Tiêu đề gốc: "Báo cáo nghiên cứu đầu tư: Cách giải quyết khâu cuối cùng của thanh khoản phát hành Meme chỉ bằng một cú nhấp chuột"

Nguồn gốc: D11-Labs

Giới thiệu

Với sự phát triển nhanh chóng của tài chính phi tập trung (DeFi), một số lượng lớn tài sản mới đã xuất hiện trên thị trường, chẳng hạn như token quản trị , tài sản tổng hợp, v.v. Và ngày càng có nhiều nền tảng xuất bản Meme chỉ bằng một cú nhấp chuột. Những tài sản mới này gặp nhiều thách thức như giá cả, tính thanh khoản, thao túng thị trường trong quản lý phát hành và lưu thông. Thuật toán Đường cong trái phiếu đã trở thành một công cụ quan trọng để bắt đầu phát hành tài sản mới do đặc điểm của nó là tự động điều chỉnh giá và đảm bảo tính thanh khoản. Tuy nhiên, thuật toán Đường cong Bonding cũng có những hạn chế như giá ban đầu quá cao và tăng trưởng chậm ở giai đoạn sau, đặc biệt là sau khi thị trường phát triển đến một quy mô nhất định. Bài viết này sẽ tiến hành phân tích chuyên sâu về ứng dụng và hạn chế của thuật toán Đường cong Bonding trong việc phát hành tài sản mới, đề xuất phương án tối ưu hóa kết hợp với thuật toán tạo lập thị trường tự động (AMM) và cuối cùng là đo lường hoạt động tổng thể của tài sản thông qua một mô hình dự báo.

1. Ưu điểm của thuật toán Đường cong liên kết khi bắt đầu phát hành tài sản mới

1.1 Định giá Tính minh bạch và khả năng dự đoán của cơ chế

Thuật toán đường cong liên kết xác định giá tài sản thông qua các công thức toán học đặt trước. Các đường cong liên kết phổ biến bao gồm các đường cong tuyến tính, logarit và hàm mũ. Khi tài sản mới được phát hành, giá sẽ tự động được điều chỉnh khi nguồn cung thay đổi, đảm bảo tính minh bạch và khả năng dự đoán về giá. Ví dụ, đường cong logarit có mức giá tăng nhanh khi nguồn cung ban đầu nhỏ, điều này có thể nhanh chóng thu hút các nhà đầu tư sớm và giúp các dự án thiết lập thị trường ban đầu trong giai đoạn khởi đầu nguội.

1.2 Đảm bảo thanh khoản thị trường

Thuật toán đường cong Bonding đảm bảo thanh khoản thị trường bằng cách tự động điều chỉnh giá Thanh khoản . Khi tài sản mới được phát hành, người dùng có thể mua và bán tài sản bất cứ lúc nào và giá giao dịch được xác định theo đường cong, đảm bảo rằng người mua và người bán có thể giao dịch bất cứ lúc nào. Cơ chế này tránh được sự trì trệ của thị trường do thiếu thanh khoản và tạo cơ sở ổn định cho việc lưu thông tài sản mới.

1.3 Giảm rủi ro thao túng thị trường

Vì giá của thuật toán Đường cong liên kết là được xác định bằng một công thức toán học, Rủi ro thao túng thị trường giảm đi rất nhiều. Ở các thị trường truyền thống, giá có thể bị ảnh hưởng bởi các giao dịch lớn hoặc tâm lý thị trường, trong khi thuật toán Đường cong liên kết kiểm soát sự thay đổi giá thông qua các công thức nghiêm ngặt, giảm khả năng thao túng của con người và bảo vệ lợi ích của nhà đầu tư.

2. Hạn chế của thuật toán Đường cong liên kết

2.1 Vấn đề giá ban đầu quá cao

Mặc dù đường cong Bonding logarit có thể nhanh chóng thu hút vốn trong giai đoạn đầu, nhưng mức giá tăng nhanh này cũng có thể dẫn đến chi phí cao cho các nhà đầu tư ban đầu và cản trở nhiều người dùng hơn tham gia thị trường . Giá ban đầu quá cao có thể khiến các nhà đầu tư tiềm năng sợ hãi và khiến tài sản mới kém hấp dẫn hơn.

2.2 Vấn đề tăng trưởng chậm trong giai đoạn sau

Khi nguồn cung tăng, giá của đường cong logarit Tốc độ tăng trưởng chậm lại dần. Sau khi thị trường trưởng thành, những thay đổi về giá không rõ ràng và có thể không thúc đẩy người dùng tiếp tục mua hàng một cách hiệu quả. Tình trạng này có thể dẫn đến hoạt động thị trường giảm sút và tính thanh khoản suy yếu, không có lợi cho sự phát triển lâu dài của tài sản.

2.3 Yêu cầu tính toán phức tạp

Lấy đường cong logarit, công thức tính giá của nó làm ví dụ là:

P=a⋅ln（S+1)+b

Trong số đó, $P$ là giá, $S$ là nguồn cung, và $a$ và $b$ là các hằng số.

Mặc dù thuật toán Đường cong liên kết cung cấp cơ chế định giá tự động, nhưng các phép tính phức tạp như hàm logarit yêu cầu tài nguyên tính toán cao hơn hàm tuyến tính. Đặc biệt khi xử lý các giao dịch quy mô lớn có thể làm tăng gánh nặng cho hệ thống.

2.4 Các kịch bản có thể áp dụng hạn chế

Thuật toán đường cong liên kết có tác dụng vượt trội trong việc thu hút người dùng trong Tuy nhiên, nó có thể không phù hợp hơn các thuật toán khác cho các tình huống yêu cầu thay đổi giá liên tục và quản lý thanh khoản. Ở những thị trường có nguồn cung dài hạn hoặc quy mô lớn, những hạn chế của thuật toán Đường cong liên kết càng rõ ràng và cần tìm kiếm các giải pháp khác để bù đắp cho những thiếu sót của nó.

3. Sơ đồ tối ưu hóa kết hợp với thuật toán AMM

3.1 Thiết kế đường cong phức hợp

Để bù đắp những hạn chế của thuật toán Đường cong liên kết, có thể thiết kế một đường cong tổng hợp và sau khi nguồn cung đạt đến ngưỡng thì chuyển sang thuật toán AMM. Công thức cụ thể như sau:

P(S) =  \begin{cases}  a \cdot \ln(S + 1)

+ b & \text{if } S \leq S_{threshold} \\ \frac{k \cdot S}{D} &\text{if } S

> S_{threshold} \end{cases}  

Thiết kế này sử dụng đường cong logarit để nhanh chóng thu hút vốn trong giai đoạn đầu. nguồn cung đạt Sau ngưỡng, hãy chuyển sang thuật toán AMM để đảm bảo quản lý giá và thanh khoản sau này.

3.2 Ưu điểm của thuật toán AMM

Các thuật toán AMM như Uniswap sử dụng công thức tích số không đổi

k=x⋅y,

có thể đảm bảo thanh khoản bất cứ lúc nào. Bằng cách tự động điều chỉnh tỷ lệ mã thông báo trong nhóm tài sản, thuật toán AMM cung cấp cơ chế điều chỉnh giá linh hoạt để thích ứng với những thay đổi trong cung và cầu thị trường. Kết hợp với thuật toán AMM, việc quản lý giá và thanh khoản có thể được tối ưu hóa hơn nữa dựa trên thuật toán Đường cong liên kết.

3.3 Các bước thực hiện

1. Xác định các tham số đường cong Bonding ban đầu: chọn logarit phù hợp Các tham số đường cong $a$ và $b$ đảm bảo mức tăng giá ban đầu nhanh chóng và thu hút các nhà đầu tư sớm.

2. Đặt ngưỡng cung: Xác định ngưỡng cung $S_{threshold}$ để chuyển sang thuật toán AMM và điều chỉnh giá trị này theo nhu cầu thị trường.

3. Thực hiện cơ chế chuyển đổi tự động: sau khi nguồn cung đạt ngưỡng sẽ tự động chuyển sang thuật toán AMM và sử dụng công thức tích số không đổi cho giá cả và tính thanh khoản sự quản lý.

4. Giám sát và điều chỉnh: Theo dõi tình hình thị trường theo thời gian thực, điều chỉnh các thông số và ngưỡng đường cong, đồng thời đảm bảo tính hiệu quả của việc quản lý giá và thanh khoản.

Mã giả logic chuyển mạch lõi như sau:

Mã mẫu Python:

4. Mô hình dự báo và tính toán vận hành tài sản

Để xác minh tính hiệu quả của kế hoạch tối ưu hóa trên, chúng tôi sử dụng dữ liệu giả định và chứng minh ứng dụng thực tế của hợp chất này. đường cong thông qua các tính toán và biểu đồ cụ thể.

4.1 Chuẩn bị dữ liệu

Giả sử chúng ta có các điều kiện ban đầu sau:

- Nguồn cung ban đầu: 0  

- Giá ban đầu: 0

- Tham số đường cong liên kết logarit: $a = 50$, $b = 0$

- Thông số AMM: $k = 1000$, $D = 1000$  

- Ngưỡng cung : $S_{threshold} = 500$

Chúng ta sẽ mô phỏng tình huống nguồn cung tăng từ 0 lên 1000.

4.2 Xây dựng mô hình

Theo công thức nêu trên, cơ chế định giá của đường cong phức hợp như sau:

P(S) = \begin{cases}  50 \cdot \ln(S + 1) & \text{if } S \leq 500 \\ \ frac{1000 \cdot S}{1000} & \text{if }S > 500 \end{cases}

Chúng tôi sẽ tạo dữ liệu Giá cung ứng từ 0 đến 1000 và vẽ một đường cong.

4.3 Hoạt động mô phỏng

Chúng tôi tạo dữ liệu giả định và vẽ biểu đồ đường cong thông qua mã Python:

4.4 Chạy mô phỏng

Với đoạn mã trên, chúng ta có được một đường cong tổng hợp cho thấy giá thay đổi theo nguồn cung như thế nào. Dưới đây là dữ liệu cụ thể về cung và giá trong quá trình mô phỏng:

- Khi nguồn cung tăng từ 0 đến 500, giá sẽ tăng nhanh theo đường cong logarit.

- Ví dụ: khi nguồn cung là 10, giá là $50 \cdot \ln(10 +1) = 115,13$

- Khi nguồn cung là 100, giá là $50 \cdot \ln(100 +1) = 230,26$

- Khi nguồn cung là 500, giá là $50 \cdot \ln(500 +1) = 298,63$

- Khi nguồn cung vượt quá 500 thì giá tăng tuyến tính theo công thức AMM.

- Ví dụ: khi nguồn cung là 600 thì giá là $\frac{1000 \cdot600}{1000} = 600$

- Khi nguồn cung là 800, giá là $\ frac{1000 \cdot800}{1000} = 800$

- Khi nguồn cung là 1000, giá là $\frac{1000 \cdot1000}{1000} = 1000$

4.5 Phân tích kết quả

Qua mô phỏng trên, chúng ta có thể quan sát thấy những điểm sau:

1. giai đoạn đầu: Khi nguồn cung thấp, đường cong liên kết logarit khiến giá tăng nhanh, thu hút các nhà đầu tư sớm một cách hiệu quả và giúp tài sản khởi đầu nguội.

2. Chuyển đổi giá suôn sẻ: Sau khi nguồn cung đạt 500, giá chuyển đổi suôn sẻ từ đường cong logarit sang đường cong AMM, đảm bảo sự ổn định và liên tục của thị trường.

3. Ổn định giá lâu dài: Khi nguồn cung lớn, thuật toán AMM đảm bảo giá tăng tuyến tính, mang lại kỳ vọng thị trường ổn định và quản lý thanh khoản.

Ngoài ra, đánh giá từ sự thành công của Pump.fun. Kết quả cho thấy các dự án sử dụng thiết kế đường cong phức hợp đã nhanh chóng đạt được mục tiêu tài chính trong giai đoạn đầu và duy trì tính thanh khoản tốt và ổn định giá trong giai đoạn sau, kiểm chứng giá trị thực tế của kế hoạch này.

Kết luận

Thông qua mô phỏng dữ liệu giả định và phân tích các trường hợp thực tế, chúng tôi đã xác minh được tính hiệu quả của đường cong tổng hợp kết hợp đường cong Bonding và thuật toán AMM trong quản lý lưu thông và phát hành tài sản mới. Trong giai đoạn đầu, đường cong logarit được sử dụng để nhanh chóng thu hút vốn. Sau khi nguồn cung đạt đến ngưỡng, nó sẽ chuyển sang thuật toán AMM để đảm bảo điều chỉnh giá linh hoạt và tính thanh khoản của thị trường.

Thiết kế đường cong phức hợp này không chỉ giúp các tài sản mới bắt đầu suôn sẻ mà còn cung cấp khả năng quản lý thanh khoản và giá ổn định trong giai đoạn sau, giải quyết các hạn chế của thuật toán duy nhất.

Bài viết này là từ một bài gửi và không thể hiện quan điểm của BlockBeats.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia