🎄🎁Різдвяний подарунок собі? Я зробив Morpho Supply Optimizer. Ідея звучить приблизно так Проблема: Коли ви пропонуєте у малодоступних пулах ліквідності, ваш депозит може знизити відсоткові ставки. Тож найкращий варіант — розподілити гроші на інший ринок, щоб загальний APY на ваші гроші був високим. Наприклад, (припустимо, бюджет $10k). Просто перебільшений приклад для ілюстрації: ❌ Варіант 1: Виділити $10,000 Ринку 1. - Старий котований APY на 10% → новий APY 2% після депозиту. ☝️Ставка на годину — 2%. Недобре. ✅ Варіант 2: - Виділити $5,000 Ринку 1. Старий котирувався на 10%, → новий — на 8%. - Виділіть $5,000 на Market 2. Старий APY на рівні 8% → новий APY до 6%. ☝️Загальна змішана середня APY (5 000/10 000 × 0,08 + 5 000/10 000 × 0,06) = 7%. Це добре. Отже, питання таке: якщо я зроблю це для N ринків на всіх дегенерогенних ринках, як я можу автоматизувати цю оптимізацію? Рішення: Вибрація була кодована кілька днів, але дуже боролася. Мені доводилося кодувати по одній функції за раз, бо ШІ не міг зрозуміти послідовні кроки, необхідні (+ документація Morpho). Це простий оптимізатор SciPy, який викликає функцію, що визначає нові змодельовані темпи постачання на кожному ринку. Він також може робити крос-чейн, але наразі просто припускає, що всі твої оптимізації пов'язані з USD, бо я — Скрудж, який не хоче витрачати гроші на цінові дані. Це не якийсь найсучасніший пристрій, але, на мою думку, він досить задовільний. Можна зробити дуже деградовану роботу, відкриваючи дуже мало капіталу на більшій кількості дегенерованих ринків, але навіть це для мене занадто. Звісно, все одно краще перевіряти результати вручну, бо я теж не довіряю цьому на 100%, але іноді результати настільки інтуїтивно зрозумілі, щоб зрозуміти, чи мають вони сенс Зробив для неї швидкий «фронтенд»: