Применение и ограничения многократных рекурсивных операторов в Блокчейн финансах

В последнее время алгоритмические стабильные монеты стали热门话题 в области финансового Блокчейн. Многие считают, что они могут реализовать миссию, которую не смог завершить Биткойн: создать полностью децентрализованную и автоматически регулируемую глобальную валютную систему. Эта идея частично возникает из недостаточного понимания природы Блокчейн и валюты, а также под влиянием новых рекурсивных операторов, введенных алгоритмическими стабильными монетами.

Рекурсивный оператор относится к процессу вычисления, который использует предыдущее состояние в качестве входных данных и повторяет его в непрерывных преобразованиях умных контрактов. Этот дизайн использует открытость данных Блокчейна и последовательные характеристики умных контрактов, формируя нелинейную структуру, которая даже может привести к эффекту геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь высоко согласуется с самосовершенствующейся природой игровых процессов на цепочке.

Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным решением. Действительно стоит обратить внимание на многократные рекурсивные операторы, которые вводят новую информацию между изменениями состояния, отражая игровые свойства и формируя контролируемые ожидаемые характеристики. В качестве примера распространенных алгоритмических стабильных монет, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а расширение общего объема Mt выступает в качестве многократного рекурсивного оператора, между ними формируется косвенная рекурсивная связь, которая, через сотрудничество оператора ценообразования, создает периодическую отрицательную обратную связь, постепенно приближаясь к стабильности цены.

Рекурсивные операторы не только могут обеспечивать негативную обратную связь, но и строить механизмы положительной обратной связи. Например, механизм выкупа в одной системе является типичным рекурсивным оператором положительной обратной связи, который, уменьшая предложение на рынке, способствует росту цен, тем самым повышая эффективность системы, привлекая больше спроса, создавая больше доходов, что, в свою очередь, увеличивает силу выкупа и формирует благоприятный цикл.

С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные свойства короткого цикла. В частности, алгоритмические стейблкоины, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, передача этого влияния происходит медленнее, что делает достижение стабильного равновесия более трудным. В многоуровневых рекурсивных операторах шаги по введению новой информации имеют решающее значение. Общие равновесные характеристики Блокчейна способствуют введению большего количества информации, но эта информация имеет определенную неопределенность в рамках конкретной игровой структуры.

При разработке DeFi-протокола необходимо учитывать интенсивность обратной связи рекурсивных операторов. Если целью является усиление положительной и отрицательной обратной связи, следует уменьшить частоту введения новой информации; если цель состоит в долгосрочной регрессии, то поток информации должен также обладать периодичностью.

Большинство рекурсивных операторов в области DeFi связаны с ценовыми рядами, но в настоящее время в основном полагаются на механизмы AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к предсказуемости или контролируемости рекурсивного процесса. Более того, рекурсивные величины, спроектированные многими проектами, не всегда напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые ряды, что может повлиять на эффект передачи операторов.

В будущем следует исследовать большее количество переменных и комбинаций рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры. При проектировании DeFi-протоколов необходимо провести детальный анализ механизма передачи информации для рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля, тем самым реализуя более устойчивую и эффективную финансовую экосистему Блокчейн.