Алгоритмічний стейблкоїн та рекурсивний оператор: новий напрямок у блокчейн-фінансах

Багато фахівців у сфері Блокчейн виявили сильний інтерес до Алгоритмічний стейблкоїн. На відміну від традиційних забезпечених стейблкоїнів або механізмів автоматичного маркет-мейкінгу (AMM), Алгоритмічний стейблкоїн, здається, приносить нові можливості. Дехто навіть мріє, що він зможе реалізувати місію, яку не зміг виконати біткоїн: створити повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валютну систему. Ця ідея виникає не лише з обмеженого розуміння Блокчейн та суті грошей, а й, що ще важливіше, тому що Алгоритмічний стейблкоїн вводить нову концепцію — рекурсивний оператор.

Рекурсивний оператор відноситься до способу обчислення, який під час безперервних змін смарт-контрактів використовує попередній стан як вхідні дані та повторно виконує цикл для генерації наступного стану. Поява такого оператора не є несподіваною, оскільки відкритість даних блокчейну та послідовний дизайн смарт-контрактів природним чином створюють часовий ряд. Рекурсивна обробка одних і тих же операцій може призвести до виникнення нелінійних структур, а іноді навіть до прояву геометричної прогресії. Ця сильна позитивна зворотна реакція повністю відповідає самопосилюючим властивостям ончейн-ігри, тому вона стала одним з найбільш бажаних варіантів для розробників, які шукають нові можливості для некооперативних ігор.

Однак, прості рекурсивні часові ряди не можуть принести багато інновацій. Справжня увага заслуговує на множинні рекурсивні оператори: вони вводять нову інформацію між двома змінами стану, ця інформація відображає властивості гри і має непередбачуваність. Ця непередбачуваність також підлягає впливу рекурсивних операторів, формуючи певний рівень спільних очікувань, які, у свою чергу, впливають на інші оператори, викликаючи резонансний ефект, і в кінцевому підсумку формують контрольовані очікувані властивості.

На прикладі простого алгоритмічного стейблкоїна, оператор ціноутворення генерує ціну P(t), а загальний обсяг M(t) є множинним рекурсивним оператором. M(t) є функцією P(t), а P(t+1) залежить від M(t), тим самим M(t+1) і M(t) встановлюють непряму рекурсивну залежність. За сприяння оператора ціноутворення формується періодичний негативний зворотний зв'язок, що поступово наближається до стабільної ціни. Ця концепція базується на рівновазі кривих попиту та пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, тому він не є надто точним, що може призвести до повільного процесу передачі цін, ускладнюючи формування стабільної рівноваги.

Крім операторів, які надають негативний відгук, існують також рекурсивні оператори, які надають позитивний відгук. Мета таких операторів полягає в досягненні само посилення, а не стабільності цін. Наприклад, механізм викупу в деяких системах належить до цього типу: викуп призводить до зменшення пропозиції на ринку, зростання цін, що, в свою чергу, підвищує продуктивність системи, задовольняє більше потреб, приносить більше доходів, збільшує викуп, формуючи позитивний цикл.

З чисто математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільну короткострокову властивість, досі не ясно. Тому стейблкоїни, що залежать від рекурсивного оператора, важко збільшити до стабільної структури. Особливо враховуючи, що алгоритмічний стейблкоїн змінює не безпосередньо співвідношення попиту та пропозиції на вторинному ринку, а через зміну загальної кількості непрямо впливає на попит і пропозицію, його передача відбувається повільніше, умови досягнення стабільної рівноваги є більш обмеженими, а реалізація власних цілей є складнішою.

У множинних рекурсивних операторів етап введення нової інформації є надзвичайно важливим. Загальні властивості рівноваги Блокчейн дійсно легко вводять більше інформації, яка має певну невизначеність у конкретних структурах гри, але існує рамкова єдина інформаційна структура. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами створює загальне очікування, що легко викликає ілюзію стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, які можуть виявитися прямо протилежними очікуванням.

При проектуванні рекурсивного оператора потрібно звертати увагу на те, що коли етапів введення інформації або незалежних операторів занадто багато, ефект рекурсивного оператора поступово зменшується, а його позитивні та негативні зворотні зв'язки поступово розсіюються. Тому рекурсивний оператор має показник інтенсивності зворотного зв'язку. Якщо під час проектування децентралізованої фінансової (DeFi) системи потрібно посилити позитивний і негативний зворотний зв'язок, слід зменшити частоту введення нової інформації; якщо ж прагнуть до довгих циклів повернення, то сама введена інформація також повинна мати певні циклічні властивості.

У сфері DeFi більшість рекурсивних операторів зазвичай поєднують з ціновими серіями, оскільки цінова гра є найбільш інформаційно насиченою формою гри і важко піддається прогнозуванню або контролю алгоритмами. Однак, наразі, при використанні цінових серій, зазвичай покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що весь рекурсивний процес перетвориться на детермінований або контрольований процес, що суперечить первісному задуму дизайну рекурсивних операторів.

Крім того, багато проектів, що розробляють рекурсивні величини, не пов’язані безпосередньо з змінними попиту та пропозиції, які визначають цінові послідовності, а пов’язані з загальною кількістю активів. Це може призвести до того, що не буде прямого доступу до другого ринку, що є ядром цієї гри, що може викликати відхилення в передачі алгоритма.

У майбутньому має бути більше змінних, поєднаних із рекурсивними алгоритмами, особливо тих, що відображають складність ринкових ігор. Це серія нелінійних операторів, що заслуговує на глибоке дослідження. При проектуванні DeFi систем слід ретельно аналізувати механізми передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути передбачення та контролю, що дозволить справді реалізувати потенціал рекурсивних операторів у фінансових інноваціях на блокчейні.