Застосування та виклики множинних рекурсивних операторів у сфері Децентралізованих фінансів

Концепція алгоритмічних стабільних монет привернула увагу багатьох людей, і багато хто вважає, що вона може реалізувати цілі, яких не вдалося досягти біткоїну: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Поява цієї ідеї пов'язана не лише з недостатнім розумінням блокчейну та грошей, але й з новим рекурсивним оператором, який вводять алгоритмічні стабільні монети. Цей новаторський рекурсивний оператор викликав очікування "переворотних інновацій".

Рекурсивний оператор — це оператор, який у процесі безперервних змін смарт-контрактів генерує наступний стан, використовуючи попередній стан як вхідні дані і повторюючи цей процес. У середовищі блокчейн публічність даних і серійний дизайн смарт-контрактів формують часовий ряд, де рекурсивна обробка подібних операцій може призвести до нелінійних структур, навіть геометричних ефектів. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок високо узгоджується з властивістю само-посилення ігрових сценаріїв на ланцюгу, тому є ідеальним вибором для дослідження можливостей нових некооперативних ігор.

Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним, оскільки він робить майбутній стан повністю залежним від поточного стану. Дійсно цінним є поєднання рекурсивного оператора з іншими елементами, що вводить нову інформацію в процесі переходу станів. Ця інформація відображає ігрові характеристики, має непередбачуваність. Ця непередбачуваність також підлягає впливу рекурсивного оператора, формуючи певні спільні очікування, які, в свою чергу, впливають на інші оператори, створюючи певну контрольовану властивість очікувань. Ми називаємо такі оператори множинними рекурсивними операторами.

Як приклад простого алгоритмічного стабільного монети, оператор ціноутворення генерує ціну Pt, тоді як загальний обсяг розширення Mt є багаторазовим рекурсивним оператором. Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt, що, у свою чергу, встановлює непряму рекурсивну залежність між Mt+1 і Mt. Під впливом операторів ціноутворення формується періодичний негативний зворотний зв'язок, який поступово наближається до стабільної ціни. Цей дизайн базується на рівновазі кривих попиту та пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, тому він не є надто точним, що може призвести до повільного процесу передачі і ускладнити формування стабільної рівноваги.

Рекурсивний оператор може не тільки надавати негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Наприклад, механізм викупу в певній системі є типовим прикладом позитивного зворотного рекурсивного оператора: викуп зменшує ринкову пропозицію, підвищує ціну, покращує ефективність системи, задовольняє більше попиту, приносить більше доходів, що сприяє подальшому збільшенню викупу, формуючи здоровий цикл. Цей простий і зрозумілий підхід, що має анти-Марковську природу, може привернути більше уваги з боку розробників ланцюгових протоколів.

З чисто математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільні короткострокові властивості, досі неясно. Тому стабільні монети, що залежать від рекурсивного оператора, важко збігаються до стабільної структури. Особливо враховуючи, що алгоритмічні стабільні монети через зміну загальної кількості опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, їхня передача відбувається повільніше, умови для досягнення стабільної рівноваги є більш обмеженими, а реалізація власних цілей є складнішою.

У багаторівневих рекурсивних операторів етап введення нової інформації є вирішальним. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно легкі для введення більшої кількості інформації, ця інформація має певну невизначеність у рамках дизайну ігрової структури, але має структуровану єдину інформаційну структуру. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами встановлює загальне очікування, що може створювати ілюзію стабільності. Якщо не спиратися на строгий аналіз теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, які можуть бути протилежними очікуванням.

Іноді на етапі введення інформації існує потреба в випадковості. Це припущення про випадковість не залежить від інформації, і при поєднанні з рекурсивними операторами може навіть легше призводити до стабільних властивостей. Ця випадковість, що виходить за межі ігрової структури і більше проявляє алгоритмічні характеристики, може бути напрямком, який потрібно дослідити для майбутніх алгоритмічних стабільних монет.

При проектуванні Децентралізованих фінансів, якщо прагнути до посилення позитивного і негативного зворотного зв'язку, потрібно зменшити кількість введення нової інформації. Якщо ж прагнути до довгострокового повернення, то введення інформаційного потоку також має мати певні циклічні властивості. Доказ того, що випадковий оператор може досягти повернення під час проектування рекурсивного оператора, є складним завданням.

У сфері Децентралізованих фінансів більшість рекурсивних операторів зазвичай поєднують з ціновими послідовностями, оскільки цінова гра є найбільш концентрованою інформацією і важко піддається прогнозуванню або контролю алгоритмами. Однак наразі більшість дизайнів не покладаються на ефективні децентралізовані oracle, а на механізм AMM, що може призвести до того, що рекурсивний процес стане детермінованим або контрольованим, що суперечить первісному наміру дизайну рекурсивних операторів.

Крім того, кількість рекурсій, спроектованих багатьма проектами, не пов'язана безпосередньо з змінними попиту та пропозиції, які визначають цінові послідовності, а скоріше пов'язана з загальною кількістю активів, що може призвести до неможливості безпосереднього торкання до ядра гри вторинного ринку, передача операторів може зазнати спотворення.

У майбутньому слід дослідити більше комбінацій змінних та рекурсивних операторів, особливо параметрів, що відображають складність гри на всьому ринку. При проектуванні Децентралізованих фінансів необхідно провести детальний аналіз механізму передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю. У цій галузі ще є безліч серій нелінійних операторів, які варто дослідити.