Применение и ограничения рекурсивных операторов в Децентрализованных финансах

Алгоритмические стабильные монеты привлекли широкое внимание, и многие считают, что они могут реализовать полностью децентрализованную и автоматически регулируемую глобальную валюту. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания блокчейна и валют, но и из-за того, что алгоритмические стабильные монеты вводят новые рекурсивные операторы.

Рекурсивный оператор — это оператор, который в последовательных изменениях смарт-контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и повторяет этот процесс. Такой дизайн основан на открытости данных блокчейна и серийной природе смарт-контрактов, формируя временной ряд. Рекурсивная обработка однотипных операций может привести к возникновению нелинейных структур и даже к эффекту геометрической прогрессии, демонстрируя сильные положительные обратные связи.

Тем не менее, простая рекурсия временных рядов не является идеальным решением. На самом деле, стоит обратить внимание на сочетание рекурсивных операторов с другими элементами, чтобы ввести новую информацию между изменениями состояния. Эта новая информация отражает игровую природу, обладает непредсказуемостью и одновременно формирует общие ожидания под влиянием рекурсивных операторов. Этот оператор называется многократным рекурсивным оператором.

В качестве примера алгоритмической стабильной монеты оператор ценообразования генерирует цену Pt, а общий объем Mt является функцией Pt, при этом Pt+1 зависит от Mt. Таким образом, Mt+1 и Mt устанавливают косвенные рекурсивные отношения, что при взаимодействии с оператором ценообразования приводит к формированию периодической негативной обратной связи, постепенно стремящейся к стабильной цене. Однако такой дизайн основан на равновесии кривой спроса и предложения, процесс игры происходит на вторичном рынке, точность невысока, что приводит к медленной передаче и затрудняет достижение стабильного равновесия.

Рекурсивные операторы могут обеспечивать как отрицательную, так и положительную обратную связь. Механизм выкупа в некоторых системах является典型例子, который повышает цены за счет снижения рыночного предложения, что, в свою очередь, улучшает производительность, удовлетворяет больше потребностей и увеличивает доход, создавая положительный цикл. Этот простой и ясный метод с обратными свойствами Маркова может в будущем привлечь больше внимания.

С математической точки зрения, неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные краткосрочные свойства. Стабильные монеты, зависящие от рекурсивного оператора, трудно сходятся к стабильной структуре, особенно когда изменение общего объема косвенно влияет на соотношение спроса и предложения, передача происходит медленнее, ограничений для достижения стабильного равновесия больше, и достичь цели сложно.

Введение новой информации в многократные рекурсивные операторы имеет жизненно важное значение. Общее свойство равновесия в блокчейне легко вводит больше информации, имея определенную неопределенность в рамках игровой структуры, но обладая единой информационной структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами создает общие ожидания, что может привести к иллюзии стабильности. Только строгий анализ теории игр может помочь понять общее свойство равновесия и избежать результатов, противоречащих ожиданиям.

При проектировании Децентрализованных финансов (DeFi) необходимо внимательно проанализировать механизм передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля. В будущем может появиться больше переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметров, отражающих сложность рыночных игр, что является исследуемой серией нелинейных операторов. В целом, рекурсивные операторы показывают потенциал в области Децентрализованных финансов (DeFi), но их применение все еще требует осторожного учета различных факторов для достижения ожидаемых результатов.