Алгоритмический стейблкоин и рекурсивный оператор: новая сила в мире блокчейн
В последние времена алгоритмические стейблкоины в области блокчейна привлекли широкое внимание. Многие люди возлагают большие надежды на этот новый тип стейблкоина и даже считают, что он может достичь цели, которую не смогла выполнить биткойн: полностью децентрализованной и автоматически регулируемой глобальной валюты. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания концепций блокчейна и валюты, но и связана с новыми рекурсивными операторами, введенными алгоритмическими стейблкоинами.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе последовательных изменений смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. В среде Блокчейн открытость данных и последовательный дизайн смарт-контрактов образуют временной ряд, и рекурсивная обработка однородных операций может привести к нелинейной структуре и даже вызвать эффект геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойствам самоукрепления ончейн-игр, что делает ее эффективным решением для изучения возможностей новых некоперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным выбором, поскольку информация о следующем моменте полностью определяется предыдущим моментом. На самом деле, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую информацию при двух изменениях состояния. Эта новая информация отражает игровые свойства, обладая непредсказуемостью, но при этом подвержена влиянию рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания. Этот оператор называется многократным рекурсивным оператором.
В качестве примера простого алгоритмического стейблкоина оператор ценообразования генерирует цену Pt, в то время как расширенная совокупность Mt является многоуровневым рекурсивным оператором. Mt является функцией Pt, а Pt+1 зависит от Mt, что, в свою очередь, устанавливает косвенную рекурсивную связь между Mt+1 и Mt. В сочетании с оператором ценообразования это приводит к периодической негативной обратной связи, постепенно приближающейся к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому точность не высокая, что может привести к замедлению процесса передачи и затруднить формирование стабильного равновесия.
Помимо операторов, обеспечивающих отрицательную обратную связь, существуют и рекурсивные операторы, обеспечивающие положительную обратную связь. Эти операторы направлены на достижение самоусиления, а не стабильности цен. Например, механизм обратного выкупа в некоторой системе является典型案例: выкуп приводит к снижению рыночного предложения, росту цен, что, в свою очередь, повышает производительность системы, удовлетворяет больше потребностей, приносит больше прибыли, увеличивает выкуп, цены продолжают расти, формируя положительный цикл.
С чисто математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные свойства короткого периода. Поэтому стейблкоины, основанные на рекурсивных операторах, трудно сходятся к стабильной структуре, особенно учитывая, что алгоритмические стейблкоины косвенно влияют на соотношение спроса и предложения путем изменения общего объема, их передача медленнее, и условия ограничения для достижения стабильного равновесия намного больше, что делает реализацию их целей очень сложной.
В многократных рекурсивных операторах шаги по введению новой информации имеют решающее значение. Общая сбалансированность Блокчейна помогает вводить больше информации, которая в условиях проектирования игровой структуры обладает определенной неопределенностью, но имеет единую информационную структуру. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общее ожидание, что может привести к иллюзии стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно полностью понять общие сбалансированные свойства, которые могут быть прямо противоположны ожиданиям.
При проектировании рекурсивного оператора, когда количество вводимых шагов или независимых операторов становится слишком большим, эффект рекурсивного оператора постепенно ослабевает, а его свойства положительной и отрицательной обратной связи постепенно рассеиваются. Поэтому у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. Если при проектировании DeFi вы хотите усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо сократить количество вводов новой информации; если вы стремитесь к долгосрочной регрессии, сам ввод информационного потока должен обладать определенной цикличностью.
В области DeFi большинство рекурсивных операторов связано с ценовыми последовательностями, поскольку ценовые игры являются наиболее информативными и трудными для прогнозирования или контроля с помощью алгоритмов. Однако в настоящее время при использовании ценовых последовательностей часто полагаются на механизмы AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым, что противоречит первоначальному замыслу дизайна рекурсивных операторов.
В будущем должно быть больше переменных, сочетанных с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры. При проектировании DeFi следует внимательно проанализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В этой области все еще существует множество неполностью исследованных нелинейных операторов, которые стоят глубокого изучения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
5
Поделиться
комментарий
0/400
NeverPresent
· 07-24 19:02
Разве это не Luna 2.0?
Посмотреть ОригиналОтветить0
Anon32942
· 07-24 18:55
Учиться учёбой, но нужно смотреть на рыночную ситуацию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SignatureAnxiety
· 07-24 18:45
И снова крепкая, белая и ловушка? Совершенно не понимаю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiEngineerJack
· 07-24 18:44
*вздох* еще одна наивная попытка создать рекурсивные стейблкоины... позвольте угадать, ноль формальной верификации?
Алгоритмический стейблкоин中的递归算子：Децентрализованные финансы创新与挑战
Алгоритмический стейблкоин и рекурсивный оператор: новая сила в мире блокчейн
В последние времена алгоритмические стейблкоины в области блокчейна привлекли широкое внимание. Многие люди возлагают большие надежды на этот новый тип стейблкоина и даже считают, что он может достичь цели, которую не смогла выполнить биткойн: полностью децентрализованной и автоматически регулируемой глобальной валюты. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания концепций блокчейна и валюты, но и связана с новыми рекурсивными операторами, введенными алгоритмическими стейблкоинами.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе последовательных изменений смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. В среде Блокчейн открытость данных и последовательный дизайн смарт-контрактов образуют временной ряд, и рекурсивная обработка однородных операций может привести к нелинейной структуре и даже вызвать эффект геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойствам самоукрепления ончейн-игр, что делает ее эффективным решением для изучения возможностей новых некоперативных игр.
Однако простая рекурсия временных рядов не является идеальным выбором, поскольку информация о следующем моменте полностью определяется предыдущим моментом. На самом деле, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, вводя новую информацию при двух изменениях состояния. Эта новая информация отражает игровые свойства, обладая непредсказуемостью, но при этом подвержена влиянию рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания. Этот оператор называется многократным рекурсивным оператором.
В качестве примера простого алгоритмического стейблкоина оператор ценообразования генерирует цену Pt, в то время как расширенная совокупность Mt является многоуровневым рекурсивным оператором. Mt является функцией Pt, а Pt+1 зависит от Mt, что, в свою очередь, устанавливает косвенную рекурсивную связь между Mt+1 и Mt. В сочетании с оператором ценообразования это приводит к периодической негативной обратной связи, постепенно приближающейся к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому точность не высокая, что может привести к замедлению процесса передачи и затруднить формирование стабильного равновесия.
Помимо операторов, обеспечивающих отрицательную обратную связь, существуют и рекурсивные операторы, обеспечивающие положительную обратную связь. Эти операторы направлены на достижение самоусиления, а не стабильности цен. Например, механизм обратного выкупа в некоторой системе является典型案例: выкуп приводит к снижению рыночного предложения, росту цен, что, в свою очередь, повышает производительность системы, удовлетворяет больше потребностей, приносит больше прибыли, увеличивает выкуп, цены продолжают расти, формируя положительный цикл.
С чисто математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные свойства короткого периода. Поэтому стейблкоины, основанные на рекурсивных операторах, трудно сходятся к стабильной структуре, особенно учитывая, что алгоритмические стейблкоины косвенно влияют на соотношение спроса и предложения путем изменения общего объема, их передача медленнее, и условия ограничения для достижения стабильного равновесия намного больше, что делает реализацию их целей очень сложной.
В многократных рекурсивных операторах шаги по введению новой информации имеют решающее значение. Общая сбалансированность Блокчейна помогает вводить больше информации, которая в условиях проектирования игровой структуры обладает определенной неопределенностью, но имеет единую информационную структуру. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общее ожидание, что может привести к иллюзии стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно полностью понять общие сбалансированные свойства, которые могут быть прямо противоположны ожиданиям.
При проектировании рекурсивного оператора, когда количество вводимых шагов или независимых операторов становится слишком большим, эффект рекурсивного оператора постепенно ослабевает, а его свойства положительной и отрицательной обратной связи постепенно рассеиваются. Поэтому у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. Если при проектировании DeFi вы хотите усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо сократить количество вводов новой информации; если вы стремитесь к долгосрочной регрессии, сам ввод информационного потока должен обладать определенной цикличностью.
В области DeFi большинство рекурсивных операторов связано с ценовыми последовательностями, поскольку ценовые игры являются наиболее информативными и трудными для прогнозирования или контроля с помощью алгоритмов. Однако в настоящее время при использовании ценовых последовательностей часто полагаются на механизмы AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым, что противоречит первоначальному замыслу дизайна рекурсивных операторов.
В будущем должно быть больше переменных, сочетанных с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность рыночной игры. При проектировании DeFi следует внимательно проанализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В этой области все еще существует множество неполностью исследованных нелинейных операторов, которые стоят глубокого изучения.