🎄🎁 Um presente de Natal para mim? Fiz um Otimizador de Fornecimento Morpho. A ideia é mais ou menos assim Problema: Quando você fornece em pools de liquidez com baixa disponibilidade, o que acontece é que seu depósito pode reduzir as taxas de juros. Portanto, o melhor curso de ação é dividir o dinheiro para outro mercado, de modo que o APY geral do seu dinheiro seja alto. Por exemplo (assuma um orçamento de $10k). Apenas um exemplo exagerado para ilustrar: ❌ Opção 1: Alocar $10.000 para o Mercado 1. - APY antigo cotado em 10% → Novo APY em 2% após o depósito. ☝️ Taxa de APY em 2%. Não é bom. ✅ Opção 2: - Alocar $5.000 para o Mercado 1. APY antigo cotado em 10% → Novo APY em 8%. - Alocar $5.000 para o Mercado 2. APY antigo em 8% → Novo APY em 6%. ☝️ APY médio total misturado (5.000/10.000 × 0.08 + 5.000/10.000 × 0.06) = 7%. Isso é bom. Então a pergunta se torna: se eu fosse fazer isso para N mercados em todos os mercados de degen, como posso automatizar essa otimização? Solução: Vibe codificado por alguns dias, mas estava lutando muito. Tive que vibe codificar uma função de cada vez porque a IA estava tendo problemas para entender os passos sequenciais necessários (+ a documentação da Morpho). É um otimizador simples do SciPy que chama uma função que determina as novas taxas de fornecimento simuladas em cada mercado. Ele também pode fazer cross-chain, mas atualmente apenas assume que todas as suas otimizações estão relacionadas a USD porque sou um Scrooge que não quer gastar em dados de preços. Não é nada de ponta, mas acho que é bastante satisfatório. Você pode se arriscar muito com isso, expondo muito pouco capital em mais mercados de degen, mas mesmo isso é demais para mim. Claro, ainda é melhor verificar os resultados manualmente porque eu também não confio 100% nisso, mas às vezes os rendimentos são intuitivos o suficiente para saber se os resultados fazem sentido. Fiz uma "interface" rápida para isso: