Применение и вызовы рекурсивных операторов в финансовом Блокчейне

Алгоритмические стабильные монеты вызвали интерес у многих людей, которые считают, что эта новая концепция может реализовать цель, которую не смогла достичь биткойн: полностью децентрализованная и автоматическая глобальная валютная система. Появление этой идеи обусловлено не только недостаточным пониманием блокчейна и природы денег, но также влиянием новых рекурсивных операторов, введенных алгоритмическими стабильными монетами.

Рекурсивный оператор — это оператор, который в процессе непрерывного изменения смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и многократно генерирует следующее состояние. Такой дизайн естественен в среде блокчейна, поскольку открытость данных на цепочке и последовательная природа смарт-контрактов создают временной ряд. Рекурсивная обработка однородных операций может привести к нелинейным структурам и даже к эффекту геометрической прогрессии, что соответствует свойству самоукрепления цепочных игр.

Тем не менее, простая рекурсия временных рядов не является идеальной, поскольку она делает будущее состояние полностью зависимым от текущего состояния. Более ценно использование многократных рекурсивных операторов: введение новой, непредсказуемой информации с игровыми свойствами в процессе преобразования состояния. Эта непредсказуемость подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая контролируемые ожидаемые свойства.

В качестве примера алгоритмической стабильной монеты, оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является функцией Pt, в то время как Pt+1 зависит от Mt. Таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенную рекурсивную зависимость через оператор ценообразования, формируя периодическую отрицательную обратную связь, что теоретически может постепенно привести к стабильности цен. Однако, поскольку этот дизайн основан на равновесии кривой спроса и предложения, и процесс игры происходит на вторичном рынке, реализация стабильности цен становится сложной.

Помимо использования для стабилизации цен, рекурсивные операторы также можно разработать как механизмы, обеспечивающие положительную обратную связь. Например, выкуп в некоторых системах является典型的 положительным рекурсивным оператором: выкуп уменьшает предложение на рынке, увеличивает цену, повышает производительность системы, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов, что, в свою очередь, увеличивает выкуп, создавая положительный цикл.

С математической точки зрения неясно, могут ли рекурсивные операторы создать стабильные короткосрочные атрибуты. Поэтому стабильные монеты, полагающиеся на рекурсивные операторы, трудно привести к стабильной структуре. Особенно когда алгоритмические стабильные монеты косвенно влияют на соотношение спроса и предложения через изменение общего объема, их передача происходит медленнее, и условия достижения стабильного равновесия становятся более строгими.

В многоуровневых рекурсивных операторах шаги по внедрению новой информации имеют решающее значение. Общие свойства равновесия Блокчейн действительно способствуют внедрению большего количества информации, которая обладает определенной неопределенностью в рамках конкретной игровой структуры. Однако эта неопределенность имеет рамочный характер и может привести к общим ожиданиям при сочетании с рекурсивными операторами, создавая ложное чувство стабильности.

Дизайнерам следует обратить внимание на то, что при введении слишком большого количества шагов информации или независимых операторов эффект рекурсивных операторов будет постепенно ослабевать. Таким образом, у рекурсивных операторов существует показатель силы обратной связи. Если вы хотите усилить положительную и отрицательную обратную связь, необходимо уменьшить количество вводимой новой информации; если вы стремитесь к долгосрочному возврату, то поток информации сам по себе должен обладать определенными периодическими свойствами.

В области децентрализованных финансов большинство рекурсивных операторов связано с ценовыми последовательностями, поскольку ценовая игра является самой концентрированной информацией и трудной для предсказания или контроля формой игры для алгоритмов. Однако в настоящее время многие проекты зависят от механизмов автоматического маркетмейкинга (AMM), а не от эффективных децентрализованных оракулов, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет детерминированным или управляемым, что противоречит первоначальному замыслу дизайна рекурсивных операторов.

Кроме того, многие проекты, разработанные с использованием рекурсивных величин, не связаны непосредственно с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые ряды, а связаны с общим объемом активов. Это может привести к тому, что операторы не смогут напрямую влиять на вторичный рынок, и эффекты передачи будут искажены.

Будущее развитие может включать в себя объединение большего количества переменных с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность игр на всем рынке. При проектировании децентрализованных финансовых проектов необходимо провести детальный анализ механизма передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать прогнозирования и контроля, тем самым повысив стабильность и эффективность системы.