Глибоке дослідження рекурсивних операторів Блокчейн та їх застосування в Децентралізованих фінансах

Алгоритмічні стейблкоїни останнім часом привернули широку увагу, багато хто вважає, що вони можуть реалізувати ціль, яку не зміг досягти біткойн: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Це ідея виникла не тільки через недостатнє розуміння Блокчейн та концепції валюти, а й завдяки тому, що алгоритмічні стейблкоїни вводять новаторські рекурсивні оператори.

Рекурсивний оператор – це операція, що полягає в використанні попереднього стану як входу і повторному генеруванні наступного стану під час послідовних змін інтелектуальних контрактів. В умовах блокчейн-середовища відкритість даних і серійний дизайн інтелектуальних контрактів формують часовий ряд, а рекурсивна обробка однотипних операцій може призвести до нелінійної структури, навіть викликати геометричні ефекти. Ця сильна позитивна зворотна зв'язка високо відповідає самозміцнюючим властивостям ігор на ланцюгу.

Однак, простий часовий ряд рекурсії не є ідеальним вибором, оскільки він повністю визначає інформацію наступного моменту на основі інформації попереднього моменту. Варто звернути увагу на поєднання рекурсивних операторів з іншими елементами, вводячи нову інформацію під час зміни стану, що відображає ігрові властивості і підвищує непередбачуваність. Ця непередбачуваність підлягає впливу рекурсивних операторів, формуючи спільні очікування, що, в свою чергу, впливає на інші оператори, генеруючи контрольовані властивості очікувань. Ми називаємо такі оператори багаторазовими рекурсивними операторами.

Наприклад, на прикладі стабільної монети з простим алгоритмом, оператор ціноутворення генерує ціну Pt, а загальна пропозиція Mt є багаторазовим рекурсивним оператором. Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt, внаслідок чого Mt+1 і Mt встановлюють непряму рекурсивну залежність. Під впливом оператора ціноутворення формується періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово наближає ціну до стабільності. Проте ця концепція базується на рівновазі кривих попиту і пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, що не забезпечує високу точність і може призвести до повільного процесу передачі, ускладнюючи формування стабільної рівноваги.

Рекурсивний оператор не лише може забезпечити негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Наприклад, механізм викупу в певній системі є класичним прикладом позитивного зворотного рекурсивного оператора: викуп зменшує ринкову пропозицію, підвищує ціну, покращує продуктивність, задовольняє більше попиту, приносить більше прибутку, збільшує викуп, а отже, знову підвищує ціну. Цей простий і зрозумілий метод з властивістю анти-Марков може в майбутньому стати більш популярним серед розробників протоколів на блокчейні.

З чисто математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільну короткострокову властивість, ще неясно. Тому стабільні монети, що залежать від рекурсивних операторів, важко конвергувати до стабільної структури. Особливо алгоритмічні стабільні монети, змінюючи загальну кількість, опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, їхня передача відбувається повільніше, а умови для досягнення стабільної рівноваги є більш складними, що ускладнює досягнення власної мети.

У множинних рекурсивних операторів введення нової інформації є критично важливим. Загальні властивості рівноваги Блокчейн сприяють введенню більшої кількості інформації, яка має певну невизначеність у структурі гри, але водночас є рамковою. Інформація, поєднана з рекурсивними операторами, формує загальні очікування, що може спричинити ілюзію стабільності. Якщо не спиратися на строгий аналіз теорії ігор, важко зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може суперечити очікуванням.

Іноді, коли вводиться інформація, також існує потреба в випадковості. Це припущення про випадковість, що не має залежності від інформації, у поєднанні з рекурсивними операторами навпаки, легше створює стабільні характеристики. Ця випадковість, яка виходить за межі ігрової структури та відображає алгоритмічні особливості, є потенційним напрямком розвитку алгоритмічних стабільних монет у майбутньому.

У сфері Децентралізованих фінансів більшість рекурсивних операторів поєднуються з ціновими рядами, оскільки цінова гра є найбільш інформаційно зосередженою та важко прогнозованою або контрольованою алгоритмами грою. Проте зараз більше покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до перетворення рекурсивного процесу на детермінований або контрольований процес, що суперечить початковому наміру дизайну рекурсивних операторів.

Крім того, багато проектів, що розробляють рекурсивні обсяги, не пов'язані безпосередньо з постачанням і попитом, які визначають цінові послідовності, а скоріше з загальною кількістю активів. Це може призвести до того, що неможливо безпосередньо дістатися до другого ринку, що є ядром цієї гри, і передача операторів може бути викривлена.

У майбутньому слід дослідити більше поєднань змінних і рекурсивних операторів, особливо параметрів, що відображають складність гравця на всьому ринку. При проектуванні Децентралізованих фінансів слід провести детальний аналіз механізму передачі інформації для рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю, тим самим досягнувши більш ефективної системи децентралізованих фінансів.