Застосування та обмеження рекурсивних операторів у Децентралізованих фінансах

Нещодавно алгоритмічні стейблкоїни привернули широку увагу, багато людей мають до них високі сподівання, навіть вважаючи, що вони можуть реалізувати місію, яку не змогли виконати біткоїни: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Формування цієї точки зору, крім недостатнього розуміння концепцій блокчейну та грошей, також пов'язане з впровадженням алгоритмічних стейблкоїнів нового типу рекурсивних операторів. Новизна рекурсивних операторів народжує думку про "інновації можуть привести до прориву".

Рекурсивний оператор означає операцію, в якій попередній стан використовується як вхідні дані і повторно циклічно обробляється під час безперервних змін смарт-контрактів. Його поява не є несподіваною, оскільки публічність даних на блокчейні та серійний дизайн смарт-контрактів формують часову послідовність. Рекурсивна обробка аналогічних операцій може призвести до нелінійних структур, навіть до геометричної прогресії. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок відповідає самоусилювальним властивостям ігор на ланцюгу, тому вона стає простим і здійсненним рішенням для дослідження можливостей нових неконкурентних ігор.

Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним вибором, оскільки інформація наступної миті повністю визначається інформацією попередньої миті. Більш варто звернути увагу на поєднання рекурсивних операторів з іншими елементами, що вводить нову інформацію між змінами стану. Ця нова інформація відображає ігрові властивості, має непередбачуваність, але в той же час формується під впливом рекурсивних операторів, що створює певні спільні очікування. Це поєднання має зворотний вплив на інші оператори, генеруючи контрольовані властивості очікувань, які ми називаємо множинними рекурсивними операторами.

Наприклад, на базі простого алгоритму стабільної монети, оператор ціноутворення генерує ціну Pt, а розширення загальної кількості Mt є функцією Pt, тоді як Pt+1 залежить від Mt. Таким чином, Mt+1 і Mt встановлюють непряму рекурсивну залежність, що разом з оператором ціноутворення формує періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово веде до стабільності цін. Ця концепція базується на рівновазі кривих попиту та пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, тому вона є недостатньо точною, що може призвести до повільного процесу передачі і ускладнити формування стабільної рівноваги.

Рекурсивні оператори можуть надавати не лише негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. Метою позитивного зворотного зв'язку є самопідсилення, а не стабільність цін. Типовим прикладом є механізм викупу в деяких системах: викуп зменшує пропозицію на ринку, підвищує ціну, покращує продуктивність, задовольняє більше потреб, приносить більше прибутку, що, в свою чергу, збільшує викуп, формуючи позитивний цикл. У майбутньому, цей простий і зрозумілий підхід з властивістю антимарковості може стати більш привабливим для розробників на ланцюгових протоколах.

З точки зору чистої математики, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільні короткострокові властивості, поки що неясно. Тому стабільні монети, що покладаються на рекурсивні оператори, важко сходяться до стабільної структури. Алгоритмічні стабільні монети через зміну загального обсягу непрямо впливають на співвідношення попиту та пропозиції, передача цього впливу відбувається повільніше, і умов для досягнення стабільної рівноваги більше, що ускладнює досягнення їхніх цілей.

У багаторівневих рекурсивних операторах введення нової інформації є надзвичайно важливим. Загальні властивості блокчейну дійсно легко вводять більше інформації, яка має певну невизначеність у структурі ігор, але має рамкову єдину інформаційну структуру. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами формує загальне очікування, що може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні рівноважні властивості, які можуть бути протилежними очікуванням.

Інколи етапи введення інформації також потребують випадковості, якщо припустити, що залежність від інформації дорівнює нулю. Ця випадковість у поєднанні з рекурсивними операторами навпаки легше створює стабільні характеристики, виходячи з ігрової структури, більше відображаючи особливості алгоритму, що є напрямком, який потрібно досліджувати для стабільних монет на основі алгоритмів у майбутньому.

При використанні рекурсивних операторів, якщо кроків введення інформації або незалежних операторів занадто багато, ефект рекурсивного оператора буде поступово знижуватися, а властивість позитивного і негативного зворотного зв'язку поступово розсіюватиметься. Тому рекурсивні оператори мають показник інтенсивності зворотного зв'язку. При проектуванні Децентралізованих фінансів, якщо потрібно посилити позитивний і негативний зворотний зв'язок, необхідно зменшити кількість введення нової інформації; якщо ж прагнуть до тривалого періоду повернення, то введення інформаційних потоків повинно мати певні періодичні властивості.

У сфері DeFi більшість рекурсивних операторів поєднують цінові послідовності, оскільки цінова гра є грою, в якій інформація найбільш зосереджена і важка для прогнозування або контролю алгоритмами. Але наразі, використовуючи цінові послідовності, в основному покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до перетворення рекурсивного процесу на детермінований або контрольований процес. Агресивна поведінка безпосередньо відображається в цінових послідовностях AMM, і не може бути автоматично виключена алгоритмом, що суперечить необхідній невизначеності рекурсивних операторів, втрачаючи таким чином сенс дизайну.

Крім того, багато проектів, що розробляють рекурсивні величини, не пов'язані безпосередньо з постачальницько-попитними змінними, що визначають цінові послідовності, а пов'язані з загальною кількістю активів. Це призводить до неможливості безпосереднього доступу до другого ринку, що є основою гри, і може призвести до спотворення передачі операторів.

В майбутньому має бути більше змінних, що поєднують рекурсивні оператори, особливо параметрів, що відображають складність гри на всьому ринку. Це заслуговує на детальне дослідження серії нелінійних операторів. При проектуванні Децентралізованих фінансів слід провести детальний аналіз механізму передачі інформації для рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю.