➥ 流動性池能變得更智能嗎？ 簡短的回答是：可以。 這方面的一個例子是 @steerprotocol 的智能池，該池使用 @AlloraNetwork 的先進價格預測數據。 Allora 從機器學習模型中收集「見解」，這些模型協作並競爭，以向 Steer LP 提供高度準確的價格預測。 這使得： ➤ 智能和主動的流動性重新配置 ➤ 最小化暫時性損失的風險 ➤ 提高資本效率和增加收入生成 這種方法與依賴於靜態策略以應對聚合現貨價格的傳統 LP 不同。 指標顯示，Allora 的實施在多個 DEX 和鏈上超越了經典的再平衡方法： ➤ +0.75% 平均回報 ➤ +4.77% 峰值表現。 它還提供了更穩定的 LP 代幣定價和更快的波動後恢復。 我相信在不久的將來，我們不會再看到 LP 被手動再平衡，而是將由機器智能驅動。 下一個問題是，你準備好超越市場了嗎？👀

— 免責聲明