Fornecimento de liquidez dinâmica: eficiência de capital baseada em IA – Crypto-News.net

Introdução

As finanças descentralizadas (DeFi), em sua essência, dependem fundamentalmente de exchanges descentralizadas (DEXs). Essas peças da infraestrutura web3 são os árbitros da liquidez, facilitando a troca de criptomoedas. A maioria desses DEXs, dependendo de criadores de mercado automatizados (AMMs), decidem para quais faixas de preço alocar liquidez em um pool de tokens. Quanto mais precisa for a alocação, mais eficiente e performática será a experiência de negociação. Portanto, o sucesso de qualquer DEX depende da eficácia do seu AMM. Um ecossistema sem infraestrutura DEX eficiente tem menos probabilidade de ter sucesso sob a pressão financeira que impõe aos usuários. 

Sem o desenvolvimento e implantação de DEXs sobre infraestrutura AMM avançada, o próprio DeFi não estaria onde está hoje. No entanto, a infraestrutura comercial DeFi ainda tem um longo caminho a percorrer antes de alcançar a eficiência da infraestrutura TradFi. Isso exigirá a implementação de AMMs mais avançados que rivalizem com a carteira de pedidos e o modelo de criador de mercado empregado pela maioria das bolsas TradFi. Daí o desenvolvimento do modelo dinâmico de provisão de liquidez da Elektrik, um AMM de próxima geração projetado em busca de uma eficiência de capital sem precedentes.

A importância monumental da eficiência de capital em DEXs

“Eficiência de capital” é uma frase que surge frequentemente quando se discute sistemas financeiros. Na sua essência, a eficiência do capital refere-se à capacidade estratégica de um sistema financeiro, seja ele empresarial ou não, de maximizar o trabalho realizado por cada dólar de capital gasto. Em termos mais simples, é a arte de obter o máximo retorno do seu investimento, garantindo que todos os recursos financeiros sejam criteriosamente alocados e aproveitados de forma inteligente para atingir o seu potencial máximo. É um conceito especialmente pertinente para mercados e bolsas, uma vez que à medida que os custos de negociação aumentam numa bolsa, é provável que menos utilizadores negociem nela.

Para bolsas, especialmente DEXs, a eficiência de capital não é apenas uma melhor prática operacional; é a força vital que determina em grande parte a sua viabilidade. Estas plataformas operam no nexo de execução rápida de negociações, deslizamento mínimo e correspondência ideal de ordens, onde a importância da eficiência de capital se torna evidente. Uma DEX que não consiga gerir criteriosamente o seu capital será ofuscada pelos concorrentes, à medida que os traders gravitam em torno de plataformas que oferecem as condições de negociação mais favoráveis. No entanto, na tentativa de atingir o pico de eficiência de capital, os DEXs enfrentam desafios. Questões como a volatilidade do mercado, os conjuntos de liquidez fragmentados e os volumes de negociação imprevisíveis podem muitas vezes distorcer a alocação ideal de capital, conduzindo à utilização ineficiente dos recursos e à subsequente diminuição dos retornos.

Então, como podem estas plataformas superar estes desafios formidáveis? A resposta reside na fusão estratégica de princípios financeiros tradicionais com tecnologias emergentes. Uma dessas sinergias inovadoras é entre a provisão de liquidez e o aprendizado de máquina. Ao implementar algoritmos de aprendizagem automática, as bolsas podem prever padrões de negociação, antecipar a procura de liquidez e ajustar a sua alocação de capital de forma proativa. Esta abordagem dinâmica à provisão de liquidez, alimentada pela capacidade analítica da aprendizagem automática, garante que o capital não é apenas utilizado, mas também otimizado.

Resolvendo este problema com provisão dinâmica de liquidez (DLP)

Os AMMs tradicionais têm operado em grande parte sob a premissa de pools gerenciados por algoritmos, sendo o exemplo mais óbvio o algoritmo x * y = k do Uniswap V1. Por outro lado, o modelo de Provisão Dinâmica de Liquidez (DLP) da Elektrik utiliza pools gerenciados por algoritmos que são constantemente alterados e atualizados por meio de condições de mercado e sistemas artificialmente inteligentes. Estes algoritmos garantem que os pools de liquidez sejam ajustados automaticamente para atender às demandas do mercado, proporcionando não apenas um sistema mais eficiente, mas também uma oportunidade mais lucrativa para os provedores de liquidez. A essência do DLP é a sua capacidade de adaptação, de moldar-se aos contornos em constante mudança e à natureza multifacetada do cenário financeiro, garantindo que a liquidez não esteja apenas disponível, mas também otimizada de forma dinâmica.

Quando se trata do núcleo do algoritmo DLP em si, proteger as apostas e garantir a adaptabilidade do mercado são temas centrais. Para esclarecer, os AMMs tradicionais muitas vezes deixam os fornecedores de liquidez numa situação difícil: procuram rendimentos mais elevados, mas aceitam os riscos maiores associados a pools de liquidez concentrados, como perdas impermanentes, ou jogam pelo seguro e perdem lucros potenciais. O DLP resolve esse dilema empregando técnicas semelhantes às dos criadores de mercado tradicionais, alocando dinamicamente a liquidez onde ela é mais necessária e, ao mesmo tempo, garantindo que haja profundidade de mercado suficiente em todas as faixas de preços possíveis. Esta estratégia é apoiada por previsões de aprendizagem automática, que visam maximizar as taxas de LP e, ao mesmo tempo, mitigar as perdas. A integração destas previsões de aprendizagem automática com dados de mercado garante que o sistema possa dinamizar rapidamente as suas estratégias com base nas condições de mercado em tempo real. Desta forma, os fornecedores de liquidez não ficam presos numa posição prejudicial quando o mercado muda. Em vez disso, o sistema DLP toma ações corretivas, realocando a liquidez na curva da maneira mais adequada às condições de mercado novas e previstas.

O que realmente diferencia o DLP da concorrência é o uso de inteligência artificial (IA). Quando integrada ao mecanismo DLP, a IA oferece uma camada adicional de tomada de decisão inteligente que pode refinar e aprimorar os algoritmos que o DLP usa para alocar liquidez. Veja como funciona: 

1. Previsão de preço: Uma das principais tarefas da IA ​​em DLP é prever possíveis preços futuros de tokens em um par comercial. Para fazer isso, a IA mergulha profundamente em grandes quantidades de dados históricos e em tempo real. Ao analisar padrões, comportamentos de mercado e outras variáveis, pode projetar preços potenciais para ativos nos próximos prazos.
2. Ponderação de probabilidade de preço: Não basta apenas prever os preços; a IA também deve estimar a probabilidade de cada um desses preços se concretizar. Por exemplo, se a IA prevê três preços potenciais para um ativo na próxima época, atribui uma ponderação ou percentagem de probabilidade a cada um desses preços. Isso garante que o DLP possa tomar decisões mais diferenciadas sobre o provisionamento de liquidez com base nos resultados mais prováveis.
3. Alocação de Liquidez: Utilizando os preços previstos e as suas ponderações, a IA coloca estrategicamente a liquidez na curva. Fá-lo ajustando parâmetros como rácios de distribuição de capital ou limites de exposição ao risco. Por exemplo, se um determinado preço tiver uma elevada probabilidade de ocorrer e estiver alinhado com o perfil de risco desejado, a IA poderá alocar mais liquidez em torno desse preço, garantindo que os fornecedores de liquidez e os comerciantes obtenham resultados óptimos.

O que diferencia o DLP, então, é o uso da IA ​​para gerenciar a liquidez de forma inteligente e dinâmica. Os métodos tradicionais podem contar com regras estáticas ou ajustes manuais, mas com DLP, o processo se adapta continuamente com base em análises abrangentes de dados. Isto resulta num risco menor, num rendimento mais elevado e num sistema de provisão de liquidez mais adaptável que responde às variáveis ​​do mercado quase instantaneamente.

A verdadeira magia do DLP combinado com a IA reside no seu modelo de aprendizagem contínua. Ele foi projetado para aprender consistentemente com suas ações, monitorando os resultados em tempo real. Por exemplo, se for descoberto que um pool de liquidez específico apresenta desempenho inferior ou está superexposto a um determinado ativo, os algoritmos DLP, em tempo real, realocam recursos, reduzindo assim as ineficiências. O que diferencia isso é a abordagem iterativa para ajustar os próprios algoritmos, integrando novos dados para garantir que as decisões futuras sejam ainda mais precisas. Este ciclo perpétuo de aprendizagem e ajuste traduz-se numa estratégia de gestão de ativos bem alinhada para navegar pelas águas agitadas da volatilidade do mercado.

Além do modelo de aprendizado contínuo, o DLP foi otimizado usando aprendizado reforçado, uma técnica especializada de aprendizado de máquina. Aqui, os algoritmos aprendem fazendo, ajustando constantemente suas ações com base em um sistema de feedback de recompensa. Por exemplo, se o algoritmo tomar uma acção que resulte numa provisão de liquidez mais eficaz, talvez alterando a ponderação dos activos num conjunto e subsequentemente aumentando o rendimento, recebe uma “recompensa positiva”. Com o tempo, o algoritmo utiliza esse sistema de recompensa para determinar as estratégias mais eficazes, essencialmente treinando-se para melhorar continuamente o desempenho.

Um recurso adicional da abordagem de aprendizado de máquina do DLP inclui a integração com um modelo de meta-aprendizado. A meta-aprendizagem, muitas vezes referida como “aprender a aprender”, é um paradigma dentro da aprendizagem automática em que os algoritmos melhoram aprendendo a partir de experiências em vários episódios de treino, em vez de a partir de um conjunto de dados único. A 'meta IA' empregada pelo DLP atualiza e altera os conjuntos de dados que treinam seus modelos de aprendizado de máquina dependentes. É capaz de discernir entre diferentes tipos de condições de mercado e utiliza esse conhecimento para ajustar quais conjuntos de dados os outros modelos utilizam. A intenção desta abordagem é garantir que mesmo os conjuntos de dados empregados pelo DLP sejam otimizados para desempenho máximo, dependendo da tarefa em questão. 

O que isso significa para os usuários finais

Dada a eficácia da infraestrutura AMM existente, a necessidade de uma inovação como o DLP pode parecer questionável. No entanto, quando se consideram os benefícios incorridos pelo utilizador final, a sua adoção parece inevitável. O objetivo do DLP, tal como acontece com muitas inovações no setor financeiro, é fornecer aos protocolos um meio de conseguir mais com menos. Livre das tensões de manter uma infraestrutura financeira dispendiosa, o DLP permitirá que nós, da Elektrik, forneçamos condições mais favoráveis ​​tanto para traders quanto para provedores de liquidez. 

Traders

Para os traders, uma experiência perfeita é o nome do jogo. Eles querem uma plataforma onde possam executar negociações de forma rápida e contínua, sem perder derrapagens. O DLP cumpre aqui, oferecendo aos traders níveis de eficiência de capital incomparáveis ​​por pools de liquidez dinâmicos estáticos e ajustados manualmente. Os seus algoritmos e sistemas de IA trabalham incansavelmente para distribuir a liquidez onde se prevê que esta seja mais necessária, reduzindo os requisitos de capital para negociação e, por sua vez, reduzindo a derrapagem. A natureza dinâmica do DLP significa que os traders podem antecipar pools de liquidez consistentemente profundos que facilitam transações maiores sem impacto significativo nos preços.

A adaptabilidade do mercado em tempo real é outra joia da coroa do DLP. Negociar muitas vezes envolve aproveitar oportunidades passageiras, e os algoritmos que governam o DLP são projetados para se adaptar às condições do mercado em tempo real. Estes ajustes rápidos aos pools de liquidez significam que os traders têm menos probabilidades de enfrentar derrapagens e podem capitalizar os movimentos de preços de curto prazo com maior eficácia. Lightlink aprimora ainda mais essa adaptabilidade, com sua rápida velocidade de bloqueio permitindo confirmações rápidas de transações. Além disso, o seu modo empresarial oferece realocação sem gás, garantindo que as mudanças na distribuição de liquidez não implicam custos de gás proibitivos. Esta adaptabilidade não traz apenas eficiências operacionais; estabelece um ambiente comercial mais previsível, onde as oportunidades não são perdidas devido à latência ou alocações de ativos desatualizadas quando comparadas com bolsas centralizadas.

De Mercado

Para os fornecedores de liquidez (LP), a questão sempre foi caminhar na corda bamba entre maximizar a utilização dos fundos e minimizar o risco. O DLP altera fundamentalmente esta equação, garantindo que os fundos sejam alocados onde têm maior probabilidade de gerar um rendimento elevado. Esta utilização óptima dos fundos não aumenta apenas a rentabilidade; também funciona para reduzir perdas impermanentes, um problema que há muito atormenta os pools de liquidez tradicionais. A perda impermanente surge quando o preço dos tokens em um pool de liquidez muda, fazendo com que o valor dos tokens no pool seja diferente de se fossem mantidos fora do pool. Isso ocorre porque os LPs mantêm uma proporção de valor constante dos tokens emparelhados; portanto, quando o preço de um token aumenta em relação ao outro, o pool se reequilibra, muitas vezes vendendo o token em valorização pelo token em depreciação. Quando os LPers permanecem passivos durante oscilações significativas de preços, eles podem sofrer essa perda.

Além disso, o DLP oferece aos provedores de liquidez uma camada de personalização que não pode ser subestimada. Um tamanho único nunca servirá para todos, especialmente nos mercados financeiros onde o comportamento dos activos é altamente matizado. O DLP permite que os provedores personalizem suas estratégias, apoiadas por tomadas de decisão baseadas em dados, garantindo uma abordagem personalizada que se alinha aos apetites de risco e objetivos financeiros individuais. Este nível de personalização significa que os fornecedores de liquidez não são apenas destinatários de uma solução única para todos; em vez disso, são participantes activos num sistema que se molda em torno das suas necessidades e preferências específicas.

Conclusão

Na web3, termos como “aprendizado de máquina” e “inteligência artificial” são frequentemente usados ​​como chavões com relativamente poucos casos de uso genuínos. DLP se destaca como uma exceção a esta regra, exibindo um caso de uso genuíno no aprimoramento de algoritmos AMM. Esta integração é pioneira, transcendendo as limitações dos sistemas de liquidez estática e representando o próximo passo na tecnologia DEX. 

Embora o DeFi tenha feito progressos impressionantes, até agora não conseguiu alcançar a paridade com os sistemas financeiros tradicionais em termos de eficiência e experiência do utilizador. No entanto, inovações como o DLP da Elektrik, que combinam princípios financeiros antigos com tecnologia de ponta, estão a diminuir esta lacuna. Na corrida em direção a um futuro financeiro eficiente e descentralizado, o DLP não é apenas um avanço significativo, mas um prenúncio do imenso potencial e adaptabilidade que o DeFi oferece aos usuários finais.

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