Застосування та виклики багатократних рекурсивних операторів у Децентралізованих фінансах

Нещодавно алгоритмічні стейблкоіни стали популярною темою в сфері блокчейну. Багато людей зацікавилися ними, вважаючи, що вони можуть бути більш інноваційними, ніж традиційні забезпечені стейблкоіни або автоматизовані маркетмейкери (AMM). Дехто навіть мріє, що алгоритмічні стейблкоіни зможуть досягти мети, якої не вдалося досягти біткоїну: абсолютно децентралізованої та здатної до автоматичного регулювання глобальної валютної системи. Це уявлення, крім недостатнього розуміння технології блокчейн та сутності грошей, також виникає через те, що алгоритмічні стейблкоіни вводять нову концепцію — рекурсивний оператор.

Рекурсивний оператор відноситься до процесу послідовних змін смарт-контрактів, де наступний стан використовує попередній стан як вхідні дані і повторно генерує оператор. У середовищі блокчейну, завдяки відкритості даних і послідовному дизайну смарт-контрактів, природно формується часовий ряд. Рекурсивна обробка однакових операцій може призвести до нелінійної структури, навіть до геометричної прогресії. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок повністю відповідає самопосилювальним властивостям ігор на ланцюгу.

Однак простий рекурсивний аналіз часових рядів не є ідеальним рішенням, оскільки інформація наступного моменту повністю визначається інформацією попереднього моменту. Справжня увага повинна бути приділена поєднанню рекурсивних операторів з іншими елементами, вводячи нову інформацію між двома змінами стану. Ця нова інформація відображає ігрові властивості, має непередбачуваність. Водночас ця непередбачуваність також підлягає впливу рекурсивних операторів, формуючи певні спільні очікування, які, в свою чергу, впливають на інші оператори, створюючи ефект резонансу та формуючи контрольовані характеристики очікування. Ми називаємо такі оператори множинними рекурсивними операторами.

Наприклад, на основі звичайних простих алгоритмічних стейблкоїнів, оператор ціноутворення генерує ціну Pt, а загальний обсяг розширення є множинним рекурсивним оператором Mt. Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt, таким чином Mt+1 та Mt встановлюють непряму рекурсивну залежність. За сприяння оператора ціноутворення формується періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово наближається до стабільної ціни. Ця концепція заснована на рівновазі кривої попиту та пропозиції, а її ігровий процес відбувається на вторинному ринку, тому вона не є дуже точною, що може призвести до повільного процесу передачі та ускладнити формування стабільної рівноваги.

Рекурсивні оператори можуть забезпечувати не лише негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Приклади таких систем включають механізм викупу: викуп зменшує пропозицію на ринку, ціна підвищується, що, в свою чергу, покращує продуктивність системи, задовольняє більше потреб, приносить більше прибутку, збільшує викуп, ціна далі підвищується, формуючи сприятливий цикл.

З чисто математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільну короткострокову властивість, наразі незрозуміло. Тому залежним від рекурсивного оператора стабільним монетам важко зійтися до стабільної структури. Особливо враховуючи, що алгоритмічні стабільні монети змінюють не безпосередньо попит та пропозицію на вторинному ринку, а через зміну загальної кількості, що опосередковано впливає на попит та пропозицію, їхня передача відбувається повільніше, умов, що обмежують досягнення стабільної рівноваги, більше, що ускладнює реалізацію власної мети.

У багаторівневих рекурсивних операторів етап введення нової інформації є вирішальним. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно можуть легко вводити більше інформації, яка має певну невизначеність в умовах проектування ігрової структури, але є фреймовою. Ця інформація поєднується з рекурсивними операторами, встановлюючи загальне очікування, яке може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не спиратися на строгий аналіз теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, які можуть бути насправді протилежними очікуванням.

При проектуванні Децентралізованих фінансів (DeFi) проектів слід ретельно аналізувати механізм передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю. У майбутньому може з'явитися більше змінних, що поєднуються з рекурсивними операторами, особливо параметри, що відображають складність гри на всьому ринку, що є серією нелінійних операторів, вартих глибокого вивчення. Загалом, рекурсивні оператори мають широкі перспективи застосування в сфері DeFi, але також стикаються з багатьма викликами, що потребують більш глибокого теоретичного аналізу та практичного вивчення від дослідників.