Ứng dụng và thách thức của toán tử đệ quy trong thiết kế Tài chính phi tập trung

Gần đây, stablecoin thuật toán đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Nhiều người cho rằng nó có thể đạt được mục tiêu mà Bitcoin không đạt được: một loại tiền tệ toàn cầu hoàn toàn phi tập trung và tự điều chỉnh. Ý tưởng này phần nào xuất phát từ sự hiểu biết không đầy đủ về blockchain và bản chất của tiền tệ, đồng thời cũng chịu ảnh hưởng từ việc stablecoin thuật toán đưa ra các toán tử đệ quy mới.

Toán tử đệ quy là thuật ngữ chỉ việc trong các biến đổi hợp đồng thông minh liên tiếp, sử dụng trạng thái trước đó làm đầu vào và lặp lại để tạo ra trạng thái tiếp theo. Cấu trúc này rất tự nhiên trong môi trường blockchain, vì tính công khai của dữ liệu trên chuỗi và thiết kế tuần tự của hợp đồng thông minh tạo thành chuỗi thời gian. Việc xử lý đệ quy các hoạt động tương tự có thể dẫn đến cấu trúc phi tuyến tính, thậm chí tạo ra hiệu ứng cấp số nhân, thể hiện đặc điểm phản hồi dương mạnh mẽ.

Tuy nhiên, chuỗi thời gian đơn giản không phải là một giải pháp lý tưởng. Điều thực sự đáng chú ý là các toán tử đệ quy đa dạng: đưa thông tin mới vào giữa hai lần thay đổi trạng thái, thể hiện thuộc tính trò chơi, từ đó tạo ra tính không thể đoán trước. Tính không thể đoán trước này chịu ảnh hưởng của các toán tử đệ quy, có một mức độ kỳ vọng chung nhất định, tác động trở lại các toán tử khác, tạo ra sự cộng hưởng, sinh ra thuộc tính kỳ vọng có thể kiểm soát.

Lấy đồng tiền ổn định với thuật toán đơn giản làm ví dụ, toán tử định giá tạo ra giá Pt, tổng lượng mở rộng Mt là hàm của Pt, trong khi Pt+1 lại phụ thuộc vào Mt. Như vậy, Mt+1 và Mt thiết lập mối quan hệ hồi quy gián tiếp thông qua toán tử định giá, tạo ra phản hồi âm định kỳ, dần dần hướng tới sự ổn định giá. Nhưng khái niệm này dựa trên sự cân bằng của đường cung cầu, quá trình chơi game của nó diễn ra trên thị trường thứ cấp, độ chính xác không cao, có thể dẫn đến quá trình truyền dẫn chậm, khó hình thành sự cân bằng ổn định.

Các toán tử đệ quy không chỉ có thể cung cấp phản hồi tiêu cực mà còn cung cấp phản hồi tích cực. Cơ chế mua lại trong một số hệ thống là ví dụ điển hình: việc mua lại giảm cung trên thị trường, đẩy giá lên, nâng cao hiệu suất, đáp ứng nhiều nhu cầu hơn, mang lại nhiều lợi nhuận hơn, và do đó tăng cường việc mua lại, tạo thành vòng lặp tích cực. Phương pháp đơn giản và rõ ràng này, với tính chất phản Markov, có thể thu hút sự chú ý của nhiều nhà phát triển giao thức chuỗi trên trong tương lai.

Từ góc độ toán học, chưa rõ liệu toán tử đệ quy có thể xây dựng thuộc tính ngắn hạn ổn định hay không. Do đó, các đồng tiền ổn định dựa vào toán tử đệ quy khó có thể hội tụ vào cấu trúc ổn định. Đặc biệt, các đồng tiền ổn định thuật toán thông qua việc thay đổi tổng lượng để gián tiếp ảnh hưởng đến mối quan hệ cung cầu, tính truyền dẫn chậm hơn, các điều kiện ràng buộc để đạt được sự cân bằng ổn định nhiều hơn, khó khăn trong việc thực hiện mục tiêu của chính nó.

Trong các toán tử đệ quy đa cấp, bước đưa vào thông tin mới là rất quan trọng. Các thuộc tính cân bằng chung của blockchain giúp đưa vào nhiều thông tin hơn, những thông tin này có một mức độ không chắc chắn nhất định trong cấu trúc trò chơi cụ thể, nhưng lại có một cấu trúc thông tin thống nhất. Những thông tin này kết hợp với các toán tử đệ quy, thiết lập kỳ vọng tổng thể, dễ dàng tạo ra ảo giác ổn định. Nếu không dựa trên phân tích lý thuyết trò chơi nghiêm ngặt, rất khó để nắm bắt đầy đủ các thuộc tính cân bằng tổng thể, có thể dẫn đến kết quả trái ngược với kỳ vọng.

Khi thiết kế Tài chính phi tập trung, cần phân tích cẩn thận cơ chế truyền thông tin của các toán tử đệ quy, tránh bị dự đoán và kiểm soát. Trong tương lai, có thể sẽ có nhiều biến số kết hợp với các toán tử đệ quy, đặc biệt là các tham số phản ánh độ khó trong cuộc chơi toàn thị trường, đây là một loạt các toán tử phi tuyến mà đáng để khám phá sâu. Tóm lại, triển vọng ứng dụng của các toán tử đệ quy trong lĩnh vực Tài chính phi tập trung rất rộng lớn, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức, đòi hỏi các nhà phát triển phải thiết kế và thực hiện một cách thận trọng.