Furnizare dinamică de lichiditate: Eficiență a capitalului alimentată de AI – Crypto-News.net

Introducere

Finanțarea descentralizată (DeFi) se bazează în mod fundamental pe schimburile descentralizate (DEX). Aceste piese de infrastructură web3 sunt arbitrii lichidității, facilitând schimbul de criptomonede. Majoritatea acestor DEX, bazându-se pe creatorii de piață automati (AMM), decid la ce intervale de preț să aloce lichiditatea într-un pool de simboluri. Cu cât alocarea este mai precisă, cu atât experiența de tranzacționare este mai eficientă și mai performantă. Prin urmare, succesul oricărui DEX depinde de eficacitatea AMM-ului său. Un ecosistem fără infrastructură DEX eficientă este mai puțin probabil să reușească sub presiunea financiară pe care o impune utilizatorilor. 

Fără dezvoltarea și implementarea DEX-urilor deasupra infrastructurii AMM avansate, DeFi în sine nu ar fi acolo unde este astăzi. Cu toate acestea, infrastructura de tranzacționare DeFi are un drum lung de parcurs înainte de a ajunge la eficiența infrastructurii TradFi. Acest lucru va necesita implementarea unor AMM-uri mai avansate, care rivalizează cu modelul de registru de comenzi și de market maker folosit de majoritatea burselor TradFi. Prin urmare, dezvoltarea modelului de furnizare de lichiditate dinamică al Elektrik, un AMM de următoarea generație conceput în căutarea unei eficiențe a capitalului fără precedent.

Importanța monumentală a eficienței capitalului în DEX-uri

„Eficiența capitalului” este o expresie care apare des atunci când discutăm despre sistemele financiare. În esență, eficiența capitalului se referă la capacitatea strategică a unui sistem financiar, fie că este o afacere sau nu, de a maximiza munca depusă de fiecare dolar de capital cheltuit. În termeni mai simpli, este arta de a obține cel mai bun profit pentru banii dvs., asigurându-vă că fiecare resursă financiară este alocată judicios și utilizată în mod inteligent pentru a-și atinge potențialul maxim. Este un concept deosebit de relevant pentru piețe și schimburi, deoarece pe măsură ce costurile de tranzacționare cresc pe o bursă, este posibil ca mai puțini utilizatori să tranzacționeze pe acesta.

Pentru burse, în special DEX, eficiența capitalului nu este doar o bună practică operațională; este sângele care determină în mare măsură viabilitatea lor. Aceste platforme funcționează la legătura dintre execuția rapidă a tranzacțiilor, alunecarea minimă și potrivirea optimă a ordinelor, în care semnificația eficienței capitalului devine evident. Un DEX care nu își poate gestiona în mod judicios capitalul se va trezi depășit de concurenți, deoarece comercianții gravitează către platforme care oferă cele mai favorabile condiții de tranzacționare. Cu toate acestea, în încercarea de a atinge eficiența maximă a capitalului, DEX-urile se confruntă cu provocări. Probleme precum volatilitatea pieței, fondurile de lichidități fragmentate și volumele de tranzacționare imprevizibile pot deseori distorsiona alocarea ideală a capitalului, ceea ce duce la o utilizare ineficientă a resurselor și, ulterioare, randamente reduse.

Deci, cum pot aceste platforme să depășească aceste provocări formidabile? Răspunsul constă în amalgamarea strategică a principiilor financiare tradiționale cu tehnologiile emergente. O astfel de sinergie revoluționară este între furnizarea de lichidități și învățarea automată. Prin implementarea algoritmilor de învățare automată, bursele pot prezice modele de tranzacționare, pot anticipa cererea de lichiditate și pot ajusta alocarea capitalului în mod proactiv. Această abordare dinamică a furnizării de lichidități, alimentată de priceperea analitică a învățării automate, asigură că capitalul nu este doar utilizat, ci și optimizat.

Rezolvarea acestei probleme cu furnizarea dinamică de lichiditate (DLP)

AMM-urile tradiționale au funcționat în mare parte sub premisa unor pool-uri gestionate algoritmic, cel mai evident exemplu fiind algoritmul Uniswap V1 x * y = k. În schimb, modelul de furnizare dinamică de lichiditate (DLP) al Elektrik folosește pool-uri gestionate algoritmic, care sunt modificate și actualizate în mod constant prin condițiile de piață și sisteme inteligente artificiale. Acești algoritmi asigură că fondurile de lichiditate sunt ajustate automat pentru a răspunde cerințelor pieței, oferind nu numai un sistem mai eficient, ci și o oportunitate mai profitabilă pentru furnizorii de lichidități. Însuși nucleul DLP este capacitatea sa de a se adapta, de a se modela la contururile în continuă schimbare și natura multifațetă a peisajului financiar, asigurând că lichiditatea nu este doar disponibilă, ci și optimizată dinamic.

Când vine vorba de nucleul algoritmului DLP în sine, pariurile de acoperire și asigurarea adaptării pieței sunt teme centrale. Pentru a clarifica, AMM-urile tradiționale îi lasă adesea pe furnizorii de lichidități într-o situație dificilă: caută randamente mai mari, dar acceptă riscurile mai mari asociate cu fondurile concentrate de lichidități, cum ar fi pierderile temporare, sau joci în siguranță și pierdeți din potențiale profituri. DLP rezolvă această dilemă prin folosirea unor tehnici similare celor tradiționale de formare a pieței, alocând în mod dinamic lichiditatea acolo unde este cea mai mare nevoie, asigurând în același timp că există suficientă adâncime a pieței în intervalul posibilelor game de prețuri. Această strategie este susținută de predicții de învățare automată, care urmăresc să maximizeze taxele LP, atenuând în același timp pierderile. Integrarea acestor predicții de învățare automată cu datele pieței asigură că sistemul își poate pivota rapid strategiile pe baza condițiilor de piață în timp real. În acest fel, furnizorii de lichidități nu se trezesc blocați într-o poziție dăunătoare atunci când piața se schimbă. În schimb, sistemul DLP întreprinde acțiuni corective, realocând lichiditatea pe curbă într-o manieră care este cea mai potrivită condițiilor de piață noi și prognozate.

Ceea ce diferențiază cu adevărat DLP de concurență este utilizarea inteligenței artificiale (AI). Atunci când este integrată în mecanismul DLP, AI oferă un strat suplimentar de luare a deciziilor inteligente care poate rafina și îmbunătăți algoritmii pe care DLP îi folosește pentru a aloca lichidități. Iată cum funcționează: 

1. Previziune preț: Una dintre sarcinile principale ale AI în DLP este să prezică posibilele prețuri viitoare ale jetoanelor într-o pereche de tranzacționare. Pentru a face acest lucru, AI se scufundă adânc în cantități mari de date istorice și în timp real. Analizând tiparele, comportamentele pieței și alte variabile, poate proiecta prețuri potențiale pentru active în intervalele de timp viitoare.
2. Ponderarea probabilității de preț: Nu este suficient doar să preziceți prețurile; AI trebuie, de asemenea, să estimeze cât de probabil se va realiza fiecare dintre aceste prețuri. De exemplu, dacă AI prezice trei prețuri potențiale pentru un activ în epoca următoare, atribuie o ponderare sau un procent de probabilitate fiecăruia dintre acele prețuri. Acest lucru asigură că DLP poate lua decizii mai nuanțate cu privire la furnizarea de lichidități pe baza celor mai probabile rezultate.
3. Alocarea lichidității: Folosind prețurile prezise și ponderile acestora, IA plasează apoi în mod strategic lichiditatea pe curbă. O face prin ajustarea unor parametri precum ratele de distribuție a capitalului sau limitele de expunere la risc. De exemplu, dacă un anumit punct de preț are o probabilitate mare de apariție și se aliniază cu profilul de risc dorit, IA ar putea alocă mai multă lichiditate în jurul prețului respectiv, asigurându-se că furnizorii de lichidități și comercianții obțin rezultate optime.

Ceea ce diferențiază DLP, atunci, este această utilizare a inteligenței artificiale pentru a gestiona în mod inteligent și dinamic lichiditatea. Metodele tradiționale se pot baza pe reguli statice sau ajustări manuale, dar cu DLP, procesul se adaptează continuu pe baza unei analize cuprinzătoare a datelor. Acest lucru are ca rezultat un risc mai mic, un randament mai mare și un sistem de furnizare de lichidități mai adaptabil, care răspunde la variabilele pieței aproape instantaneu.

Adevărata magie a DLP combinată cu AI constă în modelul său de învățare continuă. Este conceput pentru a învăța în mod constant din acțiunile sale, monitorizând rezultatele în timp real. De exemplu, dacă se constată că un anumit fond de lichiditate este subperformant sau supraexpus unui anumit activ, algoritmii DLP realocă resursele în timp real, reducând astfel ineficiența. Ceea ce diferențiază acest lucru este abordarea iterativă de reglare fină a algoritmilor înșiși, integrând date noi pentru a se asigura că deciziile viitoare sunt și mai precise. Acest ciclu perpetuu de învățare și ajustare se traduce într-o strategie de gestionare a activelor care este bine aliniată pentru a naviga prin apele agitate ale volatilității pieței.

Pe lângă modelul de învățare continuă, DLP a fost optimizat folosind învățarea consolidată, o tehnică specializată de învățare automată. Aici, algoritmii învață prin practică, perfecționându-și constant acțiunile pe baza unui sistem de feedback de recompensă. De exemplu, dacă algoritmul întreprinde o acțiune care are ca rezultat o furnizare de lichiditate mai eficientă, poate prin modificarea ponderii activelor dintr-un grup și, ulterior, prin creșterea randamentului, primește o „recompensă pozitivă”. De-a lungul timpului, algoritmul folosește acest sistem de recompensă pentru a determina cele mai eficiente strategii, antrenându-se în esență pentru a îmbunătăți performanța în mod continuu.

O caracteristică suplimentară a abordării de învățare automată a DLP include integrarea cu un model de metaînvățare. Meta-învățarea, denumită adesea „învățare pentru a învăța”, este o paradigmă în cadrul învățării automate în care algoritmii se îmbunătățesc prin învățarea din experiențe din mai multe episoade de antrenament, mai degrabă decât dintr-un set de date singular. „Meta AI” folosit de DLP actualizează și modifică seturile de date antrenând modelele sale dependente de învățare automată. Este capabil să discearnă între diferitele tipuri de condiții de piață și folosește aceste cunoștințe pentru a regla ce seturi de date folosesc celelalte modele. Intenția acestei abordări este de a se asigura că chiar și seturile de date folosite de DLP sunt optimizate pentru performanță maximă, în funcție de sarcina la îndemână. 

Ce înseamnă acest lucru pentru utilizatorii finali

Având în vedere eficiența infrastructurii AMM existente, necesitatea unei inovații precum DLP ar putea părea discutabilă. Cu toate acestea, luând în considerare beneficiile suportate de utilizatorul final, adoptarea acesteia pare inevitabilă. Scopul DLP, ca și în cazul multor inovații din sectorul financiar, este de a oferi protocoale un mijloc de a obține mai mult cu mai puțin. Neîmpovărați de tensiunile menținerii unei infrastructuri financiare costisitoare, DLP ne va permite, la Elektrik, să oferim condiții mai favorabile pentru comercianți și furnizorii de lichidități deopotrivă. 

Comercianti

Pentru comercianți, o experiență perfectă este numele jocului. Ei doresc o platformă în care să poată executa tranzacții rapid și continuu, fără a pierde din cauza alunecării. DLP oferă aici, oferind comercianților niveluri de eficiență a capitalului fără egal cu fondurile de lichiditate dinamice statice și ajustate manual. Algoritmii și sistemele sale de inteligență artificială lucrează neobosit pentru a distribui lichiditatea acolo unde se preconizează că va fi cea mai necesară, reducând cerințele de capital pentru tranzacționare și, la rândul lor, reducând derapajele. Natura dinamică a DLP înseamnă că comercianții pot anticipa în mod constant fonduri de lichiditate profunde, care facilitează tranzacții mai mari, fără un impact semnificativ asupra prețului.

Adaptabilitatea pieței în timp real este o altă bijuterie a coroanei DLP. Tranzacționarea înseamnă adesea să profitați de oportunități trecătoare, iar algoritmii care guvernează DLP sunt proiectați să se adapteze la condițiile pieței în timp real. Aceste ajustări rapide ale fondurilor de lichiditate înseamnă că comercianții sunt mai puțin probabil să se confrunte cu derapaje și pot valorifica cu mai multă eficacitate mișcările de preț pe termen scurt. Lightlink îmbunătățește și mai mult această adaptabilitate, cu viteza sa rapidă de blocare permițând confirmări rapide ale tranzacțiilor. În plus, modul său de întreprindere oferă realocare fără gaz, asigurându-se că schimbările în distribuția lichidității nu implică costuri prohibitive cu gaz. Această adaptabilitate nu aduce doar eficiență operațională; stabilește un mediu de tranzacționare mai previzibil, unul în care oportunitățile nu sunt pierdute din cauza latenței sau a alocărilor de active depășite în comparație cu bursele centralizate.

Furnizori de lichiditate

Pentru furnizorii de lichiditate (LP), problema a fost întotdeauna de a merge pe frânghia strânsă între maximizarea utilizării fondurilor și minimizarea riscului. DLP modifică fundamental această ecuație, asigurându-se că fondurile sunt alocate acolo unde este cel mai probabil să genereze un randament ridicat. Această utilizare optimă a fondului nu doar sporește profitabilitatea; de asemenea, funcționează pentru a reduce pierderile temporare, o problemă care afectează de mult fondurile tradiționale de lichiditate. Pierderea permanentă apare atunci când prețul jetoanelor dintr-un pool de lichidități se schimbă, ceea ce face ca valoarea jetoanelor din pool să difere față de dacă ar fi deținute în afara pool-ului. Se întâmplă deoarece LP-urile mențin un raport de valoare constant al jetoanelor împerecheate, așa că atunci când prețul unui jeton crește față de celălalt, pool-ul se reechilibrează, adesea vânzând jetonul de apreciere pentru cel care se depreciază. Atunci când LPers rămân pasivi în timpul variațiilor semnificative de preț, ei pot experimenta această pierdere.

În plus, DLP oferă furnizorilor de lichidități un nivel de personalizare care nu poate fi subestimat. O singură dimensiune nu se va potrivi niciodată tuturor, mai ales pe piețele financiare unde comportamentele activelor sunt foarte nuanțate. DLP permite furnizorilor să-și personalizeze strategiile, susținute de un proces decizional bazat pe date, asigurând o abordare personalizată care se aliniază cu apetitul individual pentru risc și obiectivele financiare. Acest nivel de personalizare înseamnă că furnizorii de lichidități nu sunt doar destinatarii unei soluții universale; în schimb, sunt participanți activi la un sistem care se modelează în funcție de nevoile și preferințele lor specifice.

Concluzie

În web3, termeni precum „învățare automată” și „inteligență artificială” sunt adesea folosiți ca cuvinte la modă cu un caz de utilizare real relativ mic. DLP iese în evidență ca excepție de la această regulă generală, prezentând un caz de utilizare real în îmbunătățirea algoritmilor AMM. Această integrare este de pionierat, transcendend limitările sistemelor statice de lichiditate și reprezintă următorul pas în tehnologia DEX. 

Deși DeFi a făcut pași impresionante, până acum nu a reușit să atingă paritatea cu sistemele financiare tradiționale în ceea ce privește eficiența și experiența utilizatorului. Cu toate acestea, inovații precum DLP-ul Elektrik, care combină principiile financiare vechi cu tehnologia de ultimă oră, reduc acest decalaj. În cursa către un viitor financiar eficient și descentralizat, DLP nu este doar un progres semnificativ, ci un prevestitor al potențialului imens și al adaptabilității pe care DeFi le deține utilizatorilor finali.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/