Exploración de la aplicación y los desafíos de los operadores recursivos en el mundo de la cadena de bloques
Recientemente, las monedas estables algorítmicas se han convertido en un tema candente en el campo de la cadena de bloques. Muchas personas tienen un gran interés en este nuevo tipo de moneda estable, creyendo que podría superar a las monedas estables colateralizadas tradicionales y al modelo de creador automático de mercado (AMM), e incluso se espera que logre el objetivo que Bitcoin no pudo alcanzar: un sistema monetario global completamente descentralizado y autorregulado. Esta expectativa proviene en parte de la falta de comprensión de las personas sobre la naturaleza de la cadena de bloques y el dinero, y también porque las monedas estables algorítmicas han introducido un concepto novedoso: el operador recursivo.
El operador recursivo se refiere a una forma de cálculo en la que, en operaciones continuas de contratos inteligentes, el estado anterior se utiliza como entrada y se genera el siguiente estado a través de un bucle repetido. La aparición de este tipo de operador no es sorprendente, ya que la naturaleza pública de los datos en la cadena de bloques y el diseño secuencial de los contratos inteligentes forman naturalmente una serie temporal. Procesar recursivamente operaciones similares puede generar estructuras no lineales, e incluso presentar efectos de serie geométrica. Esta fuerte característica de retroalimentación positiva coincide completamente con la propiedad de auto-refuerzo de los juegos en la cadena, por lo que se convierte en una herramienta ideal para explorar nuevas posibilidades en juegos no cooperativos.
Sin embargo, la simple recursión de series temporales no es la mejor solución, ya que hace que el estado en cada momento esté completamente determinado por el anterior. Lo que realmente merece atención es combinar el operador recursivo con otros elementos, introduciendo nueva información en el proceso de cambio de estado. Esta nueva información refleja la propiedad de juego y tiene un carácter impredecible. Al mismo tiempo, esta imprevisibilidad se ve influenciada por el operador recursivo, formando una cierta expectativa común, que a su vez afecta a otros operadores, generando una propiedad de expectativa controlable. Llamamos a este tipo de operadores operadores de recursión múltiple.
Tomando como ejemplo los stablecoins con algoritmos sencillos comunes, el operador de precios genera el precio Pt, mientras que la cantidad total de expansión es un operador de recursión múltiple Mt. Mt es una función de Pt, y Pt+1 depende de Mt, estableciendo así una relación de recursión indirecta entre Mt+1 y Mt. Con la colaboración del operador de precios, se forma una retroalimentación negativa periódica que tiende gradualmente hacia la estabilidad del precio. Este diseño se basa en la teoría del equilibrio de la curva de oferta y demanda, y el proceso de juego ocurre en el mercado secundario. Sin embargo, debido a que no es lo suficientemente preciso (el cálculo exacto debería basarse en la relación funcional entre la cantidad de oferta y el precio en el mercado secundario), el proceso de transmisión es lento y es difícil formar un equilibrio estable rápidamente.
Además de los operadores que proporcionan retroalimentación negativa, también existen operadores recursivos que proporcionan retroalimentación positiva. Este tipo de operadores persigue un efecto de auto-mejoramiento, en lugar de la estabilidad de precios. Un ejemplo típico es el mecanismo de recompra en un sistema: la recompra reduce la oferta en el mercado, eleva los precios, mejora el rendimiento del sistema, satisface más demandas, genera más ingresos y, a su vez, aumenta la recompra, formando un ciclo virtuoso. Este enfoque, que es claro y directo y tiene propiedades anti-Markov, podría ser más apreciado por los desarrolladores de protocolos en cadena en el futuro.
Desde una perspectiva puramente matemática, no está claro si el operador recursivo puede construir atributos de corto período estables. Por lo tanto, las monedas estables que dependen de operadores recursivos tienen dificultad para converger a una estructura estable. Especialmente considerando que las monedas estables algorítmicas no cambian directamente la relación de oferta y demanda en el mercado secundario, sino que afectan indirectamente la oferta y demanda ajustando el total, su capacidad de transmisión es más lenta, las condiciones de restricción para alcanzar un equilibrio estable son más numerosas, y la dificultad para lograr sus propios objetivos es mayor.
En los operadores de recursión múltiple, el paso de introducir nueva información es crucial. Las propiedades de equilibrio general de la cadena de bloques efectivamente favorecen la introducción de más información, la cual tiene cierta incertidumbre en estructuras de juego específicas, pero sigue un marco informativo unificado. Esta información combinada con los operadores de recursión forma una expectativa global, lo que puede generar una ilusión de estabilidad. Muchos diseños pueden caer en esta ilusión, y sin un análisis riguroso de la teoría de juegos, es difícil comprender completamente las propiedades de equilibrio global. Esta propiedad puede ser exactamente opuesta a la expectativa (por ejemplo, las monedas estables algorítmicas pueden no lograr estabilidad, así como el bitcoin tiene dificultades para convertirse en una moneda de uso general).
En ciertos casos, el paso de introducción de información también requiere cierta aleatoriedad. Esta suposición de aleatoriedad asume que la dependencia de la información es cero (completamente simétrica), lo que la diferencia del diseño tradicional de monedas estables. Cuando la aleatoriedad se combina con operadores recursivos, resulta más fácil generar características de estabilidad. Esta aleatoriedad que se desvincula de la estructura de juego y refleja más las características algorítmicas, podría ser una nueva dirección para el desarrollo futuro de las monedas estables algorítmicas.
Al utilizar operadores recursivos, si se introducen demasiados pasos de información o operadores independientes, el efecto del operador recursivo disminuirá gradualmente y sus propiedades de retroalimentación positiva y negativa se disiparán progresivamente. Por lo tanto, los operadores recursivos tienen un indicador de la intensidad de retroalimentación. Al diseñar finanzas descentralizadas (DeFi), si se desea reforzar la retroalimentación positiva y negativa, es necesario reducir la frecuencia de introducir nueva información; si se busca un retorno a largo plazo, la introducción de flujo de información debe poseer cierta propiedad cíclica. A menos que se pueda demostrar que incluso los operadores aleatorios pueden lograr un retorno bajo el diseño del operador recursivo, pero este tipo de diseño no es fácil de implementar.
En el campo de DeFi, la mayoría de los operadores recursivos combinan secuencias de precios, ya que el juego de precios es una forma de juego en la que la información está más concentrada y es difícil de predecir o controlar mediante algoritmos (de hecho, el equilibrio de precios de activos líquidos es un problema NP). Sin embargo, al utilizar secuencias de precios, a menudo se depende del mecanismo AMM en lugar de un oráculo descentralizado efectivo, lo que puede llevar a que los operadores recursivos sean predecibles y controlables, convirtiendo todo el proceso recursivo en un proceso determinista o controlado. Este es un problema que muchos diseñadores de operadores recursivos no han abordado seriamente. No podemos simplemente esperar que el AMM se vuelva cada vez más efectivo (con desviaciones de volatilidad dentro de un rango controlable), ya que las acciones de ataque se reflejan directamente en la secuencia de precios del AMM, lo que no puede ser excluido automáticamente por un algoritmo, llevando así a los operadores recursivos a un estado determinista, lo que contradice su intención de diseño.
Además, la cantidad recursiva diseñada por muchos proyectos no está directamente relacionada con las variables de oferta y demanda que determinan la secuencia de precios, sino que está relacionada con el volumen total de activos. Esto se debe a que obtener las variables de oferta y demanda en la cadena es bastante difícil. Sin embargo, esta práctica puede hacer que los operadores no puedan actuar directamente sobre el núcleo del juego: el mercado secundario, lo que afecta la precisión del efecto de transmisión.
En el futuro, deberíamos explorar más combinaciones de variables y operadores recursivos, especialmente aquellos parámetros que reflejan la dificultad del juego del mercado en su totalidad. Esta es una serie de operadores no lineales que merece una investigación profunda. Al diseñar proyectos de DeFi, se debe realizar un análisis detallado del mecanismo de transmisión de información de los operadores recursivos para evitar ser predecible y controlable.
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La aplicación y los desafíos de los operadores recursivos en la cadena de bloques de Finanzas descentralizadas
Exploración de la aplicación y los desafíos de los operadores recursivos en el mundo de la cadena de bloques
Recientemente, las monedas estables algorítmicas se han convertido en un tema candente en el campo de la cadena de bloques. Muchas personas tienen un gran interés en este nuevo tipo de moneda estable, creyendo que podría superar a las monedas estables colateralizadas tradicionales y al modelo de creador automático de mercado (AMM), e incluso se espera que logre el objetivo que Bitcoin no pudo alcanzar: un sistema monetario global completamente descentralizado y autorregulado. Esta expectativa proviene en parte de la falta de comprensión de las personas sobre la naturaleza de la cadena de bloques y el dinero, y también porque las monedas estables algorítmicas han introducido un concepto novedoso: el operador recursivo.
El operador recursivo se refiere a una forma de cálculo en la que, en operaciones continuas de contratos inteligentes, el estado anterior se utiliza como entrada y se genera el siguiente estado a través de un bucle repetido. La aparición de este tipo de operador no es sorprendente, ya que la naturaleza pública de los datos en la cadena de bloques y el diseño secuencial de los contratos inteligentes forman naturalmente una serie temporal. Procesar recursivamente operaciones similares puede generar estructuras no lineales, e incluso presentar efectos de serie geométrica. Esta fuerte característica de retroalimentación positiva coincide completamente con la propiedad de auto-refuerzo de los juegos en la cadena, por lo que se convierte en una herramienta ideal para explorar nuevas posibilidades en juegos no cooperativos.
Sin embargo, la simple recursión de series temporales no es la mejor solución, ya que hace que el estado en cada momento esté completamente determinado por el anterior. Lo que realmente merece atención es combinar el operador recursivo con otros elementos, introduciendo nueva información en el proceso de cambio de estado. Esta nueva información refleja la propiedad de juego y tiene un carácter impredecible. Al mismo tiempo, esta imprevisibilidad se ve influenciada por el operador recursivo, formando una cierta expectativa común, que a su vez afecta a otros operadores, generando una propiedad de expectativa controlable. Llamamos a este tipo de operadores operadores de recursión múltiple.
Tomando como ejemplo los stablecoins con algoritmos sencillos comunes, el operador de precios genera el precio Pt, mientras que la cantidad total de expansión es un operador de recursión múltiple Mt. Mt es una función de Pt, y Pt+1 depende de Mt, estableciendo así una relación de recursión indirecta entre Mt+1 y Mt. Con la colaboración del operador de precios, se forma una retroalimentación negativa periódica que tiende gradualmente hacia la estabilidad del precio. Este diseño se basa en la teoría del equilibrio de la curva de oferta y demanda, y el proceso de juego ocurre en el mercado secundario. Sin embargo, debido a que no es lo suficientemente preciso (el cálculo exacto debería basarse en la relación funcional entre la cantidad de oferta y el precio en el mercado secundario), el proceso de transmisión es lento y es difícil formar un equilibrio estable rápidamente.
Además de los operadores que proporcionan retroalimentación negativa, también existen operadores recursivos que proporcionan retroalimentación positiva. Este tipo de operadores persigue un efecto de auto-mejoramiento, en lugar de la estabilidad de precios. Un ejemplo típico es el mecanismo de recompra en un sistema: la recompra reduce la oferta en el mercado, eleva los precios, mejora el rendimiento del sistema, satisface más demandas, genera más ingresos y, a su vez, aumenta la recompra, formando un ciclo virtuoso. Este enfoque, que es claro y directo y tiene propiedades anti-Markov, podría ser más apreciado por los desarrolladores de protocolos en cadena en el futuro.
Desde una perspectiva puramente matemática, no está claro si el operador recursivo puede construir atributos de corto período estables. Por lo tanto, las monedas estables que dependen de operadores recursivos tienen dificultad para converger a una estructura estable. Especialmente considerando que las monedas estables algorítmicas no cambian directamente la relación de oferta y demanda en el mercado secundario, sino que afectan indirectamente la oferta y demanda ajustando el total, su capacidad de transmisión es más lenta, las condiciones de restricción para alcanzar un equilibrio estable son más numerosas, y la dificultad para lograr sus propios objetivos es mayor.
En los operadores de recursión múltiple, el paso de introducir nueva información es crucial. Las propiedades de equilibrio general de la cadena de bloques efectivamente favorecen la introducción de más información, la cual tiene cierta incertidumbre en estructuras de juego específicas, pero sigue un marco informativo unificado. Esta información combinada con los operadores de recursión forma una expectativa global, lo que puede generar una ilusión de estabilidad. Muchos diseños pueden caer en esta ilusión, y sin un análisis riguroso de la teoría de juegos, es difícil comprender completamente las propiedades de equilibrio global. Esta propiedad puede ser exactamente opuesta a la expectativa (por ejemplo, las monedas estables algorítmicas pueden no lograr estabilidad, así como el bitcoin tiene dificultades para convertirse en una moneda de uso general).
En ciertos casos, el paso de introducción de información también requiere cierta aleatoriedad. Esta suposición de aleatoriedad asume que la dependencia de la información es cero (completamente simétrica), lo que la diferencia del diseño tradicional de monedas estables. Cuando la aleatoriedad se combina con operadores recursivos, resulta más fácil generar características de estabilidad. Esta aleatoriedad que se desvincula de la estructura de juego y refleja más las características algorítmicas, podría ser una nueva dirección para el desarrollo futuro de las monedas estables algorítmicas.
Al utilizar operadores recursivos, si se introducen demasiados pasos de información o operadores independientes, el efecto del operador recursivo disminuirá gradualmente y sus propiedades de retroalimentación positiva y negativa se disiparán progresivamente. Por lo tanto, los operadores recursivos tienen un indicador de la intensidad de retroalimentación. Al diseñar finanzas descentralizadas (DeFi), si se desea reforzar la retroalimentación positiva y negativa, es necesario reducir la frecuencia de introducir nueva información; si se busca un retorno a largo plazo, la introducción de flujo de información debe poseer cierta propiedad cíclica. A menos que se pueda demostrar que incluso los operadores aleatorios pueden lograr un retorno bajo el diseño del operador recursivo, pero este tipo de diseño no es fácil de implementar.
En el campo de DeFi, la mayoría de los operadores recursivos combinan secuencias de precios, ya que el juego de precios es una forma de juego en la que la información está más concentrada y es difícil de predecir o controlar mediante algoritmos (de hecho, el equilibrio de precios de activos líquidos es un problema NP). Sin embargo, al utilizar secuencias de precios, a menudo se depende del mecanismo AMM en lugar de un oráculo descentralizado efectivo, lo que puede llevar a que los operadores recursivos sean predecibles y controlables, convirtiendo todo el proceso recursivo en un proceso determinista o controlado. Este es un problema que muchos diseñadores de operadores recursivos no han abordado seriamente. No podemos simplemente esperar que el AMM se vuelva cada vez más efectivo (con desviaciones de volatilidad dentro de un rango controlable), ya que las acciones de ataque se reflejan directamente en la secuencia de precios del AMM, lo que no puede ser excluido automáticamente por un algoritmo, llevando así a los operadores recursivos a un estado determinista, lo que contradice su intención de diseño.
Además, la cantidad recursiva diseñada por muchos proyectos no está directamente relacionada con las variables de oferta y demanda que determinan la secuencia de precios, sino que está relacionada con el volumen total de activos. Esto se debe a que obtener las variables de oferta y demanda en la cadena es bastante difícil. Sin embargo, esta práctica puede hacer que los operadores no puedan actuar directamente sobre el núcleo del juego: el mercado secundario, lo que afecta la precisión del efecto de transmisión.
En el futuro, deberíamos explorar más combinaciones de variables y operadores recursivos, especialmente aquellos parámetros que reflejan la dificultad del juego del mercado en su totalidad. Esta es una serie de operadores no lineales que merece una investigación profunda. Al diseñar proyectos de DeFi, se debe realizar un análisis detallado del mecanismo de transmisión de información de los operadores recursivos para evitar ser predecible y controlable.