# アルゴリズムのステーブルコインと再帰オペレーター：ブロックチェーン金融の新しい方向性ブロックチェーン分野の多くの従事者はアルゴリズムのステーブルコインに強い関心を持っています。従来の担保ステーブルコインや自動マーケットメイカー（AMM）メカニズムに比べて、アルゴリズムのステーブルコインは新しい可能性をもたらしているようです。ある者は、ビットコインが達成できなかった使命を実現できると幻想しています。つまり、完全に分散化され、自動的に調整されるグローバルな通貨体系を創造することです。この考え方の出発点は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する認識の限界だけでなく、アルゴリズムのステーブルコインが新しい概念——再帰オペレーターを導入したからです。再帰演算子とは、連続的なスマートコントラクトの変換プロセスにおいて、前の状態を入力として使用し、繰り返しループを通じて次の状態を生成する演算方式を指します。このような演算子の出現は驚くべきことではなく、ブロックチェーン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自然に時間系列を構成しています。同じ種類の操作を再帰的に処理することで、非線形構造を生成し、さらには幾何級数的効果を示すことができます。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理論の自己強化属性に完全に一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探求する開発者の選択肢の一つとなっています。しかし、単純な時間系列の再帰だけではあまり革新をもたらしません。本当に注目すべきは多重再帰演算子です：それは2回の状態変化の間に新しい情報を導入し、その情報はゲームの特性を反映し、予測不可能性を持っています。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共同期待を形成し、それが他の演算子に作用して共鳴効果を生み出し、最終的には制御可能な期待特性を形成します。簡単なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、定価算子は価格P(t)を生成し、拡張総量M(t)は多重再帰算子となる。M(t)はP(t)の関数であり、P(t+1)はM(t)に依存し、それによりM(t+1)とM(t)は間接的な再帰関係を築く。定価算子の協力の下で、周期的な負のフィードバックが形成され、次第に価格が安定する。この構想は供給需要曲線の均衡に基づいており、そのゲームプロセスは二次市場で行われるため、必ずしも正確ではなく、価格伝達プロセスが遅くなり、安定した均衡を形成するのが難しい可能性がある。負のフィードバックを提供する演算子に加えて、正のフィードバックを提供する再帰演算子も存在します。この種の演算子の目的は、価格の安定ではなく、自己強化の実現です。たとえば、特定のシステムにおける買い戻しメカニズムはその一例です：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、システムの性能を向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの収益をもたらし、買い戻しを増加させ、良性の循環を形成します。純粋な数学の観点から見ると、再帰演算子が安定した短期属性を構築できるかどうかは依然として不明確です。したがって、再帰演算子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ことが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインは、直接的な二次市場の需給関係を変えるのではなく、総量を変えることによって需給に間接的に影響を与えるため、その伝導性はより遅く、安定した均衡に達するための制約条件がより多く、自己の目標を達成する難易度も高くなります。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的な均衡特性は、特定のゲーム構造の下である程度の不確実性を持つ情報を導入しやすいですが、同時にフレームワーク的な統一情報構造も存在します。これらの情報は再帰演算子と結びついて、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場合、全体の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正反対である可能性があります。再帰オペレーターを設計する際に注意すべきことは、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であり、その正負フィードバック属性は徐々に消散していくということです。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度の指標があります。もし去中心化金融（DeFi）システムを設計する際に正負フィードバックを強化したいのであれば、新しい情報の導入頻度を減少させる必要があります；もし長周期の回帰を追求するのであれば、情報の流入自体にも一定の周期的な属性が必要です。DeFi領域では、ほとんどの再帰演算子は価格系列と組み合わされます。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中するゲーム形式であり、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からです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的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、これが全体の再帰プロセスを決定論的または制御可能なプロセスに変える可能性があり、再帰演算子設計の本来の意図に反します。さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰量は、価格系列を決定する供給と需要の変数とは直接的に関連しておらず、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なくなり、算子の伝導性に偏りが生じる可能性があります。未来、もっと多くの変数と再帰演算子が結合するべきであり、特に全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータに関してです。これは深く探求する価値のある非線形演算子のシリーズです。DeFiシステムを設計する際は、再帰演算子の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あり、その結果、再帰演算子がブロックチェーン金融革新において本当に潜在能力を発揮することができるようにします。
再帰演算子がアルゴリズムのステーブルコインの発展をリードする：分散型金融の新しい方向性の解析
アルゴリズムのステーブルコインと再帰オペレーター：ブロックチェーン金融の新しい方向性
ブロックチェーン分野の多くの従事者はアルゴリズムのステーブルコインに強い関心を持っています。従来の担保ステーブルコインや自動マーケットメイカー（AMM）メカニズムに比べて、アルゴリズムのステーブルコインは新しい可能性をもたらしているようです。ある者は、ビットコインが達成できなかった使命を実現できると幻想しています。つまり、完全に分散化され、自動的に調整されるグローバルな通貨体系を創造することです。この考え方の出発点は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する認識の限界だけでなく、アルゴリズムのステーブルコインが新しい概念——再帰オペレーターを導入したからです。
再帰演算子とは、連続的なスマートコントラクトの変換プロセスにおいて、前の状態を入力として使用し、繰り返しループを通じて次の状態を生成する演算方式を指します。このような演算子の出現は驚くべきことではなく、ブロックチェーン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自然に時間系列を構成しています。同じ種類の操作を再帰的に処理することで、非線形構造を生成し、さらには幾何級数的効果を示すことができます。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理論の自己強化属性に完全に一致するため、新しい非協力ゲームの可能性を探求する開発者の選択肢の一つとなっています。
しかし、単純な時間系列の再帰だけではあまり革新をもたらしません。本当に注目すべきは多重再帰演算子です：それは2回の状態変化の間に新しい情報を導入し、その情報はゲームの特性を反映し、予測不可能性を持っています。この予測不可能性は再帰演算子の影響を受け、一定の共同期待を形成し、それが他の演算子に作用して共鳴効果を生み出し、最終的には制御可能な期待特性を形成します。
簡単なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、定価算子は価格P(t)を生成し、拡張総量M(t)は多重再帰算子となる。M(t)はP(t)の関数であり、P(t+1)はM(t)に依存し、それによりM(t+1)とM(t)は間接的な再帰関係を築く。定価算子の協力の下で、周期的な負のフィードバックが形成され、次第に価格が安定する。この構想は供給需要曲線の均衡に基づいており、そのゲームプロセスは二次市場で行われるため、必ずしも正確ではなく、価格伝達プロセスが遅くなり、安定した均衡を形成するのが難しい可能性がある。
負のフィードバックを提供する演算子に加えて、正のフィードバックを提供する再帰演算子も存在します。この種の演算子の目的は、価格の安定ではなく、自己強化の実現です。たとえば、特定のシステムにおける買い戻しメカニズムはその一例です：買い戻しは市場供給を減少させ、価格を上昇させ、システムの性能を向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの収益をもたらし、買い戻しを増加させ、良性の循環を形成します。
純粋な数学の観点から見ると、再帰演算子が安定した短期属性を構築できるかどうかは依然として不明確です。したがって、再帰演算子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ことが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインは、直接的な二次市場の需給関係を変えるのではなく、総量を変えることによって需給に間接的に影響を与えるため、その伝導性はより遅く、安定した均衡に達するための制約条件がより多く、自己の目標を達成する難易度も高くなります。
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的な均衡特性は、特定のゲーム構造の下である程度の不確実性を持つ情報を導入しやすいですが、同時にフレームワーク的な統一情報構造も存在します。これらの情報は再帰演算子と結びついて、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場合、全体の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正反対である可能性があります。
再帰オペレーターを設計する際に注意すべきことは、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であり、その正負フィードバック属性は徐々に消散していくということです。したがって、再帰オペレーターにはフィードバック強度の指標があります。もし去中心化金融（DeFi）システムを設計する際に正負フィードバックを強化したいのであれば、新しい情報の導入頻度を減少させる必要があります；もし長周期の回帰を追求するのであれば、情報の流入自体にも一定の周期的な属性が必要です。
DeFi領域では、ほとんどの再帰演算子は価格系列と組み合わされます。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中するゲーム形式であり、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からです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的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、これが全体の再帰プロセスを決定論的または制御可能なプロセスに変える可能性があり、再帰演算子設計の本来の意図に反します。
さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰量は、価格系列を決定する供給と需要の変数とは直接的に関連しておらず、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なくなり、算子の伝導性に偏りが生じる可能性があります。
未来、もっと多くの変数と再帰演算子が結合するべきであり、特に全市場のゲーム理論の難易度を反映するパラメータに関してです。これは深く探求する価値のある非線形演算子のシリーズです。DeFiシステムを設計する際は、再帰演算子の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あり、その結果、再帰演算子がブロックチェーン金融革新において本当に潜在能力を発揮することができるようにします。