Дослідження рекурсивних операторів в алгоритмічних стейблкоїнах

Алгоритмічний стейблкоїн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 монета本质的理解不足，以及对递归算子这一新概念的过度期待。

Рекурсивний оператор - це процес, який полягає в повторному циклі, використовуючи попередній стан як вхідний під час послідовних змін смарт-контрактів. Такий дизайн використовує відкритість блокчейну та серійну природу смарт-контрактів, формуючи нелінійну структуру, яка навіть може призвести до геометричного ефекту. Ця сильна позитивна зворотна зв'язка відповідає самопосилальним властивостям ончейн-ігри, тому стає простим рішенням для дослідження можливостей нових неконкурентних ігор.

Однак простий рекурсивний часовий ряд не є ідеальним, оскільки йому не вистачає невизначеності. Більш важливим є множинний рекурсивний оператор, який вводить нову ігрову інформацію між змінами стану, створюючи непередбачуваність. Цю непередбачуваність також впливають рекурсивні оператори, формуючи певні спільні очікування, які, в свою чергу, впливають на інші оператори, створюючи контрольовані очікувальні властивості.

В якості прикладу звичайного алгоритмічного стейблкоїна, оператор ціноутворення генерує ціну Pt, а загальна кількість Mt розширюється як множинний рекурсивний оператор, між якими виникає непряма рекурсивна залежність. У поєднанні з оператором ціноутворення, цей дизайн намагається досягти стабільності цін через періодичний негативний зворотний зв'язок. Але, оскільки він базується на рівновазі кривої попиту і пропозиції, а процес гри відбувається на вторинному ринку, точність є недостатньою, що призводить до повільної передачі, і важко досягти стабільної рівноваги.

Окрім негативного зворотного зв'язку, рекурсивний оператор також може забезпечити позитивний зворотний зв'язок. Наприклад, механізм викупу деяких систем є типовим прикладом позитивного зворотного рекурсивного оператора, що має на меті досягнення самопідсилення, а не стабільності цін. Цей простий та з протимарковськими властивостями метод може користуватися більшою популярністю серед розробників on-chain протоколів.

З математичної точки зору, чи може рекурсивний оператор побудувати стабільні короткострокові властивості, поки неясно. Тому стейблкоїни, які залежать від рекурсивних операторів, важко сходяться до стабільної структури. Особливо зважаючи на те, що алгоритмічні стейблкоїни, змінюючи загальну кількість, опосередковано впливають на співвідношення попиту та пропозиції, їх передача відбувається повільніше, обмежень для досягнення стабільної рівноваги більше, а також значно ускладнює досягнення власних цілей.

У багаторівневих рекурсивних операторів надзвичайно важливо впроваджувати нову інформацію. Загальні властивості рівноваги блокчейну дійсно сприяють введенню більшої кількості інформації, яка має певну невизначеність у рамках специфічної ігрової структури, але має єдину структурну основу. Ця інформація в поєднанні з рекурсивними операторами може легко створити ілюзію стабільності. Якщо не базуватися на строгому аналізі ігрової теорії, важко всебічно зрозуміти загальні властивості рівноваги, що може призвести до результатів, які протилежні очікуванням.

При використанні рекурсивного оператора, якщо кроків впровадження інформації або незалежних операторів занадто багато, ефект рекурсивного оператора поступово зменшується. Тому у рекурсивного оператора існує показник сили зворотного зв'язку. При проектуванні потрібно зважувати частоту впровадження інформації та силу зворотного зв'язку, щоб досягти очікуваного результату.

Більшість рекурсивних операторів поєднують цінові серії, оскільки цінова гра зосереджує найбільше інформації і важко піддається алгоритмічному прогнозуванню чи контролю. Однак наразі багато дизайнів покладаються на механізм AMM, а не на ефективні децентралізовані оракули, що може призвести до того, що рекурсивний процес стане передбачуваним і контрольованим, що суперечить первісному задуму.

Крім того, багато проектів мають рекурсивні обсяги, які не пов'язані безпосередньо з змінними попиту та пропозиції, що визначають цінові послідовності, а скоріше з загальним обсягом активів. Це може призвести до неможливості безпосередньо впливати на вторинний ринок, що викликає спотворення ефекту передачі алгоритмів.

У майбутньому слід дослідити більше поєднань змінних та рекурсивних операторів, особливо параметрів, що відображають складність гри на всьому ринку. Під час проектування слід провести детальний аналіз механізму передачі інформації рекурсивних операторів, щоб уникнути прогнозування та контролю.