Jak wdrożyć pule płynności do zdecentralizowanej giełdy?

Maciej Zieliński

27 paź 2021
Jak wdrożyć pule płynności do zdecentralizowanej giełdy?

Automatyczny Animator Rynku szybko stał się najpopularniejszym rozwiązaniem na zdecentralizowanych giełdach. Poznaj kluczowy element jego działania – ​​pule płynności. Jak działają i co musisz wiedzieć, zanim zdecydujesz się wdrożyć je do swojej giełdy?

Co znajdziesz w artykule?

  • Rola puli płynności w AMM
  • Dlaczego pule płynności są ważne dla DEX-ów
  • Jak działa pula płynności?
  • Tokeny LP
  • Jak korzystać z puli płynności?

Definicja

Pule płynności to pule aktywów cyfrowych zarządzanych przez inteligentne kontrakty, które umożliwiają wymianę tokenami i kryptowaluti na zdecentralizowanych giełdach. Aktywa deponowane są w pulach przez dostawców płynności - inwestorów i użytkowników platformy.

Pule płynności stanowią podstawę automatycznego animatora rynku (AMM), który zastępuje jedną stronę tzw. par transakcyjnych indywidualną pulą płynności.

Pule płynności na zdecentralizowanych giełdach

Pule płynności to jedno z najważniejszych rozwiązań dla obecnego ekosystemu DeFi. Dzieje się tak poniewaz większość dzisiejszych DEX-ów działa w modelu Automatic Money Maker, a pule płynności stanowią jego kluczową część. 

Aby w pełni zrozumieć znaczenie puli płynności DeFi, powinniśmy najpierw przyjrzeć się różnym sposobom, na jakie DEX mogą obsługiwać handel.

Handel w DEX a pule płynności
Handel w DEX

Jak zdecentralizowane giełdy obsługują handel?

  • Księga zamówień on-chain
  • Książka zamówień off-chain
  • Automatyczny animator rynku (Automatic Market Maker - AMM)

Obecnie najskuteczniejszy wydaje się ostatni z nich. Dlatego zdecydowana większość nowoczesnych DEX-ów opiera się własnie na AMM. Ponieważ pule płynności stanowią jego podstawę, ich znaczenie dla całego sektora DeFi jest niezaprzeczalne.

Problemy z księgami zamówień

Przed pojawieniem się pierwszych automatycznych animatorów rynku zapewnienie wystarczającej płynności było jednym z najistotniejszych problemów zdecentralizowanych giełd. Szczególnie dla nowych DEX-ów z niewielką liczbą kupujących i sprzedających. Czasami znalezienie wystarczającej ilości osób, które chciałyby zostać stroną w parze handlowej okazywało się niemożliwe. 

W takich przypadkach model peer-to-peer nie płynności na wystarczającym poziomie. Pytanie brzmiało, jak poprawić tę sytuację bez wdrażenia pośrednika, co doprowadziłoby do utraty kluczowej wartości dla ekosystemu DeFi – decentralizacji. Odpowiedź przyszła wraz z AMM.

Pary handlowe

Posłużmy się przykładem Etheru i Bitcoina, aby opisać, jak działają pary handlowe na zdecentralizowanych giełdach w modelu księgi zleceń:

Jeśli użytkownicy chcą wymienić swoje ETH na BTC, muszą znaleźć innego tradera, który będzie chciał sprzedać BTC za ETH. Ponadto obydwoje musza przystać na ustaloną cenę.

O ile w przypadku popularnych kryptowalut i tokenów znalezienie pary handlowej nie powinno stanowić problemu, o tyle sprawy komplikują się, gdy chcemy handlować nieco bardziej alternatywnymi aktywami.

Istotna różnica między księgami zleceń a automatycznymi animatorami rynku polega na tym, że drugi z nich nie wymaga istnienia par handlowych. Wszystko dzięki pulom płynności.

Pule płynności w AMM

Automated Market Maker (AMM) to zdecentralizowany protokół wymiany, który opiera się na inteligentnych kontraktach w celu ustalenia ceny tokenów i zapewnienia płynności. W modelu AMM  aktywa są wyceniane zgodnie z algorytmem wyceny i formułą matematyczną, a nie z księgą zamówień.

Można powiedzieć, że pule płynności stanowią kluczowy element tego systemu. W AMM jedna ze stron pary handlowej, którą znamy z tradycyjnych giełd i modelu księgi zleceń, zostaje zastąpiona pojedynczą pulą płynności. Dlatego użytkownicy handlują zasobami cyfrowymi z pulą płynności, a nie innymi użytkownikami.

P2P vs P2C
P2P vs P2C

P2P kontra P2C

Peer-to-peer to prawdopodobnie jeden z najbardziej powszechnych terminów w ekosystemie DeFi. Przez długi czas stanowił on podstawową ideę zdecentralizowanego handlu.

Jednak rozwój technologii blockchain i kreatywność programistów stworzył nowe możliwości. W P2C - modelu peer-to-contract to inteligenty kontrakt staję się jedną ze stron w transakcji. Ponieważ po urochomieniu smart kontraktu, żaden centralny organ nie może wpłynac na jego działanie, P2C nie zagraża decentralizacji.

Rozwiązania typu peer-to-contract jest właśnie AMM, ponieważ transakcje odbywają się w nim między użytkownikami a inteligentnym kontraktem.

Dostawcy płynności

Skąd pochodzą środki w pulach płynności?

Odpowiedź może brzmieć dość zaskakująco: tokeny dodawane są do puli płynności przez użytkowników giełdy. A dokładniej, dostawców płynności (liquidity providers tokens).

Aby zotać dostawcą płynności, użytkownik deponuje obydwa aktywa reprezentowane w puli. Zyski dostawców płynności różnią się w zależności od platformy. Na przykład w przypadku Uniswap 0,3% każdej transakcji trafia do dostawców płynności.

Osiąganie zysków w zamian za zapewnienie płynności jest często nazywane wydobywaniem płynności - liquidity minning. 

Jak działają pule płynności?

Zasadniczo pula płynności tworzy rynek dla określonej pary aktywów.. Po utworzeniu nowej puli pierwszy dostawca płynności ustala początkową cenę i stosunek podaży dwóch aktywów. Ten stosunek pozostanie taki sam dla wszystkich innych inwestorów, którzy ostatecznie zdecydują się na udział w puli.

Pule płynności utrzymują wartości aktywów zbieżne z cenami rynkowymi poprzez implementację algorytmów AMM, które utrzymują stosunek ceny między tokenami w danej puli.

Różne AMM używają różnych algorytmów. Na przykład Uniswap używa następującej formuły:

a * b = k

Gdzie „a” i „b” to liczba tokenów będących przedmiotem obrotu w puli płynności DeFi. Ponieważ „k” jest stałe, całkowita płynność puli musi zawsze pozostać taka sama. Różne AMM używają różnych formuł. Wszystkie jednak ustalają cenę algorytmicznie.

Zarabianie na opłatach transakcyjnych 

Dobra pula płynności musi być zaprojektowana w taki sposób, aby zachęcić użytkowników do inwestowania w nią swoich aktywów. Bez tego zapewnienie płynności na wystarczającym poziomie nie będzie możliwe.

Dlatego większość giełd decyduje się na dzielenie zysków generowanych przez opłaty transakcyjne z dostawcami płynności. W niektórych przypadkach (np. Uniswap) wszystkie opłaty trafiają do dostawców płynności. Jak wygląda to w praktyce? Jeśli depozyt użytkownika stanowi 5% aktywów zablokowanych w puli, otrzyma on równowartość 5% naliczonych opłat transakcyjnych tej puli. Zysk zostanie wypłacony w tokenach dostawcy płynności.

Tokeny dostawcy płynności (tokeny LP)

W zamian za zdeponowanie swoich tokenów dostawcy płynności otrzymują specjalne tokeny, często nazywane tokenami dostawców płynności (Liquidity Providers tokens). 

Tokeny LP odzwierciedlają wartość aktywów zdeponowanych przez inwestorów. Jak wspomnieliśmy powyżej, tokeny te są często używane również do rozliczania zysków w zamian za zapewnienie płynności.

Zwykle, gdy token jest w jakiś sposób postawiony lub zdeponowany, nie można go używać ani nim handlować, co przyczynia się do obniżenia płynności całego systemu. To problematyczne, bo jak często powtarzamy, w przestrzeni DeFi płynność ma kluczową wartość. 

Tokeny LP umożliwiają nam zwiekszyć płynność zastawianych aktywów, które normalnie zostałyby zamrożone, dopóki dostawcy nie zdecydaliby się ich wypłacić. Dzięki tokenom LP każdy token może zostać użyty wielokrotnie, pomimo zainwestowania w jedną z pul płynności DeFi.

Rozwiązanie to otwiera ponadto zupełnie nowe możliwości związane z pośrednimi formami obstawiania.

Yield farming a pule płynności?
Yield farming a pule płynności

Yield Farming a pule płynności

Rolnictwo zysku odnosi się do uzyskiwania zysków z zastawiania tokenów w wielu pulach płynności DeFi. Zasadniczo dostawcy płynności mogą umieszczać swoje tokeny LP w innych protokołach i uzyskiwać za to kolejne tokeny płynności.

Jak wygląda to w praktyce?

Z perspektywy użytkownika wszystko odbywa się w dość prosty sposób:

  • Lokujemy aktywa w puli płynności
  • Odbieramy tokeny LP
  • Deponujemy lub zastawiamy tokeny LP w innymi protokole pożyczkowym
  • Zarabiamy na obydwu protokołach

Ważne: Aby wycofać udziały z początkowej puli płynności, należy wymienić swoje tokeny LP. 

Jak wykorzystać pule płynności w swoim DEX-ie?

Zdecentralizowane finanse rozwijają się w zawrotnym tempie, ciągle przynosząc nowe możliwości. Ponadto liczba osób zainteresowanych inwestycjami DeFi rośnie z dnia na dzień, stąd popularność opcji takich jak wydobywanie płynności w ostatnim czasie znacząco wzrosła. Decydując się na uruchomienie własnego DEX-a musisz być tego świadomy.

Jak wspomniałem, płynność ma kluczowe znaczenie dla zdecentralizowanych finansów, a w szczególności dla DEX-ów. Pule płynności nie mogą istnieć bez inwestorów, którzy te płynność dostarczą. Ich niedobór moze doperowadzić do poślizgów (przeczytasz o nich w naszym artykule o AMM). A w konsekwencji do niskiej konkurencyjności giełdy. Z drugiej strony, w przypadku nowego DEXu jest to nadal łatwiejsze niż przyciągnięcie wystarczającej liczby kupujących i sprzedających, którzy umożliwiliby płynny handel w modelu księgi zamówień.

Wdrażanie pul płynności w DEX wymaga nie tylko doświadczenia programistów blockchain, którzy biegle posługują się protokołami DeFi, ale także silnej i dobrze zaplanowanej strategii biznesowej. Dlatego wybór partnera technologicznego, który ma wcześniejsze doświadczenie zarówno w rozwoju blockchain, jak i doradztwie biznesowym w dziedzinie zdecentralizowanych finansów, może być optymalnym rozwiązaniem.

Chcesz zdobyć więcej wiedzy z pierwszej ręki na temat tworzenia i wdrażania pul płynności? Nie wahaj się spytać naszych profesjonalistów, którzy chętnie odpowiedzą na Twoje pytania.

Tagi

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!