Глубокое изучение рекурсивных операторов Блокчейн и их применение в Децентрализованных финансах

Алгоритмические стабильные монеты в последнее время привлекли широкое внимание, и многие считают, что они могут достичь той цели, которую не смогла осуществить биткойн: полностью децентрализованной и автоматически регулируемой глобальной валюты. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания концепций Блокчейн и валюты, но и благодаря тому, что алгоритмические стабильные монеты ввели новые рекурсивные операторы.

Рекурсивный оператор — это операция, при которой предыдущий статус используется в качестве ввода и повторно циклически генерирует следующий статус в непрерывных преобразованиях умных контрактов. В среде Блокчейн открытость данных и последовательный дизайн умных контрактов формируют временные ряды, и рекурсивная обработка однотипных операций может привести к нелинейной структуре и даже вызвать геометрическую прогрессию. Эта сильная положительная обратная связь高度 соответствует свойствам самоусиления игр на цепочке.

Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным выбором, так как она делает информацию следующего момента полностью зависимой от предыдущего момента. Стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, чтобы ввести новую информацию между изменениями состояния, выразить игровую природу и увеличить непредсказуемость. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя совместные ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая управляемые ожидания. Мы называем такие операторы множественными рекурсивными операторами.

В качестве примера простого алгоритма стабильной монеты, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общее количество Mt является многократным рекурсивным оператором. Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt, таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенную рекурсивную связь. В сочетании с оператором ценообразования формируется периодическая отрицательная обратная связь, постепенно стремящаяся к стабильности цен. Однако эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, процесс игры происходит на вторичном рынке, точность которого невысока, что может привести к замедлению процесса передачи и затруднить достижение стабильного равновесия.

Рекурсивный оператор может не только предоставлять негативную обратную связь, но и позитивную. Например, механизм обратного выкупа в определенной системе является典型ным положительным рекурсивным оператором: выкуп уменьшает предложение на рынке, поднимает цены, улучшает производительность, удовлетворяет большее количество потребностей, приносит больше прибыли, увеличивает выкуп, и, таким образом, снова поднимает цены. Этот простой и ясный метод с свойствами, противоположными марковским, в будущем может получить большую популярность среди разработчиков цепочных протоколов.

С точки зрения чистой математики, неясно, могут ли рекурсивные операторы создать стабильные свойства короткого цикла. Поэтому стабильные монеты, основанные на рекурсивных операторах, трудно свести к стабильной структуре. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общий объем, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, передают влияние медленнее, и для достижения стабильного равновесия требуется больше ограничительных условий, что усложняет достижение их целей.

В многоуровневых рекурсивных операторов важно вводить новую информацию. Общие свойства равновесия Блокчейна способствуют введению большего объема информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках игровой структуры, но при этом является структурированной. Сочетание информации с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что может привести к иллюзии стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно уловить общие свойства равновесия, что может противоречить ожиданиям.

Иногда при введении информации также существует потребность в случайности. Это предположение о случайности при нулевой зависимости от информации в сочетании с рекурсивными операторами, наоборот, легче приводит к стабильным свойствам. Эта случайность, отделенная от игровой структуры и отражающая алгоритмические характеристики, является потенциальным направлением для будущего развития алгоритмических стабильных монет.

В области Децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов связываются с ценовыми последовательностями, поскольку ценовая игра является игрой с наибольшей концентрацией информации, которую трудно предсказать или контролировать с помощью алгоритмов. Однако в настоящее время в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым, что противоречит первоначальной идее дизайна рекурсивных операторов.

Кроме того, многие проекты, рассчитанные на рекурсивные объемы, не напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а связаны с общим объемом активов. Это может привести к невозможности напрямую достичь второго уровня рынка, что может вызвать искажение в передаче операторов.

В будущем следует исследовать большее количество комбинаций переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры. При проектировании Децентрализованных финансов необходимо провести тщательный анализ механизма передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля, тем самым достичь более эффективной системы децентрализованных финансов.