🎄🎁自分へのクリスマスプレゼント?私はMorpho Supply Optimizerを作りました。 アイデアはこんな感じです 問題点: 流動性プールが少ない状態で資金を供給すると、預金自体が金利を下げることができます。 したがって、最善の方法は資金を別の市場に分散し、あなたの資金のAPYを高くすることです。 例えば(予算が1万ドルと仮定します)。例を誇張して説明します: ❌ オプション1:市場1に1万ドルを割り当てる。 - 旧APYは10%→新APYは入金後2%です。 ☝️APY金利は2%です。よくないです。 ✅ オプション2: - マーケット1に5,000ドルを割り当てる。 旧年利は10%→新年利は8%に。 - マーケット2に5,000ドルを割り当てる。 旧年利は8%→新年利は6%に。 ☝️トータルブレンデッド平均APY(5,000/10,000 × 0.08 + 5,000/10,000 × 0.06)= 7%。いいですね。 そこで問題はこうです:もしN個の市場で全てのデゲン市場でこれを行った場合、この最適化をどう自動化できるでしょうか? 解決策: Vibeは数日間コード化しましたが、とても苦しんでいました。AIが必要な連続した手順を理解するのに苦労していたため、私は一度に一つの関数をバイブコーディングしなければなりませんでした(+Morphoのドキュメントです)。 これはシンプルなSciPyオプティマイザーで、各市場で新しいシミュレート供給率を決定する関数を呼び出します。 クロスチェーンも可能ですが、現在は価格データにお金をかけたくないケチな人なので、すべての最適化がUSD関連だと仮定しています。 最先端の技術ではありませんが、かなり満足のいくものだと思います。資本をほとんど露出させず、市場を増やして本当に堕落させることもできますが、それでも私にはやりすぎです。 もちろん、私も100%信用できないので手動で結果を確認するのが一番ですが、時には結果が直感的にわかるので結果が意味をなしているか分かることもあります 簡単な「フロントエンド」を作成しました: