解码投资浪潮,跨链 DeFi 如何成为下一块淘金地?

在2020年全球疫情背景下,稳定币收益超越传统美元资产,成为资本新宠。DeFi市场展现出高收益潜力,部分产品30日年化收益率高达33.71%。随着Polkadot主网上线,Acala作为底层金融基础设施,将开启新一轮DeFi淘金潮。

Predicting rain doesn’t count. Building arks does.

预测大雨将至没有什么意义,重要的是打造自己的方舟。

– Warren Buffett

 

2020 年巴菲特股东大会成为了全球投资者们的“朝圣”,随即而来的是各大媒体纷纷解读股神如何跌落神坛巨亏 3500 亿人民币的报道,如果解读的人并不懂投资,读者就无法理解巴菲特内在的投资哲学。

 

首富巨亏这样字眼也许非常刺激神经,但事实是伯克希尔哈撒韦公司作为世界 500 强中排名第十,2019年末市值约为 5000 亿美金,如此大的体量之下,大盘暴跌 20% 时资产仅亏 10%,正面击败市场创造了正阿尔法 10%,稍微懂点金融常识的人就能明白这样的业绩是非常厉害的。相反在看很多媒体天花乱坠的渲染首富巨亏,就能明白独立自考并且深入研究比任何暴富秘籍都重要

 

2020 疫情爆发后,不止是美国,新兴货币市场不得不面临全球流动性泛滥、国际资本回流,大概率仍会借机增加外汇储备,充实国际清偿力用来自保。因此,不难看出美元为首的美元资产仍将是其重要资产配置。新兴市场的“宿命”就在于明知道这是“陷阱”却不得不继续加持。

稳定币会是明日方舟么?

自 2018 年开始,与美元直接挂钩的等价资产中,稳定币所产生的收益远远要高于传统美元资产。对比下图中10年期美国国债来看,两年间不断下滑,从 4.5% 下滑至 -2.79%,而欧洲市场也普遍低迷,十年期收益率从 3.4%下滑至 -5.17%, 因此稳定币成为了配置资产的不二选择,据 coinmetrics 数据统计,两年间以比特币、以太坊在内等主流资产都在跳水 46-83%,稳定币市值却暴增 464%,如此鲜明的对比让越来越多资本涌入其中。

 

*tradingview.com

 

稳定币收益不受传统市场低利率的影响,这得益于借贷市场的构建,和越来越多的基于加密货币金融工具的出现,通过复杂的金融工具,人们有机会获得更高的回报,更多稳定收益的玩法,当然如果你选择使用杠杆就意味着更高的风险。但可预见的是以美元为配置的高收益资产会越来越紧俏。

 

那么,DeFi 市场的收益究竟有多可观?

 

最新的市场数据如下图所示,入选的产品中最低的30日年收益率为 6.91%,最高为 33.71%,这样的回报率是越来越多人想要学习并且了解 DeFi 世界的重要原因之一,投资者不必像在传统金融市场苦苦等待季度财报,可以随时查看 DeFi 协议的收益情况,并且摒弃了传统金融种种的门槛和繁琐的手续,甚至没有了对手方,在这样的世界里人人都可以成为零门槛的淘金者

 

*tokenterminal.xyz

 

更聚焦的看,对比 Compound 、Kyber、Maker 、Synthetix、Uniswap 市场上收益:

  • 2019年 Maker 通过收取未偿还 Dai 产生的累计利息用于销毁 MKR ,这有效为上线的第一年提供了充足的现金流。此后,引入的 Dai 作为多资产抵押打开了全新的局面,大部分收益来源于 Dai 的持有者,而不是给 MKR 持有者,因此收益转变为 DSR 和 MKR 稳定费之间的差额,利润空间也因此逐步缩减

  • Synthetix在2019年通过发行合成资产一时间声名鹊起,却也被抢先交易问题困扰,收益率出现大幅度波动,4月收益却仍处于领导地位

  • 截止目前,Kyber 协议中 KNC 代币持有者已拥有因为交易量的可观收入,据统计年化收益大约是 289 万美元

  • Dex 方面 Uniswap 也是 DeFi 收益主力军,截至 4 月份,支付给做市商的交易费大约为 100 万美元,但年初至今,该协议的预期收益仍增长了 110%

*tokenterminal.xyz

 

也有用户为了实验,用100欧元投资市场上10种不同协议(基于一定标准),并且进行持续跟踪收益,下图为跟踪后15天内的收益曲线,并且比较 DeFi 投资基金与传统金融,与美元国债相比,DeFi 基金表现更好。

 

*Philipp Sandner《DeFi Fund: What is the return on investing in 10 DeFi protocols?》

 

下一个 DeFi 淘金潮即将开启

的确,这良好的收益表现意味着有许许多多用户在目前已有的 DeFi 生态上赚到了真金白银,但由于底层网络的限制,以太坊目前 DeFi 的发展似乎也到了一定的瓶颈,合成资产和可持续治理模式将会是未来主流趋势之一,而能够让流动性体现最终价值的是为用户带来实际价值,这里的价值并不局限于市场表现还有能够通过去中心化金融协议为用户带来全新的投资敞口。

 

Polkadot 是新一代的区块链协议,它将专门构建整个区块链网络之间的相互连接,允许区块链网络能在大规模上无缝地协同工作。Polkadot 让任何类型的区块链网络之间能够发送任何类型的数据,这将会能够解锁大量真实世界的场景用例,并且通过将多个优质区块链网络的最佳功能组合在一起,能为新的去中心化市场的出现铺平道路,让各种应用程序或提供商为用户提供更公平以及完善的服务。因此这将会在物联网(IoT)、金融、治理、身份管理、网络去中心化和资产追踪等多个领域显示出巨大的潜力。

 

Acala 作为 Polkadot 最底层的金融基础设施,并且是第一个稳定币体系,当 Acala 以平行链的方式接入 Polkadot 后,用户将会拥有更多样化的交易选择,随之而来的是一个全新的金融市场,那么由 Polkadot 引领的买卖关系所导致的价格波动变化同样也能让用户捕获不少价值。简单来讲就是,目前以太坊生态中那些 DeFi 项目所产生的价值捕获,在 Polkadot 生态中同样会带来捕获价值的机会, 而这个淘金机会对于所有人来说都才刚刚开始

 

Acala 网络目前已经在TC3 版本的测试网中上线了大部分主要功能,其中包括多资产抵押的稳定币模块(具体详见:《Honzon 篇 |关于 Acala ,你知道多少?》),释放 PoS 资产的流动性模块(具体详见:《Homa 篇 |关于 Acala,你知道多少?》),自动做市商机制的内置去中心化交易所模块以及捕获稳定收益的存币生息模块(具体详见:《DeX 篇 | 关于 Acala ,你知道多少?》)。

 

上述功能在 Acala 发起的第二季糖果节活动经受了大部分用户的测试,活动上线两周内,已有 2300+ 的测试网注册用户,发起大约 29000+ 交易,并一跃成为 Polkadot 生态中节点数量最多的项目。(详见:《3天,10倍,1278 位,节点位列第一!》)

 

随着 Polkadot 主网上线越来越临近,Acala 已经做好准备随时接入 Polkadot 。未来当 Acala 网络成功以平行链的方式接入 Polkadot ,这将会实现成熟稳定的价值增长模式,让用户实实在在地踏进一个新的淘金时代。

 

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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