动态流动性供应：人工智能驱动的资本效率 – Crypto-News.net

介绍

去中心化金融（DeFi）的核心从根本上依赖于去中心化交易所（DEX）。 这些 web3 基础设施是流动性的仲裁者，促进加密货币的交换。 大多数 DEX 依赖自动做市商（AMM）来决定在代币池中分配流动性的价格范围。 分配越准确，交易体验就越高效、性能越好。 因此，任何 DEX 的成功都取决于其 AMM 的有效性。 没有高效 DEX 基础设施的生态系统在给用户带来的财务压力下不太可能取得成功。 

如果没有先进的 AMM 基础设施之上的 DEX 的开发和部署，DeFi 本身就不会达到今天的水平。 尽管如此，DeFi 交易基础设施要赶上 TradFi 基础设施的效率还有很长的路要走。 这将需要实施更先进的 AMM，与大多数 TradFi 交易所采用的订单簿和做市商模型相媲美。 因此，Elektrik 开发了动态流动性提供模型，这是为追求前所未有的资本效率而设计的下一代 AMM。

去中心化交易所中资本效率的巨大重要性

“资本效率”是讨论金融体系时经常出现的一个短语。 从本质上讲，资本效率是指金融体系（无论是企业还是其他形式）最大化每一美元资本支出所完成工作的战略能力。 简而言之，这是一门让你的钱发挥最大作用的艺术，确保每一项财务资源都得到明智的分配和明智的利用，以发挥最大的潜力。 这是一个与市场和交易所特别相关的概念，因为随着交易所交易成本的上升，可能会减少在交易所进行交易的用户。

对于交易所，尤其是去中心化交易所来说，资本效率不仅仅是一种运营最佳实践，更是一种最佳实践。 它是很大程度上决定其生存能力的命脉。 这些平台的运作注重快速交易执行、最小滑点和最佳订单匹配，其中资本效率的重要性变得显而易见。 无法明智地管理其资本的去中心化交易所将发现自己在竞争对手面前相形见绌，因为​​交易者会倾向于提供最有利交易条件的平台。 然而，在试图实现最高资本效率的过程中，去中心化交易所面临着挑战。 市场波动、流动性池分散、交易量不可预测等问题往往会扭曲理想的资本配置，导致资源利用效率低下，进而导致回报减少。

那么，这些平台如何克服这些艰巨的挑战呢？ 答案在于传统金融原则与新兴技术的战略融合。 其中一种突破性的协同作用是流动性提供和机器学习之间的协同作用。 通过部署机器学习算法，交易所可以预测交易模式、预测流动性需求并主动调整资本配置。 这种动态的流动性供应方法由机器学习的分析能力提供支持，确保资本不仅得到利用，而且得到优化。

通过动态流动性供应 (DLP) 解决此问题

传统的 AMM 很大程度上是在算法管理池的前提下运行的，最明显的例子是 Uniswap V1 的 x * y = k 算法。 相反，Elektrik 的动态流动性供应 (DLP) 模型利用算法管理的池，这些池通过市场条件和人工智能系统不断变化和更新。 这些算法确保流动性池自动调整以满足市场需求，不仅提供更高效的系统，而且为流动性提供者提供更有利可图的机会。 DLP 的核心是其适应、塑造自身以适应金融格局不断变化的轮廓和多方面性质的能力，确保流动性不仅可用，而且动态优化。

当谈到DLP算法本身的核心时，对冲赌注和确保市场适应性是中心主题。 需要澄清的是，传统的 AMM 常常让流动性提供者陷入困境：寻求更高的收益率，但接受与集中流动性池相关的更大风险，例如无常损失，或者谨慎行事并失去潜在利润。 DLP 通过采用与传统做市商类似的技术解决了这一困境，将流动性动态分配到最需要的地方，同时确保在可能的价格范围内有足够的市场深度。 该策略得到了机器学习预测的支持，旨在最大限度地提高有限合伙人费用，同时减少损失。 这些机器学习预测与市场数据的集成确保系统可以根据实时市场状况快速调整其策略。 这样，当市场发生变化时，流动性提供者就不会发现自己陷入不利的境地。 相反，DLP 系统会采取纠正措施，以最适合新的和预测的市场状况的方式重新分配曲线上的流动性。

真正使 DLP 在竞争中脱颖而出的是它对人工智能 (AI) 的使用。 当融入 DLP 机制时，人工智能提供了额外的智能决策层，可以完善和增强 DLP 用于分配流动性的算法。 下面是它的工作原理： 

1. 价格预测： DLP 中人工智能的主要任务之一是预测交易对中代币未来可能的价格。 为此，人工智能深入研究大量历史和实时数据。 通过分析模式、市场行为和其他变量，它可以预测未来时间范围内资产的潜在价格。
2. 价格似然权重： 仅仅预测价格是不够的；还要预测价格。 人工智能还必须估计这些价格实现的可能性有多大。 例如，如果人工智能预测下一个时期某项资产的三个潜在价格，它会为每个价格分配一个权重或可能性百分比。 这确保了 DLP 可以根据最可能的结果就流动性供应做出更细致的决策。
3. 流动性配置： 然后，人工智能利用预测的价格及其权重，策略性地将流动性置于曲线上。 它通过调整资本分配比率或风险敞口限额等参数来实现这一目标。 例如，如果某个特定价格点发生的可能性很高并且与所需的风险状况相符，人工智能可能会围绕该价格分配更多流动性，确保流动性提供者和交易者获得最佳结果。

那么，DLP 的与众不同之处在于使用人工智能来智能、动态地管理流动性。 传统方法可能依赖于静态规则或手动调整，但使用 DLP，流程会根据全面的数据分析不断进行调整。 这会带来更低的风险、更高的收益以及适应性更强的流动性供应系统，几乎可以即时响应市场变量。

DLP与AI结合的真正魔力在于其持续学习模型。 它旨在持续从其行动中学习，实时监控结果。 例如，如果发现特定流动性池表现不佳或过度暴露于特定资产，DLP 算法会实时重新分配资源，从而减少效率低下的情况。 其与众不同之处在于它采用迭代方法对算法本身进行微调，整合新数据以确保未来的决策更加准确。 这种不断学习和调整的循环转化为一种资产管理策略，可以很好地应对市场波动的波涛汹涌。

在持续学习模型之上，DLP 还使用强化学习（一种专门的机器学习技术）进行了优化。 在这里，算法通过实践来学习，根据奖励反馈系统不断微调其行为。 例如，如果算法采取的行动可能会通过改变池中资产的权重并随后提高收益率来提供更有效的流动性，那么它就会收到“积极的奖励”。 随着时间的推移，该算法使用该奖励系统来确定最有效的策略，本质上是训练自身以不断提高性能。

DLP 机器学习方法的另一个功能包括与元学习模型的集成。 元学习，通常被称为“学会学习”，是机器学习中的一种范例，其中算法通过从多个训练片段的经验中学习而不是从单个数据集中学习来改进。 DLP 使用的“元人工智能”更新和更改训练其相关机器学习模型的数据集。 它能够辨别不同类型的市场条件，并利用这些知识来微调其他模型使用的数据集。 此方法的目的是确保甚至 DLP 使用的数据集也根据手头的任务进行优化，以获得最大性能。 

这对最终用户意味着什么

鉴于现有 AMM 基础设施的有效性，DLP 等创新的必要性似乎值得怀疑。 然而，当考虑到最终用户所带来的好处时，它的采用似乎是不可避免的。 与金融领域的许多创新一样，DLP 的目的是为协议提供一种用更少的资源实现更多目标的方法。 摆脱了维护昂贵的金融基础设施的压力，DLP 将使我们 Elektrik 能够为交易者和流动性提供者等提供更有利的条件。 

交易商

对于交易者来说，无缝体验就是游戏的名称。 他们想要一个可以快速、连续地执行交易而不会因滑点而损失的平台。 DLP 可以为交易者提供静态和手动调整的动态流动性池无法比拟的资本效率水平。 其算法和人工智能系统不知疲倦地工作，将流动性分配到最需要的地方，降低交易的资本要求，进而减少滑点。 DLP 的动态性质意味着交易者可以预期持续深入的流动性池，从而促进更大规模的交易，而不会对价格产生重大影响。

实时市场适应性是 DLP 皇冠上的另一颗宝石。 交易通常是为了抓住稍纵即逝的机会，而管理 DLP 的算法旨在实时适应市场条件。 这些对流动性池的快速调整意味着交易者面临滑点的可能性较小，并且可以更有效地利用短期价格变动。 Lightlink 进一步增强了这种适应性，其快速的区块速度可以实现快速的交易确认。 此外，其企业模式提供无 Gas 重新分配，确保流动性分配的变化不会产生过高的 Gas 成本。 这种适应性不仅提高了运营效率，还提高了运营效率。 它建立了一个更可预测的交易环境，与中心化交易所相比，不会因延迟或过时的资产配置而失去机会。

流通量提供者

对于流动性提供者（LP）来说，问题始终是在最大化资金利用率和最小化风险之间走钢丝。 DLP 通过确保资金分配到最有可能产生高收益的地方，从根本上改变了这一方程式。 这种最佳的资金利用不仅可以提高盈利能力，还可以提高盈利能力。 它还致力于减少无常损失，这是长期困扰传统流动性池的问题。 当流动性池中代币的价格发生变化，导致池中代币的价值与池外代币的价值不同时，就会出现无常损失。 发生这种情况是因为有限合伙人维持配对代币的恒定价值比率，因此当一种代币的价格相对于另一种代币上涨时，池会重新平衡，通常会出售升值的代币以换取贬值的代币。 当 LPers 在价格大幅波动期间保持被动时，他们可能会遭受这种损失。

此外，DLP 为流动性提供商提供了不可低估的定制层。 一种方法永远不可能包治百病，尤其是在资产行为非常微妙的金融市场中。 DLP 允许提供商在数据驱动决策的支持下定制其策略，确保量身定制的方法符合个人风险偏好和财务目标。 这种程度的可定制性意味着流动性提供者不仅仅是一刀切的解决方案的接受者； 相反，他们是一个围绕他们的特定需求和偏好塑造的系统的积极参与者。

结论

在 web3 中，“机器学习”和“人工智能”等术语经常被当作流行语使用，而真正的用例相对较少。 DLP 是这一经验法则的例外，展示了 AMM 算法增强的真正用例。 这种集成是开创性的，超越了静态流动性系统的局限性，代表了 DEX 技术的下一步。 

尽管 DeFi 取得了令人瞩目的进步，但迄今为止在效率和用户体验方面仍未能与传统金融系统相媲美。 然而，Elektrik 的 DLP 等创新技术将古老的金融原理与尖端技术相结合，正在缩小这一差距。 在迈向高效、去中心化金融未来的竞赛中，DLP 不仅是一项重大进步，而且预示着 DeFi 为最终用户带来的巨大潜力和适应性。

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