معظم المحافظ لا تزال تُعامل كواجهات.

على نطاق واسع، هي أنظمة تنفيذ.

@rainbowdotme تعمل في تلك الفئة الثانية.

1/ الآلية الأساسية

كل عملية تبادل أو جسر هي مشكلة تحسين:

• أي سلسلة تُنهي بأفضل سعر فعال؟

• أي مسار يقلل الانزلاق تحت ظروف الغاز الحية؟

• أي مصدر سيولة يُسوي فعليًا خلال الازدحام؟

محرك التوجيه الخاص بـ Rainbow لا يعامل هذه القرارات بشكل معزول. كل تنفيذ يُرجع إلى النظام.

نية المستخدم → اختيار المسار → نتيجة التنفيذ → جمع البيانات → تحديث التوجيه.

تدور هذه الحلقة لتحول المحفظة إلى طبقة تنفيذ، وليس مجرد موقع توقيع.

2/ لماذا تتراكم بيانات التوجيه

السيولة المقتبسة ثابتة.
نتائج التنفيذ تجريبية.

عندما تتصاعد التقلبات، ي diverge عمق AMM وعروض المجمع عن الواقع. يراقب Rainbow المسارات التي تفشل وتلك التي تنجح باستمرار، عبر السلاسل والأماكن.

هذا يخلق ميزة تراكمية:

• المزيد من العمليات يحسن دقة التوجيه.

• التوجيه الأفضل يجذب المزيد من تدفق المستخدمين.

• المزيد من التدفق يولد بيانات تنفيذ ذات جودة أعلى.

تصبح بيانات التوجيه أصلًا مملوكًا يُحسن مع النمو.

3/ لماذا النية هي ساحة المعركة الجديدة

السيولة لم تعد نادرة.
جودة التنفيذ هي كذلك.

مع تفتت السلاسل، يقدم المستخدمون نية بدلاً من اختيار الأماكن. تقف Rainbow عند طبقة النية تلك، وتُجرد التوجيه والتسوية في قرار واحد.

تتنافس البروتوكولات على السيولة.
وتتنافس المحافظ على ذكاء التنفيذ.

المحفظة التي تتعلم بسرعة كيف تُسوى الأسواق فعليًا تلتقط التدفق.

هذه هي الطبقة التي تبنيها Rainbow بصمت.