Предоставление ликвидности с помощью τ-ресет стратегий: динамический исторический подход

В докладе обсуждается методология поиска оптимальных стратегий предоставления ликвидности на DEX в рамках семейства стратегий τ-сброса, включая оригинальный подход к аппроксимации исторической ликвидности пулов. Используя data-driven подход и исторические данные, строится модель машинного обучения для принятия решений о предоставлении ликвидности, анализируются модельные вознаграждения в зависимости от τ-параметра, динамика рабочего капитала при применении стратегий «как есть» на out-of-time периоде в разных пулах, а также сравниваются результаты с альтернативным инструментом. Дата записи: 29 октября 2025. Докладчик: Андрей Урусов, исследователь, Фонд Институт Вега; аспирант, ЧГУ им. И. Н. Ульянова; сотрудник, Центр независимой валидации, Газпромбанк. Научный семинар организован совместными усилиями МФТИ, Сколтеха и ВШЭ и рассчитан как на специалистов в области блокчейна, так и интересующихся этим направлением исследователей. #blockchain #blockchaintechnology #блокчейн #MIPT #МФТИ #HSE #ВШЭ #Сколтех #Skoltech #defi #decentralizedfinance #machinelearning #ai #datascience #liquidity #liquidityprovider #tauresetstrategies #optimalcontrol #optimalliquidity #concentratedliquidity #liquiditymodeling #poolmodeling #dex #uniswapv3 #capitalmanagement #impermanentloss #volatility #rebalancing #modelverification #backtesting #децентрализованныефинансы #машинноеобучение #ии #ликвидность #провайдерликвидности #тауресетстратегии #оптимальноеуправление #оптимальнаяликвидность #концентрированнаяликвидность #моделированиюликвидности #дексы #модельныевознаграждения #управлениекапиталом #непостоянныеиздержки #волатильность #ребалансировка Дополнительные материалы, новости и анонсы публикуются в официальной группе в Telegram