🎄🎁 Một món quà Giáng sinh cho bản thân? Tôi đã tạo ra một Morpho Supply Optimizer. Ý tưởng như sau: Vấn đề: Khi bạn cung cấp trong các pool thanh khoản có sẵn thấp, điều xảy ra là khoản tiền gửi của bạn có thể làm giảm lãi suất. Vì vậy, cách tốt nhất là chia tiền ra một thị trường khác để tổng APY trên tiền của bạn cao hơn. Ví dụ (giả sử ngân sách $10k). Chỉ là một ví dụ phóng đại để minh họa: ❌ Lựa chọn 1: Phân bổ $10,000 cho Thị trường 1. - APY cũ được báo giá là 10% → APY mới là 2% sau khi gửi. ☝️Tỷ lệ APY là 2%. Không tốt. ✅ Lựa chọn 2: - Phân bổ $5,000 cho Thị trường 1. APY cũ được báo giá là 10% → APY mới là 8%. - Phân bổ $5,000 cho Thị trường 2. APY cũ là 8% → APY mới là 6%. ☝️Tổng APY trung bình pha trộn (5,000/10,000 × 0.08 + 5,000/10,000 × 0.06) = 7%. Điều này tốt. Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: nếu tôi làm điều này cho N thị trường trên tất cả các thị trường degen, làm thế nào tôi có thể tự động hóa việc tối ưu hóa này? Giải pháp: Vibe đã lập trình trong vài ngày nhưng gặp khó khăn. Tôi phải lập trình từng hàm một vì AI gặp khó khăn trong việc hiểu các bước tuần tự cần thiết (+ tài liệu của Morpho). Đó là một bộ tối ưu hóa SciPy đơn giản gọi một hàm xác định các tỷ lệ cung cấp mô phỏng mới tại mỗi thị trường. Nó cũng có thể thực hiện cross-chain, nhưng hiện tại nó chỉ giả định rằng tất cả các tối ưu hóa của bạn đều liên quan đến USD vì tôi là một Scrooge không muốn chi tiền cho dữ liệu giá cả. Đó không phải là một thứ gì đó hiện đại, nhưng tôi nghĩ nó khá hài lòng. Bạn có thể đi rất degen với nó bằng cách phơi bày rất ít vốn với nhiều thị trường degen hơn, nhưng ngay cả điều đó cũng quá nhiều đối với tôi. Tất nhiên, vẫn tốt nhất là xác minh kết quả bằng tay vì tôi cũng không tin tưởng điều này 100% nhưng đôi khi lợi suất đủ trực quan để biết liệu kết quả có hợp lý hay không. Tôi đã tạo một "giao diện" nhanh cho nó:

trời ơi