$EOS #RAM

🐏🐏 لماذا ستتجاوز قيمة RAM مجموع UNI + ETH؟ 🚼🚼
تختلف خوارزمية Bancor المستخدمة في موارد التخزين RAM لـ EOS وخوارزمية xy=k التقليدية المستخدمة في مثل UNI من حيث النماذج السائلة المختلفة التي تستخدم في صرف العملات في البورصات اللامركزية (DEX) . على الرغم من أن لكل منهما مزاياه وعيوبه ، إلا أن خوارزمية Bancor لها بعض المزايا على خوارزمية xy=k التقليدية في بعض الجوانب ، وسوف نناقش هذه الجوانب بالتفصيل فيما يلي:

1. خط أسعار ثابت:
في خوارزمية Swap الكلاسيكية xy=k، يتم تذبذب سعر التداول الفوري مع زيادة ونقصان حجم التداول وLP. أما خوارزمية Bancor التي تعتمدها RAM فتستخدم منحنى ثابت للأسعار، بحيث يتم التذبذب داخل المنحنى الثابت حتى في حالة الحجم العالي للتداول. وبعد أن يصل بركة الأموال في Bancor إلى مستوى معين، يمكن للأسعار الحفاظ على استقرارها حتى في حالة التداول العالي. وهذا يعد أمراً أسهل للمستخدمين لفهم وتوقع الأسعار، كما يقلل من احتمالية الغش والتلاعب والتقلبات الكبيرة في السوق.
2. السيولة العالية:
يمكن أن يوفر خوارزمية Bancor مستوى أعلى من السيولة ، خاصة في أزواج التداول للأصول ذات السيولة المنخفضة. هذا يرجع إلى أن خوارزمية Bancor تستخدم آلية قائمة على حوض الاحتياطي لضبط أسعار الأصول للحفاظ على عمق السوق والسيولة. وعلى العكس من ذلك ، قد يواجه خوارزمية التبديل التقليدية x * y = k مشاكل في تقلب الأسعار وصعوبة تنفيذ التداول عند التعامل مع الأصول ذات السيولة المنخفضة.
3. صانع السوق التلقائي (AMM):
- كنموذج للرؤوس المالية الآلية (AMM) ، يوفر خوارزمية Bancor سيولة تلقائية للأصول وتتيح للمستخدمين التداول دون الحاجة إلى طرف آخر يوفر سيولة. تتيح هذه الميزة إنشاء أزواج تداول بسهولة وتخفض حاجز الدخول إلى السوق ، مما يعزز سيولة المزيد من الأصول. على النقيض من ذلك ، يتطلب Swap التقليدي إضافة سيولة من قبل المشروع والمستخدمين أنفسهم ، مما يزيد من مخاطر الغش وخسارة رأس المال.
4. تقليل مخاطر التلاعب:
- قد يواجه خوارزمية تبادل x * y = k التقليدية مخاطر التلاعب ، خاصة في أزواج التداول ذات السيولة المنخفضة. نظرًا لأن السعر يتم حسابه بناءً على حجم التداول وعدد الأصول المحفوظة ، قد يؤدي التداول الكبير إلى تقلبات حادة في الأسعار ، مما يوفر فرصة للمتلاعبين. يقلل خوارزمية Bancor من مخاطر التلاعب هذه من خلال ضبط منحنى الأسعار تلقائيًا ، لأن السعر لم يعد يعتمد بشكل مباشر على حجم التداول.
5. تكلفة احتكاك منخفضة:
- خفض خوارزمية Bancor تكلفة الاحتكاك التي يتكبدها المستخدمون أثناء التداول. يمكن للمستخدمين التداول في أي وقت بأي كمية من الأصول دون الحاجة إلى الانتظار للحصول على سيولة مقابلة من الطرف الآخر. هذه المرونة والراحة تجذب المزيد من المستخدمين إلى التداول اللامركزي ، مما يزيد من سيولة وعمق السوق.
6. تجاوز قيود القيمة السوقية:
يمكن لخوارزمية Bancor تجاوز حد القيمة السوقية للأصول التي توفر السيولة. عندما يصل سعر الذاكرة العشوائية إلى 2.7 EOS لكل كيلوبايت، ستتجاوز قيمة الذاكرة العشوائية القيمة السوقية لـ EOS. ويمكن لأي أموال الدخول والخروج بلا قيود في أي وقت. ولا يمكن لأي من أصول UNI تجاوز قيمة الأصول التي توفر السيولة مثل قيمة ETH في حالة تطبيق خوارزمية xy=k في حالة الانتشار الكامل. ومن الممكن لذاكرة الوصول العشوائي تجاوز قيمة EOS في حالة الانتشار الكامل، حيث يمكن أن تصل قيمتها 10 أضعاف أو 100 ضعف قيمة EOS.
على الرغم من أن خوارزمية Bancor لديها مزايا في العديد من المجالات، إلا أنها تواجه أيضًا بعض التحديات، مثل معالجة المعاملات الضخمة بمبالغ كبيرة والتي يمكن أن تؤدي إلى انزلاق الأسعار. ومع مرور الوقت والتوزيع، يصبح الحالات الضخمة أقل كثيرًا. وفي المستقبل، سيظل Bancor ونماذج AMM المشابهة على الرغم من ذلك تعتبر جزءًا أساسيًا في بناء منصات تداول لامركزية فعالة ومستدامة من خلال التحسين المستمر وتحسين الخوارزميات.
لذلك، تكمن آمال EOS في ذاكرة الوصول العشوائي (RAM). ستتجاوز قيمة ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) سريعًا قيمة EOS، وسوف تتجاوز قيمة ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) في المستقبل القريب مجموع UNI+ETH.
#EOS $EOS #RAM🔥🔥🔥🔥