Применение и вызовы рекурсивных операторов в области Децентрализованных финансов
В последнее время алгоритмические стейблкоины стали热门ной темой в области блокчейна. Многие люди возлагают большие надежды на этот новый тип стейблкоинов и даже считают, что он может достичь цели, которую не смогла достичь биткойн: создать полностью децентрализованную и само-регулирующуюся глобальную валютную систему. Эта идея возникла не только из недостатка понимания природы блокчейна и валюты, но и связана с новыми рекурсивными операторами, введенными в алгоритмические стейблкоины. Новизна рекурсивных операторов породила иллюзии о том, что они могут привести к прорывным достижениям.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе непрерывного перехода состояний смарт-контракта использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно циклически генерирует следующее состояние. Появление такого оператора не вызывает удивления, так как открытость данных на блокчейне и последовательный дизайн смарт-контрактов естественным образом формируют временной ряд. Рекурсивная обработка однородных операций может привести к возникновению нелинейной структуры и даже эффекта геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самоподдержания игровых процессов на блокчейне, поэтому для разработчиков, ищущих возможности для новых типов неконкурентных игр, использование рекурсивного оператора является простым и жизнеспособным решением.
Однако простая рекурсия временного ряда не является идеальным выбором, поскольку информация в следующий момент времени полностью определяется информацией в предыдущий момент. Действительно стоит обратить внимание на сочетание рекурсивного оператора с другими элементами, вводя новую информацию между двумя изменениями состояния. Эта информация отражает игровые свойства и обладает непредсказуемостью. Эта непредсказуемость также зависит от рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые свойства ожиданий. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является многоуровневым рекурсивным оператором. Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt, таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенную рекурсивную связь. В сочетании с оператором ценообразования это создает периодическую отрицательную обратную связь, постепенно стремясь к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он не очень точен и может привести к медленному процессу передачи, что затрудняет достижение стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут предоставлять как отрицательную, так и положительную обратную связь. Механизм выкупа в некоторых системах является典型ный пример, который нацелен на самоусиление, а не на стабильность цен. Выкуп приводит к снижению предложения на рынке, росту цен, что, в свою очередь, повышает производительность системы, удовлетворяет больший спрос, приносит больше прибыли, увеличивает выкуп и формирует положительный цикл. Этот простой и ясный метод с анти-Марковскими свойствами в будущем может стать более популярным среди разработчиков цепочных протоколов.
С точки зрения чистой математики, неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные свойства короткого периода. Поэтому стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, с трудом сходятся к стабильной структуре. В частности, алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, их передача более медленна, и условий для достижения стабильного равновесия больше, что делает реализацию их целей более сложной.
В многоуровневых рекурсивных операторах шаги по введению новой информации имеют решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна действительно легко позволяют вводить больше информации, которая имеет определенную неопределенность в условиях проектирования игровой структуры, но при этом обладает рамочной единой информационной структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общее ожидание, что может привести к иллюзии стабильности. Многие проекты могут попасть в эту иллюзию, и без строгого анализа теории игр трудно полностью охватить общие свойства равновесия.
При введении информации иногда также необходимо учитывать случайность. Это предположение о случайности имеет нулевую зависимость от информации, что отличается от предыдущего дизайна стейблов. Когда случайность сочетается с рекурсивными операторами, возникает более высокая вероятность стабильных характеристик. Эта случайность, отдаленная от игровой структуры и более отражающая алгоритмические характеристики, является направлением, которое необходимо исследовать для будущих алгоритмических стейблов.
При использовании рекурсивного оператора, если шаги введения информации или независимых операторов становятся слишком многочисленными, 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 Децентрализованных финансов (DeFi) вы хотите усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо уменьшить количество введения новой информации. Если стремиться к длительному циклическому возврату, то поток информации также должен обладать определенными циклическими свойствами.
В области Децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов будут сочетаться с ценовыми последовательностями, поскольку ценовые игры являются наиболее концентрированной информацией и трудно поддаются предсказанию или контролю алгоритмами. Однако в настоящее время использование ценовых последовательностей в значительной степени зависит от механизма AMM, а не от эффективных децентрализованных оракулов, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым, что противоречит первоначальной идее проектирования рекурсивных операторов.
Кроме того, многие проекты, разработанные с учетом рекурсивного объема, не напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а связаны с общим объемом активов. Это может привести к тому, что оператор не сможет напрямую выйти на вторичный рынок, что может привести к искажению передачи.
В будущем должно быть больше сочетаний переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность рыночных игр. Это серия нелинейных операторов, которую стоит глубоко исследовать. При проектировании Децентрализованных финансов следует тщательно анализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля.
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» .
14 Лайков
Награда
14
9
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-3824aa38
· 07-24 06:01
Ещё один стейблкоин в белом сне
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 07-24 01:30
Снова играют в трюки с смарт-контрактами.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanLord
· 07-22 21:53
Типичный чабрец - это крупная инвестиция.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BankruptWorker
· 07-21 06:32
Еще одна ловушка для неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeBarbecue
· 07-21 06:32
Еще один BTC, который хочет разыгрывать людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Observer
· 07-21 06:31
Давайте позволим данным говорить. Обещания алгоритмического стейблкоина слишком идеализированы.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PermabullPete
· 07-21 06:30
luna уже наказала
Посмотреть ОригиналОтветить0
Web3ExplorerLin
· 07-21 06:18
гипотеза: рекурсивные операторы в DeFi = цифровой уроборос, поедающий собственный хвост... захватывающе, но и пугающе, если честно
Децентрализованные финансы новые тренды: применение и вызовы рекурсивных операторов
Применение и вызовы рекурсивных операторов в области Децентрализованных финансов
В последнее время алгоритмические стейблкоины стали热门ной темой в области блокчейна. Многие люди возлагают большие надежды на этот новый тип стейблкоинов и даже считают, что он может достичь цели, которую не смогла достичь биткойн: создать полностью децентрализованную и само-регулирующуюся глобальную валютную систему. Эта идея возникла не только из недостатка понимания природы блокчейна и валюты, но и связана с новыми рекурсивными операторами, введенными в алгоритмические стейблкоины. Новизна рекурсивных операторов породила иллюзии о том, что они могут привести к прорывным достижениям.
Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе непрерывного перехода состояний смарт-контракта использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно циклически генерирует следующее состояние. Появление такого оператора не вызывает удивления, так как открытость данных на блокчейне и последовательный дизайн смарт-контрактов естественным образом формируют временной ряд. Рекурсивная обработка однородных операций может привести к возникновению нелинейной структуры и даже эффекта геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь полностью соответствует свойству самоподдержания игровых процессов на блокчейне, поэтому для разработчиков, ищущих возможности для новых типов неконкурентных игр, использование рекурсивного оператора является простым и жизнеспособным решением.
Однако простая рекурсия временного ряда не является идеальным выбором, поскольку информация в следующий момент времени полностью определяется информацией в предыдущий момент. Действительно стоит обратить внимание на сочетание рекурсивного оператора с другими элементами, вводя новую информацию между двумя изменениями состояния. Эта информация отражает игровые свойства и обладает непредсказуемостью. Эта непредсказуемость также зависит от рекурсивного оператора, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая резонанс и формируя контролируемые свойства ожиданий. Мы называем такие операторы многократными рекурсивными операторами.
В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является многоуровневым рекурсивным оператором. Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt, таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенную рекурсивную связь. В сочетании с оператором ценообразования это создает периодическую отрицательную обратную связь, постепенно стремясь к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривых спроса и предложения, а процесс игры происходит на вторичном рынке, поэтому он не очень точен и может привести к медленному процессу передачи, что затрудняет достижение стабильного равновесия.
Рекурсивные операторы могут предоставлять как отрицательную, так и положительную обратную связь. Механизм выкупа в некоторых системах является典型ный пример, который нацелен на самоусиление, а не на стабильность цен. Выкуп приводит к снижению предложения на рынке, росту цен, что, в свою очередь, повышает производительность системы, удовлетворяет больший спрос, приносит больше прибыли, увеличивает выкуп и формирует положительный цикл. Этот простой и ясный метод с анти-Марковскими свойствами в будущем может стать более популярным среди разработчиков цепочных протоколов.
С точки зрения чистой математики, неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные свойства короткого периода. Поэтому стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, с трудом сходятся к стабильной структуре. В частности, алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, их передача более медленна, и условий для достижения стабильного равновесия больше, что делает реализацию их целей более сложной.
В многоуровневых рекурсивных операторах шаги по введению новой информации имеют решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна действительно легко позволяют вводить больше информации, которая имеет определенную неопределенность в условиях проектирования игровой структуры, но при этом обладает рамочной единой информационной структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общее ожидание, что может привести к иллюзии стабильности. Многие проекты могут попасть в эту иллюзию, и без строгого анализа теории игр трудно полностью охватить общие свойства равновесия.
При введении информации иногда также необходимо учитывать случайность. Это предположение о случайности имеет нулевую зависимость от информации, что отличается от предыдущего дизайна стейблов. Когда случайность сочетается с рекурсивными операторами, возникает более высокая вероятность стабильных характеристик. Эта случайность, отдаленная от игровой структуры и более отражающая алгоритмические характеристики, является направлением, которое необходимо исследовать для будущих алгоритмических стейблов.
При использовании рекурсивного оператора, если шаги введения информации или независимых операторов становятся слишком многочисленными, 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 Децентрализованных финансов (DeFi) вы хотите усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо уменьшить количество введения новой информации. Если стремиться к длительному циклическому возврату, то поток информации также должен обладать определенными циклическими свойствами.
В области Децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов будут сочетаться с ценовыми последовательностями, поскольку ценовые игры являются наиболее концентрированной информацией и трудно поддаются предсказанию или контролю алгоритмами. Однако в настоящее время использование ценовых последовательностей в значительной степени зависит от механизма AMM, а не от эффективных децентрализованных оракулов, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым, что противоречит первоначальной идее проектирования рекурсивных операторов.
Кроме того, многие проекты, разработанные с учетом рекурсивного объема, не напрямую связаны с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а связаны с общим объемом активов. Это может привести к тому, что оператор не сможет напрямую выйти на вторичный рынок, что может привести к искажению передачи.
В будущем должно быть больше сочетаний переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность рыночных игр. Это серия нелинейных операторов, которую стоит глубоко исследовать. При проектировании Децентрализованных финансов следует тщательно анализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля.