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原作者: BlockScience

投稿者: Natalie、DAOctor @DAOrayaki

原文: Introduction Automated Regression Markets (ARMs): A New Price Discovery Mechanism for Semi-Fungible Assets

BlockScience は、高次元の半代替可能資産の新しい価格発見メカニズムを研究開発しています。自動回帰市場 (ARM) として知られるこのメカニズムには、さまざまな市場で複数の潜在的な用途があります。最初の調査では、再生可能エネルギー クレジット (REC) やカーボン オフセット/除去クレジット (CORC) などの持続可能な価値のあるエネルギー市場のユースケースを掘り下げます。 ）市場。

Hedera Hashgraph および HBAR Foundation の DLT 業界リーダーと協力して、私たちはエネルギー クレジット ARM をモデル化およびシミュレートする研究プロジェクトに取り組んでいます。私たちは、ジュニアマーケットメーカーの価格発見の可能性と、複数の属性を持つ資産の需要と供給の動きを調査します。これは、この共同研究開発の取り組みに関する一連の記事の最初の記事です。

副題

私たちの論文「代替可能性の実践理論」では、自動回帰市場 (ARM) の概念を紹介しました。 ARM のアイデアは、機械学習 (ML) モデルと自動マーケットメーカー (AMM) の間の数学的類似性を活用して、非コモディティ資産の動的な価格発見を提供することです。商品は物の集合であるため、その評価額や需要に影響を与える性質は同等です。要するに、商品は交換可能です。この概念は、代替可能な資産をプールし、アルゴリズム曲線に基づいて価格を発見するという、既存の AMM の仕組みの核心です。 ¹

ARM は AMM を超えて拡張され、さまざまな属性を持つエネルギー クレジットやカーボン オフセット/除去などの半代替可能資産を主要市場の ARM で売買できるようになります。これにより、(エネルギークレジットの場合) エネルギー生産タイプ、地理的位置など、非常に複雑な属性の配置に対して効率的な価格発見が可能になります。

この研究から得られた最も重要な観察の 1 つは、2 つのアイテムの代替可能性は、提供されたこれらのアイテムの属性と、それらが評価されるコンテキストに依存するということです。この観察は、非商品（または「部分的に代替可能な」、以下を参照）商品で構成される市場における需要と供給をよりよく理解するのに役立ちます。

アイテムの属性はサプライヤーを特徴づけるものであり、アイテムは異なる属性を持つ場合に区別できると言われます。プロジェクトの属性が評価されるコンテキストは、需要側を特徴づけます。商品の属性の違いが評価に影響を与えず、したがってその商品の需要に影響を与えない場合、商品は特定の需要環境において代替可能であると言われます。一部の代替可能な商品の代替性は需要環境によって異なります。たとえば、企業が米国太平洋岸北西部で生産された太陽光発電クレジットを購入したい場合、買い手はアジアで生産されたクレジットの代替にはならない資産を望んでいます。生産場所や生産の種類などの属性によって資産を識別する機能は、多くの購入者にとって必要であるだけでなく、それらの資産の評価に大きな影響を与える可能性があります。

プロットは、シミュレートされた属性の最初の 2 つの主成分の分布の散布図とヒストグラムを表します。自動回帰マーケットプレイスは、適応部分空間検出と再帰的回帰を利用して、どの属性の組み合わせが価値があるかを動的に (再) 発見します。

半均一価格発見の既存の事例

一見すると、部分的に代替可能な非商品を売買できる市場の自動化は、突飛な話のように思えるかもしれない。ただし、産業界と学術界の両方で 2、市場と ML の融合が優先されています。住宅市場は比較的自然に半均質商品のカテゴリーに当てはまります。住宅はすべて区別可能ですが、その属性が十分に類似している場合、それらは代替可能であるとみなされる可能性があります（購入前 - 所有権が代替可能性に影響します）。こうした理由から、オンライン不動産マーケットプレイスプロバイダーのZillowは、購入の意思決定を促進するために自社のAIアプリケーション「Zestimate」への依存度を高める可能性が高い。

Zestimate は、キャンペーンから学習してキャンペーンを作成できるハイブリッド インテリジェンスの最初の例の 1 つかもしれませんが、モデルの実行の性質を観察することが重要です。 Zillow は Zestimate に基づいて住宅見積もりの​​提供を開始しましたが、これは当然市場に影響を与えます。しかし、Zestimate は家の価格を見積もるだけでなく、家の価値についての買い手と売り手の信念に影響を与えることによって価格を作成します。このように、Zestimate は、Zillow が見積りに基づいて住宅を購入するビジネスに参入する前から、マーケットメーカーとしての役割を果たしてきました。

これらのテクノロジーの革新的な可能性は計り知れませんが、機械学習ダイナミクスを市場に導入する際には、潜在的な予期せぬ結果だけでなく、起こり得る全身的効果や二次効果を考慮することが常に重要です。この問題の学術的な側面では、AI 研究の第一人者であるマイケル I. ジョーダンが、レコメンデーション エンジンとマーケットプレイスの相乗効果について説明しています。特に彼は、レコメンデーション エンジンを希少なリソースに単純に適用することによって生じる害を指摘しています。たとえば、供給が限られている商品を多くの買い物客に推奨すると、一部の購入者にとって代替となる可能性のある商品、さらには優れている商品の需要が人為的に膨らみます。同様に、多くのドライバーに低帯域幅のショートカットを推奨するナビゲーション アプリは、深刻な渋滞を引き起こす可能性があります。

AI アルゴリズムの本質は、豊富な情報を簡潔な形式に圧縮することですが、市場は幅広い購入者ベースの異質性を利用するため、代わりに豊富な情報を生成します。 AI アルゴリズムがシステムを支配できるようになると、強力なレコメンデーション エンジンが製品の種類を減らし、消費者の選択の喪失により消費者から好みの情報を引き出す市場の能力が低下するため、AI アルゴリズムは時代遅れになります。エンジニアリングプロセス中の厳格なテストと設計検証を通じて、より優れたシステムを作成できます。

ARM クラスとインスタンス

ARM モデルの開発を続けるにあたり、目標を明確にする必要があります。私たちの目標は、機械学習の圧縮力と市場の発見力のバランスをとり、（他のユースケースの中でも特に）新しい形態の高次元エネルギー市場を促進することです。代替可能性に関する論文で述べたように、これはオンライン学習の文脈で形式的に理解するのが最もよいでしょう。推定者としての経済ゲームとオラクルとしての定数関数マーケットメーカー (CFMM) に関する私たちの研究は、特定の種類のインテリジェントなアルゴリズム価格設定モデルが、市場がどのように商品やサービス (この場合は商品) に価格を付けるかを学習する信号処理操作として解釈できることを示しています。品"。

ARM 研究開発を前進させるには、各「インスタンス」がその特定のドメインに適合する「クラス」として考えることが必要です。機械学習では、これには、モデルの選択、特徴量エンジニアリング、メタパラメーターの最適化、アンサンブル、および特定のモデルを特定の問題領域に適合させるためにデータ サイエンティストによって適用されるその他のカスタマイズが含まれます。 AMM の場合、これには Uniswap、Balancer、Curve などの特定のデザイン パターンの選択が含まれます。これらの異なる CFMM は、異なる基礎となる数学的不変量によって特徴付けられます。ただし、AMM のクラスを選択した後でも、独自のアセットや手数料や重みなどのその他のメタパラメーターを持つ固有のインスタンスがいくつか存在します。

このクラスとインスタンスの関係は、ARM 研究の最先端の拡張であることを認めなければなりません。 ARM は ML と似ているため、ARM の開発と保守の難しさは、モデルが合成する情報に応じて大きく異なる可能性があることを私たちは理解しています。 BlockScience は、Hedera Hashgraph および HBAR Foundation の Sustainability Initiative と協力して、エネルギー クレジット市場向けに特化した ARM インスタンスを設計しています。これは、エネルギー クレジット資産が複数の属性を持つプロジェクトに優れたユースケースを提供し、その価値が文脈に応じて大きな影響を与えるためです。

属性による ML データ クラスタリングの例。 ARM では、このようなクラスターは再生可能エネルギーのクレジット属性を表し、半代替可能資産の需要と供給の環境の「一致」を促進するために使用できます。 (出典: https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_anasis)

副題

エネルギー市場と炭素市場が ARM にとって優れたユースケースである理由

現在、見分けのつかないエネルギークレジットが、透明性や監査可能性がほとんどない状態で大量に売買されています。再生可能エネルギー市場も非常に人為的であり、カーボン オフセット/除去クレジットとブローカーによって取引される再生可能エネルギー クレジットはまったく異なる背景を持つ可能性があります。これらの資産は商品（代替品）として取引されますが、実際には、市場での価値は、エネルギーがどこでどのように生産されるか、生産手段、使用される設備の量と品質、それらの属性と方法によって大きく異なります。これらのプロパティはさまざまなコンテキストで評価されます。

ARM を使用すると、市場または需要側がこれらの半均質な資産に対して異なる価格を決定できるため、これらの資産をより細かく分離できます。エネルギー資産の購入者は、多くの場合、さまざまな管轄区域の法的要件に基づいて、供給側に関するより多くの情報と可視性を必要としています。これらの市場に関係する人は、要件を満たしながら購買力を行使するために、どの物件が非常に人気があり、どの物件がより一般的であるかを理解したいと考えています。

ARM では、半代替可能商品 (さまざまな属性の「束」) は、市場の状況や生産状況に応じて異なる重みを持ちます。これにより、需要と供給のパラメーターを一致させるためのより良い情報が市場に提供され、言い換えれば、より効率的な市場が実現されます。さらに、この機能は、公開台帳上のエネルギーおよび炭素クレジットを検出し、検証を通じてそれらを監査可能な起源にリンクすることにより、価値を提供できます。

CORC または REC が固有であり、オンチェーンでのカーボン オフセット/除去、またはオフチェーンで作成されたエネルギー資産を表すことを保証することは、この市場イノベーションの非常に重要な側面です。 Hedera エコシステムと HBAR Foundation の持続可能性への取り組みの中核となるのは、エネルギー資産の属性を検証する完全に監査可能なソリューションである Guardian です。 Guardian3 は、分散型 ID、ポリシー主導のアクション、トランザクションの公正な順序など、オフチェーン データの品質の証明を提供します。これらのプロパティは、需要と供給を混乱させる資産の二重カウントなど、よく知られているデータ品質の問題を排除する手段を提供し、ARM を使用した CORC および REC の自動化における研究開発の中心となります。

ARMingエネルギー市場の潜在的な利点と世界的な影響

世界のサービスとしてのエネルギー市場規模は、2026 年までに 1,066 億米ドルを超えると予想されており、CORC と REC の重要性が高まるにつれ、これらの市場はイノベーションの機が熟しています。 ARMメカニズムは、エネルギークレジット市場に多大な影響を与え、自動マーケットメーカーのテクノロジーとオンチェーンで表現される現実世界の変動資産を結び付けることで、新たな可能性の世界を開く可能性があります。

ARM は自動化を提供し、エネルギー市場と取引の大規模な拡張と拡大を可能にし、市場開発を加速し、先物市場に可能性をもたらします。個人、小規模のエネルギー生産者、協同組合にとっても、分散型発電ネットワークをより簡単に集約して融資と引き換えに担保やトークン化された資産を提供できるため、コストを削減することもできます。市場がより効率的で拡大し、エネルギー生産と特性がより可視化されると、市場が要求するより高い、またはより価値のある基準を満たすインフラストラクチャへの改善と投資へのインセンティブが大きくなります。ローカリゼーションの可視性が高まると、地元生産の価値がより大きな市場に流出するのではなく、これらの境界内に維持されるようになります。

しかし、他のテクノロジーやイノベーションと同様に、多くの未解明の波及効果が存在します。新しいフロンティアには、予期せぬ結果や新しい市場メカニズムのシステムへの影響の可能性が伴います。前述したように、私たちの目標は、ML の圧縮力と市場の発見力のバランスをとることです。エンジニアにとって、設計には常にトレードオフが存在します。だからこそ、モデリングとシミュレーション作業が非常に重要であり、複雑なシステム設計を最適化するために cadCAD を使用するのです。

機械学習を使用した高次元空間の視覚化 (出典: https://www.youtube.com/watch?v=wvsE8jm1GzE )

副題

cadCAD を使用した ARM のモデリング

cadCAD (Complex Adaptive Dynamics Computer Aided Design の略) は、コンピュータを使用して複雑なシステムを研究、検証、設計するためのオープンソース モデリング フレームワークです。これは、個人や組織が、意図した目標を達成するために複雑なシステムを変更または操作する最適な方法について、情報に基づいて十分にテストされた決定を下すのに役立ちます。

2) 例えば、敵対者が売れないエネルギークレジットを大量に供給して ARM を破産させることができないようにするために、会計規則を強化する。

参照する

同時に、Hedera エコシステムは、ARM の導入、ビジネス ロジックの実行、および現実世界のアクションに対してオンチェーンの請求を検証するための最近オープンソース化された Guardian などの Hedera 公開台帳での会計処理に必要なコア アプリケーション ロジックを開発しています。

私たちはエネルギークレジット ARM の展開をサポートするための技術要件を開発しますが、得られた結果は、そのインフラストラクチャ上の幅広い部分代替の両面市場アプリケーションに一般化されます。 Hedera エコシステムは、完全にカスタムの ARM インスタンスのデプロイに重点を置くだけでなく、そのインフラストラクチャ用の ARM アプリケーション設計パターンの作成にも重点を置いています。これにより、アプリケーションは ARM 設計のデータ サイエンスの側面に集中し、市場設計を Hedera ネットワークの展開と実装に委ねることができます。

//www.youtube.com/watch?v=842acSWmBC4&t=1093s

将来的には、ARM がどのように「学習」して動作するかについての洞察を得るために、二次効果、システムレベルのインセンティブ、およびメカニズムのその他の基礎となるパラメーターなどのトピックが調査される可能性があります。

2. Oladunni,副題

Shorish,参照する

3. https://github.com/hashgraph/guardian