Застосування та обмеження рекурсивних операторів у сфері Децентралізованих фінансів
Багато людей виявили сильний інтерес до алгоритмічних стабільних монет, вважаючи, що вони можуть реалізувати місію, яку не зміг виконати біткойн: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Це уявлення виникло не лише через недостатнє розуміння блокчейну та грошей, а й через те, що алгоритмічні стабільні монети ввели новаторські рекурсивні оператори.
Рекурсивний оператор – це оператор, який у процесі безперервних змін смарт-контрактів використовує попередній стан як вхідні дані та повторно генерує наступний стан. Завдяки відкритості даних на блокчейні та послідовному дизайну смарт-контрактів формується часовий ряд, а рекурсивна обробка однотипних операцій може призвести до нелінійної структури, навіть геометричної прогресії. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок повністю відповідає самопідсилювальним властивостям ігор на ланцюзі, тому вона стала простим і життєздатним рішенням для вивчення нових можливостей неконкурентних ігор.
Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним вибором, оскільки інформація наступного моменту повністю визначається інформацією попереднього моменту. Справжня увага повинна бути зосереджена на поєднанні рекурсивного оператора з іншими елементами, введенні нової інформації між змінами стану, що відображає ігрові властивості та непередбачуваність. Ця непередбачуваність підлягає впливу рекурсивного оператора, має певні спільні очікування, які взаємодіють з іншими операторами, формуючи резонанс, що породжує контрольовані властивості очікування. Ми називаємо такі оператори множинними рекурсивними операторами.
Візьмемо для прикладу просту алгоритмічну стабільну монету, ціновий оператор генерує ціну Pt, розширена загальна кількість Mt виступає як множинний рекурсивний оператор. Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt, формуючи непряму рекурсивну залежність, під впливом цінового оператора виникає періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово наближається до стабільної ціни. Ця концепція базується на рівновазі кривих попиту і пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, тому є неточною, що може призвести до повільного процесу передачі, важко досягти стабільної рівноваги.
Рекурсивні оператори можуть забезпечити не тільки негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Наприклад, механізм викупу в певній системі формує позитивний цикл шляхом зменшення пропозиції на ринку, підвищення цін, покращення продуктивності, збільшення попиту та прибутків. Цей простий та зрозумілий метод з властивістю анти-Марковської може привернути більше уваги розробників на ланцюгах.
З чисто математичної точки зору, чи можуть рекурсивні оператори створити стабільні короткострокові властивості, досі неясно. Тому стабільні монети, що залежать від рекурсивних операторів, важко конвергувати до стабільної структури, особливо коли вони через зміну загальної кількості опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, передача яких відбувається повільніше, а обмежувальних умов для досягнення стабільної рівноваги більше, що ускладнює реалізацію їхніх цілей.
У багаторівневих рекурсивних операторів введення нової інформації є вкрай важливим. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно легко вводять більше інформації, яка в умовах проектування ігор має певну невизначеність, але також має структурні характеристики. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами створює загальні очікування, що може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може суперечити очікуванням.
Іноді при впровадженні інформації існує також потреба в випадковості, припустимо, що залежність від інформації дорівнює нулю. Ця випадковість у поєднанні з рекурсивними операторами навпаки легше призводить до стабільних ознак, відходячи від ігрової структури, більше відображаючи алгоритмічні характеристики, що є напрямком, варто дослідити для майбутніх стабільних монет алгоритмів.
При використанні рекурсивних операторів, якщо кроків введення інформації або незалежних операторів занадто багато, їх позитивні та негативні зворотні зв'язки поступово зникнуть. Тому рекурсивні оператори мають показник сили зворотного зв'язку. При проектуванні Децентралізованих фінансів, щоб посилити позитивний і негативний зворотний зв'язок, потрібно зменшити кількість введення нової інформації; якщо прагнете до довгострокового повернення, введення інформаційного потоку повинно мати певні циклічні властивості.
У більшості рекурсивних операторів у сфері DeFi поєднуються цінові ряди, оскільки цінові ігри є найконцентрованішими за інформацією та важко піддаються прогнозуванню або контролю алгоритмами. Однак наразі, використовуючи цінові ряди, більшість покладається на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що весь рекурсивний процес перетвориться на детермінований або контрольований процес. Агресивна поведінка безпосередньо відображається в цінових рядах AMM, які не можуть бути автоматично виключені алгоритмом, що суперечить невизначеності, необхідній для рекурсивних операторів.
Крім того, багато проектів, які розробляють рекурсивні величини, не безпосередньо пов'язані з змінними попиту та пропозиції, що визначають цінові ряди, а скоріше з загальною кількістю активів, що може призвести до неможливості безпосереднього доступу до вторинного ринку, що є ядром цієї гри, а передача операторів може зазнати спотворення.
У майбутньому слід дослідити більше комбінацій змінних та рекурсивних операторів, зокрема параметри, що відображають складність ринкових ігор. При проектуванні Децентралізованих фінансів слід детально аналізувати механізми інформаційної передачі рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю. Це відкриє нові можливості для розвитку серії нелінійних операторів.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Застосування рекурсивних операторів у Децентралізованих фінансах: одночасно можливості та виклики
Застосування та обмеження рекурсивних операторів у сфері Децентралізованих фінансів
Багато людей виявили сильний інтерес до алгоритмічних стабільних монет, вважаючи, що вони можуть реалізувати місію, яку не зміг виконати біткойн: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Це уявлення виникло не лише через недостатнє розуміння блокчейну та грошей, а й через те, що алгоритмічні стабільні монети ввели новаторські рекурсивні оператори.
Рекурсивний оператор – це оператор, який у процесі безперервних змін смарт-контрактів використовує попередній стан як вхідні дані та повторно генерує наступний стан. Завдяки відкритості даних на блокчейні та послідовному дизайну смарт-контрактів формується часовий ряд, а рекурсивна обробка однотипних операцій може призвести до нелінійної структури, навіть геометричної прогресії. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок повністю відповідає самопідсилювальним властивостям ігор на ланцюзі, тому вона стала простим і життєздатним рішенням для вивчення нових можливостей неконкурентних ігор.
Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним вибором, оскільки інформація наступного моменту повністю визначається інформацією попереднього моменту. Справжня увага повинна бути зосереджена на поєднанні рекурсивного оператора з іншими елементами, введенні нової інформації між змінами стану, що відображає ігрові властивості та непередбачуваність. Ця непередбачуваність підлягає впливу рекурсивного оператора, має певні спільні очікування, які взаємодіють з іншими операторами, формуючи резонанс, що породжує контрольовані властивості очікування. Ми називаємо такі оператори множинними рекурсивними операторами.
Візьмемо для прикладу просту алгоритмічну стабільну монету, ціновий оператор генерує ціну Pt, розширена загальна кількість Mt виступає як множинний рекурсивний оператор. Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt, формуючи непряму рекурсивну залежність, під впливом цінового оператора виникає періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово наближається до стабільної ціни. Ця концепція базується на рівновазі кривих попиту і пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, тому є неточною, що може призвести до повільного процесу передачі, важко досягти стабільної рівноваги.
Рекурсивні оператори можуть забезпечити не тільки негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Наприклад, механізм викупу в певній системі формує позитивний цикл шляхом зменшення пропозиції на ринку, підвищення цін, покращення продуктивності, збільшення попиту та прибутків. Цей простий та зрозумілий метод з властивістю анти-Марковської може привернути більше уваги розробників на ланцюгах.
З чисто математичної точки зору, чи можуть рекурсивні оператори створити стабільні короткострокові властивості, досі неясно. Тому стабільні монети, що залежать від рекурсивних операторів, важко конвергувати до стабільної структури, особливо коли вони через зміну загальної кількості опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, передача яких відбувається повільніше, а обмежувальних умов для досягнення стабільної рівноваги більше, що ускладнює реалізацію їхніх цілей.
У багаторівневих рекурсивних операторів введення нової інформації є вкрай важливим. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно легко вводять більше інформації, яка в умовах проектування ігор має певну невизначеність, але також має структурні характеристики. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами створює загальні очікування, що може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може суперечити очікуванням.
Іноді при впровадженні інформації існує також потреба в випадковості, припустимо, що залежність від інформації дорівнює нулю. Ця випадковість у поєднанні з рекурсивними операторами навпаки легше призводить до стабільних ознак, відходячи від ігрової структури, більше відображаючи алгоритмічні характеристики, що є напрямком, варто дослідити для майбутніх стабільних монет алгоритмів.
При використанні рекурсивних операторів, якщо кроків введення інформації або незалежних операторів занадто багато, їх позитивні та негативні зворотні зв'язки поступово зникнуть. Тому рекурсивні оператори мають показник сили зворотного зв'язку. При проектуванні Децентралізованих фінансів, щоб посилити позитивний і негативний зворотний зв'язок, потрібно зменшити кількість введення нової інформації; якщо прагнете до довгострокового повернення, введення інформаційного потоку повинно мати певні циклічні властивості.
У більшості рекурсивних операторів у сфері DeFi поєднуються цінові ряди, оскільки цінові ігри є найконцентрованішими за інформацією та важко піддаються прогнозуванню або контролю алгоритмами. Однак наразі, використовуючи цінові ряди, більшість покладається на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що весь рекурсивний процес перетвориться на детермінований або контрольований процес. Агресивна поведінка безпосередньо відображається в цінових рядах AMM, які не можуть бути автоматично виключені алгоритмом, що суперечить невизначеності, необхідній для рекурсивних операторів.
Крім того, багато проектів, які розробляють рекурсивні величини, не безпосередньо пов'язані з змінними попиту та пропозиції, що визначають цінові ряди, а скоріше з загальною кількістю активів, що може призвести до неможливості безпосереднього доступу до вторинного ринку, що є ядром цієї гри, а передача операторів може зазнати спотворення.
У майбутньому слід дослідити більше комбінацій змінних та рекурсивних операторів, зокрема параметри, що відображають складність ринкових ігор. При проектуванні Децентралізованих фінансів слід детально аналізувати механізми інформаційної передачі рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю. Це відкриє нові можливості для розвитку серії нелінійних операторів.