Gauntlet оптимизирует эмиссию токенов для SushiSwap
Согласно официальным новостям, Gauntlet, ончейновая платформа моделирования управления рисками, будет сотрудничать с SushiSwap для оптимизации выпуска SUSHI в пуле Onsen. По мнению специалистов Gauntlet, у пула SushiSwap Onsen еще есть возможности для повышения эффективности капиталовложений.
Увеличение объема торгов за счет динамического распределения вознаграждений
Несмотря на огромный успех в TVL и объемах торгов, у пулов SushiSwap Onsen есть запас для более эффективного использования капитала, считает специалист по развитию Gauntlet Николас Кэннон. В частности, Gauntlet планирует снизить затраты на приобретение капитала (ликвидность) за счет распределения точек распределения (эмиссии токенов). Платформа моделирования Gauntlet проведет сравнительный анализ существующих стимулов, а затем предоставит рекомендации по повышению эффективности вознаграждений Onsen. Основная цель — увеличить объем торгов для пулов SushiSwap — во время и после их пребывания в Onsen.
«Эффективность эмиссии токенов в первых двух раундах SushiSwap Onsen была в лучшем случае непрозрачной. Имеют ли смысл вознаграждения, основанные на рыночной капитализации? Правильно ли эти совместные партнерства по добыче ликвидности выстраивают стимулы? Обеспечивает ли эмиссия токенов движущую силу протокола в долгосрочной перспективе? Создают ли текущие стимулы пулы для успеха после Onsen? Жесткое ограничение количества токенов SushiSwap и уменьшение ежемесячного вознаграждения за блок делают эту проблему оптимизации еще более актуальной», — пишет Кэннон.
Платформа моделирования Gauntlet Network решает проблемы оптимизации, с которыми сталкиваются SushiSwap и другие децентрализованные биржи, связанные с торговыми сборами и вознаграждениями. Gauntlet будет использовать имитационные модели на основе агентов в сочетании с моделью управления обратной связью для существующих и будущих пулов Onsen. Этапы 1 и 2 Onsen, по которым Gauntlet еще не предоставила рекомендаций, предоставят платформе моделирования достаточно данных для тестирования на истории и выполнения исторической проверки. Эти прогоны моделирования создадут основу для модели точки распределения ядра (AP). Сочетание модели Core AP с моделями AP Spend Efficiency и LP / Trader формирует модель управления обратной связью.
Модель управления обратной связью обновляет рекомендации AP и использует полученную долю рынка в качестве входных данных для замыкания цикла. Этот цикл является непрерывным, адаптивным и имеет решающее значение для получения максимальной отдачи (объема торгов) за доллар (SUSHI).
«Приятно использовать на борту галактические мозги Gauntlet, чтобы помочь нам направить поток свежих суши к нашим восхитительным гостям» — комментирует идеи Кэннона разрабоичик Sushi под псевдонимом 0xMaki.
Что дальше?
Gauntlet приступила к подготовке обновленных рекомендаций AP для существующих пулов Onsen с рекомендациями для последующих раундов.
«Члены сообщества SushiSwap найдут Gauntlet активным на форумах и в Discord, чтобы уточнить рекомендации, сделанные с помощью наших симуляций», — пишет Кэннон.
Оптимизация вознаграждений — не единственный механизм повышения эффективности использования капитала. Недавно опубликованное исследование о заимствовании акций поставщиков ликвидности должно оказаться ценным для Kashi из SushiSwap в будущем.