Застосування та обмеження рекурсивного оператора в Децентралізованих фінансах

Розвиток технології блокчейн призвів до появи багатьох нових фінансових продуктів, серед яких алгоритмічні стейблкоїни привертають особливу увагу завдяки своїй інноваційності. Багато хто вважає, що вони можуть реалізувати мету, яку не вдалося досягти біткойну: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валюту. Ця ідея виникла не лише через недостатнє розуміння природи блокчейну та валюти, але також через те, що алгоритмічні стейблкоїни вводять новаторські рекурсивні оператори.

Рекурсивний оператор - це операція, в якій попередній стан використовується як вхідні дані і повторюється в процесі безперервних змін смарт-контрактів. Така структура дуже природна в середовищі блокчейн, оскільки публічність даних у ланцюзі і серійний дизайн смарт-контрактів формують часові ряди. Рекурсивна обробка подібних операцій може призвести до виникнення нелінійних структур, навіть геометричних прогресій, демонструючи яскраві ознаки позитивного зворотного зв'язку.

Однак, простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним, оскільки він визначає майбутній стан повністю на основі поточного стану. Справжньою метою є множинні рекурсивні оператори: введення нової інформації між змінами стану, що відображає ігрові властивості, тим самим створюючи непередбачуваність. Ця непередбачуваність також підлягає впливу рекурсивних операторів, формуючи спільні очікування, які негативно впливають на інші оператори, створюючи контрольовані очікувальні властивості.

Візьмемо за приклад звичайні алгоритмічні стейблкоїни: оператор ціноутворення генерує ціну P(t), загальна кількість M(t) є функцією P(t), а P(t+1) залежить від M(t). Таким чином, M(t+1) і M(t) встановлюють непряму рекурсивну залежність, яка за допомогою оператора ціноутворення формує періодичний негативний зворотний зв'язок, поступово наближаючись до стабільності цін. Ця концепція базується на рівновазі кривої попиту та пропозиції, але оскільки процес гри відбувається на вторинному ринку, точність не висока, що може призвести до уповільнення процесу передачі та ускладнити досягнення стабільної рівноваги.

Рекурсивні оператори можуть забезпечити не лише негативний фідбек, але й позитивний. Прикладом цього є механізм викупу в деяких системах: викуп зменшує пропозицію на ринку, підвищує ціни, покращує продуктивність, задовольняє більше потреб, приносить більше прибутку, що далі збільшує викуп, формуючи позитивний цикл. Цей простий і зрозумілий підхід з властивостями, що суперечать марковським, у майбутньому може стати більш популярним серед розробників блокчейн-протоколів.

З математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільні короткострокові властивості, поки що неясно. Тому стабільні монети, які залежать від рекурсивного оператора, важко сходяться до стабільної структури. Особливо алгоритмічні стабільні монети, які змінюють загальний обсяг, опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, їхня передача відбувається повільніше, обмежуючі умови для досягнення стабільної рівноваги є більш численними, що ускладнює досягнення власних цілей.

У багаторівневих рекурсивних операторів введення нової інформації є вкрай важливим. Загальна рівноважна властивість блокчейну дійсно дозволяє вводити більше інформації, яка має певну невизначеність у рамках ігрової структури, але водночас має певну структуру. Ця інформація, поєднуючись з рекурсивними операторами, формує загальне очікування, що може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко точно зрозуміти загальні рівноважні властивості, а фактичні результати можуть виявитися протилежними очікуванням.

При проектуванні продуктів децентралізованих фінансів (Децентралізовані фінанси) слід ретельно аналізувати механізм передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути їх легкого прогнозування та контролю. У майбутньому може з'явитися більше змінних у поєднанні з рекурсивними операторами, особливо параметри, що відображають складність ринкових ігор, що є вартою глибшого дослідження областю нелінійних операторів.