# アルゴリズムのステーブルコインと再帰オペレーター：分散型金融の革新における探求と挑戦最近、アルゴリズムのステーブルコインはブロックチェーン分野のホットな話題になっています。多くの人々はこの概念に好奇心を抱いており、従来の担保ステーブルコインや自動マーケットメイカー（AMM）モデルを超える可能性があると考えています。さらには、ビットコインが達成できなかった目標、完全に分散化され自己調整可能なグローバル通貨システムの実現も期待されています。このような期待は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する理解不足、およびアルゴリズムのステーブルコインがもたらす新しいタイプの再帰的算子による新奇さから生まれています。再帰オペレーターとは、連続したスマートコントラクトの状態変化において、前の状態を入力として使用し、次の状態を繰り返し生成するアルゴリズムの法則を指します。このような設計はブロックチェーン環境では珍しくなく、オンチェーンデータの公開性とスマートコントラクトの直列特性が自然に時系列を構成しています。同様の操作を再帰的に処理することで、非線形構造を生成し、場合によっては幾何級数効果を生じさせ、強い正のフィードバック特性を形成し、オンチェーンのゲーム理論の自己強化属性と高度に一致します。しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な解決策ではありません。なぜなら、それは未来の状態を完全に現在の状態に依存させるからです。真に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態変換に導入することです。この新しい情報はゲーム的な特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて何らかの共通の期待を形成します。このような複雑な相互作用は、他の演算子にも影響を与え、共鳴を形成し、制御可能な期待特性を生み出します。この種の演算子を私たちは多重再帰演算子と呼びます。一般的なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子は価格Ptを生成し、拡張総量Mtは多重再帰算子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存するため、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築いています。価格算子の協力により、周期的な負のフィードバックが形成され、徐々に価格の安定に向かいます。この設計は供給と需要の曲線バランス理論に基づいていますが、ゲームプロセスが二次市場で発生するため、precisionが制限され、価格の伝導が遅く、迅速に安定均衡に達することが難しくなります。負のフィードバックを提供するオペレーターに加えて、正のフィードバックを提供する再帰オペレーターも存在し、その目的は価格の安定ではなく自己強化を実現することです。典型的な例は、あるシステム内の買戻しメカニズムです：買戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、性能を向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの収益をもたらし、その結果、買戻しが増加し、良性の循環を形成します。このシンプルで効果的かつ反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれる可能性があります。純粋な数学的観点から見ると、再帰演算子が安定した短周期特性を構築できるかどうかは疑問が残ります。したがって、再帰演算子に依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束することが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変えることによって需給関係に間接的に影響を与えることを考慮すると、その伝導プロセスはより遅く、安定した均衡に達するための条件はより厳格であり、自身の目標を達成することが難しいです。多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡特性は、特定のゲーム構造の下で一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することを実際に助けますが、統一された情報の枠組みに従います。これらの情報は再帰演算子と組み合わさり、全体的な期待を形成し、安定性の錯覚を引き起こしやすくなります。多くの設計はこの錯覚に陥る可能性があり、厳密なゲーム理論分析が欠けていると、全体の均衡特性を包括的に把握することが難しくなり、期待とは逆の結果を招く可能性があります。DeFiの領域では、ほとんどの再帰演算子は価格系列に関連しています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御するのが難しいゲーム形式だからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに依存することが多く、このことが再帰プロセスを予測可能または制御可能にしてしまい、設計の意図に反する可能性があります。AMMが徐々に効果的になることを単に期待するだけでは不十分です。なぜなら、攻撃行為が直接AMMの価格系列に反映され、アルゴリズムによって自動的に除外することができないからです。さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰的な量は、価格系列を決定する需要と供給の変数とは直接的に関連しておらず、資産の総量に関連しています。このような手法は二次市場というゲームの核心に直接触れることが難しく、オペレーターの伝導に偏差をもたらす可能性があります。未来、より多くの変数と再帰アルゴリズムを組み合わせるべきであり、特に全市場のゲーム難易度を反映するパラメータに注目する必要があります。この分野は深く探求する価値があり、一連の非線形演算子が発展することが期待されます。DeFiを設計する際には、再帰アルゴリズムに対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御を回避することで、真の革新と突破を実現する必要があります。
アルゴリズムのステーブルコインの革新と課題：再帰演算子の分散型金融における応用
アルゴリズムのステーブルコインと再帰オペレーター：分散型金融の革新における探求と挑戦
最近、アルゴリズムのステーブルコインはブロックチェーン分野のホットな話題になっています。多くの人々はこの概念に好奇心を抱いており、従来の担保ステーブルコインや自動マーケットメイカー（AMM）モデルを超える可能性があると考えています。さらには、ビットコインが達成できなかった目標、完全に分散化され自己調整可能なグローバル通貨システムの実現も期待されています。このような期待は、ブロックチェーンと通貨の本質に対する理解不足、およびアルゴリズムのステーブルコインがもたらす新しいタイプの再帰的算子による新奇さから生まれています。
再帰オペレーターとは、連続したスマートコントラクトの状態変化において、前の状態を入力として使用し、次の状態を繰り返し生成するアルゴリズムの法則を指します。このような設計はブロックチェーン環境では珍しくなく、オンチェーンデータの公開性とスマートコントラクトの直列特性が自然に時系列を構成しています。同様の操作を再帰的に処理することで、非線形構造を生成し、場合によっては幾何級数効果を生じさせ、強い正のフィードバック特性を形成し、オンチェーンのゲーム理論の自己強化属性と高度に一致します。
しかし、単純な時間系列の再帰は理想的な解決策ではありません。なぜなら、それは未来の状態を完全に現在の状態に依存させるからです。真に注目すべきは、再帰演算子を他の要素と組み合わせ、新しい情報を状態変換に導入することです。この新しい情報はゲーム的な特性を反映し、予測不可能性を持ちながら、再帰演算子の影響を受けて何らかの共通の期待を形成します。このような複雑な相互作用は、他の演算子にも影響を与え、共鳴を形成し、制御可能な期待特性を生み出します。この種の演算子を私たちは多重再帰演算子と呼びます。
一般的なアルゴリズムのステーブルコインを例にとると、価格算子は価格Ptを生成し、拡張総量Mtは多重再帰算子です。MtはPtの関数であり、Pt+1はMtに依存するため、Mt+1とMtは間接的な再帰関係を築いています。価格算子の協力により、周期的な負のフィードバックが形成され、徐々に価格の安定に向かいます。この設計は供給と需要の曲線バランス理論に基づいていますが、ゲームプロセスが二次市場で発生するため、precisionが制限され、価格の伝導が遅く、迅速に安定均衡に達することが難しくなります。
負のフィードバックを提供するオペレーターに加えて、正のフィードバックを提供する再帰オペレーターも存在し、その目的は価格の安定ではなく自己強化を実現することです。典型的な例は、あるシステム内の買戻しメカニズムです：買戻しは市場供給を減少させ、価格を押し上げ、性能を向上させ、より多くの需要を満たし、より多くの収益をもたらし、その結果、買戻しが増加し、良性の循環を形成します。このシンプルで効果的かつ反マルコフ特性を持つ方法は、将来的により多くのオンチェーンプロトコル開発者に好まれる可能性があります。
純粋な数学的観点から見ると、再帰演算子が安定した短周期特性を構築できるかどうかは疑問が残ります。したがって、再帰演算子に依存して構築されたステーブルコインは、安定した構造に収束することが難しいです。特に、アルゴリズムのステーブルコインが総量を変えることによって需給関係に間接的に影響を与えることを考慮すると、その伝導プロセスはより遅く、安定した均衡に達するための条件はより厳格であり、自身の目標を達成することが難しいです。
多重再帰演算子において、新しい情報を導入するステップは非常に重要です。ブロックチェーンの一般的な均衡特性は、特定のゲーム構造の下で一定の不確実性を持つより多くの情報を導入することを実際に助けますが、統一された情報の枠組みに従います。これらの情報は再帰演算子と組み合わさり、全体的な期待を形成し、安定性の錯覚を引き起こしやすくなります。多くの設計はこの錯覚に陥る可能性があり、厳密なゲーム理論分析が欠けていると、全体の均衡特性を包括的に把握することが難しくなり、期待とは逆の結果を招く可能性があります。
DeFiの領域では、ほとんどの再帰演算子は価格系列に関連しています。なぜなら、価格のゲームは情報が最も集中しており、アルゴリズムによって予測または制御するのが難しいゲーム形式だからです。しかし、現在価格系列を使用する際には、効果的な分散型オラクルではなく、AMMメカニズムに依存することが多く、このことが再帰プロセスを予測可能または制御可能にしてしまい、設計の意図に反する可能性があります。AMMが徐々に効果的になることを単に期待するだけでは不十分です。なぜなら、攻撃行為が直接AMMの価格系列に反映され、アルゴリズムによって自動的に除外することができないからです。
さらに、多くのプロジェクトで設計された再帰的な量は、価格系列を決定する需要と供給の変数とは直接的に関連しておらず、資産の総量に関連しています。このような手法は二次市場というゲームの核心に直接触れることが難しく、オペレーターの伝導に偏差をもたらす可能性があります。
未来、より多くの変数と再帰アルゴリズムを組み合わせるべきであり、特に全市場のゲーム難易度を反映するパラメータに注目する必要があります。この分野は深く探求する価値があり、一連の非線形演算子が発展することが期待されます。DeFiを設計する際には、再帰アルゴリズムに対して詳細な情報伝達メカニズムの分析を行い、予測や制御を回避することで、真の革新と突破を実現する必要があります。