Explorer les opérateurs récursifs dans les stablecoins algorithmiques

Les stablecoins algorithmiques attirent beaucoup d'attention en raison de leur nouveauté et de leur potentiel de décentralisation. Cependant, cet intérêt provient en partie d'une compréhension insuffisante de la nature de la blockchain et de la monnaie, ainsi que d'attentes excessives concernant ce nouveau concept d'opérateur récursif.

L'opérateur récursif fait référence au processus dans lequel l'état précédent est utilisé comme entrée et répété en boucle dans les transformations continues de contrats intelligents. Cette conception tire parti de la transparence de la blockchain et des caractéristiques séquentielles des contrats intelligents, formant une structure non linéaire qui peut même produire des effets de série géométrique. Cette forte caractéristique de rétroaction positive correspond à la propriété d'auto-renforcement des jeux sur la chaîne, devenant ainsi une solution simple pour explorer les possibilités de nouveaux jeux non coopératifs.

Cependant, la simple récursion de séries temporelles n'est pas idéale car elle manque d'incertitude. Il est plus intéressant de se concentrer sur les opérateurs de récursion multiple, qui introduisent de nouvelles informations de jeu entre les changements d'état, créant ainsi une imprévisibilité. Cette imprévisibilité est également influencée par les opérateurs de récursion, formant une certaine attente commune, qui à son tour influence d'autres opérateurs, produisant des attributs d'attente contrôlables.

Prenons l'exemple d'un stablecoin algorithmique courant, l'opérateur de tarification génère le prix Pt, et l'expansion de la masse totale Mt agit comme un opérateur de récursion multiple, établissant une relation de récursion indirecte entre les deux. Avec l'opérateur de tarification, cette conception vise à réaliser une stabilité des prix par un retour d'information négatif périodique. Cependant, en raison de son équilibre basé sur la courbe de l'offre et de la demande, et du processus de jeu se déroulant sur le marché secondaire, la précision est insuffisante, entraînant un transfert lent et rendant difficile la formation d'un équilibre stable.

En plus du feedback négatif, les opérateurs récursifs peuvent également fournir un feedback positif. Par exemple, le mécanisme de rachat de certains systèmes est un opérateur récursif de feedback positif typique, visant à réaliser une auto-amplification plutôt qu'une stabilité des prix. Cette méthode simple et possédant des propriétés anti-Markov pourrait être davantage appréciée par les développeurs de protocoles en chaîne.

D'un point de vue mathématique, il n'est pas encore clair si l'opérateur de récursion peut construire des attributs de courte période stables. Par conséquent, il est difficile pour les stablecoins construits sur la base des opérateurs de récursion de converger vers une structure stable. En particulier, étant donné que les stablecoins algorithmiques influencent indirectement l'offre et la demande en modifiant la quantité totale, leur transmission est plus lente, les contraintes pour atteindre un équilibre stable sont plus nombreuses, rendant très difficile la réalisation de leurs objectifs.

Il est crucial d'introduire de nouvelles informations dans les opérateurs de récursivité multiples. Les propriétés d'équilibre général de la blockchain favorisent effectivement l'introduction de plus d'informations, qui présentent une certaine incertitude dans des structures de jeu spécifiques, tout en ayant une structure unifiée cadre. Ces informations, combinées avec des opérateurs récursifs, peuvent facilement créer une illusion de stabilité. Sans une analyse rigoureuse de la théorie des jeux, il est difficile de saisir pleinement les propriétés d'équilibre global, ce qui peut conduire à des résultats contraires aux attentes.

Lorsqu'on utilise des opérateurs récursifs, si le nombre d'étapes d'introduction d'informations ou d'opérateurs indépendants devient trop élevé, l'effet des opérateurs récursifs diminuera progressivement. Par conséquent, il existe un indice d'intensité de rétroaction pour les opérateurs récursifs. Lors de la conception, il est nécessaire de trouver un équilibre entre la fréquence d'introduction d'informations et l'intensité de rétroaction afin d'atteindre les objectifs souhaités.

La plupart des opérateurs récursifs combinent des séries de prix, car le jeu de prix concentre le plus d'informations et est difficile à prédire ou à contrôler par des algorithmes. Cependant, de nombreux designs actuels dépendent des mécanismes AMM plutôt que de prévisionnistes décentralisés efficaces, ce qui peut rendre le processus récursif prévisible et contrôlable, allant à l'encontre de l'intention de conception.

De plus, la quantité récursive de nombreux projets n'est pas directement liée aux variables d'offre et de demande qui déterminent la séquence des prix, mais est plutôt liée à la quantité totale d'actifs. Cela peut entraîner une incapacité à influencer directement le marché secondaire, ce qui peut fausser l'effet de transmission des algorithmes.

À l'avenir, il faudrait explorer davantage la combinaison de variables et d'opérateurs récursifs, en particulier les paramètres reflétant la difficulté de la concurrence sur l'ensemble du marché. Lors de la conception, une analyse détaillée des mécanismes de transmission d'information des opérateurs récursifs doit être effectuée pour éviter d'être prédit et contrôlé.