🎄🎁Un cadou de Crăciun pentru mine? Am făcut un Morpho Supply Optimizer. Ideea sună cam așa Problemă: Când furnizezi fonduri cu lichiditate scăzută, ceea ce se întâmplă este că depozitul tău poate reduce ratele dobânzii. Așadar, cea mai bună cale este să împarți banii pe o altă piață, astfel încât APY-ul total al banilor tăi să fie ridicat. De exemplu (presupunem un buget de 10.000 dolari). Doar un exemplu exagerat pentru a ilustra: ❌ Opțiunea 1: Alocă 10.000 de dolari către Piața 1. - Vechiul APY cotat la 10% → APY nou la 2% după depunere. ☝️Rata APY este de 2%. Nu e bine. ✅ Opțiunea 2: - Alocă 5.000 de dolari către Piața 1. Vechiul APY era cotat la 10% → noul APY la 8%. - Alocă 5.000 de dolari către Piața 2. APY vechi la 8% → APY nou la 6%. ☝️APY-ul mediu mixt total (5.000/10.000 × 0,08 + 5.000/10.000 × 0,06) = 7%. Este bun. Așadar, întrebarea devine: dacă aș face asta pentru N piețe din toate piețele degen, cum aș putea automatiza această optimizare? Soluție: Vibe a fost codat câteva zile, dar m-am chinuit foarte mult. A trebuit să codez cu setări o funcție pe rând pentru că AI-ul avea dificultăți în a înțelege pașii secvențiali necesari (+ documentația lui Morpho). Este un optimizator simplu SciPy care apelează o funcție ce determină noile rate simulate de aprovizionare pe fiecare piață. Poate face și cross-chain, dar în prezent presupune că toate optimizările tale sunt legate de USD, pentru că eu sunt un Scrooge care nu vrea să cheltuiască pe date de prețuri. Nu e ceva de ultimă generație, dar cred că e destul de satisfăcător. Poți merge cu adevărat degenerat cu el expunând foarte puțin capital cu piețe degenerate mai mari, dar chiar și asta e prea mult pentru mine. Desigur, cel mai bine este să verifici manual rezultatele pentru că nici eu nu am încredere 100%, dar uneori randamentele sunt suficient de intuitive ca să știi dacă rezultatele au sens Am făcut rapid un "front end" pentru el: