العملة الخوارزمية المستقرة وعمليات التكرار: القوة الناشئة في عالم البلوكتشين

لقد أثارت العملات المستقرة الخوارزمية في مجال البلوكتشين اهتمامًا واسعًا مؤخرًا. يحمل الكثيرون توقعات عالية تجاه هذه العملات المستقرة الجديدة، بل ويعتقدون أنها يمكن أن تحقق الهدف الذي فشل البيتكوين في تحقيقه: وهو عملة عالمية لامركزية بالكامل وقابلة للتعديل تلقائيًا. نشأت هذه الفكرة، بالإضافة إلى عدم الفهم الشامل لمفاهيم البلوكتشين والعملات، من ارتباطها بالعمليات التكرارية الجديدة التي تقدمها العملات المستقرة الخوارزمية.

المشغل التكراري هو الذي يشير إلى عمليات التحويل المستمرة للعقود الذكية، حيث يتم استخدام الحالة السابقة كمدخل، ويتم تكرار العملية لإنتاج الحالة التالية. في بيئة البلوكتشين، تشكل علنية البيانات وتصميم العقود الذكية المتسلسل تسلسلاً زمنياً، قد يؤدي المعالجة التكرارية لنفس العمليات إلى هيكل غير خطي، وحتى إنتاج تأثيرات هندسية. هذه الخصائص القوية للتغذية الراجعة الإيجابية تتوافق تماماً مع الخصائص المعززة ذاتياً للألعاب على السلسلة، مما يجعلها حلاً فعالاً لاستكشاف إمكانيات الألعاب غير التعاونية الجديدة.

ومع ذلك، فإن التسلسل الزمني البسيط ليس خيارًا مثاليًا، لأن المعلومات في اللحظة التالية تحددها بالكامل اللحظة السابقة. ما يستحق الاهتمام حقًا هو دمج المشغل التكراري مع عناصر أخرى، وإدخال معلومات جديدة خلال حالتين من التغيير. تعكس هذه المعلومات الجديدة خصائص اللعبة، وتتميز بعدم القدرة على التنبؤ، وفي الوقت نفسه تتأثر بالمشغل التكراري، مما يشكل توقعات مشتركة معينة. يُطلق على هذا المشغل اسم مشغل التكرار المتعدد.

كمثال على عملة مستقرة خوارزمية بسيطة، فإن مشغل التسعير ينتج السعر Pt، بينما كمية التوسع Mt هي مشغل تكراري متعدد. Mt هو دالة لـ Pt، بينما Pt+1 يعتمد على Mt، مما يخلق علاقة تكرارية غير مباشرة بين Mt+1 و Mt. مع التعاون في مشغل التسعير، يتم تشكيل ردود فعل سلبية دورية، مما يؤدي تدريجياً إلى استقرار السعر. هذه الفكرة تعتمد على توازن منحنيات العرض والطلب، وتحدث عملية اللعبة في السوق الثانوية، لذا فإن الدقة ليست عالية، مما قد يؤدي إلى بطء عملية النقل، وصعوبة في تشكيل توازن مستقر.

بالإضافة إلى المشغلين الذين يقدمون تغذية راجعة سلبية، هناك أيضًا مشغلون تكراريون يقدمون تغذية راجعة إيجابية، وتهدف هذه الأنواع من المشغلين إلى تحقيق تعزيز ذاتي بدلاً من استقرار الأسعار. على سبيل المثال، آلية إعادة الشراء في نظام معين هي حالة نموذجية: تؤدي إعادة الشراء إلى تقليل العرض في السوق، مما يؤدي إلى ارتفاع الأسعار، وبالتالي تحسين أداء النظام، وتلبية المزيد من الطلبات، مما يجلب المزيد من العائدات، وزيادة عمليات إعادة الشراء، وارتفاع الأسعار بشكل أكبر، مما يشكل حلقة إيجابية.

من وجهة نظر رياضية بحتة، لا يزال غير واضح ما إذا كان يمكن لمشغل التكرار بناء خصائص دورة قصيرة مستقرة. لذلك، من الصعب أن تتقارب عملة مستقرة تعتمد على مشغل التكرار إلى هيكل مستقر، خاصةً عند الأخذ في الاعتبار أن العملة الخوارزمية المستقرة تؤثر بشكل غير مباشر على علاقة العرض والطلب من خلال تغيير الكمية الإجمالية، فإن قدرتها على النقل أبطأ، وشروط القيود اللازمة لتحقيق التوازن المستقر أكثر، مما يجعل من الصعب تحقيق أهدافها الخاصة.

في مشغلات الاستدعاء المتعددة، تعتبر خطوة إدخال معلومات جديدة أمرًا بالغ الأهمية. تساعد الخصائص العامة للتوازن في البلوكتشين على إدخال مزيد من المعلومات، والتي تحمل بعض عدم اليقين في تصميم هيكل اللعبة، ولكن لديها هيكل معلومات موحد. تت结合 هذه المعلومات مع مشغلات الاستدعاء، مما يعزز التوقعات العامة، مما يسهل خلق وهم الاستقرار. إذا لم يكن ذلك مبنيًا على تحليل صارم لنظرية الألعاب، سيكون من الصعب فهم الخصائص العامة للتوازن بشكل كامل، وقد تكون هذه الخصائص عكس التوقعات تمامًا.

عند تصميم المشغل التكراري، عندما يكون هناك الكثير من خطوات إدخال المعلومات أو المشغلين المستقلين، فإن تأثير المشغل التكراري سيضعف تدريجياً، وستتبدد خصائصه الإيجابية والسلبية تدريجياً. لذلك، يوجد مؤشر لشدة التغذية الراجعة للمشغل التكراري. إذا كان الهدف من تصميم DeFi هو تعزيز التغذية الراجعة الإيجابية والسلبية، فيجب تقليل عدد مرات إدخال معلومات جديدة؛ إذا كانت الغاية هي تحقيق عودة على مدى طويل، فيجب أن تتمتع تدفقات المعلومات بخصائص دورية معينة.

في مجال DeFi، فإن معظم العوامل التكرارية مرتبطة بسلاسل الأسعار، لأن لعبة الأسعار هي الشكل الأكثر تركيزًا للمعلومات والتي يصعب على الخوارزمية توقعها أو السيطرة عليها. ومع ذلك، فإن استخدام سلاسل الأسعار حاليًا يعتمد غالبًا على آلية AMM بدلاً من أوراق التنبؤ اللامركزية الفعالة، مما قد يؤدي إلى أن تصبح العملية التكرارية عملية حتمية أو قابلة للتحكم، وهو ما يتعارض مع الهدف الأصلي من تصميم العوامل التكرارية.

يجب أن تحتوي المستقبل على المزيد من المتغيرات التي تجمع بين المشغلين التكراريين، وخاصة المعلمات التي تعكس صعوبة المنافسة في السوق ككل. عند تصميم DeFi، يجب إجراء تحليل دقيق لآلية نقل المعلومات للمشغلين التكراريين، لتجنب التنبؤ والتحكم. لا يزال هناك العديد من سلسلة المشغلين غير الخطية التي يجب استكشافها في هذا المجال، والتي تستحق البحث المتعمق.