Dinamično zagotavljanje likvidnosti: Kapitalska učinkovitost, ki jo poganja AI – Crypto-News.net

Predstavitev

Decentralizirane finance (DeFi) so v svojem bistvu v osnovi odvisne od decentraliziranih borz (DEX). Ti deli infrastrukture web3 so razsodniki likvidnosti, ki olajšajo izmenjavo kriptovalut. Večina teh DEX-jev, ki so odvisni od avtomatiziranih vzdrževalcev trga (AMM), odločajo, katerim cenovnim razponom bodo dodelili likvidnost v skladu žetonov. Bolj kot je natančna dodelitev, bolj učinkovita in učinkovita je izkušnja trgovanja. Zato je uspeh katerega koli DEX odvisen od učinkovitosti njegovega AMM. Ekosistem brez učinkovite infrastrukture DEX je manj verjetno uspešen pod finančnim pritiskom, ki ga povzroča uporabnikom. 

Brez razvoja in uvajanja DEX-jev na vrhu napredne infrastrukture AMM sam DeFi ne bi bil tam, kjer je danes. Kljub temu mora infrastruktura za trgovanje DeFi opraviti še dolgo pot, preden dohiti učinkovitost infrastrukture TradFi. To bo zahtevalo uvedbo naprednejših AMM, ki tekmujejo z modelom knjige naročil in oblikovalca trga, ki ga uporablja večina borz TradFi. Zato je razvoj Elektrikovega modela dinamičnega zagotavljanja likvidnosti, naslednje generacije AMM, zasnovane za doseganje kapitalske učinkovitosti brez primere.

Monumentalni pomen kapitalske učinkovitosti v DEX

„Kapitalska učinkovitost“ je besedna zveza, ki se pogosto pojavi pri razpravi o finančnih sistemih. Kapitalska učinkovitost se v svojem bistvu nanaša na strateško sposobnost finančnega sistema, ne glede na to, ali gre za podjetje ali drugje, da poveča delo, opravljeno z vsakim dolarjem porabljenega kapitala. Preprosteje povedano, to je umetnost, kako dobiti največ za svoj denar, s čimer zagotovite, da je vsak finančni vir premišljeno dodeljen in pametno izkoriščen, da doseže svoj največji potencial. To je koncept, ki je še posebej primeren za trge in borze, saj ko stroški trgovanja na borzi naraščajo, je verjetno, da bo na njej trgovalo manj uporabnikov.

Za borze, zlasti DEX, kapitalska učinkovitost ni le najboljša operativna praksa; je življenjska sila tista, ki v veliki meri določa njihovo sposobnost preživetja. Te platforme delujejo na povezavi med hitrim izvajanjem trgovanja, minimalnim zdrsom in optimalnim usklajevanjem naročil, pri čemer postane pomen kapitalske učinkovitosti očitno očiten. DEX, ki ne more preudarno upravljati s svojim kapitalom, se bo znašel v pritlikavosti pred konkurenti, saj trgovci gravitirajo k platformam, ki ponujajo najugodnejše pogoje trgovanja. Vendar pa se pri poskusu doseganja največje kapitalske učinkovitosti DEX soočajo z izzivi. Težave, kot so volatilnost trga, razdrobljeni likvidnostni skladi in nepredvidljivi obsegi trgovanja, lahko pogosto izkrivljajo idealno razporeditev kapitala, kar vodi v neučinkovito uporabo virov in posledično zmanjšane donose.

Torej, kako lahko te platforme premagajo te izjemne izzive? Odgovor je v strateškem združevanju tradicionalnih finančnih načel z nastajajočimi tehnologijami. Ena takih prelomnih sinergij je med zagotavljanjem likvidnosti in strojnim učenjem. Z uvedbo algoritmov strojnega učenja lahko borze predvidijo vzorce trgovanja, predvidijo povpraševanje po likvidnosti in proaktivno prilagodijo svojo dodelitev kapitala. Ta dinamičen pristop k zagotavljanju likvidnosti, ki ga poganja analitična sposobnost strojnega učenja, zagotavlja, da se kapital ne le uporablja, ampak optimizira.

Reševanje te težave z dinamično zagotavljanjem likvidnosti (DLP)

Tradicionalni AMM-ji so večinoma delovali pod predpostavko algoritemsko upravljanih bazenov, najbolj očiten primer je algoritem x * y = k Uniswap V1. Nasprotno pa Elektrikov model Dynamic Liquidity Provision (DLP) uporablja algoritemsko upravljana združenja, ki se nenehno spreminjajo in posodabljajo prek tržnih razmer in sistemov umetne inteligence. Ti algoritmi zagotavljajo, da se likvidnostni skladi samodejno prilagodijo zahtevam trga, kar zagotavlja ne le učinkovitejši sistem, ampak tudi bolj donosno priložnost za ponudnike likvidnosti. Bistvo DLP je njegova sposobnost prilagajanja, prilagajanja nenehno spreminjajočim se obrisom in večplastni naravi finančne pokrajine, s čimer zagotavlja, da likvidnost ni le na voljo, temveč tudi dinamično optimizirana.

Ko gre za jedro samega algoritma DLP, sta osrednji temi varovanje pred tveganjem in zagotavljanje prilagodljivosti trga. Če pojasnimo, tradicionalni AMM ponudnike likvidnosti pogosto postavijo v težko situacijo: poiščite višje donose, vendar sprejmite večja tveganja, povezana s koncentriranimi likvidnostnimi skladi, kot je trajna izguba, ali igrajte varno in izgubite potencialne dobičke. DLP rešuje to dilemo z uporabo podobnih tehnik kot tradicionalni vzdrževalci trga, pri čemer dinamično dodeljuje likvidnost tja, kjer je najbolj potrebna, hkrati pa zagotavlja zadostno globino trga v razponu možnih cenovnih razponov. Ta strategija je podprta z napovedmi strojnega učenja, katerih cilj je povečati provizije LP in hkrati ublažiti izgube. Integracija teh napovedi strojnega učenja s tržnimi podatki zagotavlja, da lahko sistem hitro zasuka svoje strategije na podlagi tržnih razmer v realnem času. Na ta način se ponudniki likvidnosti ne znajdejo v škodljivem položaju, ko se trg spremeni. Namesto tega sistem DLP izvede korektivne ukrepe in prerazporedi likvidnost na krivuljo na način, ki najbolj ustreza novim in predvidenim tržnim razmeram.

Kaj resnično ločuje DLP od konkurence je njegova uporaba umetne inteligence (AI). Ko je povezan z mehanizmom DLP, umetna inteligenca ponuja dodatno plast inteligentnega odločanja, ki lahko izboljša in izboljša algoritme, ki jih DLP uporablja za dodeljevanje likvidnosti. Evo kako deluje: 

1. Napoved cene: Ena od primarnih nalog AI v DLP je napovedovanje možnih prihodnjih cen žetonov v trgovalnem paru. Za to se umetna inteligenca poglobi v ogromne količine zgodovinskih podatkov in podatkov v realnem času. Z analizo vzorcev, tržnega vedenja in drugih spremenljivk lahko napove potencialne cene sredstev v prihajajočih časovnih okvirih.
2. Utež verjetnosti cene: Ni dovolj samo napovedati cene; umetna inteligenca mora tudi oceniti, kako verjetno bo vsaka od teh cen uresničena. Na primer, če umetna inteligenca napove tri potencialne cene za sredstvo v naslednjem obdobju, vsaki od teh cen dodeli utež ali odstotek verjetnosti. To zagotavlja, da lahko DLP sprejema bolj niansirane odločitve o zagotavljanju likvidnosti na podlagi najverjetnejših rezultatov.
3. Dodelitev likvidnosti: Z uporabo predvidenih cen in njihovih uteži AI nato strateško postavi likvidnost na krivuljo. To stori s prilagoditvijo parametrov, kot so razmerja razdelitve kapitala ali omejitve izpostavljenosti tveganju. Na primer, če je za določeno ceno zelo verjetno, da se pojavi in ​​je usklajena z želenim profilom tveganja, lahko umetna inteligenca dodeli več likvidnosti okoli te cene, s čimer zagotovi, da ponudniki likvidnosti in trgovci dobijo optimalne rezultate.

DLP je potemtakem ločena od uporabe umetne inteligence za inteligentno in dinamično upravljanje likvidnosti. Tradicionalne metode se lahko zanašajo na statična pravila ali ročne prilagoditve, pri DLP pa se proces nenehno prilagaja na podlagi celovite analize podatkov. Posledica tega je nižje tveganje, višji donos in bolj prilagodljiv sistem zagotavljanja likvidnosti, ki se skoraj v trenutku odziva na tržne spremenljivke.

Prava čarovnija DLP v kombinaciji z umetno inteligenco je v njegovem modelu stalnega učenja. Zasnovan je tako, da se dosledno uči iz svojih dejanj in spremlja rezultate v realnem času. Na primer, če se ugotovi, da določen likvidnostni sklad ni uspešen ali je preveč izpostavljen določenemu sredstvu, algoritmi DLP v realnem času prerazporedijo vire in tako zmanjšajo neučinkovitost. To razlikuje od iterativnega pristopa k natančnemu prilagajanju samih algoritmov, vključevanju novih podatkov za zagotovitev, da so prihodnje odločitve še natančnejše. Ta nenehen cikel učenja in prilagajanja se pretvori v strategijo upravljanja sredstev, ki je dobro usklajena za krmarjenje skozi nemirne vode nestanovitnosti trga.

Poleg modela stalnega učenja je bil DLP optimiziran z okrepljenim učenjem, specializirano tehniko strojnega učenja. Tukaj se algoritmi učijo med delom in nenehno prilagajajo svoja dejanja na podlagi sistema povratnih informacij o nagrajevanju. Na primer, če algoritem izvede dejanje, ki ima za posledico učinkovitejše zagotavljanje likvidnosti, morda s spreminjanjem uteži sredstev v skupini in posledično povečanjem donosa, prejme 'pozitivno nagrado'. Sčasoma algoritem uporabi ta sistem nagrajevanja, da določi najučinkovitejše strategije, pri čemer se v bistvu usposablja za nenehno izboljševanje uspešnosti.

Dodatna značilnost DLP-jevega pristopa strojnega učenja vključuje integracijo z modelom meta učenja. Metaučenje, ki se pogosto imenuje "učenje učenja", je paradigma znotraj strojnega učenja, pri kateri se algoritmi izboljšujejo z učenjem iz izkušenj v več epizodah usposabljanja in ne iz posameznega nabora podatkov. 'Meta AI', ki ga uporablja DLP, posodablja in spreminja nabore podatkov, usposablja svoje odvisne modele strojnega učenja. Sposoben je razlikovati med različnimi vrstami tržnih razmer in to znanje uporablja za natančno nastavitev podatkovnih nizov, ki jih uporabljajo drugi modeli. Namen tega pristopa je zagotoviti, da so tudi nabori podatkov, ki jih uporablja DLP, optimizirani za največjo zmogljivost glede na nalogo, ki jo opravljamo. 

Kaj to pomeni za končne uporabnike

Glede na učinkovitost obstoječe infrastrukture AMM se morda zdi nujnost inovacije, kot je DLP, vprašljiva. Če pa upoštevamo koristi, ki jih ima končni uporabnik, se zdi, da je njegovo sprejetje neizogibno. Namen DLP je, tako kot pri številnih inovacijah v finančnem sektorju, zagotoviti protokolom sredstvo za doseganje več z manj. Brez obremenitev zaradi vzdrževanja drage finančne infrastrukture nam bo DLP v Elektriku omogočil, da zagotovimo ugodnejše pogoje za trgovce in vzdrževalce likvidnosti. 

trgovci

Za trgovce je brezhibna izkušnja glavna stvar. Želijo platformo, na kateri lahko hitro in neprekinjeno izvajajo posle, ne da bi izgubili zaradi zdrsa. DLP ponuja tukaj raven kapitalske učinkovitosti, ki trgovcem ni primerljiva s statičnimi in ročno prilagojenimi dinamičnimi likvidnostnimi skladi. Njegovi algoritmi in sistemi umetne inteligence neumorno distribuirajo likvidnost tam, kjer je predvideno, da bo najbolj potrebna, s čimer zmanjšajo kapitalske zahteve za trgovanje in posledično zmanjšajo zdrs. Dinamična narava DLP pomeni, da lahko trgovci pričakujejo dosledno globoke likvidnostne sklade, ki omogočajo večje transakcije brez pomembnega vpliva na ceno.

Prilagodljivost trga v realnem času je še en dragulj v kroni DLP. Pri trgovanju gre pogosto za izkoriščanje bežnih priložnosti, algoritmi, ki upravljajo DLP, pa so zasnovani tako, da se prilagajajo tržnim razmeram v realnem času. Te hitre prilagoditve likvidnostnih skladov pomenijo, da je manj verjetno, da se bodo trgovci soočili z zdrsom, in lahko bolj učinkovito izkoristijo kratkoročna gibanja cen. Lightlink dodatno izboljša to prilagodljivost s svojo visoko hitrostjo bloka, ki omogoča hitre potrditve transakcij. Poleg tega njegov poslovni način ponuja prerazporeditev brez plina, kar zagotavlja, da premiki v distribuciji likvidnosti ne povzročajo previsokih stroškov plina. Ta prilagodljivost ne prinaša samo operativne učinkovitosti; vzpostavlja bolj predvidljivo trgovalno okolje, kjer priložnosti niso izgubljene zaradi zakasnitve ali zastarele dodelitve sredstev v primerjavi s centraliziranimi borzami.

Ponudniki likvidnosti

Za ponudnike likvidnosti (LP) je bilo vedno vprašanje hoje po vrvi med maksimiranjem uporabe sredstev in minimiziranjem tveganja. DLP temeljito spremeni to enačbo z zagotavljanjem, da so sredstva dodeljena tam, kjer je najverjetneje, da bodo ustvarila visok donos. Ta optimalna uporaba sredstev ne poveča samo donosnosti; deluje tudi na zmanjšanje trajne izgube, težave, ki že dolgo pesti tradicionalne likvidnostne sklade. Trajna izguba nastane, ko se cena žetonov v likvidnostnem bazenu premakne, zaradi česar se vrednost žetonov v bazenu razlikuje od vrednosti, če bi bili zunaj bazena. Do tega pride, ker LP-ji ohranjajo konstantno razmerje vrednosti seznanjenih žetonov, tako da ko se cena enega žetona zviša glede na drugega, se sklad ponovno uravnoteži, pri čemer se pogosto proda žeton, ki se ceni, za žetona, ki pada. Ko LP-ji ostanejo pasivni med znatnimi nihanji cen, lahko doživijo to izgubo.

Poleg tega DLP ponuja ponudnikom likvidnosti raven prilagajanja, ki je ni mogoče podcenjevati. Ena velikost nikoli ne bo ustrezala vsem, zlasti na finančnih trgih, kjer je vedenje sredstev zelo niansirano. DLP omogoča ponudnikom, da prilagodijo svoje strategije, podprte z odločanjem na podlagi podatkov, kar zagotavlja prilagojen pristop, ki je usklajen z nagnjenostmi posameznika k tveganju in finančnimi cilji. Ta raven prilagodljivosti pomeni, da ponudniki likvidnosti niso le prejemniki rešitve, ki ustreza vsem; namesto tega so aktivni udeleženci v sistemu, ki se oblikuje glede na njihove specifične potrebe in želje.

zaključek

V web3 se izrazi, kot sta "strojno učenje" in "umetna inteligenca", pogosto razmetavajo kot modne besede z relativno malo resnične uporabe. DLP izstopa kot izjema od tega splošnega pravila, saj kaže pristen primer uporabe pri izboljšavi algoritmov AMM. Ta integracija je pionirska, saj presega omejitve statičnih likvidnostnih sistemov in predstavlja naslednji korak v tehnologiji DEX. 

Medtem ko je DeFi naredil impresivne korake, mu doslej ni uspelo doseči enakovrednosti s tradicionalnimi finančnimi sistemi v smislu učinkovitosti in uporabniške izkušnje. Vendar pa inovacije, kot je Elektrik DLP, ki združuje starodavna finančna načela z najsodobnejšo tehnologijo, zmanjšujejo to vrzel. V tekmi za učinkovito, decentralizirano finančno prihodnost DLP ni le pomemben napredek, ampak znanilec ogromnega potenciala in prilagodljivosti, ki ju ima DeFi za končne uporabnike.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/