Применение и ограничения рекурсивного оператора в Децентрализованных финансах

Развитие технологий блокчейн породило множество новых финансовых продуктов, среди которых алгоритмические стабильные монеты привлекают особое внимание благодаря своей инновационности. Многие считают, что они могут достигнуть цели, которую не смогла достичь биткойн: полностью децентрализованной и автоматически регулируемой глобальной валюты. Эта идея возникла не только из-за недостаточного понимания природы блокчейна и денег, но и потому, что алгоритмические стабильные монеты вводят новые рекурсивные операторы.

Рекурсивный оператор — это операция, которая в непрерывном преобразовании умных контрактов использует предыдущее состояние в качестве входных данных и повторяет его циклически. Эта структура естественна в среде блокчейн, поскольку открытость данных в цепочке и последовательный дизайн умных контрактов создают временные ряды. Рекурсивная обработка однородных операций может привести к нелинейной структуре и даже к геометрическому эффекту, демонстрируя сильные положительные обратные связи.

Однако простая рекурсия временных рядов не идеальна, поскольку она делает будущее состояние полностью зависимым от текущего состояния. На самом деле стоит обратить внимание на многократные рекурсивные операторы: введение новой информации между изменениями состояния, отражающее игровые свойства, что приводит к непредсказуемости. Эта непредсказуемость также подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя общие ожидания, которые обратно действуют на другие операторы, создавая контролируемые ожидаемые свойства.

В качестве примера часто используемых алгоритмических стабильных монет, оператор ценообразования генерирует цену P(t), а общий объем M(t) является функцией P(t), в то время как P(t+1) зависит от M(t). Таким образом, M(t+1) и M(t) устанавливают косвенную рекурсивную связь, формируя периодическую отрицательную обратную связь при взаимодействии с оператором ценообразования, постепенно приближаясь к ценовой стабильности. Эта концепция основана на равновесии кривой спроса и предложения, но из-за того, что процесс игры происходит на вторичном рынке, точность невысока, что может привести к медленному процессу передачи и затруднить достижение стабильного равновесия.

Рекурсивные операторы могут не только предоставить отрицательную обратную связь, но и положительную. Механизм выкупа в некоторых системах является типичным примером: выкуп уменьшает рыночное предложение, повышает цены, улучшает производительность, удовлетворяет больший спрос, приносит больше доходов и далее увеличивает выкуп, формируя положительный цикл. Этот простой и четкий метод с противомаркосовскими свойствами в будущем может получить большее признание среди разработчиков цепочных протоколов.

С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор создать стабильные краткосрочные свойства. Поэтому стабилизация, основанная на рекурсивном операторе, с трудом может достичь стабильной структуры. Особенно алгоритмические стабильные монеты, изменяя общее количество, косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, имеют более медленную проводимость и больше ограничительных условий для достижения стабильного равновесия, что значительно усложняет реализацию своих целей.

В многократных рекурсивных операторах введение новой информации имеет решающее значение. Общие свойства равновесия блокчейна действительно позволяют вводить больше информации, которая обладает определенной неопределенностью в условиях игровой структуры, но при этом имеет рамочный характер. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами формирует общие ожидания, что может создать иллюзию стабильности. Без строгого анализа теории игр трудно точно понять общие свойства равновесия, и фактические результаты могут оказаться противоположными ожиданиям.

При разработке продуктов децентрализованных финансов (DeFi) необходимо тщательно анализировать механизмы передачи информации рекурсивных операторов, чтобы избежать их легкого предсказания и контроля. В будущем может появиться больше переменных в сочетании с рекурсивными операторами, особенно параметры, отражающие сложность рыночных игр, что является областью нелинейных операторов, достойной более глубокого изучения.