Динамическое обеспечение ликвидности: эффективность капитала на основе искусственного интеллекта – Crypto-News.net

Введение

Децентрализованные финансы (DeFi) по своей сути фундаментально зависят от децентрализованных бирж (DEX). Эти части инфраструктуры web3 являются арбитрами ликвидности, облегчая обмен криптовалютами. Большинство этих DEX, полагаясь на автоматических маркет-мейкеров (AMM), решают, в какие ценовые диапазоны распределять ликвидность в пуле токенов. Чем точнее распределение, тем более эффективным и результативным будет торговый опыт. Таким образом, успех любой DEX зависит от эффективности ее AMM. Экосистема без эффективной инфраструктуры DEX с меньшей вероятностью добьется успеха из-за финансового напряжения, которое она возлагает на пользователей. 

Без разработки и развертывания DEX на базе передовой инфраструктуры AMM сам DeFi не был бы тем, чем он является сегодня. Тем не менее, торговой инфраструктуре DeFi предстоит пройти долгий путь, прежде чем она догонит по эффективности инфраструктуру TradFi. Это потребует внедрения более совершенных AMM, которые могут конкурировать с моделью книги заказов и маркет-мейкера, используемой большинством бирж TradFi. Отсюда и развитие модели динамического предоставления ликвидности Elektrik, AMM следующего поколения, разработанной для достижения беспрецедентной эффективности капитала.

Огромная важность эффективности капитала на DEX

«Эффективность капитала» — это фраза, которая часто встречается при обсуждении финансовых систем. По своей сути эффективность капитала относится к стратегической способности финансовой системы, будь то бизнес или иная, максимизировать работу, выполняемую каждым долларом затраченного капитала. Проще говоря, это искусство получения максимальной отдачи от вложенных средств, гарантируя, что каждый финансовый ресурс разумно распределяется и разумно используется для достижения максимального потенциала. Эта концепция особенно актуальна для торговых площадок и бирж, поскольку по мере роста затрат на торговлю на бирже, вероятно, на ней будет торговать меньше пользователей.

Для бирж, особенно DEX, эффективность использования капитала — это не просто передовой опыт работы; именно жизненная сила во многом определяет их жизнеспособность. Эти платформы работают на основе быстрого исполнения сделок, минимального проскальзывания и оптимального сопоставления ордеров, при этом важность эффективности капитала становится совершенно очевидной. DEX, которая не может разумно управлять своим капиталом, окажется затмеваемой конкурентами, поскольку трейдеры тяготеют к платформам, предлагающим наиболее выгодные торговые условия. Однако в попытке достичь максимальной эффективности капитала DEX сталкиваются с проблемами. Такие проблемы, как волатильность рынка, фрагментированные пулы ликвидности и непредсказуемые объемы торговли, часто могут исказить идеальное распределение капитала, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и последующему снижению доходности.

Итак, как эти платформы смогут преодолеть эти огромные проблемы? Ответ заключается в стратегическом объединении традиционных финансовых принципов с новыми технологиями. Одна из таких новаторских синергий – между предоставлением ликвидности и машинным обучением. Используя алгоритмы машинного обучения, биржи могут прогнозировать модели торговли, предвидеть спрос на ликвидность и активно корректировать распределение капитала. Этот динамичный подход к предоставлению ликвидности, основанный на аналитическом мастерстве машинного обучения, гарантирует, что капитал не просто используется, но и оптимизируется.

Решение этой проблемы с помощью динамического обеспечения ликвидности (DLP)

Традиционные AMM в основном работают на основе алгоритмически управляемых пулов, наиболее очевидным примером является алгоритм x * y = k Uniswap V1. И наоборот, модель динамического обеспечения ликвидности (DLP) Elektrik использует алгоритмически управляемые пулы, которые постоянно изменяются и обновляются в зависимости от рыночных условий и систем искусственного интеллекта. Эти алгоритмы гарантируют, что пулы ликвидности автоматически корректируются в соответствии с требованиями рынка, обеспечивая не только более эффективную систему, но и более выгодные возможности для поставщиков ликвидности. Самой сутью DLP является его способность адаптироваться, подстраиваться под постоянно меняющиеся контуры и многогранный характер финансового ландшафта, обеспечивая не только доступность ликвидности, но и ее динамическую оптимизацию.

Когда дело доходит до сути самого алгоритма DLP, центральными темами являются хеджирование ставок и обеспечение адаптивности рынка. Чтобы внести ясность, традиционные AMM часто ставят поставщиков ликвидности в затруднительное положение: стремятся к более высокой доходности, но принимают на себя большие риски, связанные с концентрированными пулами ликвидности, такие как непостоянные потери, или перестраховываются и теряют потенциальную прибыль. DLP решает эту дилемму, используя методы, аналогичные традиционным маркет-мейкерам, динамически распределяя ликвидность туда, где она больше всего необходима, обеспечивая при этом достаточную глубину рынка во всем диапазоне возможных ценовых диапазонов. Эта стратегия подкреплена прогнозами машинного обучения, целью которых является максимизация комиссий LP при одновременном уменьшении потерь. Интеграция этих прогнозов машинного обучения с рыночными данными гарантирует, что система может быстро менять свои стратегии на основе рыночных условий в реальном времени. Таким образом, поставщики ликвидности не окажутся в убыточном положении, когда рынок изменится. Вместо этого система DLP предпринимает корректирующие действия, перераспределяя ликвидность на кривой таким образом, который наиболее подходит к новым и прогнозируемым рыночным условиям.

Что действительно отличает DLP от конкурентов, так это использование искусственного интеллекта (ИИ). В сочетании с механизмом DLP ИИ предлагает дополнительный уровень интеллектуального принятия решений, который может усовершенствовать и улучшить алгоритмы, используемые DLP для распределения ликвидности. Вот как это работает: 

1. Прогноз цены: Одной из основных задач ИИ в DLP является прогнозирование возможных будущих цен токенов в торговой паре. Для этого ИИ глубоко погружается в огромные объемы исторических данных и данных в реальном времени. Анализируя закономерности, поведение рынка и другие переменные, он может прогнозировать потенциальные цены на активы в предстоящие периоды времени.
2. Оценка вероятности цены: Недостаточно просто прогнозировать цены; ИИ также должен оценить, насколько вероятно, что каждая из этих цен осуществится. Например, если ИИ предсказывает три потенциальных цены актива в следующую эпоху, он присваивает каждой из этих цен весовой коэффициент или процент вероятности. Это гарантирует, что DLP сможет принимать более детальные решения о предоставлении ликвидности на основе наиболее вероятных результатов.
3. Распределение ликвидности: Используя прогнозируемые цены и их веса, ИИ затем стратегически размещает ликвидность на кривой. Это достигается путем корректировки таких параметров, как коэффициенты распределения капитала или лимиты риска. Например, если определенная цена имеет высокую вероятность возникновения и соответствует желаемому профилю риска, ИИ может распределить больше ликвидности вокруг этой цены, гарантируя, что поставщики ликвидности и трейдеры получат оптимальные результаты.

Что отличает DLP, так это использование искусственного интеллекта для интеллектуального и динамического управления ликвидностью. Традиционные методы могут основываться на статических правилах или ручной корректировке, но с помощью DLP процесс постоянно адаптируется на основе всестороннего анализа данных. Это приводит к снижению риска, более высокой доходности и более адаптируемой системе предоставления ликвидности, которая почти мгновенно реагирует на рыночные переменные.

Истинное волшебство DLP в сочетании с искусственным интеллектом заключается в модели непрерывного обучения. Он создан для того, чтобы постоянно учиться на своих действиях, отслеживая результаты в режиме реального времени. Например, если обнаруживается, что конкретный пул ликвидности неэффективен или перегружен конкретным активом, алгоритмы DLP в режиме реального времени перераспределяют ресурсы, тем самым снижая неэффективность. Отличительной чертой этого подхода является итеративный подход к точной настройке самих алгоритмов, интеграции новых данных, чтобы гарантировать, что будущие решения будут еще более точными. Этот постоянный цикл обучения и корректировок превращается в стратегию управления активами, которая хорошо адаптирована для преодоления неспокойных вод рыночной волатильности.

Помимо модели непрерывного обучения, технология DLP была оптимизирована с использованием усиленного обучения — специализированного метода машинного обучения. Здесь алгоритмы учатся на практике, постоянно настраивая свои действия на основе системы обратной связи с вознаграждением. Например, если алгоритм предпринимает действие, которое приводит к более эффективному предоставлению ликвидности, например, путем изменения веса активов в пуле и последующего увеличения доходности, он получает «положительное вознаграждение». Со временем алгоритм использует эту систему вознаграждений для определения наиболее эффективных стратегий, по сути тренируясь для постоянного улучшения производительности.

Дополнительная особенность подхода машинного обучения DLP включает интеграцию с моделью метаобучения. Мета-обучение, часто называемое «обучением учиться», представляет собой парадигму машинного обучения, в которой алгоритмы совершенствуются за счет обучения на основе опыта нескольких эпизодов обучения, а не на основе единого набора данных. «Мета-ИИ», используемый DLP, обновляет и изменяет наборы данных, обучающие зависимые модели машинного обучения. Он способен различать различные типы рыночных условий и использует эти знания для точной настройки наборов данных, используемых другими моделями. Цель этого подхода — гарантировать, что даже наборы данных, используемые DLP, будут оптимизированы для максимальной производительности в зависимости от поставленной задачи. 

Что это значит для конечных пользователей

Учитывая эффективность существующей инфраструктуры AMM, необходимость такой инновации, как DLP, может показаться сомнительной. Однако, если принять во внимание выгоды, получаемые конечным пользователем, его принятие кажется неизбежным. Цель DLP, как и многих инноваций в финансовом секторе, — предоставить протоколам средства для достижения большего с меньшими затратами. Освободившись от бремени, связанного с поддержанием дорогостоящей финансовой инфраструктуры, DLP позволит нам в Elektrik предоставлять более выгодные условия как для трейдеров, так и для поставщиков ликвидности. 

Торговцы

Для трейдеров главное – это бесперебойный опыт. Им нужна платформа, на которой они смогут совершать сделки быстро и непрерывно, не теряя при этом проскальзывания. DLP обеспечивает здесь эффективность, предлагая трейдерам уровни эффективности капитала, не имеющие себе равных со статическими и регулируемыми вручную динамическими пулами ликвидности. Его алгоритмы и системы искусственного интеллекта неустанно работают над распределением ликвидности там, где она, по прогнозам, больше всего необходима, снижая требования к капиталу для торговли и, в свою очередь, уменьшая проскальзывание. Динамический характер DLP означает, что трейдеры могут предвидеть постоянно глубокие пулы ликвидности, которые облегчают более крупные транзакции без существенного влияния на цену.

Адаптивность к рынку в режиме реального времени — еще одна жемчужина в короне DLP. Торговля часто заключается в использовании мимолетных возможностей, а алгоритмы, управляющие DLP, предназначены для адаптации к рыночным условиям в режиме реального времени. Такая быстрая корректировка пулов ликвидности означает, что трейдеры с меньшей вероятностью столкнутся с проскальзыванием и могут с большей эффективностью извлекать выгоду из краткосрочных движений цен. Lightlink еще больше повышает эту адаптивность благодаря высокой скорости блока, позволяющей быстро подтверждать транзакции. Более того, его корпоративный режим предлагает безгазовое перераспределение, гарантируя, что изменения в распределении ликвидности не повлекут за собой непомерно высокие затраты на газ. Такая адаптивность не только повышает операционную эффективность; он создает более предсказуемую торговую среду, в которой возможности не теряются из-за задержек или устаревшего распределения активов по сравнению с централизованными биржами.

Ликвидность поставщиков

Для поставщиков ликвидности (LP) проблема всегда заключалась в том, чтобы найти баланс между максимизацией использования средств и минимизацией риска. DLP фундаментально меняет это уравнение, гарантируя, что средства распределяются там, где они с наибольшей вероятностью принесут высокую доходность. Такое оптимальное использование средств не только повышает прибыльность; он также помогает уменьшить непостоянные потери — проблему, которая уже давно беспокоит традиционные пулы ликвидности. Непостоянные потери возникают, когда цена токенов в пуле ликвидности меняется, в результате чего стоимость токенов в пуле отличается от стоимости, если бы они находились вне пула. Это происходит потому, что LP поддерживают постоянное соотношение стоимости парных токенов, поэтому, когда цена одного токена увеличивается относительно другого, пул перебалансируется, часто продавая дорожающий токен в обмен на обесценивающийся. Когда LP-персоны остаются пассивными во время значительных колебаний цен, они могут понести эту потерю.

Более того, DLP предоставляет поставщикам ликвидности уровень настройки, который нельзя недооценивать. Один размер никогда не подойдет всем, особенно на финансовых рынках, где поведение активов очень тонкое. DLP позволяет поставщикам настраивать свои стратегии, опираясь на принятие решений на основе данных, обеспечивая индивидуальный подход, соответствующий индивидуальной склонности к риску и финансовым целям. Такой уровень настраиваемости означает, что поставщики ликвидности являются не просто получателями универсального решения; вместо этого они являются активными участниками системы, которая формируется вокруг их конкретных потребностей и предпочтений.

Заключение

В web3 такие термины, как «машинное обучение» и «искусственный интеллект», часто используются как модные слова с относительно небольшим реальным вариантом использования. DLP является исключением из этого эмпирического правила, демонстрируя реальный вариант использования для улучшения алгоритмов AMM. Эта интеграция является новаторской, превосходящей ограничения систем статической ликвидности и представляющей собой следующий шаг в технологии DEX. 

Хотя DeFi добилась впечатляющих успехов, ей до сих пор не удалось достичь паритета с традиционными финансовыми системами с точки зрения эффективности и пользовательского опыта. Однако такие инновации, как DLP от Elektrik, сочетающие вековые финансовые принципы с передовыми технологиями, сокращают этот разрыв. В гонке за эффективным, децентрализованным финансовым будущим DLP является не просто значительным достижением, но и предвестником огромного потенциала и адаптируемости, которые DeFi несет для конечных пользователей.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/