Dynamiczne zapewnianie płynności: efektywność kapitałowa oparta na sztucznej inteligencji – Crypto-News.net

Wprowadzenie

Zdecentralizowane finanse (DeFi) w swej istocie opierają się na zdecentralizowanych giełdach (DEX). Te elementy infrastruktury web3 są arbitrami płynności, ułatwiając wymianę kryptowalut. Większość z tych DEX-ów, polegając na automatycznych animatorach rynku (AMM), decyduje, w jakich przedziałach cenowych alokować płynność w puli tokenów. Im dokładniejsza alokacja, tym bardziej wydajne i wydajne doświadczenie handlowe. Dlatego sukces każdego DEX-a zależy od skuteczności jego AMM. Ekosystem bez wydajnej infrastruktury DEX ma mniejsze szanse powodzenia pod obciążeniem finansowym, jakie nakłada na użytkowników. 

Bez rozwoju i wdrożenia DEX-ów na zaawansowanej infrastrukturze AMM samo DeFi nie byłoby tam, gdzie jest dzisiaj. Niemniej jednak infrastruktura handlowa DeFi ma przed sobą długą drogę, zanim dogoni wydajność infrastruktury TradFi. Będzie to wymagało wdrożenia bardziej zaawansowanych AMM, które będą konkurować z księgą zamówień i modelem animatora rynku stosowanym przez większość giełd TradFi. Stąd rozwój dynamicznego modelu zapewniania płynności firmy Elektrik, AMM nowej generacji zaprojektowanego w dążeniu do niespotykanej dotąd efektywności kapitałowej.

Monumentalne znaczenie efektywności kapitałowej w indeksach DEX

„Efektywność kapitału” to sformułowanie, które często pojawia się przy omawianiu systemów finansowych. W swej istocie efektywność kapitałowa odnosi się do strategicznej zdolności systemu finansowego, czy to biznesowego, czy innego, do maksymalizacji pracy wykonanej przez każdego wydanego dolara. Mówiąc prościej, jest to sztuka uzyskania jak największego zwrotu z każdej wydanej złotówki, zapewniając rozsądną alokację wszystkich zasobów finansowych i inteligentne wykorzystanie ich w celu osiągnięcia ich maksymalnego potencjału. Jest to koncepcja szczególnie istotna w przypadku rynków i giełd, ponieważ w miarę wzrostu kosztów handlu na giełdzie prawdopodobnie mniej użytkowników będzie na niej handlować.

W przypadku giełd, zwłaszcza DEX-ów, efektywność kapitałowa to nie tylko najlepsza praktyka operacyjna; to właśnie siła napędowa w dużej mierze decyduje o ich żywotności. Platformy te działają w połączeniu szybkiej realizacji transakcji, minimalnych poślizgów i optymalnego dopasowywania zleceń, gdzie znaczenie efektywności kapitałowej staje się rażąco oczywiste. DEX, który nie potrafi rozsądnie zarządzać swoim kapitałem, zostanie przyćmiony przez konkurencję, ponieważ inwestorzy skłaniają się ku platformom oferującym najkorzystniejsze warunki handlowe. Jednak próbując osiągnąć maksymalną efektywność kapitałową, DEX-y stają przed wyzwaniami. Kwestie takie jak zmienność rynku, rozdrobnione pule płynności i nieprzewidywalne wolumeny obrotu często mogą zniekształcić idealną alokację kapitału, prowadząc do nieefektywnego wykorzystania zasobów, a w konsekwencji do mniejszych zysków.

Jak zatem platformy te mogą pokonać te ogromne wyzwania? Odpowiedź leży w strategicznym połączeniu tradycyjnych zasad finansowych z nowymi technologiami. Jedną z takich przełomowych synergii jest zapewnienie płynności i uczenie maszynowe. Wdrażając algorytmy uczenia maszynowego, giełdy mogą przewidywać wzorce handlu, przewidywać zapotrzebowanie na płynność i proaktywnie dostosowywać alokację kapitału. To dynamiczne podejście do zapewniania płynności, oparte na zdolnościach analitycznych uczenia maszynowego, gwarantuje, że kapitał jest nie tylko wykorzystywany, ale także zoptymalizowany.

Rozwiązanie tego problemu dzięki dynamicznemu zapewnianiu płynności (DLP)

Tradycyjne rozwiązania AMM w dużej mierze działały w oparciu o założenia pul zarządzanych algorytmicznie, a najbardziej oczywistym przykładem jest algorytm x * y = k Uniswap V1. Z drugiej strony model dynamicznego zapewniania płynności (DLP) firmy Elektrik wykorzystuje algorytmicznie zarządzane pule, które są stale zmieniane i aktualizowane w oparciu o warunki rynkowe i systemy sztucznej inteligencji. Algorytmy te zapewniają, że pule płynności są automatycznie dostosowywane do wymagań rynku, zapewniając nie tylko bardziej wydajny system, ale także bardziej zyskowne możliwości dla dostawców płynności. Istotą DLP jest jego zdolność do adaptacji, dopasowywania się do stale zmieniających się konturów i wieloaspektowego charakteru krajobrazu finansowego, zapewniając, że płynność jest nie tylko dostępna, ale także dynamicznie optymalizowana.

Jeśli chodzi o rdzeń samego algorytmu DLP, głównymi tematami są zabezpieczanie zakładów i zapewnianie zdolności adaptacji rynku. Dla wyjaśnienia, tradycyjne rynki AMM często stawiają dostawców płynności w trudnej sytuacji: poszukują wyższych zysków, ale akceptują większe ryzyko związane ze skoncentrowanymi pulami płynności, takie jak nietrwała strata, lub grają ostrożnie i tracą potencjalne zyski. DLP rozwiązuje ten dylemat, stosując techniki podobne do tradycyjnych animatorów rynku, dynamicznie alokując płynność tam, gdzie jest ona najbardziej potrzebna, zapewniając jednocześnie wystarczającą głębokość rynku w całym możliwym przedziale cenowym. Strategia ta jest wspierana przez przewidywania uczenia maszynowego, których celem jest maksymalizacja opłat LP przy jednoczesnym łagodzeniu strat. Integracja tych przewidywań uczenia maszynowego z danymi rynkowymi gwarantuje, że system może szybko zmieniać swoje strategie w oparciu o warunki rynkowe w czasie rzeczywistym. W ten sposób dostawcy płynności nie znajdą się w niekorzystnej sytuacji w obliczu zmian na rynku. Zamiast tego system DLP podejmuje działania naprawcze, realokując płynność na krzywej w sposób najbardziej dostosowany do nowych i przewidywanych warunków rynkowych.

To, co naprawdę wyróżnia DLP na tle konkurencji, to wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI). Sztuczna inteligencja po włączeniu do mechanizmu DLP oferuje dodatkową warstwę inteligentnego podejmowania decyzji, która może udoskonalić i ulepszyć algorytmy wykorzystywane przez DLP do alokacji płynności. Oto jak to działa: 

1. Prognoza ceny: Jednym z głównych zadań AI w DLP jest przewidywanie możliwych przyszłych cen tokenów w parze handlowej. Aby to zrobić, sztuczna inteligencja zagłębia się w ogromne ilości danych historycznych i danych uzyskiwanych w czasie rzeczywistym. Analizując wzorce, zachowania rynkowe i inne zmienne, może prognozować potencjalne ceny aktywów w nadchodzących ramach czasowych.
2. Waga prawdopodobieństwa ceny: Nie wystarczy tylko przewidzieć ceny; sztuczna inteligencja musi również oszacować prawdopodobieństwo realizacji każdej z tych cen. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja przewiduje trzy potencjalne ceny składnika aktywów w następnej epoce, przypisuje każdej z tych cen wagę lub procent prawdopodobieństwa. Dzięki temu DLP może podejmować bardziej zróżnicowane decyzje dotyczące zapewnienia płynności w oparciu o najbardziej prawdopodobne wyniki.
3. Alokacja płynności: Wykorzystując przewidywane ceny i ich wagi, sztuczna inteligencja następnie strategicznie umieszcza płynność na krzywej. Dokonuje tego poprzez dostosowanie parametrów, takich jak współczynniki dystrybucji kapitału lub limity ekspozycji na ryzyko. Na przykład, jeśli prawdopodobieństwo wystąpienia określonego punktu cenowego jest wysokie i jest zgodne z pożądanym profilem ryzyka, sztuczna inteligencja może alokować więcej płynności wokół tej ceny, zapewniając dostawcom płynności i handlowcom optymalne wyniki.

Tym, co wyróżnia DLP, jest zatem wykorzystanie sztucznej inteligencji do inteligentnego i dynamicznego zarządzania płynnością. Tradycyjne metody mogą opierać się na regułach statycznych lub ręcznych dostosowaniach, ale w przypadku DLP proces stale się dostosowuje w oparciu o wszechstronną analizę danych. Skutkuje to niższym ryzykiem, wyższą rentownością i bardziej elastycznym systemem zapewniania płynności, który niemal natychmiast reaguje na zmienne rynkowe.

Prawdziwa magia DLP w połączeniu ze sztuczną inteligencją polega na modelu ciągłego uczenia się. Został zaprojektowany tak, aby konsekwentnie uczyć się na swoich działaniach, monitorując wyniki w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli okaże się, że określona pula płynności nie radzi sobie najlepiej lub jest nadmiernie eksponowana na konkretny składnik aktywów, algorytmy DLP w czasie rzeczywistym realokują zasoby, zmniejszając w ten sposób nieefektywność. To, co wyróżnia to rozwiązanie, to iteracyjne podejście do dostrajania samych algorytmów, integrując nowe dane, aby zapewnić jeszcze większą dokładność przyszłych decyzji. Ten nieustanny cykl uczenia się i dostosowywania przekłada się na strategię zarządzania aktywami, która jest dobrze dostosowana do poruszania się po wzburzonych wodach zmienności rynku.

Oprócz modelu ciągłego uczenia się, DLP zostało zoptymalizowane przy użyciu wzmocnionego uczenia się, specjalistycznej techniki uczenia maszynowego. Tutaj algorytmy uczą się poprzez działanie, stale dostosowując swoje działania w oparciu o system informacji zwrotnej z nagrodami. Na przykład, jeśli algorytm podejmie działanie, które skutkuje bardziej efektywnym zapewnieniem płynności, na przykład poprzez zmianę wagi aktywów w puli, a następnie zwiększenie rentowności, otrzymuje „pozytywną nagrodę”. Z biegiem czasu algorytm wykorzystuje ten system nagród do określenia najskuteczniejszych strategii, zasadniczo szkoląc się w celu ciągłego poprawiania wydajności.

Dodatkową cechą podejścia do uczenia maszynowego DLP jest integracja z modelem metauczenia się. Metauczenie się, często określane jako „uczenie się, jak się uczyć”, to paradygmat w uczeniu maszynowym, w którym algorytmy doskonalą się, ucząc się na podstawie doświadczeń z wielu odcinków szkoleniowych, a nie z pojedynczego zbioru danych. „Meta AI” wykorzystywana przez DLP aktualizuje i zmienia zbiory danych trenujące zależne od nich modele uczenia maszynowego. Potrafi rozróżnić różne typy warunków rynkowych i wykorzystuje tę wiedzę do precyzyjnego dostrojenia zbiorów danych wykorzystywanych przez inne modele. Celem tego podejścia jest zapewnienie, że nawet zbiory danych wykorzystywane przez DLP są zoptymalizowane pod kątem maksymalnej wydajności w zależności od wykonywanego zadania. 

Co to oznacza dla użytkowników końcowych

Biorąc pod uwagę efektywność istniejącej infrastruktury AMM, konieczność wprowadzenia innowacji takiej jak DLP może wydawać się wątpliwa. Biorąc jednak pod uwagę korzyści, jakie poniesie odbiorca końcowy, jego przyjęcie wydaje się nieuniknione. Celem DLP, podobnie jak wielu innowacji w sektorze finansowym, jest zapewnienie protokołom środków pozwalających osiągnąć więcej za mniej. Nieobciążony trudami utrzymywania kosztownej infrastruktury finansowej, DLP umożliwi nam w Elektrik zapewnienie korzystniejszych warunków zarówno inwestorom, jak i dostawcom płynności. 

Handlowcy

Dla traderów najważniejsze jest płynne doświadczenie. Chcą platformy, na której będą mogli szybko i w sposób ciągły realizować transakcje, nie tracąc przy tym poślizgu. DLP zapewnia tutaj, oferując inwestorom poziom efektywności kapitałowej nieporównywalny ze statycznymi i ręcznie dostosowywanymi dynamicznymi pulami płynności. Jej algorytmy i systemy sztucznej inteligencji niestrudzenie pracują nad dystrybucją płynności tam, gdzie przewiduje się, że będzie ona najbardziej potrzebna, zmniejszając wymogi kapitałowe dotyczące transakcji, a co za tym idzie, zmniejszając poślizg. Dynamiczny charakter DLP oznacza, że ​​inwestorzy mogą przewidywać stale głębokie pule płynności, które ułatwiają większe transakcje bez znaczącego wpływu na cenę.

Możliwość dostosowania się do rynku w czasie rzeczywistym to kolejny klejnot w koronie DLP. Handel często polega na wykorzystywaniu ulotnych okazji, a algorytmy rządzące DLP są zaprojektowane tak, aby dostosowywać się do warunków rynkowych w czasie rzeczywistym. Te szybkie korekty pul płynności oznaczają, że inwestorzy są mniej narażeni na poślizgi i mogą z większą skutecznością czerpać korzyści z krótkoterminowych ruchów cen. Lightlink dodatkowo zwiększa tę zdolność adaptacji, dzięki dużej szybkości blokowania, umożliwiającej szybkie potwierdzenia transakcji. Co więcej, tryb korporacyjny oferuje realokację bez gazu, co gwarantuje, że zmiany w dystrybucji płynności nie spowodują wygórowanych kosztów gazu. Ta zdolność adaptacji nie tylko zapewnia wydajność operacyjną; ustanawia bardziej przewidywalne środowisko handlowe, w którym możliwości nie są tracone z powodu opóźnień lub przestarzałej alokacji aktywów w porównaniu z giełdami scentralizowanymi.

Dostawcy płynności

W przypadku dostawców płynności problemem zawsze było poruszanie się po balansie pomiędzy maksymalizacją wykorzystania funduszy a minimalizacją ryzyka. DLP zasadniczo zmienia to równanie, zapewniając alokację środków tam, gdzie najprawdopodobniej wygenerują wysoki zysk. To optymalne wykorzystanie funduszy nie tylko zwiększa rentowność; działa również w celu ograniczenia nietrwałych strat, problemu, który od dawna nęka tradycyjne pule płynności. Strata nietrwała powstaje, gdy cena tokenów w puli płynności zmienia się, co powoduje, że wartość tokenów w puli różni się od wartości, gdyby były trzymane poza pulą. Dzieje się tak, ponieważ LP utrzymują stały stosunek wartości sparowanych tokenów, zatem gdy cena jednego tokena wzrasta w stosunku do drugiego, pula się równoważy, często sprzedając token zyskujący na wartości za token tracący na wartości. Kiedy inwestorzy LP pozostaną bierni podczas znacznych wahań cen, mogą doświadczyć tej straty.

Co więcej, DLP zapewnia dostawcom płynności warstwę dostosowywania, której nie można lekceważyć. Jeden rozmiar nigdy nie będzie odpowiedni dla wszystkich, szczególnie na rynkach finansowych, gdzie zachowania aktywów są bardzo zróżnicowane. DLP pozwala dostawcom dostosowywać swoje strategie w oparciu o proces decyzyjny oparty na danych, zapewniając dostosowane podejście, które jest zgodne z indywidualnym apetytem na ryzyko i celami finansowymi. Ten poziom dostosowywania oznacza, że ​​dostawcy płynności nie są tylko odbiorcami jednego rozwiązania pasującego do wszystkich; zamiast tego są aktywnymi uczestnikami systemu, który dostosowuje się do ich specyficznych potrzeb i preferencji.

Wnioski

W Web3 terminy takie jak „uczenie maszynowe” i „sztuczna inteligencja” są często używane jako modne hasła i mają stosunkowo niewiele rzeczywistego zastosowania. DLP stanowi wyjątek od tej ogólnej reguły, wykazując prawdziwy przypadek użycia w ulepszaniu algorytmów AMM. Ta integracja jest pionierska, przekracza ograniczenia statycznych systemów płynności i stanowi kolejny krok w technologii DEX. 

Chociaż DeFi poczyniło imponujące postępy, jak dotąd nie udało mu się osiągnąć parytetu z tradycyjnymi systemami finansowymi pod względem wydajności i doświadczenia użytkownika. Jednak innowacje takie jak DLP firmy Elektrik, łączące odwieczne zasady finansowe z najnowocześniejszą technologią, zmniejszają tę lukę. W wyścigu ku wydajnej, zdecentralizowanej przyszłości finansowej, DLP to nie tylko znaczący postęp, ale zwiastun ogromnego potencjału i możliwości adaptacji, jakie DeFi oferuje użytkownikom końcowym.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/