Обговорення застосування та обмежень рекурсивних операторів у Блокчейн

Багато людей мають великий інтерес до алгоритмічних стабільних монет, вважаючи, що вони можуть реалізувати мету, яку не зміг досягти біткойн: створити повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валютну систему. Це ідея виникає не лише через недостатнє розуміння концепцій Блокчейн та валюти, але й через те, що алгоритмічні стабільні монети впроваджують новаторські рекурсивні оператори.

Рекурсивний оператор - це операція, яка в безперервних змінах смарт-контрактів використовує попередній стан як вхідні дані та повторно генерує наступний стан. Публічність даних Блокчейн та послідовний дизайн смарт-контрактів формують часовий ряд, а рекурсивна обробка подібних операцій може призвести до нелінійної структури, навіть геометричного ряду. Ця сильна позитивна зворотна зв'язок повністю відповідає властивостям самоудосконалення в іграх на ланцюгу, тому стає простим і реальним рішенням для дослідження нових можливостей некооперативних ігор.

Проте, простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним вибором, адже інформація наступного моменту повністю визначається інформацією попереднього моменту. Дійсно, варто звернути увагу на поєднання рекурсивних операторів з іншими елементами, впроваджуючи нову ігрову інформацію між змінами стану. Ця непередбачуваність підлягає впливу рекурсивного оператора, має певні спільні очікування, які взаємодіють з іншими операторами, створюючи резонанс і формуючи контрольовані очікувані властивості. Ми називаємо такі оператори множинними рекурсивними операторами.

Наприклад, візьмемо стабільну монету з простим алгоритмом. Ціна, що генерується оператором ціноутворення, становить Pt, загальний обсяг Mt є функцією Pt, а Pt+1 залежить від Mt. Таким чином, Mt+1 та Mt встановлюють непряму рекурсивну залежність через оператор ціноутворення, формуючи періодичний негативний зворотний зв'язок, який поступово наближається до стабільної ціни. Ця концепція базується на рівновазі кривих попиту та пропозиції, процес гри відбувається на вторинному ринку, точність не висока, що призводить до повільного процесу передачі і ускладнює формування стабільної рівноваги.

Рекурсивний оператор може не тільки забезпечити негативний зворотний зв'язок, але й позитивний. У деяких системах механізм викупу є типовим прикладом: викуп зменшує ринкову пропозицію, підвищує ціну, покращує продуктивність, задовольняє більше потреб, приносить більше доходів, збільшує викуп, далі підвищує ціну. Цей простий та зрозумілий метод з властивістю анти-Марков може в майбутньому привернути більше уваги розробників блокчейн-протоколів.

З математичної точки зору, ще неясно, чи може рекурсивний оператор створити стабільні короткострокові властивості. Таким чином, стейблкоіни, що залежать від рекурсивних операторів, важко сходяться до стабільної структури. Особливо алгоритмічні стейблкоіни, змінюючи загальну кількість, опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, мають повільнішу передачу, більше обмежень для досягнення стабільної рівноваги і важко реалізують власні цілі.

У багаторівневих рекурсивних операторів введення нової інформації є вкрай важливим. Загальні властивості рівноваги Блокчейну легко вводять більше інформації, яка має певну невизначеність у рамках ігрової структури, але має певну рамковість. У поєднанні з рекурсивними операторами це може призвести до ілюзії стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі теорії ігор, важко повністю зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може призвести до несподіваних результатів.

При використанні рекурсивних операторів, якщо кроки введення інформації або незалежних операторів надто численні, ефект рекурсивних операторів поступово зменшується, а властивості позитивного і негативного зворотного зв'язку поступово розсіюються. Тому рекурсивні оператори мають показник інтенсивності зворотного зв'язку. У дизайні DeFi, щоб посилити позитивний і негативний зворотний зв'язок, потрібно зменшити кількість введень нової інформації; якщо прагнути до тривалого періоду регресії, введення інформаційного потоку саме повинно мати певні періодичні властивості.

Більшість рекурсивних операторів у сфері DeFi поєднують цінові послідовності, оскільки цінова гра є інформаційно найбільш концентрованою та важкою для передбачення або контролю алгоритмами. Однак наразі, використовуючи цінові послідовності, більше покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що рекурсивний процес перетвориться на детермінований або контрольований процес. Цю проблему не можна просто сподіватися, що AMM поступово стане ефективним, оскільки агресивні дії безпосередньо відображаються в цінових послідовностях AMM, і їх не можна автоматично виключити за допомогою алгоритмів.

Крім того, багато проектів, розроблені рекурсивні обсяги не пов'язані безпосередньо з змінними попиту та пропозиції, що визначають цінові ряди, а пов'язані з загальною кількістю активів. Це може призвести до неможливості безпосередньо вийти на вторинний ринок, що є ядром цієї гри, що призведе до спотворення провідності операторів.

У майбутньому слід досліджувати більше поєднань змінних і рекурсивних операторів, особливо параметрів, що відображають складність ринкової гри в цілому. Ця сфера заслуговує на глибоке вивчення, але вимагає детального аналізу механізму передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю.