Дослідження рекурсивного оператора алгоритмічного стейблкоїна

Рекурсивний оператор викликав широкий інтерес у сфері блокчейну, особливо в дизайні алгоритмічних стейблкоїнів. Багато людей зацікавлені в цьому новаторському концепті і навіть сподіваються, що він зможе реалізувати цілі, які не вдалося досягти біткоїну: повністю децентралізовану та автоматично регульовану глобальну валютну систему. Це очікування частково походить від недостатнього розуміння суті блокчейну та валют, а також від інноваційних можливостей, які приносить цей новий концепт рекурсивного оператора.

Рекурсивний оператор - це оператор, який у процесі безперервної зміни смарт-контрактів використовує попередній стан як вхідні дані і шляхом повторних циклів генерує наступний стан. Такий дизайн особливо підходить для блокчейн-середовища, оскільки публічність даних на ланцюзі та послідовна природа смарт-контрактів природно формують часовий ряд. Рекурсивна обробка однотипних операцій може призвести до виникнення нелінійних структур, навіть до геометричної прогресії, демонструючи яскраві ознаки позитивного зворотного зв'язку, що відповідає властивостям самої підсилювальної гри на ланцюзі.

Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним, оскільки він повністю визначає майбутній стан на основі поточного стану. Справжнім об'єктом уваги є множинні рекурсивні оператори, які впроваджують нові елементи інформації в процесі переходу станів. Ці нові дані відображають ігрові характеристики, збільшуючи непередбачуваність, в той же час підлягаючи впливу рекурсивних операторів, формуючи певні спільні очікування, що призводить до резонансу між різними операторами і створює контрольовані властивості очікувань.

Візьмемо за приклад звичайні алгоритмічні стейблкоїни: оператор ціноутворення генерує ціну Pt, тоді як загальна кількість Mt є багатократним рекурсивним оператором. Mt є функцією Pt, тоді як Pt+1 залежить від Mt, формуючи непряму рекурсивну залежність. У поєднанні з оператором ціноутворення цей механізм утворює періодичний негативний зворотний зв'язок, що теоретично може поступово забезпечити стабільність цін. Однак, оскільки цей дизайн базується на балансі попиту і пропозиції на вторинному ринку, його точність і швидкість передачі часто залишають бажати кращого, що ускладнює швидке досягнення стабільної рівноваги.

Рекурсивний оператор не тільки може забезпечити негативний зворотний зв'язок, але й створити позитивний зворотний ефект. Наприклад, механізм викупу в певних системах є типовим прикладом позитивного зворотного рекурсивного оператора: викуп зменшує пропозицію на ринку, підвищує ціни, а отже, покращує продуктивність системи, задовольняє більше потреб, приносить більше доходів, що далі збільшує викуп, формуючи позитивний цикл. Цей простий і ефективний метод, що має анти-Марковську характеристику, може в майбутньому отримати більше прихильників серед розробників блокчейн-протоколів.

З точки зору чистої математики, залишається невизначеним, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільні короткострокові властивості. Тому стейблкоїни, що покладаються на проєктування рекурсивних операторів, важко досягти стабільної структури, особливо з урахуванням того, що алгоритмічні стейблкоїни через зміну загальної кількості непрямо впливають на співвідношення попиту та пропозиції, їхній процес передачі є більш повільним, умови досягнення стабільної рівноваги є більш жорсткими, а досягнення власних цілей є більш складним.

У випадку множинних рекурсивних операторів етап введення нової інформації є надзвичайно важливим. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно сприяють введенню більшої кількості інформації, яка має певну невизначеність у специфічних ігрових структурах, але слідує єдиній інформаційній рамці. Ця характеристика, поєднуючись з рекурсивними операторами, легко формує загальні очікування, іноді створюючи ілюзію стабільності. Якщо бракує суворого аналізу теорії ігор, важко всебічно зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може призвести до результатів, які суперечать очікуванням.

При проектуванні рекурсивного оператора необхідно звертати увагу на частоту введення інформації. Занадто багато незалежних операторів або введення інформації можуть послабити ефект рекурсивного оператора, знизивши його інтенсивність позитивного та негативного зворотного зв'язку. Тому при проектуванні DeFi-протоколу, якщо мета полягає в посиленні позитивного та негативного зворотного зв'язку, потрібно контролювати частоту введення нової інформації; якщо ж прагнеться до довгострокового повернення, то інформаційний потік сам по собі також повинен мати періодичність.

Більшість рекурсивних операторів у сфері DeFi буде пов'язано з ціновими рядами, оскільки цінова гра є найбільш інформаційно концентрованою і важко піддається прогнозуванню або контролю алгоритмами. Проте, в даний час багато проектів покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що рекурсивний процес стане передбачуваним або контрольованим, що суперечить первісному задуму дизайну рекурсивних операторів. Крім того, рекурсивний обсяг багатьох проектів не пов'язаний безпосередньо з змінними попиту та пропозиції, що визначають ціну, а скоріше з загальною кількістю активів, що може призвести до спотворення передачі операторів.

В майбутньому слід дослідити більше комбінацій змінних та рекурсивних операторів, особливо тих, що відображають складність всього ринку. При розробці DeFi-протоколів важливо детально проаналізувати механізм передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути легкого прогнозування та контролю.