Dinamik Likidite Tedariği: Yapay Zeka Destekli Sermaye Verimliliği – Crypto-News.net

Giriş

Merkezi olmayan finans (DeFi), özünde merkezi olmayan borsalara (DEX'ler) dayanır. Web3 altyapısının bu parçaları, kripto para birimlerinin değişimini kolaylaştırarak likiditenin hakemleridir. Otomatik piyasa yapıcılara (AMM'ler) bağımlı olan bu DEX'lerin çoğu, bir token havuzunda likiditenin hangi fiyat aralıklarına tahsis edileceğine karar verir. Tahsis ne kadar doğru olursa ticaret deneyimi de o kadar verimli ve performanslı olur. Bu nedenle herhangi bir DEX'in başarısı AMM'nin etkinliğine bağlıdır. Verimli DEX altyapısına sahip olmayan bir ekosistemin, kullanıcılar üzerinde oluşturduğu finansal baskı altında başarılı olma olasılığı daha düşüktür. 

Gelişmiş AMM altyapısı üzerinde DEX'lerin geliştirilmesi ve devreye alınması olmasaydı, DeFi'nin kendisi bugün olduğu yerde olmazdı. Bununla birlikte, DeFi ticaret altyapısının TradFi altyapısının verimliliğini yakalaması için kat etmesi gereken uzun bir yol var. Bu, çoğu TradFi borsasının kullandığı emir defteri ve piyasa yapıcı modeline rakip olacak daha gelişmiş AMM'lerin uygulanmasını gerektirecektir. Bu nedenle, Elektrik'in dinamik likidite sağlama modeli, benzeri görülmemiş bir sermaye verimliliği arayışıyla tasarlanan yeni nesil bir AMM geliştirildi.

DEX'lerde Sermaye Verimliliğinin Muazzam Önemi

'Sermaye verimliliği' finansal sistemler tartışılırken sıklıkla ortaya çıkan bir ifadedir. Özünde, sermaye verimliliği, bir işletme olsun veya olmasın, bir finansal sistemin, harcanan her bir dolar sermayenin yaptığı işi en üst düzeye çıkarma konusundaki stratejik yeteneğini ifade eder. Daha basit bir ifadeyle, her finansal kaynağın akıllıca tahsis edilmesini ve en yüksek potansiyeline ulaşmak için akıllıca kullanılmasını sağlayarak paranızın karşılığını en iyi şekilde alma sanatıdır. Bu, özellikle pazar yerleri ve borsalar için geçerli bir kavramdır, çünkü bir borsada işlem maliyetleri arttıkça daha az sayıda kullanıcının işlem yapması muhtemeldir.

Borsalar, özellikle de DEX'ler için sermaye verimliliği yalnızca operasyonel bir en iyi uygulama değildir; onların yaşayabilirliğini büyük ölçüde belirleyen can damarıdır. Bu platformlar, hızlı ticaret gerçekleştirme, minimum kayma ve optimal emir eşleştirmenin bağlantı noktasında çalışır; burada sermaye verimliliğinin önemi göz kamaştırıcı bir şekilde ortaya çıkar. Sermayesini akıllıca yönetemeyen bir DEX, yatırımcıların en uygun ticaret koşullarını sunan platformlara yönelmesi nedeniyle kendisini rakipler karşısında gölgede bırakacaktır. Bununla birlikte, en yüksek sermaye verimliliğine ulaşmaya çalışırken DEX'ler zorluklarla karşı karşıyadır. Piyasa oynaklığı, parçalanmış likidite havuzları ve öngörülemeyen işlem hacimleri gibi sorunlar çoğu zaman ideal sermaye tahsisini bozabilir, kaynakların verimsiz kullanılmasına ve ardından getirilerin azalmasına yol açabilir.

Peki bu platformlar bu zorlu zorlukların üstesinden nasıl gelebilir? Cevap, geleneksel finansal ilkelerin gelişen teknolojilerle stratejik olarak birleştirilmesinde yatmaktadır. Böyle çığır açıcı bir sinerji, likidite tedariği ile makine öğrenimi arasındadır. Borsalar, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak ticaret modellerini tahmin edebilir, likidite talebini tahmin edebilir ve sermaye tahsislerini proaktif bir şekilde ayarlayabilir. Makine öğreniminin analitik becerisiyle desteklenen likidite tedariğine yönelik bu dinamik yaklaşım, sermayenin yalnızca kullanılmasını değil, optimize edilmesini de sağlar.

Bu Sorunu Dinamik Likidite Provizyonu (DLP) ile Çözmek

Geleneksel AMM'ler büyük ölçüde algoritmik olarak yönetilen havuzların öncülü altında çalışmaktadır; bunun en bariz örneği Uniswap V1'in x * y = k algoritmasıdır. Elektrik'in Dinamik Likidite Provizyonu (DLP) modeli ise, aksine, piyasa koşulları ve yapay zeka sistemleri aracılığıyla sürekli değişen ve güncellenen, algoritmik olarak yönetilen havuzlardan yararlanıyor. Bu algoritmalar, likidite havuzlarının piyasa taleplerini karşılayacak şekilde otomatik olarak ayarlanmasını sağlayarak yalnızca daha verimli bir sistem sağlamakla kalmaz, aynı zamanda likidite sağlayıcıları için daha karlı bir fırsat da sağlar. DLP'nin özünde, finansal ortamın sürekli değişen hatlarına ve çok yönlü doğasına uyum sağlama, kendisini şekillendirme, likiditenin sadece mevcut olmasını değil aynı zamanda dinamik olarak optimize edilmesini de sağlama yeteneği vardır.

DLP algoritmasının özüne gelince, bahislerin riskten korunması ve piyasanın uyarlanabilirliğini sağlamak ana temalardır. Açıklığa kavuşturmak gerekirse, geleneksel AMM'ler genellikle likidite sağlayıcılarını zor durumda bırakır: daha yüksek getiriler ararlar ancak yoğun likidite havuzlarıyla ilişkili kalıcı kayıplar gibi daha büyük riskleri kabul ederler veya riskleri göze alarak potansiyel karları kaybederler. DLP, geleneksel piyasa yapıcılara benzer teknikler kullanarak, likiditeyi en çok ihtiyaç duyulan yere dinamik olarak tahsis ederken olası fiyat aralıkları genelinde yeterli piyasa derinliğinin olmasını sağlayarak bu ikilemi çözmektedir. Bu strateji, kayıpları azaltırken LP ücretlerini en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan makine öğrenimi tahminleriyle desteklenmektedir. Bu makine öğrenimi tahminlerinin piyasa verileriyle entegrasyonu, sistemin stratejilerini gerçek zamanlı piyasa koşullarına göre hızlı bir şekilde yönlendirebilmesini sağlar. Bu şekilde likidite sağlayıcıları piyasa yön değiştirdiğinde kendilerini zararlı bir durumda bulmazlar. Bunun yerine DLP sistemi, likiditeyi yeni ve öngörülen piyasa koşullarına en uygun şekilde eğri üzerinde yeniden tahsis ederek düzeltici eylemler gerçekleştirir.

DLP'yi rakiplerinden gerçekten ayıran şey, yapay zekayı (AI) kullanmasıdır. Yapay zeka, DLP mekanizmasına entegre edildiğinde, DLP'nin likidite tahsis etmek için kullandığı algoritmaları iyileştirebilen ve geliştirebilen ek bir akıllı karar verme katmanı sunar. İşte nasıl çalışıyor: 

1. Fiyat Tahmini: DLP'de yapay zekanın temel görevlerinden biri, bir ticaret çiftindeki tokenların gelecekteki olası fiyatlarını tahmin etmektir. Bunu yapmak için yapay zeka, çok miktarda tarihsel ve gerçek zamanlı veriyi derinlemesine inceliyor. Kalıpları, piyasa davranışlarını ve diğer değişkenleri analiz ederek varlıkların gelecek zaman dilimlerindeki potansiyel fiyatlarını tahmin edebilir.
2. Fiyat Olasılığı Ağırlıklandırması: Sadece fiyatları tahmin etmek yeterli değil; Yapay zeka ayrıca bu fiyatların her birinin gerçekleşme olasılığını da tahmin etmelidir. Örneğin yapay zeka bir varlık için bir sonraki dönemde üç potansiyel fiyat tahmin ederse, bu fiyatların her birine bir ağırlık veya olasılık yüzdesi atar. Bu, DLP'nin en olası sonuçlara dayalı olarak likidite provizyonu konusunda daha ayrıntılı kararlar alabilmesini sağlar.
3. Likidite Tahsisi: Yapay zeka, tahmin edilen fiyatları ve bunların ağırlıklarını kullanarak stratejik olarak likiditeyi eğriye yerleştirir. Bunu sermaye dağıtım oranları veya riske maruz kalma limitleri gibi parametreleri ayarlayarak yapar. Örneğin, belirli bir fiyat noktasının oluşma olasılığı yüksekse ve istenen risk profiliyle uyumluysa yapay zeka, bu fiyat etrafında daha fazla likidite tahsis ederek likidite sağlayıcılarının ve yatırımcıların en iyi sonuçları almasını sağlayabilir.

O halde DLP'yi diğerlerinden ayıran şey, likiditeyi akıllı ve dinamik bir şekilde yönetmek için yapay zekanın bu şekilde kullanılmasıdır. Geleneksel yöntemler statik kurallara veya manuel ayarlamalara dayanabilir ancak DLP'de süreç, kapsamlı veri analizine dayalı olarak sürekli olarak uyarlanır. Bu, daha düşük risk, daha yüksek getiri ve piyasa değişkenlerine neredeyse anında yanıt veren daha uyarlanabilir bir likidite sağlama sistemi ile sonuçlanır.

Yapay zeka ile birleştirilmiş DLP'nin gerçek büyüsü, sürekli öğrenme modelinde yatmaktadır. Sonuçları gerçek zamanlı olarak izleyerek, eylemlerinden sürekli olarak ders alacak şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, belirli bir likidite havuzunun düşük performans gösterdiği veya belirli bir varlığa aşırı maruz kaldığı tespit edilirse, DLP algoritmaları gerçek zamanlı olarak kaynakları yeniden tahsis ederek verimsizlikleri azaltır. Bunu farklı kılan şey, gelecekteki kararların daha da doğru olmasını sağlamak için yeni verileri entegre ederek algoritmaların kendilerine ince ayar yapılmasına yönelik yinelemeli yaklaşımdır. Bu sürekli öğrenme ve ayarlama döngüsü, piyasa değişkenliğinin dalgalı sularında gezinmek için iyi ayarlanmış bir varlık yönetimi stratejisine dönüşmektedir.

Sürekli öğrenme modelinin yanı sıra DLP, özel bir makine öğrenme tekniği olan güçlendirilmiş öğrenme kullanılarak optimize edilmiştir. Burada algoritmalar yaparak öğrenir ve ödül geri bildirim sistemine dayalı olarak eylemlerine sürekli ince ayar yapar. Örneğin, algoritma, belki de bir havuzdaki varlıkların ağırlığını değiştirerek ve ardından getiriyi artırarak daha etkili likidite tedariğiyle sonuçlanan bir eylemde bulunursa, 'pozitif bir ödül' alır. Zamanla algoritma, en etkili stratejileri belirlemek için bu ödül sistemini kullanır ve esasen performansı sürekli olarak iyileştirmek için kendini eğitir.

DLP'nin makine öğrenimi yaklaşımının ek bir özelliği, bir meta öğrenme modeliyle entegrasyonu içerir. Genellikle "öğrenmeyi öğrenme" olarak adlandırılan meta-öğrenme, algoritmaların tek bir veri kümesinden ziyade birden fazla eğitim bölümündeki deneyimlerden öğrenerek geliştiği, makine öğrenimi içindeki bir paradigmadır. DLP tarafından kullanılan 'meta yapay zeka', bağımlı makine öğrenimi modellerini eğiten veri kümelerini günceller ve değiştirir. Farklı piyasa koşulları türleri arasında ayrım yapabilir ve bu bilgiyi, diğer modellerin hangi veri kümelerini kullandığına ince ayar yapmak için kullanır. Bu yaklaşımın amacı, DLP tarafından kullanılan veri kümelerinin bile eldeki göreve bağlı olarak maksimum performans için optimize edilmesini sağlamaktır. 

Bu, Son Kullanıcılar İçin Ne İfade Ediyor?

Mevcut AMM altyapısının etkinliği göz önüne alındığında, DLP gibi bir yeniliğin gerekliliği şüpheli görünebilir. Ancak son kullanıcının sağladığı faydalar göz önüne alındığında benimsenmesi kaçınılmaz görünmektedir. DLP'nin amacı, finans sektöründeki birçok yenilikte olduğu gibi, protokollere daha azıyla daha fazlasını elde etme olanağı sunmaktır. Pahalı bir finansal altyapıyı sürdürmenin getirdiği zorluklardan kurtulan DLP, Elektrik olarak tüccarlar ve likidite sağlayıcıları için daha uygun koşullar sunmamıza olanak tanıyacak. 

Tüccarlar

Yatırımcılar için oyunun adı kusursuz bir deneyimdir. Kayma kaybı yaşamadan hızlı ve sürekli olarak işlem yapabilecekleri bir platform istiyorlar. DLP burada, yatırımcılara statik ve manuel olarak ayarlanan dinamik likidite havuzlarıyla karşılaştırılamayacak düzeyde sermaye verimliliği sunuyor. Algoritmaları ve yapay zeka sistemleri, likiditeyi en çok ihtiyaç duyulacağı tahmin edilen yere dağıtmak için yorulmadan çalışıyor, ticaret için sermaye gereksinimlerini azaltıyor ve dolayısıyla kaymayı azaltıyor. DLP'nin dinamik doğası, yatırımcıların, önemli bir fiyat etkisi olmadan daha büyük işlemleri kolaylaştıran tutarlı bir şekilde derin likidite havuzlarını öngörebilecekleri anlamına gelir.

Gerçek zamanlı pazar uyarlanabilirliği, DLP tacındaki bir başka mücevherdir. Ticaret genellikle geçici fırsatları yakalamakla ilgilidir ve DLP'yi yöneten algoritmalar, piyasa koşullarına gerçek zamanlı olarak uyum sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Likidite havuzlarında yapılan bu hızlı ayarlamalar, yatırımcıların kayma ile karşılaşma olasılığının daha düşük olduğu ve kısa vadeli fiyat hareketlerinden daha büyük bir etkinlikle yararlanabilecekleri anlamına geliyor. Lightlink, hızlı işlem onaylarına olanak tanıyan yüksek blok hızıyla bu uyarlanabilirliği daha da artırır. Dahası, kurumsal modu gazsız yeniden tahsis sunarak likidite dağıtımındaki değişikliklerin fahiş gaz maliyetlerine yol açmamasını sağlar. Bu uyarlanabilirlik yalnızca operasyonel verimlilik sağlamaz; merkezi borsalarla karşılaştırıldığında fırsatların gecikme veya güncelliğini yitirmiş varlık tahsisleri nedeniyle kaybolmadığı, daha öngörülebilir bir ticaret ortamı oluşturur.

Likidite Sağlayıcıları

Likidite sağlayıcıları (LP'ler) için mesele her zaman fon kullanımını maksimuma çıkarmak ile riski minimuma indirmek arasındaki ince ipte yürümek olmuştur. DLP, fonların yüksek getiri sağlama olasılığının en yüksek olduğu yerlere tahsis edilmesini sağlayarak bu denklemi temelden değiştiriyor. Bu optimum fon kullanımı yalnızca kârlılığı artırmakla kalmıyor; aynı zamanda geleneksel likidite havuzlarını uzun süredir rahatsız eden bir sorun olan kalıcı kaybı azaltmak için de çalışıyor. Bir likidite havuzundaki tokenlerin fiyatı değiştiğinde kalıcı kayıp ortaya çıkar ve bu da havuzdaki tokenların değerinin havuz dışında tutulanlardan farklı olmasına neden olur. Bunun nedeni, LP'lerin eşleştirilmiş tokenların sabit bir değer oranını korumasıdır; dolayısıyla bir tokenin fiyatı diğerine göre arttığında, havuz yeniden dengelenir ve genellikle değer kazanan tokenı değer kaybeden token için satar. LP'ciler önemli fiyat dalgalanmaları sırasında pasif kaldıklarında bu kaybı yaşayabilirler.

Ayrıca DLP, likidite sağlayıcılarına hafife alınamayacak bir özelleştirme katmanı sağlar. Özellikle varlık davranışlarının son derece incelikli olduğu finansal piyasalarda tek bir boyut asla herkese uymayacaktır. DLP, sağlayıcıların veriye dayalı karar vermeyle desteklenen stratejilerini özelleştirmelerine olanak tanır ve bireysel risk iştahları ve finansal hedeflerle uyumlu özel bir yaklaşım sağlar. Bu düzeyde özelleştirilebilirlik, likidite sağlayıcılarının yalnızca herkese uyan tek bir çözümün alıcıları olmadığı anlamına gelir; bunun yerine, kendilerini onların özel ihtiyaçları ve tercihleri ​​etrafında şekillendiren bir sistemin aktif katılımcılarıdırlar.

Sonuç

Web3'te, 'makine öğrenimi' ve 'yapay zeka' gibi terimler genellikle nispeten az gerçek kullanım senaryosuna sahip moda sözcükler olarak ortalıkta dolaşıyor. DLP, AMM algoritmalarının geliştirilmesinde gerçek bir kullanım örneği sergileyerek bu temel kuralın istisnası olarak öne çıkıyor. Bu entegrasyon öncüdür, statik likidite sistemlerinin sınırlarını aşar ve DEX teknolojisindeki bir sonraki adımı temsil eder. 

DeFi etkileyici ilerlemeler kaydetse de şu ana kadar verimlilik ve kullanıcı deneyimi açısından geleneksel finansal sistemlerle eşitliğe ulaşamadı. Ancak Elektrik'in asırlık finansal prensipleri son teknolojiyle birleştiren DLP gibi yenilikleri bu açığı kapatıyor. Verimli, merkezi olmayan bir finansal geleceğe yönelik yarışta, DLP yalnızca önemli bir ilerleme değil, aynı zamanda DeFi'nin son kullanıcılar için taşıdığı muazzam potansiyelin ve uyarlanabilirliğin de habercisidir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/