🎄🎁Un cadeau de Noël pour moi-même ? J'ai créé un Optimiseur de Fourniture Morpho. L'idée est à peu près la suivante : Problème : Lorsque vous fournissez dans des pools de liquidité à faible disponibilité, ce qui se passe, c'est que votre dépôt peut réduire les taux d'intérêt. Donc, la meilleure chose à faire est de diviser l'argent pour un autre marché afin que le rendement global (APY) de votre argent soit élevé. Par exemple (supposons un budget de 10 000 $). Juste un exemple exagéré pour illustrer : ❌ Option 1 : Allouer 10 000 $ au Marché 1. - Ancien APY cité à 10 % → Nouvel APY à 2 % après le dépôt. ☝️Taux APY à 2 %. Pas bon. ✅ Option 2 : - Allouer 5 000 $ au Marché 1. Ancien APY cité à 10 % → Nouvel APY à 8 %. - Allouer 5 000 $ au Marché 2. Ancien APY à 8 % → Nouvel APY à 6 %. ☝️APY moyen total pondéré (5 000/10 000 × 0,08 + 5 000/10 000 × 0,06) = 7 %. C'est bon. Donc la question devient : si je devais faire cela pour N marchés à travers tous les marchés de dégen, comment puis-je automatiser cette optimisation ? Solution : J'ai codé pendant quelques jours mais j'avais du mal. J'ai dû coder une fonction à la fois parce que l'IA avait du mal à comprendre les étapes séquentielles nécessaires (+ la documentation de Morpho). C'est un simple optimiseur SciPy qui appelle une fonction qui détermine les nouveaux taux de fourniture simulés à chaque marché. Il peut également faire du cross-chain, mais actuellement, il suppose juste que toutes vos optimisations sont liées au USD parce que je suis un Scrooge qui ne veut pas dépenser pour des données de prix. Ce n'est pas un truc à la pointe de la technologie, mais je pense que c'est assez satisfaisant. Vous pouvez vraiment vous lancer dans des marchés de dégen avec très peu de capital, mais même ça, c'est trop pour moi. Bien sûr, il est toujours préférable de vérifier manuellement les résultats parce que je ne fais pas confiance à cela à 100 % non plus, mais parfois les rendements sont suffisamment intuitifs pour savoir si les résultats ont du sens. J'ai fait un "front end" rapide pour ça :