Децентрализация и динамические корректировки: новая парадигма для стейблкоинов.
Введение
В DeFi (децентрализованных финансах) стейблкоины — это затишье среди бури. Без стейблкоинов путь DeFi к массовому внедрению был бы еще более замедленным на фоне взлетов и падений криптовалюты. Стейблкоины оказывают стабилизирующее влияние и стали незаменимыми для роста DeFi.
Стейблкоины предназначены для поддержания стабильной стоимости, привязанной к чему-то внешнему, например, к бумажной валюте, и действуют как буфер, помогая облегчить транзакции и предлагая надежное средство сбережения в постоянно меняющемся мире DeFi.
Однако в основе DeFi существует заметное противоречие — баланс между децентрализацией и стабильностью. Идея децентрализации, присущая технологии блокчейн, часто противоречит централизованным механизмам, лежащим в основе некоторых из самых популярных стейблкоинов.
Tether и USDC — две крупнейшие стейблкоины по рыночной капитализации. Оба привязаны к доллару США. Tether утверждает, что каждый из ее токенов обеспечен долларом США в их хранилищах, но это оспаривается. Оба являются примерами стейблкоинов, обеспеченных фиатным обеспечением.
Алгоритмические стейблкоины, несмотря на обещание истинной децентрализации, имеют свои проблемы. Стремление поддерживать стабильную привязку в крайне нестабильной рыночной среде оказалось непростой задачей. Мы рассмотрим эти проблемы, их возможные решения и стабильность в DeFi.
Понимание стейблкоинов: роль децентрализации
Стейблкоины можно разделить на два типа: обеспеченные залогом и алгоритмические стейблкоины. Стейблкоины, обеспеченные залогом, привязаны к реальным активам, например долларам США или золоту, и хранятся в резерве центральной организацией; к этой категории относятся стейблкоины, обеспеченные криптообеспечением и фиатным обеспечением.
Стейблкоины, обеспеченные криптовалютой, имеют под собой дополнительную криптовалюту, обрабатываемую децентрализованно. Затем у вас есть алгоритмические стейблкоины, которые используют смарт-контракты и автоматизированную денежно-кредитную политику для настройки своего предложения в зависимости от того, насколько люди их хотят.
Несмотря на свои многочисленные преимущества, многие стейблкоины, обеспеченные залогом, вызывают ряд опасений. Наиболее важным является то, что стейблкоины, обеспеченные централизованными или полуцентрализованными активами, отклоняются от самого идеала децентрализации, фундаментального для технологии блокчейн.
Например, стейблкоин, обеспеченный бумажным обеспечением, требует доверия к центральной организации, которая хранит резервы, что создает единую точку отказа. Чтобы оставаться верной духу децентрализации, экосистема DeFi должна склоняться к алгоритмическим стейблкоинам, не полагаясь на централизованное обеспечение, тем самым обходя проблемы, поставленные их аналогами. Алгоритмические стейблкоины открывают путь в будущее, в котором финансовая стабильность в DeFi поддерживается без ущерба для децентрализации.
Алгоритмические стейблкоины сталкиваются со многими проблемами, о которых говорится в следующем разделе. Давайте изучим потенциал алгоритмических стейблкоинов и препятствия, с которыми они сталкиваются, чтобы понять их роль в изменении DeFi.
Перебазирование: закон о балансе стейблкоинов.
Термин Перебазирование заимствован из мира традиционных финансов. В контексте алгоритмических стейблкоинов механизм перебазирования действует как автопилот, автоматически регулируя предложение токенов в блокчейне в соответствии с динамикой рынка, обеспечивая привязку стоимости токена к целевой цене. Эта корректировка имеет решающее значение, поскольку она обеспечивает противодействие волатильности цен, обеспечивая стабильность стоимости стейблкоина.
Механизм перебазирования можно рассматривать как балансирующий акт. Всякий раз, когда рыночная цена стейблкоина отклоняется от его привязки, происходит перебазировка, увеличивающая или уменьшающая предложение стейблкоинов в обращении. И наоборот, если цена токена ниже привязки, предложение уменьшается (отрицательная коррекция), что приводит к росту цены. Это гарантирует, что стейблкоин постоянно тяготеет к своей привязке, снижая волатильность цен за счет волатильности предложения.
Алгоритмические стейблкоины, использующие процесс перебазирования, корректируют свое предложение в ответ на изменения рынка, поддерживая свою стоимость без необходимости создания централизованного залогового резерва.
Ampleforth — пример перебазированного алгоритмического стейблкоина, который работает таким образом. Дополнительными параметрами, используемыми Ampleforth, являются Порог равновесия, например, со значением 5 %. Перебазирование начинается, если значение токена выходит за пределы или ниже целевого значения +/- 5 %. А Коэффициент сглаживания, чтобы предотвратить резкие изменения предложения, перебазирование применяется в течение периода времени, определяемого коэффициентом сглаживания.
Если добавить к этому машинное обучение, у нас появится еще более умный инструмент для навигации в этой динамичной среде. Динамическое перебазирование на основе машинного обучения.
Динамическое перебазирование: новый подход
Динамическое перебазирование развивает этот механизм, добавляя к процессу уровень сложности и адаптируемости.
Вместо того, чтобы действовать по фиксированному графику перебазирования, мы постоянно корректируем скорость и параметры перебазирования, используя актуальные рыночные данные. Плюсы? Это позволяет системе более оперативно и гибко реагировать на изменения рынка, что приводит к большей стабильности. Возможность адаптировать предложение токенов к спросу в реальном времени и настроениям рынка обеспечивает буфер против резких движений рынка.
Динамическая перебазировка — это сложный механизм, требующий надежной алгоритмической реализации и надежных данных. Если что-то из этого потерпит неудачу? Что ж, всё может пойти не так.
Данные, оракулы и машинное обучение: три столпа стабильности
Эффективность механизма динамического перемещения зависит от данных, на которых он основан. На нестабильных рынках, таких как криптовалюты, своевременные и точные данные будут иметь первостепенное значение для эффективного управления процессом динамического перебазирования.
Чтобы эффективно использовать процесс динамического перебазирования, важно иметь точные и надежные данные. Сюда могут входить прямые индикаторы, такие как объемы торгов, пулы ликвидности, макроэкономические данные или показатели спроса и предложения стейблкоина.
Анализ показателей качества рынка криптовалют и сбор данных о настроениях с платформ социальных сетей могут дать нам полное представление о состоянии рынка. Оракулы играют важную роль в технологии блокчейна, поскольку они выступают в качестве посредников между данными вне цепочки и сетью блокчейна.
Введите оракулы. В контексте блокчейна оракулы — это надежные каналы данных, которые предоставляют информацию в реальном времени из внешних источников. Подключаясь к миру за пределами блокчейна, оракулы могут передавать данные, позволяя системе динамически реагировать на изменения рынка.
Включение данных, оракулов и машинного обучения в динамическое перебазирование означает, что система становится лучше подготовленной к реагированию на рыночные колебания, что приводит к более устойчивой стабильной монете. Вместе эти три элемента могут изменить способ поддержания стабильности алгоритмических стейблкоинов.
Машинное обучение как стабилизирующий механизм
Машинное обучение, в частности, предлагает уникальное предложение. Он может анализировать данные и делать прогнозы без прямого участия человека.
Для стейблкоинов это может ускорить процесс динамического изменения базы. Рассмотрите возможность контролируемого обучения: использование размеченных данных может помочь спрогнозировать изменения цен на стейблкоины. Между тем, неконтролируемое обучение, которое ищет закономерности в данных без заранее определенных меток, может выявить рыночные тенденции. Затем идет обучение с подкреплением. Здесь агент учится, взаимодействуя со своей средой, получая обратную связь посредством вознаграждений или наказаний. Это можно использовать для уточнения динамического перебазирования с течением времени.
Этот подход не лишен проблем. Существует риск переобучения, когда модель машинного обучения слишком внимательно изучает исторические данные и не может обобщить новые, невидимые данные. Экономические данные, которые имеют решающее значение для нашего приложения, часто нестационарны, поскольку их распределение может меняться со временем. Эти сложности могут привести к трудностям. Однако решения существуют. Методы регуляризации могут предотвратить переобучение, наказывая слишком сложные модели.
Роль оракулов:
Думайте об оракулах как о мостах, передающих реальные данные в блокчейн. Использование децентрализованных оракулов гарантирует, что предоставляемые данные являются прозрачными, незатронутыми и проверяемыми, что укрепляет доверие.
После получения данных модель машинного обучения обрабатывает их, выявляя закономерности и прогнозируя потенциальное поведение рынка. Затем прогнозы снова отправляются в блокчейн с помощью оракулов. Вооружившись этой информацией, принимаются решения о динамическом перебазировании, гарантируя, что стоимость токена останется как можно ближе к своей привязке.
Заключение: будущее децентрализованных стейблкоинов
Механизм стабилизации стейблкоинов тщательно изучен. Динамическое перебазирование, которое постоянно корректирует предложение в зависимости от рыночных условий, обеспечивает адаптируемость в режиме реального времени. Интеграция машинного обучения позволяет динамическому перебазированию быть прогнозирующим, а не просто реактивным, активно распознавая и устраняя колебания рынка.
Как мы выяснили, динамическое перебазирование обеспечит адаптацию в реальном времени за счет постоянной и разумной корректировки предложения в зависимости от рыночных условий — полезный инструмент в среде DeFi.
Слияние этих технологий намекает на эпоху, когда децентрализованные стейблкоины станут не просто альтернативой, а золотым стандартом. Сочетая передовые технологии с принципами децентрализации, мы находимся на пороге изменения мира финансов, делая его более адаптивным, устойчивым и инклюзивным.
Будущее стейблкоинов – децентрализованное, динамичное и управляемое данными.
Благодаря Программе DeFi Talents, 18-недельной программе наставничества, направленной на расширение возможностей талантов для лидерства в сфере децентрализованных финансов».
Ссылки:
1. Амплфорт. (без даты). Информационный документ Ampleforth. Получено из [https://whitepaper.io/document/585/ampleforth-whitepaper](https://whitepaper.io/document/585/ampleforth-whitepaper)
2. Коинбейс. (без даты). Что такое стейблкоин? Получено с сайта [https://www.coinbase.com/learn/crypto-basics/what-is-a-stablecoin](https://www.coinbase.com /learn/crypto-basics/что такое стейблкоин)
3. КоинДеск. (без даты). Что такое Rebase/Elastic Token? Получено с сайта [https://www.coindesk.com/learn/what-is-a-rebaseelastic-token/](https://www.coindesk .com/learn/what-is-a-rebaseelastic-token/)
4. Доска Крипто. (без даты). Описание алгоритмических стейблкоинов. Получено с сайта [https://whiteboardcrypto.com/algorithmic-stablecoins-explained/](https://whiteboardcrypto.com/algorithmic-stablecoins-explained/)
5. Коинтелеграф. (без даты). Один стартап стремится решить проблемы с токенами перебазирования. Получено с сайта [https://cointelegraph.com/news/one-startup-aims-to-solve-the-problems-with-rebase-tokens](https://cointelegraph.com/news/one-startup-aims -решить-проблемы-с-перебазированием токенов)
6. Лидеры Форекс. (без даты). Изучение криптографии — перебазирование. Получено с сайта [https://www.fxleaders.com/learn-crypto/defi/rebase/](https://www.fxleaders.com/learn-crypto/ дефи/перебазировать/)
