# DeFiにおける再帰的オペレーターの応用と限界最近、アルゴリズム安定コインが広く注目を集めており、多くの人々がそれに対して高い期待を寄せており、さらにはそれがビットコインが成し遂げられなかった使命、すなわち完全に分散化され、自動調整されるグローバル通貨を実現する可能性があると考えています。このような見解の形成は、ブロックチェーンや通貨の概念に対する理解が不十分であることに加え、アルゴリズム安定コインが新しいタイプの再帰演算子を導入していることとも関連しています。再帰演算子の新規性は、「革新が突破口をもたらす可能性がある」という考えを生じさせています。再帰オペレーターは、連続したスマートコントラクトの変換において、前の状態を入力として反復的にループする操作を指します。その出現は驚くべきことではなく、ブロックチェーン上のデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計が時間系列を形成しています。同様の操作に対して再帰処理を行うことで、非線形構造や幾何級数効果を生み出すことができます。この強い正のフィードバック特性は、チェーン上のゲームの自己強化属性と一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探るための簡単で実行可能な方案となります。しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択ではありません。なぜなら、次の瞬間の情報は完全に前の瞬間によって決定されるからです。より注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態変化に導入することです。この新しい情報はゲームの特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて一定の共通期待を形成します。この組み合わせは他の演算子に逆作用し、制御可能な期待属性を生み出します。私たちはこれを多重再帰演算子と呼びます。単純なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子が価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存しています。このように、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を構築し、価格算子との組み合わせで周期的な負のフィードバックを形成し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は需給曲線の均衡に基づいており、ゲームプロセスは二次市場で行われるため、十分に正確ではなく、伝導プロセスが遅くなり、安定均衡を形成するのが難しい可能性があります。再帰オペレーターは負のフィードバックを提供するだけでなく、正のフィードバックも提供します。正のフィードバックオペレーターの目的は自己強化であり、価格の安定ではありません。あるシステムにおける買い戻しメカニズムは典型的な例です：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、パフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの利益をもたらし、さらに買い戻しを増加させ、良性の循環を形成します。今後、このシンプルで明快かつ反マルコフ特性を持つ方法は、より多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれるかもしれません。純粋な数学の観点から見ると、再帰オペレーターが安定した短周期特性を構築できるかどうかは不明確です。したがって、再帰オペレーターに依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束するのが難しいです。アルゴリズムステーブルコインは、総量を変更することで間接的に供給と需要の関係に影響を与え、伝導性が遅く、安定した均衡の制約条件が多く、自身の目標を実現するのが難しいです。多重再帰演算子において、新しい情報を導入することは極めて重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は確かにより多くの情報を導入しやすく、これらの情報はゲーム構造の設計の下で一定の不確実性を持ちつつ、フレームワーク的な統一情報構造を持っています。これらの情報は再帰演算子と結びつき、全体的な期待を構築し、安定性の錯覚を生じやすくします。厳密なゲーム理論分析に基づかない限り、全体的な均衡特性を完全に把握することは難しく、この特性は期待とは逆になる可能性があります。時には、情報の導入ステップにもランダム性が必要であり、情報への依存がゼロであると仮定します。このランダム性は再帰演算子と組み合わせることで、ゲーム構造から離れ、よりアルゴリズムの特性を反映し、安定性状を生み出すことが容易になります。これは、将来のアルゴリズム安定コインが探求すべき方向です。再帰オペレーターを採用する際に、情報を導入するステップや独立オペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果は徐々に低下し、正および負のフィードバック特性は段階的に消散します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度指標が存在します。分散型金融を設計する際に、正のフィードバックと負のフィードバックを強化する必要がある場合は、新しい情報の導入回数を減らす必要があります。長周期の回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体に一定の周期特性を備えている必要があります。分散型金融領域では、ほとんどの再帰演算子が価格系列と組み合わされています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御することが難しいゲームだからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、有効な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに依存することが多く、これが再帰プロセスを決定的または制御可能なプロセスに変えてしまう可能性があります。攻撃的な行動は直接AMMの留保価格系列に反映され、自動的にアルゴリズムで排除することができず、再帰演算子に必要な不確実性に反して設計の意味を失います。さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰的な量は、価格シーケンスを決定する供給と需要の変数に直接関連しているのではなく、資産の総量に関連しています。これにより、二次市場というゲームの核心に直接到達できず、オペレーターの伝導性に偏差が生じる可能性があります。未来は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータに関して、より多くの変数が再帰オペレーターと組み合わさるべきです。これは、深く探求する価値のある非線形オペレーターのシリーズです。分散型金融を設計する際には、再帰オペレーターに対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御を避けるべきです。
アルゴリズムのステーブルコインと再帰演算子：分散型金融の革新の機会と課題
DeFiにおける再帰的オペレーターの応用と限界
最近、アルゴリズム安定コインが広く注目を集めており、多くの人々がそれに対して高い期待を寄せており、さらにはそれがビットコインが成し遂げられなかった使命、すなわち完全に分散化され、自動調整されるグローバル通貨を実現する可能性があると考えています。このような見解の形成は、ブロックチェーンや通貨の概念に対する理解が不十分であることに加え、アルゴリズム安定コインが新しいタイプの再帰演算子を導入していることとも関連しています。再帰演算子の新規性は、「革新が突破口をもたらす可能性がある」という考えを生じさせています。
再帰オペレーターは、連続したスマートコントラクトの変換において、前の状態を入力として反復的にループする操作を指します。その出現は驚くべきことではなく、ブロックチェーン上のデータの公開性とスマートコントラクトの直列設計が時間系列を形成しています。同様の操作に対して再帰処理を行うことで、非線形構造や幾何級数効果を生み出すことができます。この強い正のフィードバック特性は、チェーン上のゲームの自己強化属性と一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探るための簡単で実行可能な方案となります。
しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な選択ではありません。なぜなら、次の瞬間の情報は完全に前の瞬間によって決定されるからです。より注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態変化に導入することです。この新しい情報はゲームの特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて一定の共通期待を形成します。この組み合わせは他の演算子に逆作用し、制御可能な期待属性を生み出します。私たちはこれを多重再帰演算子と呼びます。
単純なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子が価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存しています。このように、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を構築し、価格算子との組み合わせで周期的な負のフィードバックを形成し、徐々に価格の安定に近づきます。この構想は需給曲線の均衡に基づいており、ゲームプロセスは二次市場で行われるため、十分に正確ではなく、伝導プロセスが遅くなり、安定均衡を形成するのが難しい可能性があります。
再帰オペレーターは負のフィードバックを提供するだけでなく、正のフィードバックも提供します。正のフィードバックオペレーターの目的は自己強化であり、価格の安定ではありません。あるシステムにおける買い戻しメカニズムは典型的な例です：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、パフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの利益をもたらし、さらに買い戻しを増加させ、良性の循環を形成します。今後、このシンプルで明快かつ反マルコフ特性を持つ方法は、より多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれるかもしれません。
純粋な数学の観点から見ると、再帰オペレーターが安定した短周期特性を構築できるかどうかは不明確です。したがって、再帰オペレーターに依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束するのが難しいです。アルゴリズムステーブルコインは、総量を変更することで間接的に供給と需要の関係に影響を与え、伝導性が遅く、安定した均衡の制約条件が多く、自身の目標を実現するのが難しいです。
多重再帰演算子において、新しい情報を導入することは極めて重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は確かにより多くの情報を導入しやすく、これらの情報はゲーム構造の設計の下で一定の不確実性を持ちつつ、フレームワーク的な統一情報構造を持っています。これらの情報は再帰演算子と結びつき、全体的な期待を構築し、安定性の錯覚を生じやすくします。厳密なゲーム理論分析に基づかない限り、全体的な均衡特性を完全に把握することは難しく、この特性は期待とは逆になる可能性があります。
時には、情報の導入ステップにもランダム性が必要であり、情報への依存がゼロであると仮定します。このランダム性は再帰演算子と組み合わせることで、ゲーム構造から離れ、よりアルゴリズムの特性を反映し、安定性状を生み出すことが容易になります。これは、将来のアルゴリズム安定コインが探求すべき方向です。
再帰オペレーターを採用する際に、情報を導入するステップや独立オペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果は徐々に低下し、正および負のフィードバック特性は段階的に消散します。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度指標が存在します。分散型金融を設計する際に、正のフィードバックと負のフィードバックを強化する必要がある場合は、新しい情報の導入回数を減らす必要があります。長周期の回帰を追求する場合は、情報フローの導入自体に一定の周期特性を備えている必要があります。
分散型金融領域では、ほとんどの再帰演算子が価格系列と組み合わされています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御することが難しいゲームだからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、有効な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに依存することが多く、これが再帰プロセスを決定的または制御可能なプロセスに変えてしまう可能性があります。攻撃的な行動は直接AMMの留保価格系列に反映され、自動的にアルゴリズムで排除することができず、再帰演算子に必要な不確実性に反して設計の意味を失います。
さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰的な量は、価格シーケンスを決定する供給と需要の変数に直接関連しているのではなく、資産の総量に関連しています。これにより、二次市場というゲームの核心に直接到達できず、オペレーターの伝導性に偏差が生じる可能性があります。
未来は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータに関して、より多くの変数が再帰オペレーターと組み合わさるべきです。これは、深く探求する価値のある非線形オペレーターのシリーズです。分散型金融を設計する際には、再帰オペレーターに対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御を避けるべきです。