4 分で読了
0 views

UAMM: Price-oracle based Automated Market Maker

(外部価格考慮型自動化マーケットメーカー)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近暗号資産やDEXの話を聞きますが、うちの現場に関係ありますか。部下が「AMMを見たほうがいい」と言ってきて困っているんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!AMM、つまりAutomated Market Makerは分散型取引所(DEX)で価格を作る仕組みです。今日は外部価格を取り込んでLP(流動性提供者)のリスクを下げる新しい方式を一緒に見ていけるんですよ。

田中専務

外部価格って、要するに他所の取引所の相場を参照するということですか。だとするとデータの正確さとかコストが気になります。

AIメンター拓海

その懸念は正しいです。今回の提案はPrice oracle(プライス・オラクル)という外部価格の取得を活用して、プール内の価格と外部価格のズレを埋める方針をとります。重要なのは三点で、1) 外部価格の信頼性、2) スリッページ(価格滑り)の制御、3) LPの損失管理です。大丈夫、一緒に整理できますよ。

田中専務

スリッページという言葉は聞いたことがありますが、私が知りたいのは現場導入の投資対効果です。LPが安心して資金を置ける仕組みになるなら考えたいのですが、要は利益が増えて損失が減るということでしょうか。

AIメンター拓海

端的に言えばそうです。ただし細かい点でトレードオフがあります。提案手法は流動性プールが外部価格に合わせて“望ましい目標バランス”を計算し、それに基づいてスリッページを調整します。結果として、1) アービトラージ機会の減少、2) インパーマネントロス(Impermanent Loss、IL、一時的損失)の低減、3) LPの収益安定化が期待できます。手順とコストを分けて検討しましょうね。

田中専務

これって要するに、外部の正しい相場を取り込むことでプールの価格変化を滑らかにし、結果的に流動性を提供する人が損をしにくくなるということですか。

AIメンター拓海

その理解で合っています。付け加えると、アルゴリズムは常に「内部価格(プール内の価格)」と「外部価格(oracle)」を比較し、想定する公正価格に合うようスリッページを設定することでプールを誘導します。やるべきことは三つだけです。1) 信頼できるoracleの採用、2) スリッページ設定ルールのパラメータ調整、3) モニタリング体制の整備です。大丈夫、一緒に設計できますよ。

田中専務

外部oracleを入れると攻撃や故障のリスクが増えるのでは。うちがやるなら安全第一で、しかもコストが見合うことが必須です。導入のハードルは高くありませんか。

AIメンター拓海

まったくその通りです。リスク対策としては、複数のoracleを組み合わせるフェデレーション方式や、極端な外れ値を弾くフィルタを設けることが現実的です。投資対効果の観点では、小さな実験プールで効果を検証した上で規模を拡大する段階的導入を勧めます。要点を三つにまとめると、1) 安全なデータ供給、2) 小規模検証、3) 運用監視の自動化です。

田中専務

分かりました。最後にもう一度だけ、私の言葉で整理してみます。UAMMというのは外部相場を参照してプールの価格操作を変えることで、流動性提供者の一時的な損失を抑える仕組みで、導入は段階的検証から始めるべき、ということでよろしいですか。

AIメンター拓海

完璧ですよ。素晴らしい要約です。リスクを抑え、効果を小さく試して確認し、成功すれば段階的に拡大する。この流れが最も現実的でROIも見えやすくなりますよ。大丈夫、一緒に計画を作っていきましょうね。

論文研究シリーズ
前の記事
大規模MIMOビームフォーミングのための省エネルギーなハードウェア構成の学習
(Learning Energy-Efficient Hardware Configurations for Massive MIMO Beamforming)
次の記事
トピックレベルのベイズ的驚きと推薦システムのセレンディピティ
(Topic-Level Bayesian Surprise and Serendipity for Recommender Systems)
関連記事
モノレイヤーMoSe2におけるナノスケールプラズモニックキャビティでの励起子・トリオン寿命の延長
(Extending exciton and trion lifetimes in MoSe2 with a nanoscale plasmonic cavity)
MechAgents
(MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge)
CNNベースのオートエンコーダを用いた視覚画像の暗号化と圧縮
(VISUALLY IMAGE ENCRYPTION AND COMPRESSION USING A CNN BASED AUTO ENCODER)
深層学習を用いた顧客離脱の因果分析
(Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning)
密度進化の学習
(Learning Density Evolution from Snapshot Data)
深層BSDEソルバーにおける漸近展開の事前知識の活用
(Asymptotic Expansion as Prior Knowledge in Deep Learning Method for high dimensional BSDEs)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む