# ブロックチェーン金融における再帰演算子の応用と課題アルゴリズム安定コインは多くの人々の興味を引き起こしました。彼らはこの新しい概念がビットコインが達成できなかった目標、つまり完全に非中央集権的で自動調整されるグローバル通貨システムを実現する可能性があると考えています。このアイデアの発生は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する理解不足だけでなく、アルゴリズム安定コインが新しい再帰演算子を導入することの影響を受けています。再帰演算子とは、連続する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次の状態を反復的に生成する演算子を指します。このような設計はブロックチェーン環境において非常に自然であり、オンチェーンデータの公開性とスマートコントラクトの直列性が時間系列を形成します。同種の操作を再帰的に処理することで、非線形構造や幾何級数効果を生み出し、オンチェーンゲームの自己強化特性に合致します。しかし、単純な時間系列の再帰は理想的ではありません。なぜなら、それは未来の状態を完全に現在の状態によって決定させるからです。より価値があるのは多重再帰演算子です：状態遷移の過程において、新たな、ゲーム的属性を持つ予測不可能な情報を導入します。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共通期待を形成し、さらに他の演算子に影響を与え、制御可能な期待属性を生み出します。アルゴリズム安定コインの例を挙げると、価格決定オペレーターが価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数です。そして、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格決定オペレーターによって間接的な再帰関係を構築し、周期的な負のフィードバックを形成します。理論的には、価格の安定を徐々に実現することが可能です。しかし、この設計は需要と供給の曲線均衡に基づいており、ゲーム理論的なプロセスが二次市場で発生するため、価格の安定を実現することは困難になります。価格の安定に使われるだけでなく、再帰オペレータは正のフィードバックメカニズムを提供するように設計することもできます。例えば、特定のシステムにおける買戻しメカニズムは、典型的な正のフィードバック再帰オペレータの一例です：買戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、システムのパフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、さらなる利益をもたらし、さらに買戻しを増加させ、良性の循環を形成します。数学的な観点から、再帰オペレーターが安定した短期的な属性を構築できるかどうかは明確ではありません。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非常に困難です。特に、アルゴリズム的なステーブルコインが総量を変更することによって間接的に供給と需要の関係に影響を与える場合、その伝導性はより遅く、安定した均衡に達する条件はより厳しいです。多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は、特定のゲーム構造において一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することに確かに有利です。しかし、この不確実性はフレームワーク的であり、再帰演算子と組み合わせることで全体的な期待を生む可能性があり、虚假的な安定性の錯覚を与えることが容易です。デザイナーは、情報を導入するステップや独立したオペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果が徐々に弱まることに注意する必要があります。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あります。正のフィードバックと負のフィードバックを強化したい場合は、新しい情報を導入する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、情報の流入自体が一定の周期的特性を持つべきです。分散型金融の領域では、ほとんどの再帰オペレーターが価格系列に関連しています。なぜなら、価格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されることが難しいゲーム形式だからです。しかし、現在、多くの設計が効果的な分散型オラクルではなく、自動マーケットメーカー（AMM）メカニズムに依存しているため、再帰プロセスが決定論的または制御可能なプロセスに変わる可能性があり、再帰オペレーター設計の本来の意図に反することになります。さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰量と価格系列を決定する需給変数は直接的には関係しておらず、資産の総量に関連しています。これにより、オペレーターが二次市場に直接影響を与えることができず、伝播効果に偏りが生じる可能性があります。未来の開発方向は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータと結びつけたより多くの変数を含む可能性があります。分散型金融プロジェクトを設計する際には、再帰演算子に対する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ことで、システムの安定性と効率を向上させるべきです。
再帰オペレーター:アルゴリズムのステーブルコイン設計の二刀流
ブロックチェーン金融における再帰演算子の応用と課題
アルゴリズム安定コインは多くの人々の興味を引き起こしました。彼らはこの新しい概念がビットコインが達成できなかった目標、つまり完全に非中央集権的で自動調整されるグローバル通貨システムを実現する可能性があると考えています。このアイデアの発生は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する理解不足だけでなく、アルゴリズム安定コインが新しい再帰演算子を導入することの影響を受けています。
再帰演算子とは、連続する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次の状態を反復的に生成する演算子を指します。このような設計はブロックチェーン環境において非常に自然であり、オンチェーンデータの公開性とスマートコントラクトの直列性が時間系列を形成します。同種の操作を再帰的に処理することで、非線形構造や幾何級数効果を生み出し、オンチェーンゲームの自己強化特性に合致します。
しかし、単純な時間系列の再帰は理想的ではありません。なぜなら、それは未来の状態を完全に現在の状態によって決定させるからです。より価値があるのは多重再帰演算子です：状態遷移の過程において、新たな、ゲーム的属性を持つ予測不可能な情報を導入します。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共通期待を形成し、さらに他の演算子に影響を与え、制御可能な期待属性を生み出します。
アルゴリズム安定コインの例を挙げると、価格決定オペレーターが価格Ptを生成し、総量MtはPtの関数です。そして、Pt+1はMtに依存します。このように、Mt+1とMtは価格決定オペレーターによって間接的な再帰関係を構築し、周期的な負のフィードバックを形成します。理論的には、価格の安定を徐々に実現することが可能です。しかし、この設計は需要と供給の曲線均衡に基づいており、ゲーム理論的なプロセスが二次市場で発生するため、価格の安定を実現することは困難になります。
価格の安定に使われるだけでなく、再帰オペレータは正のフィードバックメカニズムを提供するように設計することもできます。例えば、特定のシステムにおける買戻しメカニズムは、典型的な正のフィードバック再帰オペレータの一例です：買戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、システムのパフォーマンスを向上させ、より多くの需要を満たし、さらなる利益をもたらし、さらに買戻しを増加させ、良性の循環を形成します。
数学的な観点から、再帰オペレーターが安定した短期的な属性を構築できるかどうかは明確ではありません。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非常に困難です。特に、アルゴリズム的なステーブルコインが総量を変更することによって間接的に供給と需要の関係に影響を与える場合、その伝導性はより遅く、安定した均衡に達する条件はより厳しいです。
多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般均衡特性は、特定のゲーム構造において一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することに確かに有利です。しかし、この不確実性はフレームワーク的であり、再帰演算子と組み合わせることで全体的な期待を生む可能性があり、虚假的な安定性の錯覚を与えることが容易です。
デザイナーは、情報を導入するステップや独立したオペレーターが多すぎると、再帰オペレーターの効果が徐々に弱まることに注意する必要があります。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あります。正のフィードバックと負のフィードバックを強化したい場合は、新しい情報を導入する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、情報の流入自体が一定の周期的特性を持つべきです。
分散型金融の領域では、ほとんどの再帰オペレーターが価格系列に関連しています。なぜなら、価格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されることが難しいゲーム形式だからです。しかし、現在、多くの設計が効果的な分散型オラクルではなく、自動マーケットメーカー（AMM）メカニズムに依存しているため、再帰プロセスが決定論的または制御可能なプロセスに変わる可能性があり、再帰オペレーター設計の本来の意図に反することになります。
さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰量と価格系列を決定する需給変数は直接的には関係しておらず、資産の総量に関連しています。これにより、オペレーターが二次市場に直接影響を与えることができず、伝播効果に偏りが生じる可能性があります。
未来の開発方向は、特に全市場のゲームの難易度を反映するパラメータと結びつけたより多くの変数を含む可能性があります。分散型金融プロジェクトを設計する際には、再帰演算子に対する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ことで、システムの安定性と効率を向上させるべきです。