Динамічне забезпечення ліквідності: Ефективність капіталу на основі ШІ – Crypto-News.net

Вступ

Децентралізовані фінанси (DeFi) за своєю суттю фундаментально залежать від децентралізованих бірж (DEX). Ці частини інфраструктури web3 є арбітрами ліквідності, полегшуючи обмін криптовалютами. Більшість із цих DEX, будучи залежними від автоматизованих маркет-мейкерів (AMM), вирішують, на які цінові діапазони розподілити ліквідність у пулі токенів. Чим точніший розподіл, тим ефективніший і продуктивніший досвід торгівлі. Тому успіх будь-якого DEX залежить від ефективності його AMM. Екосистема без ефективної інфраструктури DEX має менші шанси на успіх через фінансовий тиск, який вона створює для користувачів. 

Без розробки та розгортання DEX на передовій інфраструктурі AMM сама DeFi не була б там, де вона є сьогодні. Тим не менш, торгова інфраструктура DeFi має пройти довгий шлях, перш ніж наздогнати ефективність інфраструктури TradFi. Це потребуватиме впровадження більш просунутих AMM, які конкурують з моделлю книги ордерів і маркет-мейкера, що використовується на більшості бірж TradFi. Отже, розробка моделі динамічного забезпечення ліквідності Elektrik, нового покоління AMM, розробленого з метою досягнення безпрецедентної ефективності капіталу.

Монументальне значення ефективності капіталу в DEX

«Ефективність капіталу» — це фраза, яка часто виникає під час обговорення фінансових систем. За своєю суттю, ефективність використання капіталу означає стратегічну здатність фінансової системи, незалежно від того, чи це бізнес, чи якась інша, максимізувати роботу, виконану кожним доларом витраченого капіталу. Простіше кажучи, це мистецтво отримувати максимальну віддачу від ваших грошей, гарантуючи, що кожен фінансовий ресурс розподіляється з розумом і розумно використовує для досягнення максимального потенціалу. Ця концепція особливо актуальна для ринків і бірж, оскільки в міру того, як витрати на торгівлю на біржі зростають, менше користувачів, імовірно, будуть торгувати на ній.

Для бірж, зокрема DEX, ефективність використання капіталу — це не просто найкраща операційна практика; це життєва сила, яка значною мірою визначає їх життєздатність. Ці платформи працюють на зв’язку між швидким виконанням угод, мінімальним прослизанням і оптимальним узгодженням замовлень, при цьому важливість ефективності використання капіталу стає надзвичайно очевидною. DEX, який не може розумно розпоряджатися своїм капіталом, опиниться в карликовій формі серед конкурентів, оскільки трейдери тяжіють до платформ, які пропонують найвигідніші умови торгівлі. Однак, намагаючись досягти максимальної ефективності капіталу, DEX стикаються з проблемами. Такі проблеми, як нестабільність ринку, фрагментовані пули ліквідності та непередбачувані обсяги торгів, часто можуть спотворювати ідеальний розподіл капіталу, що призводить до неефективного використання ресурсів і подальшого зниження прибутку.

Отже, як ці платформи можуть подолати ці грізні виклики? Відповідь полягає в стратегічному поєднанні традиційних фінансових принципів із новими технологіями. Одним із таких новаторських синергій є надання ліквідності та машинне навчання. Використовуючи алгоритми машинного навчання, біржі можуть прогнозувати моделі торгівлі, передбачати попит на ліквідність і завчасно коригувати розподіл капіталу. Цей динамічний підхід до забезпечення ліквідності, що базується на аналітичній майстерності машинного навчання, гарантує, що капітал не просто використовується, а й оптимізується.

Вирішення цієї проблеми за допомогою динамічного забезпечення ліквідності (DLP)

Традиційні AMM в основному працювали на основі алгоритмічно керованих пулів, найбільш очевидним прикладом яких є алгоритм x * y = k Uniswap V1. І навпаки, модель Dynamic Liquidity Provision (DLP) Elektrik використовує алгоритмічно керовані пули, які постійно змінюються та оновлюються через ринкові умови та системи штучного інтелекту. Ці алгоритми забезпечують автоматичне коригування пулів ліквідності відповідно до потреб ринку, забезпечуючи не тільки більш ефективну систему, але й більш вигідну можливість для постачальників ліквідності. Основою DLP є його здатність адаптуватися, адаптуватися до постійно мінливих контурів і багатогранного характеру фінансового ландшафту, гарантуючи, що ліквідність не тільки доступна, але й динамічно оптимізована.

Коли справа доходить до ядра самого алгоритму DLP, центральними темами є хеджування ставок і забезпечення адаптивності ринку. Щоб уточнити, традиційні AMM часто ставлять постачальників ліквідності в скрутне становище: прагнуть отримати вищу прибутковість, але приймають більші ризики, пов’язані з концентрованими пулами ліквідності, наприклад непостійні втрати, або перестрахуються та втрачають потенційний прибуток. DLP вирішує цю дилему, використовуючи методи, подібні до традиційних маркет-мейкерів, динамічно розподіляючи ліквідність туди, де вона найбільше потрібна, забезпечуючи при цьому наявність достатньої глибини ринку в різних можливих діапазонах цін. Ця стратегія підтримується прогнозами машинного навчання, які спрямовані на максимізацію комісії LP, одночасно зменшуючи втрати. Інтеграція цих прогнозів машинного навчання з ринковими даними гарантує, що система може швидко змінювати свої стратегії на основі ринкових умов у реальному часі. Таким чином, постачальники ліквідності не опиняються у згубному становищі, коли ринок змінюється. Натомість система DLP вживає коригувальних дій, перерозподіляючи ліквідність на кривій у спосіб, який найбільше відповідає новим і прогнозованим ринковим умовам.

Що справді відрізняє DLP від ​​конкурентів, так це використання штучного інтелекту (AI). У зв’язку з механізмом DLP штучний інтелект пропонує додатковий рівень інтелектуального прийняття рішень, який може вдосконалювати та покращувати алгоритми, які DLP використовує для розподілу ліквідності. Ось як це працює: 

1. Прогноз ціни: Одне з основних завдань ШІ в DLP – передбачити можливі майбутні ціни токенів у торговій парі. Для цього AI глибоко занурюється в величезну кількість історичних даних і даних у реальному часі. Аналізуючи закономірності, поведінку ринку та інші змінні, він може спрогнозувати потенційні ціни на активи в найближчі періоди часу.
2. Зважування ймовірності ціни: Недостатньо просто передбачити ціни; ШІ також повинен оцінити, наскільки ймовірно кожна з цих цін буде реалізована. Наприклад, якщо штучний інтелект передбачає три потенційні ціни на актив у наступну епоху, він призначає вагу або відсоток ймовірності для кожної з цих цін. Це гарантує, що DLP може приймати детальніші рішення щодо надання ліквідності на основі найбільш імовірних результатів.
3. Розподіл ліквідності: Використовуючи прогнозовані ціни та їх вагові коефіцієнти, ШІ потім стратегічно розміщує ліквідність на кривій. Це робиться шляхом коригування таких параметрів, як коефіцієнти розподілу капіталу або ліміти ризику. Наприклад, якщо конкретна цінова точка має високу ймовірність виникнення та відповідає бажаному профілю ризику, ШІ може розподілити більше ліквідності навколо цієї ціни, гарантуючи, що постачальники ліквідності та трейдери отримають оптимальні результати.

Що відрізняє DLP від ​​інших, так це використання ШІ для розумного та динамічного управління ліквідністю. Традиційні методи можуть покладатися на статичні правила або налаштування вручну, але з DLP процес постійно адаптується на основі комплексного аналізу даних. Це призводить до зниження ризику, вищої прибутковості та більш адаптивної системи забезпечення ліквідності, яка майже миттєво реагує на змінні ринку.

Справжня магія DLP у поєднанні зі штучним інтелектом полягає в моделі постійного навчання. Він розроблений, щоб послідовно вчитися на своїх діях, відстежуючи результати в режимі реального часу. Наприклад, якщо виявляється, що певний пул ліквідності є недостатнім або надмірним для певного активу, алгоритми DLP у режимі реального часу перерозподіляють ресурси, тим самим зменшуючи неефективність. Що виділяє це окремо, так це ітераційний підхід до тонкого налаштування самих алгоритмів, інтеграції нових даних, щоб гарантувати, що майбутні рішення будуть ще точнішими. Цей безперервний цикл навчання та пристосування перетворюється на стратегію управління активами, яка добре вирівняна для навігації крізь неспокійні води нестабільності ринку.

Окрім моделі безперервного навчання, DLP було оптимізовано за допомогою посиленого навчання, спеціалізованої техніки машинного навчання. Тут алгоритми навчаються на практиці, постійно налаштовуючи свої дії на основі системи зворотного зв’язку винагороди. Наприклад, якщо алгоритм виконує дію, що призводить до більш ефективного забезпечення ліквідності, можливо, змінюючи зважування активів у пулі та згодом збільшуючи дохідність, він отримує «позитивну винагороду». З часом алгоритм використовує цю систему винагороди для визначення найефективніших стратегій, по суті, тренуючись для постійного покращення продуктивності.

Додаткова функція підходу машинного навчання DLP включає інтеграцію з моделлю метанавчання. Метанавчання, яке часто називають «навчання вчитися», є парадигмою в машинному навчанні, де алгоритми вдосконалюються, навчаючись на досвіді під час кількох епізодів навчання, а не на основі окремого набору даних. Меташтучний інтелект, який використовує DLP, оновлює та змінює набори даних, тренуючи залежні моделі машинного навчання. Він здатний розрізняти різні типи ринкових умов і використовує ці знання для точного налаштування наборів даних, які використовують інші моделі. Намір цього підходу полягає в тому, щоб гарантувати, що навіть набори даних, які використовує DLP, оптимізовані для максимальної продуктивності залежно від поставленого завдання. 

Що це означає для кінцевих користувачів

Враховуючи ефективність існуючої інфраструктури AMM, необхідність такого нововведення, як DLP, може здатися сумнівною. Однак, враховуючи переваги, які отримує кінцевий користувач, його прийняття здається неминучим. Мета DLP, як і багатьох інновацій у фінансовому секторі, полягає в тому, щоб забезпечити протоколи засобами для досягнення більшого з меншими витратами. Звільнившись від навантажень, пов’язаних із підтримкою дорогої фінансової інфраструктури, DLP дозволить нам у Elektrik забезпечувати більш сприятливі умови як для трейдерів, так і для постачальників ліквідності. 

Traders

Для трейдерів безперебійний досвід - це назва гри. Їм потрібна платформа, на якій вони можуть швидко й безперервно здійснювати угоди, не втрачаючи при цьому прослизання. Технологія DLP забезпечує трейдерам рівень ефективності капіталу, незрівнянний зі статичними та налаштованими вручну динамічними пулами ліквідності. Його алгоритми та системи штучного інтелекту невтомно працюють, щоб розподілити ліквідність там, де вона, за прогнозами, буде найбільш необхідною, зменшуючи вимоги до капіталу для торгівлі та, у свою чергу, зменшуючи прослизання. Динамічний характер DLP означає, що трейдери можуть передбачати стабільно глибокі пули ліквідності, які сприяють більшим транзакціям без значного впливу на ціну.

Ринкова адаптація в режимі реального часу є ще однією перлиною в короні DLP. Торгівля часто пов’язана з використанням швидкоплинних можливостей, а алгоритми, які керують DLP, розроблені для адаптації до ринкових умов у режимі реального часу. Ці швидкі коригування пулів ліквідності означають, що трейдери з меншою ймовірністю зіткнуться з прослизанням і можуть використовувати короткострокові зміни цін з більшою ефективністю. Lightlink ще більше покращує цю адаптивність завдяки високій швидкості блокування, що дозволяє швидко підтверджувати транзакції. Крім того, корпоративний режим пропонує безгазовий перерозподіл, гарантуючи, що зміни в розподілі ліквідності не призведуть до надмірних витрат на газ. Ця здатність пристосовуватися не тільки до підвищення ефективності роботи; це створює більш передбачуване торгове середовище, де можливості не втрачаються через затримку або застаріле розподілення активів порівняно з централізованими біржами.

Постачальники ліквідності

Для постачальників ліквідності (LP) питання завжди полягало в тому, щоб рухатися по канату між максимальним використанням коштів і мінімізацією ризику. DLP принципово змінює це рівняння, гарантуючи, що кошти розподіляються там, де вони, найімовірніше, принесуть високу прибутковість. Це оптимальне використання коштів не тільки підвищує прибутковість; це також працює для зменшення непостійних втрат, проблеми, яка давно мучить традиційні пули ліквідності. Постійні втрати виникають, коли ціна токенів у пулі ліквідності змінюється, внаслідок чого вартість токенів у пулі відрізняється від тієї, якби вони зберігалися поза пулом. Це відбувається тому, що LP зберігають постійне співвідношення вартості парних токенів, тому, коли ціна одного токена зростає відносно іншого, пул балансує, часто продаючи дорожчаючий токен за той, що знецінюється. Коли LP залишаються пасивними під час значних коливань цін, вони можуть зазнати цієї втрати.

Крім того, DLP надає постачальникам ліквідності рівень налаштування, який неможливо недооцінити. Один розмір ніколи не підійде для всіх, особливо на фінансових ринках, де поведінка активів дуже різна. DLP дозволяє постачальникам налаштовувати свої стратегії, спираючись на прийняття рішень на основі даних, забезпечуючи індивідуальний підхід, який узгоджується з індивідуальними схильностями до ризику та фінансовими цілями. Цей рівень настроюваності означає, що постачальники ліквідності є не просто одержувачами універсального рішення; натомість вони є активними учасниками системи, яка формується відповідно до їхніх конкретних потреб і вподобань.

Висновок

У web3 такі терміни, як «машинне навчання» та «штучний інтелект», часто використовуються як модні слова з відносно невеликим реальним випадком використання. DLP є винятком із цього практичного правила, демонструючи справжній варіант використання для покращення алгоритмів AMM. Ця інтеграція є новаторською, виходить за межі обмежень статичних систем ліквідності та представляє наступний крок у технології DEX. 

Незважаючи на те, що DeFi досягла вражаючих успіхів, вона поки що не змогла досягти рівності з традиційними фінансовими системами з точки зору ефективності та взаємодії з користувачем. Однак такі інновації, як DLP від ​​Elektrik, що поєднує давні фінансові принципи з передовими технологіями, скорочують цей розрив. У гонці до ефективного, децентралізованого фінансового майбутнього DLP є не лише значним прогресом, але й передвісником величезного потенціалу та адаптивності, які DeFi зберігає для кінцевих користувачів.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/