很多人对所谓的算法稳定币感兴趣，觉得之前的抵押稳定币或者 AMM 都没有新鲜感了，甚至幻想算法稳定币能够完成比特币不能完成的使命：一个完全去中心化并自动调节的全球货币。这种想法之所以产生，除了不能完全理解区块链和货币外，算法稳定币引入了新的递归算子是一个重要的诱因：递归算子比较新奇，以前也没有出现过，因此可能会“大力出奇迹”。

所谓递归算子是指在连续的智能合约变换中，下一个状态是将上一个状态作为输入并且反复循环递归产生的算子。出现递归算子不奇怪，因为在链上，数据的公开性和智能合约的串行设计，构成一个时间序列，这样对同一类操作进行递归处理，能导致一种非线性的结构，甚至是一种几何级数的效果。这是一种非常强的正反馈特征，完全符合链上博弈的自增强属性。所以对于那些想要寻找新的非合作博弈可能性的人而言，使用递归算子是一个简单可行的方案。

单纯的时间序列递归并不是一个好的想法，因为下一刻的信息完全由上一刻确定了。真正值得关注的是：将递归算子和其它结合，在两次状态变化中引入新的信息，这种信息体现了博弈属性，从而是不可预测的。这种不可预测性又受到递归算子的影响，具备了一定的共同预期，从而反作用于其它算子，形成一种共振，产生可控的预期属性，我们把这一类算子称之为多重递归算子。

这里举一个例子，以大家熟悉的简单的算法稳定币为例，定价算子产生了一个价格 Pt，这个时候扩张总量就是一个多重递归算子 Mt，因为 Mt 是 Pt 的函数，而 Pt+1 又依赖于 Mt，从而 Mt+1 和 Mt 建立了间接的递归关系，在定价算子的配合下，形成周期性的负反馈，从而逐渐趋近于价格的稳定。这种构想是建立在供给需求曲线的均衡之下的，其博弈的过程在二级市场，因此并不是很精确（精确的计算应该是二级市场供给量和价格之间的函数关系），会导致传导过程较为缓慢，形成稳定均衡困难。

递归算子不仅仅可以有提供负反馈的算子，也有提供正反馈的算子，这一类算子瞄准的是自增强而不是算法稳定币的目标：价格稳定。这一典型是NEST 系统中的回购机制，回购导致市场供给减少，价格上涨，从而性能更好，满足更多需求，带来更多收益，增加回购，价格上涨…实际上还可以构建更多具备正反馈的递归算子，这一方法因为简洁明快以及反马尔可夫属性，未来将受到更多链上协议开发者的关注。

从纯粹数学意义上讲，递归算子能否构建一个稳定的短周期属性是不明朗的，因此依赖递归算子构建的稳定币收敛到稳定结构是很难的，特别是上面提到的，算法稳定币改变的不是直接的二级市场供需关系，而是通过改变总量间接改变供需关系，其传导性更慢，达到稳定均衡的约束条件更多（不稳定的可能性更大），很难实现自身目标。

在多重递归算子里，引入信息的那一步是至关重要的，这一步核心是要捕获新的信息。在某种程度上，区块链的一般均衡属性确实容易引入更多信息，这种信息在博弈结构的设计下具备一定的不确定性，但这种不确定性又是框架性的（具备统一的信息结构），这些信息和递归算子结合，建立了一种整体的预期，从而容易产生一种稳定性的错觉，我们认为很多设计就陷入了这种错觉，如果不基于严格的博弈论分析，很难完整把握整体的均衡属性，这种属性可能和预期正好相反（比如算法稳定币恰恰不可能稳定，就像比特币恰恰不能够成为通用货币）。有时候在信息引入这一步，也存在某种随机性需求，这种随机性假设了对信息的依赖为 0（完全对称），和之前稳定币的设计不同，当这种随机性和递归算子结合反而更容易产生稳定的性状，这种随机性脱离了博弈的结构，更多体现了算法特性，是未来算法稳定币需要去挖掘的方向。

我们在采用递归算子的时候，当引入信息的步骤或者独立算子过多，递归算子的效应就会逐渐下降，其正负反馈属性将逐步耗散，因此递归算子存在一个反馈强度的指标。如果我们在设计 DeFi 时，试图强化正负反馈，就需要降低引入新信息的次数，如果追求的是一种长周期的回归，则信息流引入本身也应当具备一定的周期属性，除非能证明即使是一种随机算子也能在设计的递归算子下达成回归，这种设计并不容易。

在 DeFi 领域，大部分递归算子都会结合价格序列，这是因为价格博弈是一种信息最为集中的博弈，且不容易被算法预测或控制（事实上，流动性资产价格均衡是 NP 的）。但是目前在使用价格序列的时候，并没有依赖于有效的去中心化预言机，而是依赖于 AMM 机制，这会给递归算子带来可预测性及可控制性，导致整个递归过程变成了一种确定性或者控制性过程，这是很多递归算子设计者没有认真应对的。这不能简单寄希望于 AMM 逐渐走向有效（波动偏差在可控范围内），因为攻击性行为直接反应在 AMM 的留存价格序列里，无法用算法自动排除，即无法用算法排除控制过程，这会导致递归算子走向确定性（和递归算子需要的不确定性相悖），从而失去设计意义。

另外，很多项目设计的递归量和决定价格序列的供需变量并不是直接挂钩，因为在链上获取这一变量较为困难，而是和资产的总量相关，这导致无法直达博弈的核心：二级市场，算子的传导性可能发生偏差。

未来应该有更多的变量结合递归算子，特别是反应全市场博弈难度的参数，这一部分是值得仔细探索的非线性算子系列，这里就不再展开。在设计 DeFi 时，应当对递归算子做细致的信息传导机制分析，避免被预测和控制。

本帖 steem 首发

DeFi 行业本质

最近新帖

1. DeFi市值将吞噬摩根大通
2. SOVI.finance完全处于萌芽的阶段
3. 典型安全事件
4. DeFi行业的发展
5. Alpha Homora 已集成借贷功能
6. 利率衍生品市场
7. 蚂蚁世界DeFi智能合约
8. BSC的与众不同
9. Nimbus进入中国市场
10. HecoBasis年化 30000%
11. 跨链意味着什么？
12. 安全审计本质上是静态的
13. DeFi团队的联合
14. 美国加强监管
15. imToken 国产钱包先行者
16. 加密市场还有哪些财富密码
17. 为数十亿人提供价值存储
18. 跨链创新
19. WAX推出新的DeFi经济模型
20. 2020 DeFi 之夏期间推出的项目
21. DeFi 应用案例
22. 一站式Defi金融平台dForce
23. 分布式数字身份存储
24. DAO去中心化治理
25. DeFi兴起为预言机带来新想象空间
26. 2020年加密矿业大落大起
27. 比特币的生产方式
28. DeFi 衍生品平台 dFuture
29. 2020 年证明了玩家对互联游戏体验的渴望
30. 智能合约漏洞
31. OKExChain超级节点选举
32. 区块链概念股涨多跌少
33. defi安全是最大的风险
34. Fork被包装成创新
35. DeFi发展的阻力
36. Set Protocol会发币吗？
37. 加密货币将获得主流采用
38. DeFi衍生品
39. 杜均的回归
40. 比特币以太坊圣诞行情
41. Heco主网与基金双管齐下
42. 流动性挖矿新项目冷启动
43. MXC抹茶一直坚持全球合规运营
44. defi风险比较大
45. 区块链谷歌The Graph
46. Amaze Creater Union 神奇创造者联盟