Применение и ограничения рекурсивных операторов в Децентрализованных финансах

В последнее время алгоритмические стабильные монеты привлекли широкое внимание, и многие возлагают на них большие надежды, даже полагая, что они могут выполнить миссию, которую не смог реализовать биткойн: стать полностью децентрализованной и автоматически регулируемой глобальной валютой. Формирование этой точки зрения связано не только с недостаточным пониманием концепций блокчейна и валюты, но и с тем, что алгоритмические стабильные монеты вводят новые рекурсивные операторы. Новизна рекурсивных операторов порождает мысль о том, что "инновации могут привести к прорыву".

Рекурсивный оператор — это операция, которая в последовательных изменениях смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и повторно циклически выполняется. Его появление не является неожиданным, поскольку открытость данных в блокчейне и последовательный дизайн смарт-контрактов создают временной ряд. Рекурсивная обработка аналогичных операций может привести к возникновению нелинейных структур и даже геометрических эффектов. Эта сильная положительная обратная связь соответствует свойствам самоусиления в цепочечных играх, поэтому она становится простым жизнеспособным решением для исследования возможностей новых неконтрактных игр.

Однако простая рекурсия временного ряда не является идеальным выбором, поскольку информация следующего момента полностью определяется информацией предыдущего момента. Более важно обратить внимание на сочетание рекурсивного оператора с другими элементами, вводя новую информацию в процессе изменения состояния. Эта новая информация отражает игровые свойства, обладает непредсказуемостью и в то же время формируется под воздействием рекурсивного оператора, создавая определенные общие ожидания. Это сочетание оказывает обратное влияние на другие операторы, создавая контролируемые свойства ожидания, которые мы называем множественным рекурсивным оператором.

В качестве примера стабильной монеты с простым алгоритмом, оператор ценообразования генерирует цену Pt, общая масса Mt является функцией Pt, а Pt+1 зависит от Mt. Таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенные рекурсивные отношения, формируя циклическую отрицательную обратную связь под действием оператора ценообразования, постепенно приближаясь к стабильной цене. Эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, процесс игры проходит на вторичном рынке, поэтому он недостаточно точен, что может привести к медленному процессу передачи и затруднить формирование стабильного равновесия.

Рекурсивные операторы могут давать не только отрицательную, но и положительную обратную связь. Цель оператора положительной обратной связи — самоусиление, а не стабильность цен. Обратные выкупы в некоторых системах являются типичными примерами: обратные выкупы сокращают предложение на рынке, повышают цены, улучшают производительность, удовлетворяют больший спрос, приносят больше доходов, а затем увеличивают выкупы, формируя благотворный цикл. В будущем этот лаконичный и антимарковский подход может понравиться большему количеству разработчиков протоколов в блокчейне.

С точки зрения чистой математики, неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные краткосрочные свойства. Поэтому стейблкоины, основанные на рекурсивных операторах, трудно сойтись к стабильной структуре. Алгоритмические стейблкоины влияют на соотношение спроса и предложения косвенно, изменяя общее количество, передача идет медленнее, и существует больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что затрудняет достижение их целей.

В многократных рекурсивных операторах введение новой информации имеет решающее значение. Общие равновесные свойства блокчейна действительно легко вводят больше информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках проектирования структуры игр, но при этом обладает структурированным единством информации. 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 равновесные свойства, которые могут оказаться противоположными ожиданиям.

Иногда этапы введения информации также требуют случайности, предположим, что зависимость от информации равна нулю. Эта случайность в сочетании с рекурсивными операторами на самом деле легче приводит к стабильным характеристикам, отвязываясь от игровой структуры, более выражая особенности алгоритма, что является направлением, которое необходимо исследовать для будущих алгоритмических стабильных монет.

При использовании рекурсивного оператора, если количество шагов или независимых операторов, вводящих информацию, слишком велико, эффект рекурсивного оператора будет постепенно снижаться, а свойства положительной и отрицательной обратной связи будут постепенно рассеиваться. Таким образом, у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. При проектировании Децентрализованных финансов необходимо, чтобы для усиления положительной и отрицательной обратной связи уменьшить количество вводимой новой информации; если целью является долгосрочная регрессия, то ввод информации сам по себе должен обладать определенными циклическими свойствами.

В области Децентрализованные финансы большинство рекурсивных операторов связано с ценовыми последовательностями, поскольку ценовые игры являются наиболее концентрированными и трудно предсказуемыми или контролируемыми алгоритмами играми. Однако в настоящее время при использовании ценовых последовательностей в основном полагаются на механизм AMM, а не на эффективные децентрализованные оракулы, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или контролируемым. Агрессивные действия непосредственно отражаются в ценовых последовательностях AMM, которые не могут быть автоматически исключены с помощью алгоритмов, что противоречит необходимой неопределенности рекурсивных операторов, тем самым теряя смысл дизайна.

Кроме того, многие проекты, спроектированные с рекурсивным количеством, не связаны напрямую с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые последовательности, а связаны с общим объемом активов. Это приводит к тому, что невозможно напрямую достичь второго уровня рынка, который является ядром этой игры, и передача операторов может быть искажена.

В будущем должно быть больше переменных, сочетающихся с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность игры на всем рынке. Это серия нелинейных операторов, которую стоит глубже исследовать. При проектировании Децентрализованных финансов следует провести тщательный анализ механизмов передачи информации для рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля.