🎄🎁En julegave til meg selv? Jeg lagde en Morpho Supply Optimizer. Ideen går omtrent slik Problem: Når du tilbyr i lavt tilgjengelige likviditetspooler, skjer det at selve innskuddet ditt kan redusere renten. Så det beste er å dele pengene til et annet marked slik at den totale APY-en på pengene dine blir høy. Så for eksempel (anta budsjett 10 000 dollar). Bare et overdrevet eksempel for å illustrere: ❌ Alternativ 1: Alloker 10 000 dollar til Marked 1. - Gammel oppgitt APY på 10 % → ny APY på 2 % etter innskudd. ☝️APY-rente på 2 %. Ikke bra. ✅ Alternativ 2: - Tildel 5 000 dollar til Marked 1. Old oppga APY på 10 % → ny APY på 8 %. - Alloker 5 000 dollar til Marked 2. Gammel APY på 8 % → ny APY på 6 %. ☝️Total gjennomsnittlig gjennomsnittlig APY (5 000/10 000 × 0,08 + 5 000/10 000 × 0,06) = 7 %. Dette er bra. Så spørsmålet blir: hvis jeg skulle gjøre dette for N markeder på tvers av alle degen-markeder, hvordan kan jeg automatisere denne optimaliseringen? Løsning: Vibe fikk hjertestopp i noen dager, men slet skikkelig. Jeg måtte vibe kode én funksjon om gangen fordi AI-en hadde problemer med å forstå de sekvensielle stegene som trengtes (+ Morphhos dokumentasjon). Det er en enkel SciPy-optimalisator som kaller en funksjon som bestemmer de nye simulerte tilbudsratene i hvert marked. Den kan også gjøre cross-chain, men for øyeblikket antar den bare at alle optimaliseringene dine er USD-relaterte fordi jeg er en Scrooge som ikke vil bruke penger på prisdata. Det er ikke noe topp moderne, men jeg synes det er ganske tilfredsstillende. Du kan bli skikkelig degenerert med det ved å eksponere veldig lite kapital i mer degen-markeder, men selv det er for mye for meg. Selvfølgelig er det fortsatt best å manuelt verifisere resultatene fordi jeg heller ikke stoler 100 % på dette, men noen ganger er utbyttet intuitivt nok til å vite om resultatene gir mening Laget en rask "front-end" for den:

Sheesh