Изучение рекурсивного оператора в алгоритмических стейблкоинах

Алгоритмический стейблкоин因其新颖性和去中心化的潜力吸引了不少关注。然而，这种兴趣部分源于对 блокчейн 和货币本质的理解不足，以及对递归 алгоритм 这一新概念的过度期待。

Рекурсивный оператор – это процесс, при котором предыдущая состояние используется в качестве входных данных и повторяется в цикле в ходе непрерывных изменений смарт-контрактов. Этот дизайн использует открытость блокчейна и серийные характеристики смарт-контрактов, формируя нелинейную структуру, которая может даже привести к эффекту геометрической прогрессии. Эта сильная положительная обратная связь соответствует самосовершенствующимся свойствам онлайновых игр, поэтому она стала простым решением для исследования новых возможностей некооперативных игр.

Тем не менее, простая рекурсивная модель временного ряда не идеальна, поскольку ей не хватает неопределенности. Более интересно обратить внимание на множественные рекурсивные операторы, которые вводят новую игровую информацию между изменениями состояния, создавая непредсказуемость. Эта непредсказуемость также подвержена влиянию рекурсивных операторов, формируя определенные общие ожидания, которые, в свою очередь, влияют на другие операторы, создавая контролируемые свойства ожидания.

В качестве примера возьмем распространенные алгоритмические стейблкоины: оператор ценообразования генерирует цену Pt, а расширенная общая масса Mt выступает в роли многократного рекурсивного оператора, между которыми существует косвенная рекурсивная связь. При сочетании с оператором ценообразования этот дизайн пытается достичь стабильности цен через периодическую негативную обратную связь. Однако, поскольку он основан на равновесии кривой спроса и предложения, и игровой процесс происходит на вторичном рынке, точность оказывается недостаточной, что приводит к медленной передаче и затрудняет формирование стабильного равновесия.

Помимо негативной обратной связи, рекурсивный оператор также может предоставлять положительную обратную связь. Например, механизм выкупа в некоторых системах является типичным положительным обратным рекурсивным оператором, предназначенным для достижения самоусиления, а не стабилизации цен. Этот простой и обладающий свойствами обратной Марковской модели подход может быть более предпочтительным для разработчиков цепочных протоколов.

С математической точки зрения неясно, может ли рекурсивный оператор построить стабильные краткосрочные свойства. Следовательно, стейблкоины, зависящие от рекурсивного оператора, трудно сходятся к стабильной структуре. Особенно учитывая, что алгоритмические стейблкоины косвенно влияют на соотношение спроса и предложения, изменяя общий объем, их передача происходит медленнее, и существует больше ограничений для достижения стабильного равновесия, что делает реализацию своих целей очень трудной.

В многократных рекурсивных операторах крайне важно вводить новую информацию. Общие свойства равновесия блокчейна действительно способствуют введению большего количества информации, которая имеет определенную неопределенность в рамках конкретной структуры игры, но при этом обладает единой структурой. Эта информация в сочетании с рекурсивными операторами может легко создать иллюзию стабильности. Если не основывать анализ на строгой теории игр, трудно полноценно понять общие свойства равновесия, что может привести к результатам, противоположным ожидаемым.

При использовании рекурсивного оператора, если количество шагов введения информации или независимых операторов слишком велико, эффект рекурсивного оператора будет постепенно ослабевать. Таким образом, у рекурсивного оператора существует показатель силы обратной связи. При проектировании необходимо взвесить частоту введения информации и силу обратной связи для достижения ожидаемой цели.

Большинство рекурсивных операторов будет сочетать ценовые последовательности, поскольку ценовая игра сосредоточила в себе максимальное количество информации и трудна для предсказания или контроля алгоритмами. Однако в настоящее время многие разработки зависят от механизма AMM, а не от эффективных децентрализованных оракулов, что может привести к тому, что рекурсивный процесс станет предсказуемым и контролируемым, что противоречит изначальному замыслу.

Кроме того, рекурсивный объем многих проектов не связан напрямую с переменными спроса и предложения, определяющими ценовые ряды, а связан с общим объемом активов. Это может привести к тому, что невозможно напрямую повлиять на вторичный рынок, что может привести к искажению эффекта передачи алгоритма.

В будущем следует исследовать большее сочетание переменных и рекурсивных операторов, особенно параметров, отражающих сложность рыночных игр. При проектировании необходимо провести детальный анализ механизма передачи информации для рекурсивных операторов, чтобы избежать предсказуемости и контроля.