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.

Источник