import { Image } from "astro:assets";

في مشهد التمويل اللامركزي على سولانا المتغير باستمرار، تعد استراتيجيات توفير السيولة (LP) عنصرًا حيويًا لتحقيق أقصى عوائد. تكشف تجربة حديثة أجراها Bradydon | 🐣HawkFi.ag على منصة X (تويتر سابقًا) عن أداء اثنين من أبرز منصات التبادل اللامركزي (DEXs)، وهما Meteora وOrca، عند استخدام خاصية إعادة التوازن التلقائي من HawkFi. يوضح هذا السلسلة المنشورة في 30 يونيو 2025 مركز 1 SOL LP في مجمعات رمز "Useless"، كاشفًا عن نتائج غير متوقعة ومحفزًا لاستكشاف المزيد من تقنيات التحسين.

إعداد التجربة

بدأ Bradydon التجربة بتخصيص 1 SOL لكل من مجمعات رمز Useless على منصتي Meteora و Orca. استخدمت كلتا المجموعتين خاصية إعادة التوازن التلقائي من HawkFi، مع ضبط محدد لاستراتيجية اتجاهية تصاعدية فقط مع وقف خسارة. أظهرت مؤشرات العائد الأولية، كما رُصدت من واجهة HawkFi، عائدًا يوميًا أعلى على Orca (2.99%) مقارنة بـ Meteora (2.07%) وقت الإيداع. وكان الهدف هو مقارنة الأداء على المدى الطويل عبر فترة متعددة الأيام.

النتائج والتحليل

عند انتهاء التجربة، جاءت النتائج مفاجئة. حقق مجمع Meteora عائدًا قدره 1.28 SOL، متفوقًا على Orca الذي بلغ عائده 1.16 SOL. تناقضت هذه النتيجة مع مؤشرات العائد الأولية، مما دفع إلى التحقيق في العوامل الأساسية وراء ذلك.

رؤى رئيسية:

1. إعدادات إعادة التوازن التلقائي: السبب الأساسي للاختلاف كان في إعدادات إعادة التوازن غير المتناسقة. فقد تم تكوين مجمع Meteora بنطاقات إعادة توازن أكثر إحكامًا، مما مكنه من التقاط رسوم تداول أكثر من خلال التعديل المتكرر للحفاظ على التوازن ضمن النطاق. بالمقابل، أدت نطاقات إعادة التوازن الأوسع في Orca إلى تعديلات أقل تواترًا وبالتالي تقليل فرص التقاط الرسوم.
2. دور HawkFi: صُممت خاصية إعادة التوازن التلقائي في HawkFi لأتمتة عملية الحفاظ على مراكز LP في حالة مثالية من خلال تعديلها وفقًا لظروف السوق. تبرز هذه التجربة أهمية تخصيص هذه الإعدادات لتتناسب مع خصائص كل مجمع ورمز على حدة.

أشار Bradydon قائلاً: "أتساءل كم من الـ USELESS قد ينتج على Orca لو كنت قد ضبطت نطاقات إعادة توازن ضيقة"، مما يدل على إدراكه لإمكانية المزيد من التحسين.

دلالات لاستراتيجيات LP

تسلط هذه التجربة الضوء على عدة اعتبارات مهمة لمزودي السيولة على سولانا:

• التخصيص هو الأساس: تعتمد فعالية ميزات إعادة التوازن التلقائي بشكل كبير على كيفية تكوينها. يمكن للنطاقات الضيقة لإعادة التوازن تعزيز التقاط الرسوم في الأسواق المتقلبة، بينما قد تكون النطاقات الأوسع أكثر ملاءمة للأزواج المستقرة.
• استخدام الأدوات: تقدم منصات مثل HawkFi أدوات أتمتة قوية يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء LP. فهم واستغلال هذه الأدوات قد يؤدي إلى نتائج أفضل.
• التعلم المستمر: يعتبر قطاع التمويل اللامركزي ديناميكيًا، وتجارب مثل هذه ضرورية لتحسين الاستراتيجيات ومواكبة اتجاهات السوق.

المستقبل

عبر Bradydon عن التزامه بمزيد من التجارب قائلاً: "سأستثمر المزيد من SOL في تجارب LP للعثور على أفضل عائد LP عبر سولانا". هذا الاستكشاف المستمر جزء من جهد أوسع لتحسين استراتيجيات LP باستخدام HawkFi، الذي يدعم حاليًا مجمعات Meteora وOrca وقريبًا Raydium.

تتصاعد المنافسة في منظومة DeFi على سولانا، مع تعليقات من Hoshii وchiftine على السلسلة، مما يدل على اهتمام كبير بالنتائج والتطورات المستقبلية. كما يشير ذكر رموز جديدة مثل $FRAG إلى ترقب المجتمع لفرص جديدة في الزراعة العائدية.

الخلاصة

توفر تجربة Useless SOL LP على منصتي Meteora وOrca، بدعم من خاصية إعادة التوازن التلقائي في HawkFi، رؤى قيمة حول تعقيدات تحسين العائد في DeFi على سولانا. رغم تفوق Meteora في هذه الحالة، فإن النتائج تبرز الدور الحاسم للإعدادات والإمكانيات المستقبلية لمزيد من التحسينات. ومع استمرار تطور مشهد DeFi، ستظل مثل هذه التجارب والأدوات الداعمة لها أدوات أساسية في تشكيل استراتيجيات LP فعالة.

للمهتمين بالتعمق في عروض DeFi على سولانا، تقدم توثيقات HawkFi دليلًا شاملًا لميزاته، بما في ذلك التراكم التلقائي، وإعادة التوازن التلقائي، والمزيد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمصادر مثل Solana Compass المساعدة في تحديد مجمعات LP ذات العائد الأعلى عبر مختلف AMMs.

تابعونا لمزيد من التحديثات مع استمرار Bradydon وفريق HawkFi في دفع حدود أتمتة DeFi وتحسين العوائد.