การจัดหาสภาพคล่องแบบไดนามิก: ประสิทธิภาพเงินทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI – Crypto-News.net

บทนำ

การเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) ที่เป็นแกนหลักนั้นขึ้นอยู่กับการแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจ (DEX) เป็นหลัก โครงสร้างพื้นฐานของ web3 เหล่านี้เป็นตัวกำหนดสภาพคล่อง อำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนสกุลเงินดิจิทัล DEX เหล่านี้ส่วนใหญ่ต้องอาศัยผู้สร้างสภาพคล่องแบบอัตโนมัติ (AMM) เป็นผู้ตัดสินใจว่าช่วงราคาใดที่จะจัดสรรสภาพคล่องให้กับกลุ่มโทเค็น ยิ่งการจัดสรรมีความแม่นยำมากเท่าใด ประสบการณ์การซื้อขายก็จะมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นเท่านั้น ดังนั้นความสำเร็จของ DEX ใดๆ ก็ตามขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของ AMM ระบบนิเวศที่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน DEX ที่มีประสิทธิภาพมีโอกาสน้อยที่จะประสบความสำเร็จภายใต้ความตึงเครียดทางการเงินที่เกิดขึ้นกับผู้ใช้ 

หากไม่มีการพัฒนาและปรับใช้ DEX บนโครงสร้างพื้นฐาน AMM ขั้นสูง DeFi เองก็คงไม่อยู่ในจุดที่เป็นอยู่ทุกวันนี้ อย่างไรก็ตาม โครงสร้างพื้นฐานการซื้อขาย DeFi ยังต้องใช้เวลาอีกยาวไกลก่อนที่จะสามารถไล่ตามประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐาน TradFi ได้ สิ่งนี้จะทำให้จำเป็นต้องมีการดำเนินการ AMM ขั้นสูงมากขึ้น ซึ่งเป็นคู่แข่งกับคำสั่งซื้อและโมเดลผู้ดูแลสภาพคล่องที่ใช้โดยการแลกเปลี่ยน TradFi ส่วนใหญ่ ดังนั้น การพัฒนารูปแบบการจัดหาสภาพคล่องแบบไดนามิกของ Elektrik ซึ่งเป็น AMM รุ่นต่อไปที่ออกแบบมาเพื่อแสวงหาประสิทธิภาพของเงินทุนที่ไม่เคยมีมาก่อน

ความสำคัญที่ยิ่งใหญ่ของประสิทธิภาพเงินทุนใน DEX

'ประสิทธิภาพของเงินทุน' เป็นวลีที่ปรากฏขึ้นบ่อยครั้งเมื่อพูดถึงระบบการเงิน โดยแก่นแท้แล้ว ประสิทธิภาพด้านทุนหมายถึงความสามารถเชิงกลยุทธ์ของระบบการเงิน ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจหรืออย่างอื่น เพื่อเพิ่มงานที่ทำโดยใช้เงินทุนทุกๆ ดอลลาร์ที่ใช้ไปให้เกิดประโยชน์สูงสุด กล่าวง่ายๆ ก็คือ ศิลปะแห่งการได้รับผลตอบแทนสูงสุดจากเงินที่คุณมี ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าทรัพยากรทางการเงินทั้งหมดได้รับการจัดสรรอย่างรอบคอบและใช้ประโยชน์อย่างชาญฉลาดเพื่อให้บรรลุศักยภาพสูงสุด เป็นแนวคิดที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะสำหรับตลาดกลางและการแลกเปลี่ยน เนื่องจากเมื่อต้นทุนการซื้อขายเพิ่มขึ้นจากการแลกเปลี่ยน ผู้ใช้จึงมีแนวโน้มที่จะซื้อขายน้อยลง

สำหรับการแลกเปลี่ยน โดยเฉพาะ DEX ประสิทธิภาพด้านเงินทุนไม่ได้เป็นเพียงแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปฏิบัติงานเท่านั้น มันเป็นสัดส่วนหลักที่กำหนดความมีชีวิตของพวกเขาเป็นส่วนใหญ่ แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำงานบนจุดเชื่อมต่อของการดำเนินการซื้อขายที่รวดเร็ว ความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด และการจับคู่คำสั่งที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งความสำคัญของประสิทธิภาพของเงินทุนจะปรากฏชัดเจน DEX ที่ไม่สามารถจัดการเงินทุนอย่างรอบคอบจะพบว่าตัวเองถูกคู่แข่งแคบลง เนื่องจากเทรดเดอร์หันไปหาแพลตฟอร์มที่นำเสนอเงื่อนไขการซื้อขายที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม ในความพยายามที่จะบรรลุประสิทธิภาพด้านเงินทุนสูงสุด DEX ต้องเผชิญกับความท้าทาย ปัญหาต่างๆ เช่น ความผันผวนของตลาด กลุ่มสภาพคล่องที่กระจัดกระจาย และปริมาณการซื้อขายที่ไม่สามารถคาดเดาได้ มักจะบิดเบือนการจัดสรรเงินทุนในอุดมคติ ซึ่งนำไปสู่การใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพและผลตอบแทนที่ลดลงตามมา

แล้วแพลตฟอร์มเหล่านี้จะเอาชนะความท้าทายที่น่ากลัวเหล่านี้ได้อย่างไร คำตอบอยู่ที่การผสมผสานเชิงกลยุทธ์ระหว่างหลักการทางการเงินแบบดั้งเดิมกับเทคโนโลยีเกิดใหม่ การทำงานร่วมกันที่ก้าวล้ำประการหนึ่งคือระหว่างการจัดหาสภาพคล่องและการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการปรับใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ตลาดแลกเปลี่ยนสามารถคาดการณ์รูปแบบการซื้อขาย คาดการณ์ความต้องการสภาพคล่อง และปรับการจัดสรรเงินทุนในเชิงรุก แนวทางแบบไดนามิกในการจัดหาสภาพคล่อง ซึ่งขับเคลื่อนโดยความสามารถในการวิเคราะห์ของการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเงินทุนไม่ได้ถูกใช้เพียงอย่างเดียว แต่ยังได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมอีกด้วย

การแก้ไขปัญหานี้ด้วยการจัดหาสภาพคล่องแบบไดนามิก (DLP)

AMM แบบเดิมส่วนใหญ่ดำเนินการภายใต้สถานที่ตั้งของพูลที่ได้รับการจัดการด้วยอัลกอริทึม ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคืออัลกอริทึม x * y = k ของ Uniswap V1 ในทางกลับกัน โมเดล Dynamic Liquidity Provision (DLP) ของ Elektrik ใช้พูลที่ได้รับการจัดการด้วยอัลกอริทึม ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงและอัปเดตอยู่ตลอดเวลาผ่านสภาวะตลาดและระบบอัจฉริยะเทียม อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่ากลุ่มสภาพคล่องได้รับการปรับโดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด ไม่เพียงแต่ให้ระบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังมอบโอกาสในการทำกำไรที่มากขึ้นสำหรับผู้ให้บริการสภาพคล่องอีกด้วย แก่นแท้ของ DLP คือความสามารถในการปรับตัว เพื่อหล่อหลอมตัวเองให้เข้ากับรูปทรงที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและลักษณะภูมิทัศน์ทางการเงินที่หลากหลาย เพื่อให้มั่นใจว่าสภาพคล่องไม่ได้มีอยู่เพียงเท่านั้น แต่ยังได้รับการปรับปรุงแบบไดนามิกอีกด้วย

เมื่อพูดถึงแก่นของอัลกอริธึม DLP การป้องกันความเสี่ยงและการรับรองความสามารถในการปรับตัวของตลาดถือเป็นประเด็นหลัก เพื่อชี้แจงให้กระจ่าง AMM แบบดั้งเดิมมักจะปล่อยให้ผู้ให้บริการสภาพคล่องอยู่ในจุดที่ยากลำบาก: แสวงหาผลตอบแทนที่สูงขึ้นแต่ยอมรับความเสี่ยงที่มากขึ้นที่เกี่ยวข้องกับแหล่งรวมสภาพคล่องที่กระจุกตัว เช่น การขาดทุนที่ไม่ถาวร หรือเล่นอย่างปลอดภัยและสูญเสียผลกำไรที่อาจเกิดขึ้น DLP แก้ไขภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้โดยการใช้เทคนิคที่คล้ายกันกับผู้ดูแลสภาพคล่องแบบดั้งเดิม โดยจัดสรรสภาพคล่องแบบไดนามิกไปยังจุดที่ต้องการมากที่สุด ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่ามีความลึกของตลาดเพียงพอตลอดช่วงราคาที่เป็นไปได้ กลยุทธ์นี้ได้รับการสนับสนุนจากการคาดการณ์ของแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มค่าธรรมเนียม LP ให้สูงสุดพร้อมทั้งบรรเทาความสูญเสีย การบูรณาการการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับข้อมูลตลาดทำให้มั่นใจได้ว่าระบบสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วตามสภาวะตลาดแบบเรียลไทม์ ด้วยวิธีนี้ ผู้ให้บริการสภาพคล่องจะไม่พบว่าตนเองติดอยู่ในสถานะที่เป็นอันตรายเมื่อตลาดมีการเปลี่ยนแปลง แต่ระบบ DLP จะดำเนินการแก้ไข โดยจัดสรรสภาพคล่องบนเส้นโค้งในลักษณะที่เหมาะสมที่สุดกับสภาวะตลาดใหม่และที่คาดการณ์ไว้

สิ่งที่ทำให้ DLP แตกต่างจากคู่แข่งจริงๆ คือการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เมื่อรวมเข้ากับกลไก DLP แล้ว AI จะเสนอชั้นการตัดสินใจอันชาญฉลาดเพิ่มเติมที่สามารถปรับแต่งและปรับปรุงอัลกอริธึมที่ DLP ใช้ในการจัดสรรสภาพคล่อง นี่คือวิธีการทำงาน: 

1. การทำนายราคา: ภารกิจหลักประการหนึ่งของ AI ใน DLP คือการคาดการณ์ราคาโทเค็นในอนาคตที่เป็นไปได้ในคู่การซื้อขาย เพื่อบรรลุเป้าหมายนี้ AI จะเจาะลึกข้อมูลในอดีตและข้อมูลเรียลไทม์จำนวนมหาศาล ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบ พฤติกรรมของตลาด และตัวแปรอื่นๆ จะสามารถคาดการณ์ราคาที่เป็นไปได้ของสินทรัพย์ในกรอบเวลาที่จะมาถึง
2. การถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นของราคา: การทำนายราคาเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ AI จะต้องประเมินด้วยว่าราคาแต่ละอย่างมีแนวโน้มว่าจะบรรลุผลเพียงใด ตัวอย่างเช่น หาก AI คาดการณ์ราคาที่เป็นไปได้สามราคาสำหรับสินทรัพย์ในยุคถัดไป AI จะกำหนดเปอร์เซ็นต์การถ่วงน้ำหนักหรือความน่าจะเป็นให้กับแต่ละราคาเหล่านั้น สิ่งนี้ทำให้แน่ใจได้ว่า DLP สามารถตัดสินใจได้ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการจัดเตรียมสภาพคล่องโดยพิจารณาจากผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด
3. การจัดสรรสภาพคล่อง: ด้วยการใช้ราคาที่คาดการณ์ไว้และการถ่วงน้ำหนัก จากนั้น AI จะวางสภาพคล่องบนเส้นโค้งอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งทำได้โดยการปรับพารามิเตอร์ เช่น อัตราส่วนการกระจายเงินทุน หรือขีดจำกัดความเสี่ยง ตัวอย่างเช่น หากจุดราคาใดมีโอกาสสูงที่จะเกิดขึ้นและสอดคล้องกับโปรไฟล์ความเสี่ยงที่ต้องการ AI อาจจัดสรรสภาพคล่องให้มากขึ้นตามราคานั้น เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ให้บริการสภาพคล่องและเทรดเดอร์จะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

สิ่งที่ทำให้ DLP แตกต่างคือการใช้ AI เพื่อจัดการสภาพคล่องอย่างชาญฉลาดและไดนามิก วิธีการแบบเดิมอาจอาศัยกฎคงที่หรือการปรับเปลี่ยนด้วยตนเอง แต่ด้วย DLP กระบวนการจะมีการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องตามการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม ส่งผลให้มีความเสี่ยงลดลง อัตราผลตอบแทนสูงขึ้น และระบบการจัดหาสภาพคล่องที่ปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น ซึ่งตอบสนองต่อตัวแปรของตลาดแทบจะในทันที

ความมหัศจรรย์ที่แท้จริงของ DLP ผสมผสานกับ AI อยู่ที่รูปแบบการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้จากการกระทำอย่างต่อเนื่อง ติดตามผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น หากพบว่ากลุ่มสภาพคล่องเฉพาะมีประสิทธิภาพต่ำกว่าหรือเปิดเผยมากเกินไปกับสินทรัพย์ใดสินทรัพย์หนึ่ง อัลกอริธึม DLP แบบเรียลไทม์จะจัดสรรทรัพยากรใหม่ ซึ่งจะช่วยลดความไร้ประสิทธิภาพ สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้แตกต่างคือวิธีการวนซ้ำเพื่อปรับแต่งอัลกอริธึมอย่างละเอียด โดยบูรณาการข้อมูลใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจในอนาคตจะแม่นยำยิ่งขึ้น วงจรการเรียนรู้และการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องนี้แปลเป็นกลยุทธ์การจัดการสินทรัพย์ที่สอดคล้องอย่างดีเพื่อนำทางผ่านความผันผวนของตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

นอกเหนือจากรูปแบบการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง DLP ยังได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริม ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องแบบพิเศษ ที่นี่ อัลกอริธึมเรียนรู้โดยการลงมือทำ และปรับแต่งการกระทำอย่างต่อเนื่องตามระบบตอบรับรางวัล ตัวอย่างเช่น หากอัลกอริทึมดำเนินการซึ่งส่งผลให้มีการจัดหาสภาพคล่องที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น บางทีโดยการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักของสินทรัพย์ในกลุ่มและเพิ่มผลตอบแทนในภายหลัง ก็จะได้รับ 'รางวัลที่เป็นบวก' เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริธึมจะใช้ระบบการให้รางวัลนี้เพื่อกำหนดกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นการฝึกตัวเองเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

คุณสมบัติเพิ่มเติมของแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องของ DLP รวมถึงการบูรณาการกับโมเดลการเรียนรู้เมตา เมตาเลิร์นนิง หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า "การเรียนรู้เพื่อเรียนรู้" เป็นกระบวนทัศน์ในการเรียนรู้ของเครื่องโดยที่อัลกอริทึมจะปรับปรุงโดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ในการฝึกอบรมหลายตอน แทนที่จะเป็นจากชุดข้อมูลเดี่ยว 'meta AI' ที่ใช้โดย DLP จะอัปเดตและเปลี่ยนแปลงชุดข้อมูลที่ฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ขึ้นต่อกัน สามารถแยกแยะระหว่างสภาวะตลาดประเภทต่างๆ และใช้ความรู้นี้เพื่อปรับแต่งชุดข้อมูลที่โมเดลอื่นๆ ใช้ จุดประสงค์ของแนวทางนี้คือเพื่อให้แน่ใจว่าแม้แต่ชุดข้อมูลที่ใช้โดย DLP ก็ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดโดยขึ้นอยู่กับงานที่ทำอยู่ 

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับผู้ใช้ปลายทาง

เมื่อพิจารณาถึงประสิทธิผลของโครงสร้างพื้นฐาน AMM ที่มีอยู่แล้ว ความจำเป็นของนวัตกรรม เช่น DLP อาจดูน่าสงสัย อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงผลประโยชน์ที่ได้รับจากผู้ใช้ การนำไปใช้ก็เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ วัตถุประสงค์ของ DLP เช่นเดียวกับนวัตกรรมต่างๆ ในภาคการเงิน คือการจัดหาแนวทางปฏิบัติในการบรรลุเป้าหมายมากขึ้นโดยใช้น้อยลง โดยไม่ต้องแบกรับภาระจากความตึงเครียดในการรักษาโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่มีราคาแพง DLP จะช่วยให้พวกเราที่ Elektrik สามารถจัดเตรียมเงื่อนไขที่เป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับเทรดเดอร์และผู้ให้บริการสภาพคล่อง 

ผู้ประกอบการค้า

สำหรับเทรดเดอร์ ประสบการณ์ที่ราบรื่นคือชื่อของเกม พวกเขาต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถดำเนินการซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและต่อเนื่องโดยไม่สูญเสียความคลาดเคลื่อน DLP นำเสนอที่นี่ โดยนำเสนอระดับประสิทธิภาพของเงินทุนแก่เทรดเดอร์ที่ไม่มีใครเทียบได้กับกลุ่มสภาพคล่องแบบไดนามิกและแบบคงที่ที่ปรับด้วยตนเอง อัลกอริธึมและระบบ AI ทำงานอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อกระจายสภาพคล่องในจุดที่คาดว่าจะจำเป็นมากที่สุด ลดความต้องการเงินทุนสำหรับการซื้อขาย และในทางกลับกัน ลดการคลาดเคลื่อนของราคา ลักษณะแบบไดนามิกของ DLP หมายความว่าเทรดเดอร์สามารถคาดการณ์ถึงแหล่งรวมสภาพคล่องที่ลึกอย่างต่อเนื่อง ซึ่งอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมขนาดใหญ่ขึ้นโดยไม่มีผลกระทบต่อราคาอย่างมีนัยสำคัญ

ความสามารถในการปรับตัวของตลาดแบบเรียลไทม์ถือเป็นอีกหนึ่งอัญมณีในมงกุฎ DLP การซื้อขายมักเกี่ยวกับการคว้าโอกาสที่เกิดขึ้นเพียงชั่วครู่ และอัลกอริธึมที่ควบคุม DLP ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดแบบเรียลไทม์ การปรับเปลี่ยนกลุ่มสภาพคล่องอย่างรวดเร็วเหล่านี้หมายความว่าเทรดเดอร์มีโอกาสน้อยที่จะเผชิญกับการเลื่อนไหลของราคา และสามารถใช้ประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Lightlink ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับตัวนี้ด้วยความเร็วบล็อกที่รวดเร็วทำให้สามารถยืนยันธุรกรรมได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ โหมดองค์กรยังนำเสนอการจัดสรรพื้นที่แบบไม่ใช้ก๊าซ เพื่อให้มั่นใจว่าการเปลี่ยนแปลงในการกระจายสภาพคล่องจะไม่ทำให้เกิดต้นทุนก๊าซที่ห้ามปราม ความสามารถในการปรับตัวนี้ไม่เพียงแต่นำมาซึ่งประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานเท่านั้น สร้างสภาพแวดล้อมการซื้อขายที่คาดการณ์ได้มากขึ้น ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่จะไม่สูญเสียโอกาสไปกับความหน่วงหรือการจัดสรรสินทรัพย์ที่ล้าสมัยเมื่อเปรียบเทียบกับการแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์

ผู้ให้บริการสภาพคล่อง

สำหรับผู้ให้บริการสภาพคล่อง (LP) ปัญหามักจะเกี่ยวกับการก้าวข้ามระหว่างการเพิ่มการใช้เงินทุนให้สูงสุดและการลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด DLP เปลี่ยนแปลงสมการนี้โดยพื้นฐานโดยทำให้แน่ใจว่าเงินทุนได้รับการจัดสรรในตำแหน่งที่มีแนวโน้มที่จะสร้างผลตอบแทนสูงที่สุด การใช้เงินทุนอย่างเหมาะสมนี้ไม่เพียงเพิ่มความสามารถในการทำกำไรเท่านั้น นอกจากนี้ยังช่วยลดการสูญเสียที่ไม่ถาวรซึ่งเป็นปัญหาที่รบกวนสภาพคล่องแบบดั้งเดิมมายาวนาน การสูญเสียที่ไม่ถาวรเกิดขึ้นเมื่อราคาของโทเค็นในกลุ่มสภาพคล่องมีการเปลี่ยนแปลง ส่งผลให้มูลค่าของโทเค็นในกลุ่มแตกต่างไปจากการถูกเก็บไว้นอกกลุ่ม มันเกิดขึ้นเนื่องจาก LP รักษาอัตราส่วนมูลค่าคงที่ของโทเค็นที่จับคู่ ดังนั้นเมื่อราคาของโทเค็นหนึ่งเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับอีกโทเค็นหนึ่ง พูลจะปรับสมดุล โดยมักจะขายโทเค็นที่แข็งค่าขึ้นสำหรับโทเค็นที่เสื่อมค่าลง เมื่อ LPers นิ่งเฉยในระหว่างการแกว่งตัวของราคาอย่างมีนัยสำคัญ พวกเขาอาจประสบกับความสูญเสียนี้

นอกจากนี้ DLP ยังช่วยให้ผู้ให้บริการสภาพคล่องมีการปรับแต่งอีกชั้นที่ไม่สามารถกล่าวได้เกินจริง ขนาดเดียวจะไม่เหมาะกับทุกคน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดการเงินที่พฤติกรรมของสินทรัพย์มีความแตกต่างกันอย่างมาก DLP ช่วยให้ผู้ให้บริการปรับแต่งกลยุทธ์ของตนได้ โดยได้รับการสนับสนุนจากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่าแนวทางที่ได้รับการปรับแต่งซึ่งสอดคล้องกับความเสี่ยงที่ยอมรับได้และเป้าหมายทางการเงินของแต่ละบุคคล ความสามารถในการปรับแต่งได้ในระดับนี้หมายความว่าผู้ให้บริการสภาพคล่องไม่ได้เป็นเพียงผู้รับโซลูชันขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคนเท่านั้น แต่พวกเขากลับเป็นผู้มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในระบบที่หล่อหลอมตัวเองตามความต้องการและความชอบเฉพาะของพวกเขา

สรุป

ใน web3 คำว่า 'การเรียนรู้ของเครื่อง' และ 'ปัญญาประดิษฐ์' มักถูกมองว่าเป็นคำศัพท์ที่มีกรณีการใช้งานจริงค่อนข้างน้อย DLP มีความโดดเด่นเป็นข้อยกเว้นสำหรับกฎทั่วไปนี้ โดยแสดงให้เห็นกรณีการใช้งานจริงในการปรับปรุงอัลกอริทึม AMM การบูรณาการนี้ถือเป็นการบุกเบิก โดยก้าวข้ามข้อจำกัดของระบบสภาพคล่องคงที่ และเป็นตัวแทนของก้าวต่อไปในเทคโนโลยี DEX 

แม้ว่า DeFi จะมีความก้าวหน้าอย่างน่าประทับใจ แต่จนถึงขณะนี้ก็ยังล้มเหลวในการบรรลุความทัดเทียมกับระบบการเงินแบบดั้งเดิมในแง่ของประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม นวัตกรรมต่างๆ เช่น DLP ของ Elektrik ซึ่งผสมผสานหลักการทางการเงินที่เก่าแก่เข้ากับเทคโนโลยีล้ำสมัย กำลังลดช่องว่างนี้ให้แคบลง ในการแข่งขันไปสู่อนาคตทางการเงินที่มีการกระจายอำนาจที่มีประสิทธิภาพ DLP ไม่เพียงแต่เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้นำของศักยภาพอันยิ่งใหญ่และความสามารถในการปรับตัวที่ DeFi มีไว้สำหรับผู้ใช้ปลายทาง

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/