi, reduserer imidlertid dette gapet. I kappløpet mot en effektiv, desentralisert økonomisk fremtid, er DLP ikke bare et betydelig fremskritt, men en forkynner for det enorme potensialet og tilpasningsevnen som DeFi har for sluttbrukere.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/