На дворе 2026 год. В мире неспокойно. Военные конфликты, санкционные войны, передел рынков, борьба за ресурсы. Кажется, что мировая финансовая система уже давно живёт в режиме постоянной турбулентности, и никого это не удивляет.
А что у нас по крипте?
На момент написания статьи биткойн держится в районе 70 тысяч долларов. Кто-то скажет: опять рухнул. И формально будет прав. Относительно недавнего исторического максимума в 126 тысяч долларов это действительно серьёзное снижение — почти в два раза. Но давайте обернёмся и посмотрим на ситуацию не в масштабе недель или месяцев, а в масштабе последних лет.
Не так давно сама идея о том, что биткойн может стоить 100 тысяч долларов, для многих звучала как «бред сумасшедшего». Причём не только для рядовых скептиков, но и для вполне серьёзных и влиятельных экономистов. Сосем недавно отметка в 10 тысяч казалась фантастикой. Потом рынок долго привыкал к 20 тысячам. Затем спорил, возможны ли 50. А сегодня рост до 200 тысяч уже выглядит лишь вопросом времени.
Мы быстро ко всему привыкаем
И хоть крипта больше не находится на периферии финансового мира, она всё же не стала менее рискованной. Не стала менее волатильной. Но перестала быть экзотикой, которую можно снисходительно игнорировать. Если не для всех, то по крайней мере для значительной части людей.
За это время криптоиндустрия уже успела пройти через многое. Эра ICO — время, когда рынок буквально заливали деньгами за одни лишь обещания. Бум L2-решений и новых блокчейнов. Затем волна NFT, различных Web3-сервисов, GameFi-игр и множества других трендов.
Чего только мы не видели за эти 17 лет с момента создания биткойна. И не было и дня, когда нам не обещали золотые горы, если мы вовремя освоим этот рынок. Кто из вас не слышал этих историй про купленный биткойн за $100 или про чудесные инвестиции в какой-нибудь копеечный токен, который за несколько месяцев сделал счастливчика миллиардером? Уверен, что чувство FOMO вам хорошо знакомо.
Тем не менее рынок жил и развивался. Каждый новый цикл приносил свой главный сюжет. Всегда была какая-то новая идея, в которую можно было поверить, и новый механизм, на котором можно было заработать. Где-то это были технологии, где-то — спекуляция, где-то — чистый маркетинг, а где-то всё сразу.
В 2026 году тренды меняются
И вот в 2026 году, наверняка, у многих возникает логичный вопрос: а что сейчас происходит на крипторынке? Какие тренды сегодня действительно имеют значение? На чём сейчас зарабатывают деньги? Что уже ушло в прошлое, а что, наоборот, только начинает набирать силу?
Очевидно, что крипта сегодня — это уже не про «закупился и ждёшь иксы». Рынок стал заметно сложнее. Если раньше главной темой крипторынка были сами активы, то теперь в центре внимания — инструменты работы с этим рынком. Битва за профит окончательно переместилась из области «угадывания» в область инженерного превосходства.
И «тихая сторона» рынка — это вовсе не метафора. Если заглянуть в ончейн-данные таких блокчейнов, как Solana, становится очевидно: более 90% торгового объема сегодня генерируется именно алгоритмами. Мы оказались в реальности, где за каждым движением цены стоят не эмоции толпы, а миллисекундные расчеты сотен и тысяч программ.
Дисклеймер
Хочу сразу оговориться: я не являюсь финансовым экспертом или профессиональным инвестором. Я блокчейн-разработчик — человек, который участвует в создании всего того, на чём основан этот рынок. Поэтому в этой статье я не собираюсь давать инвестиционные советы или делать какие-либо прогнозы.
Обсуждая эту тему, я буду опираться исключительно на свой опыт, техническую базу и здравый смысл. Эта статья — попытка поделиться инсайдерским взглядом с позиции того, кто, так сказать, видит всё это изнутри.
Классическая торговля на бирже
Хайп вокруг торговли на криптобиржах уже заметно спал. Это больше не выглядит как лёгкий и очевидный способ быстро заработать, как это было в предыдущие циклы. Рынок стал сложнее и конкурентнее. Но при этом сама торговля никуда не делась — это фундамент, на котором в принципе держится весь рынок.
Кто торговал на биржах, знает, что в первую очередь там всё ещё преобладает базовый сценарий: «купил и держишь». Цена растёт — зарабатываешь, падает — теряешь. Самый простой и понятный способ участия.
Сегодня биржи предлагают больше возможностей: деривативы, лонги и шорты, торговля с плечом, стоп-лоссы, тейк-профиты, условные ордера. Появились встроенные инструменты некоторой автоматизации — простые стратегии «из коробки».
Но это всё ещё классический метод торговли. Ручной или полу-ручной, если можно так выразиться.
Пришли времена торговых ботов
Автоматизация — следующий логичный этап развития рынка. Именно она сегодня всё больше привлекает внимание инвесторов, разработчиков и других участников крипторынка.
И это вполне ожидаемо. В условиях высокой волатильности и скорости торговли всё больше рутинных задач передаётся ботам. Рынок работает 24/7, и вручную успевать за ним становится всё сложнее.
На сегодняшний день существует огромное количество торговых ботов. Большинство из них работают с централизованными биржами: подключаются через API к аккаунтам пользователей на таких платформах, как Binance, Coinbase, Bybit и других. Ты даёшь боту доступ к торговле — и дальше он может открывать и закрывать позиции от твоего имени.
Отдельно можно выделить DeFi-ботов — это те, которые работают непосредственно с блокчейном и некастодиальными кошельками, без участия централизованных бирж. Это уже уровень выше, так как требует больше технических знаний и понимания того, как устроены сами протоколы (подробнее об этом мы поговорим дальше).
Так или иначе, все торговые боты можно разделить на следующие типы:
Грид-боты
Работают по сетке ордеров. Покупают ниже, продают выше в заданном диапазоне.
DCA-боты
Покупают актив частями через определённые интервалы или при падении цены. Используются для усреднения позиции и снижения риска входа «в одну точку».
Сигнальные боты
Открывают сделки на основе внешних сигналов — от трейдеров, каналов или сервисов. По сути, просто автоматизируют чужие решения.
Копи-трейдинг боты
Повторяют сделки выбранного трейдера. Ты как бы «подключаешься» к его стратегии, но полностью зависишь от его действий и результатов.
Трендовые боты
Пытаются заработать на движении рынка. Если цена растёт — входят в лонг, если падает — в шорт. Основаны на индикаторах и анализе графика.
Скальпинг-боты
Делают много быстрых сделок с небольшой прибылью. Требуют высокой точности и часто чувствительны к комиссиям и задержкам.
Арбитражные боты
Ищут разницу в цене одного актива на разных биржах или рынках и пытаются заработать на этой разнице.
Если обобщить, все эти боты решают одну и ту же задачу — автоматизировать торговлю и попытаться извлечь прибыль из движения цены.
Но принцип остаётся прежним: либо угадать направление рынка, либо воспользоваться краткосрочными возможностями. Разница — только в подходе и скорости исполнения.
Без иллюзий и наивных ожиданий
Часто новички думают, что торговый бот — это «волшебная» программа, которая стабильно зарабатывает деньги, пока ты спишь. Кто-то верит, что существуют секретные математические формулы или «закрытые стратегии для избранных».
Вокруг этой темы действительно много мифов. Но реальность гораздо проще и приземлённее.
Бот — это всего лишь инструмент. Он не зарабатывает деньги сам по себе. Он просто исполняет заданную логику. И если в этой логике нет устойчивого преимущества, никакая автоматизация этого не исправит.
ИИ все сделает за вас - очередной миф
С появлением искусственного интеллекта тема ботов ещё больше окуталась «магией». Многие поверили, что искусственный интеллект сам всё сделает: проанализирует тренды, найдёт лучшие точки входа и будет стабильно приносить прибыль.
Но давайте немного остудим ожидания.
ИИ не умеет «предсказывать рынок» в том смысле, как это обычно представляют. Он работает с историческими данными, находит закономерности и строит вероятностные модели. А рынок — это динамическая среда, где поведение участников постоянно меняется.
Более того, если бы существовала универсальная модель, которая стабильно зарабатывает, она очень быстро перестала бы работать — просто потому, что её бы начали массово использовать.
В итоге, в контексте трейдинга ИИ — это далеко не волшебная кнопка, а всего лишь ещё один инструмент. Чуть более сложный, чуть более гибкий, но всё так же зависящий от данных, условий рынка и качества самой стратегии.
Вокруг чего тогда весь «сыр-бор»?
Если по сути никаких фундаментальных прорывов нет и всё сводится к тем же стратегиям и тем же рискам, возникает логичный вопрос: в чём тогда смысл всей этой темы? Зачем вообще всё это обсуждать?
Я как блокчейн-разработчик, который последние несколько лет работал с крипторынком изнутри и участвовал в создании Web3-проектов, со временем начал смотреть на него иначе. Есть большая разница между тем, как рынок выглядит снаружи, и тем, как он устроен на уровне механики.
Поэтому я и хочу поделиться своими наблюдениями — с теми, кто тоже пытается разобраться глубже в том, на чём сегодня на самом деле строятся рыночные процессы в криптоиндустрии.
И здесь есть ещё один важный момент.
Когда я говорил, что не существует «стратегий для избранных», — я немного слукавил. Позже объясню, что я имею в виду.
Масс-маркет - что предлагают под эгидой «автоматизации»
Если вы так или иначе интересуетесь блокчейном и криптовалютами, вы наверняка регулярно сталкиваетесь с предложениями торговых ботов. Условия участия могут быть разными: платные подписки, проценты с прибыли, комиссии за сделки, доступ к «закрытым стратегиям».
Суть сводится к тому, что вам предлагают воспользоваться ботом за платную подписку, либо заплатить процент с прибыли (если она будет), либо и то и другое в разных комбинациях.
При этом сам сервис, как правило, никаких рисков на себя не берёт — он просто предоставляет инструмент для торговли и в любом случае остаётся в плюсе, независимо от того, заработаете вы или нет. Конечно, в его интересах, чтобы вы чаще фиксировали прибыль: чем дольше вы пользуетесь сервисом, тем выгоднее это для него.
Но на этот фактор он может влиять разве что косвенно. Чем удобнее и понятнее интерфейс, тем выше вероятность, что вы полноценно освоите инструмент и сможете максимально эффективно использовать его возможности.
У разных ботов сложность алгоритмов может значительно отличаться, так же как и уровень управления. И, как правило, чем гибче функциональность, тем сложнее в нём разобраться — особенно для тех, кто не достаточно глубоко вникает в базовые принципы торговли.
Проще говоря, интерфейс одного и того же бота может состоять как из пары ползунков и переключателей, так и из десятков, а иногда и сотен настраиваемых параметров — каждый из которых влияет на итоговый результат стратегии.
То есть меньше настроек — меньше контроля. Больше настроек — выше гибкость, но и выше требования к пониманию.
Но на практике, большинство пользователей не стремятся детально разбираться в логике торговых механик. Они ограничиваются поверхностными знаниями, а некоторые и вовсе предпочитают делегировать настройки сервису, фактически играя в рулетку: повезёт или не повезёт.
Если у вас был опыт использования подобных систем — поделитесь, пожалуйста. Мне действительно интересно услышать ваше мнение на этот счёт.
Идеальная почва для мошеннических схем
Отдельная тема, которую, на мой взгляд, тоже важно затронуть — это мошенничество. К сожалению, всё, что так или иначе связано с деньгами и технологиями, всегда притягивает мошенников.
Пользуясь сложной терминологией и общей неразберихой в теме, они вводят в заблуждение людей, которые хотят заработать, но при этом не обладают достаточным уровнем понимания, чтобы отличить реальный продукт от красиво упакованного скама.
Очень часто за обёрткой «торговых ботов» скрываются самые обычные финансовые пирамиды.
Как это обычно выглядит?
Перед вами якобы инвестиционный сервис или фонд, который «зарабатывает с помощью торговых ботов». Вам предлагают внести депозит, после чего вы будете получать стабильный доход — ежемесячно, еженедельно или даже ежедневно.
Документация таких проектов, как правило, скудная и размытая: минимум технических деталей и максимум маркетинга. Основной акцент делается на инвестиционные пакеты (чем больше вложил и на дольше срок — тем выше доход) и, конечно, на щедрые реферальные программы.
Дальше всё развивается по классическому сценарию. Как и в любой финансовой пирамиде, первые выплаты действительно происходят. Публикуются отчёты, показываются «результаты работы бота», создаётся ощущение стабильного заработка.
Есть и более изощрённые варианты. В таких проектах делают полноценную имитацию продукта: интерфейс, настройки, выбор стратегий — всё выглядит правдоподобно. Но суть остаётся той же.
Вы вносите депозит на криптокошелёк сервиса, он блокируется на определённое время, бот якобы «работает», и вам начисляются «дивиденды». При этом вы никак не контролируете, что на самом деле происходит с вашими средствами.
Для человека, который не достаточно разбирается в теме, отличить реальный продукт от подобной схемы бывает крайне сложно.
Я называю это паразитированием на заблуждениях.
Поэтому мой личный совет — максимально осторожно относиться к подобным предложениям и по возможности пользоваться только проверенными сервисами и известными именами.
Самые распространенные типы ботов на рынке
А теперь давайте поговорим непосредственно о самих торговых ботах — о принципе их работы и о моём личном отношении к этой теме как разработчика.
Если отбросить маркетинг и красивые названия, все торговые боты можно условно разделить по одному простому принципу — как именно они зарабатывают деньги.
Первый тип - вовремя купи и выгодно продай
Первый и самый распространённый класс — это боты, которые пытаются зарабатывать на движении цены. Назовём их условно «купи-продай».
Сюда относятся трендовые боты, контртрендовые стратегии, грид-боты и прочие вариации. Суть у них одна: купить дешевле — продать дороже. Либо наоборот — зашортить и заработать на падении.
Разница только в подходе: кто-то пытается поймать тренд, кто-то работает в диапазоне, кто-то дробит сделки на множество мелких операций.
Но в основе всё та же идея — угадать или поймать движение рынка.
Основной недостаток такого подхода очевиден: рынок невозможно стабильно предсказывать. Любая стратегия рано или поздно попадает в условия, в которых она перестаёт работать. В итоге всё сводится к вероятности, дисциплине и, как ни крути, элементу удачи.
Второй тип — арбитражные боты
Здесь логика уже немного другая. Такие боты не пытаются предсказать, куда пойдёт цена. Они ищут разницу в цене одного и того же актива на разных площадках или в разных пулах.
Например, на одной бирже актив стоит чуть дешевле, чем на другой — бот покупает там, где дешевле, и продаёт там, где дороже.
В теории это выглядит почти как «безрисковая» стратегия. Но на практике всё упирается в скорость, комиссии, ликвидность и конкуренцию. И чем дальше, тем сложнее находить такие возможности.
Когда-то, на ранних этапах рынка, на этом действительно можно было зарабатывать хорошие деньги. Но сегодня этим занимаются сотни и тысячи ботов, и любые ценовые неэффективности закрываются буквально за доли секунд.
В итоге, чтобы быть конкурентоспособным, уже недостаточно просто «найти разницу в цене». Нужна инфраструктура, скорость исполнения и доступ к ликвидности, которые недоступны большинству обычных пользователей.
Боты работающие с ликвидностью
Этот тип автоматизации — уже другой уровень. По своей сути такие боты уже не совсем относятся к торговле в привычном понимании. Именно в этой нише я и увидел для себя наибольший потенциал.
Здесь никто не пытается угадать рынок и не ищет разницу в цене — работа идёт с самой механикой рынка.
Такие боты не торгуют в привычном смысле. Они размещают ликвидность в пулах, обеспечивают возможность другим участникам совершать сделки и зарабатывают на комиссиях и движении цены внутри заданных диапазонов.
По сути, это ончейн-аналог маркет-мейкинга.
Именно этот подход сейчас активно развивается в DeFi и открывает совершенно другой взгляд на то, как вообще можно зарабатывать на крипто-рынке.
Я не хочу подробно останавливаться на ботах типа «купи-продай», потому что не считаю, что могу добавить к этой теме что-то принципиально новое. Это не значит, что она неинтересная — просто лично меня она не особо увлекает.
Я не отношу себя к трейдерам. Я разработчик, и мне гораздо ближе логика алгоритмов, математика и сами механики, чем построение торговых стратегий.
Я знаю людей, которые годами торгуют на биржах — они могут часами обсуждать графики, сигналы и поведение рынка. Это определённый склад ума, и я честно понимаю, что это не про меня.
Но, как ни крути, рынок остаётся рынком, и всё здесь так или иначе связано с торговлей. Поэтому базовые принципы и алгоритмы, на которых всё это работает, мне, конечно, понятны.
И именно с них я и предлагаю начать — с краткого разбора того, как устроены DEX-платформы. Если вы читаете эту статью, предположу, что у вас уже есть хотя бы базовое понимание DeFi, а возможно, вы и вовсе неплохо в этом разбираетесь, поэтому ограничусь буквально парой вводных слов.
Совсем немного об основах DeFi
DeFi (Decentralized Finance), или децентрализованные финансы — это система, в которой всё работает через смарт-контракты в блокчейне. Здесь нет привычных посредников вроде централизованных бирж Binance, Bybit и прочих. Только ваши кошельки и смарт-контракты, и каждый сам отвечает за свои активы.
DEX — это децентрализованная «биржа». Вся торговля здесь происходит напрямую через блокчейн. Формально «биржи» как таковой нет — есть открытые смарт-контракты и веб-интерфейс, который просто помогает пользователю удобно взаимодействовать с блокчейном.
Если говорить совсем простым языком: DeFi — это финансы, где нет посредников. DEX — это биржа, которая работает прямо в блокчейне, у неё нет хозяина и единого центра управления. Вы просто подключаете кошелёк и взаимодействуете напрямую с системой: отправляете, получаете, обмениваете одни токены на другие.
Даже если веб-сайт DEX биржи перестанет работать — это не критично. Потому что сам сайт — это всего лишь удобная оболочка (фронтенд), а реальное взаимодействие происходит между вашим некастодиальным кошельком и смарт-контрактами, которые всегда будут находиться блокчейне.
Если вы знаете адрес контракта и умеете работать с ним напрямую (через SDK, JSON-RPC, CLI и т.д.), вы можете выполнить обмен, предоставить ликвидность или вывести средства вообще без привычного веб-интерфейса.
Что такое пул ликвидности в DEX и как он работает
DEX не может работать «в пустоте» — для обмена всегда нужен пул активов.
Например, кто-то создал пул с парой SOL/USDC. Чтобы вы могли обменять, условно, 100 USDC на 1 SOL, в пуле должен находиться SOL, готовый к выдаче.
DEX — это не «биржа» в привычном понимании с ордербуком и заявками от пользователей. Это пулы токенов, заранее предоставленные другими участниками.
Когда мы говорим «ликвидность», мы имеем в виду простую вещь: у протокола есть достаточно токенов, чтобы любой желающий мог совершить обмен.
Простейшая модель такого пула называется AMM (Automated Market Maker).
AMM - формула вместо ордеров
В централизованных биржах (CEX), таких как Binance, Coinbase, Bybit и других, цену определяют покупатели и продавцы. Есть заявки на покупку и продажу, они формируют так называемый order book или стакан (по нашему), и цена устанавливается в точке их пересечения.
В DEX всё устроено иначе.
Здесь нет ордербука. Цена рассчитывается автоматически — по формуле.
Одна из самых простых и популярных моделей AMM реализована в Uniswap v2 и описывается формулой:
x * y = k
Где:
x - количество одного токена в пуле,
y - количество другого токена,
k - константа, которая не меняется.
Как работает формула AMM на практике
Представим, что исходная цена 1 SOL = 100 USDC, и в нашем гипотетическом пуле ликвидности находится:
10 000 USDC и 100 SOL.
Применим формулу AMM:
x * y = kk = 10 000 * 100 = 1 000 000
k = 1 000 000 — это константа, которая должна оставаться неизменной в пуле, чтобы автоматический маркет-мейкер корректно рассчитывал цену.
Предположим, что мы хотим купить 50 SOL.
Чтобы x * y = k оставалось верным, контракт сам рассчитывает, сколько USDC нужно внести в обмен на 50 SOL.
Если мы забираем 50 SOL, то в пуле остаётся 50 SOL.
Считаем по формуле:x * 50 = 1 000 000 → x = 20 000 USDC
Изначально было: 10 000 USDC → стало 20 000 USDC
Значит, мы заплатили:20 000 − 10 000 = 10 000 USDC за 50 SOL
Средняя цена сделки:10 000 / 50 = 200 USDC за 1 SOL
Итог: изначальная цена была:10 000 / 100 = 100 USDC за SOL.
Но финальная цена в пуле после сделки стала:20 000 / 50 = 400 USDC за SOL — это в 4 раза выше исходной.
А всё потому, что чем больше объём сделки относительно объема пула, тем сильнее проскальзывание. Мы буквально «сдвинули рынок» своей же сделкой.
Для сравнения: если бы мы в этом же пуле решили купить только 1 SOL, то, исходя из той же формулы:
100 − 1 = 99x * 99 = 1 000 000x ≈ 10 101.01 USDC
10 101.01 − 10 000 ≈ 101.01 USDC
В итоге за 1 SOL, с учётом проскальзывания, мы бы заплатили примерно 101.01 USDC. Думаю, разница здесь очевидна.
Именно поэтому на DEX наличие достаточного объёма ликвидности имеет критическое значение. Чем больше ликвидности в пуле, тем меньше проскальзывание и тем стабильнее цена при совершении сделок.
Кто такие поставщики ликвидности?
Так как же эту ликвидность обеспечить, кто и зачем поставляет эту самую ликвидность в пулы на децентрализованных биржах (DEX)?
Ответ кроется в самой архитектуре протоколов, которые лежат в основе DeFi.
В какой-то момент разработчики предложили простую, но очень сильную идею: дать возможность любому участнику рынка стать поставщиком ликвидности и встроить для этого прямую экономическую мотивацию.
Другими словами, протокол не просто «просит» ликвидность — он платит за неё.
И платит из самого потока торговой активности.
Каждый раз, когда кто-то совершает обмен в пуле, с него взимается комиссия. Эта комиссия не уходит какой-то централизованной стороне, а распределяется между теми, кто предоставил ликвидность.
Таким образом вокруг этой модели сформировалась экономическая мотивация. Владельцы активов получили возможность становиться частью инфраструктуры обмена и «пускать» свои токены в работу, вместо того чтобы просто держать их на кошельке.
Но, как это обычно бывает, за этой красивой идеей скрываются не самые очевидные нюансы.
Проблема классических AMM-пулов в том, что ликвидность в них распределяется слишком широко и, как следствие, неэффективно.
Низкая капитальная эффективность LP в AMM
Если говорить грубо, когда вы кладёте средства в обычный AMM-пул, ваш капитал как бы размазывается по всей ценовой кривой. В результате значительная часть ликвидности в конкретный момент времени просто не работает эффективно.
Давайте разберём это на простом примере.
Вы выступаете в роли поставщика ликвидности (LP) и вносите в пул, например, 1000 USDC и эквивалентную сумму в SOL. На момент входа цена 1 SOL составляет 100 USDC.
Пул начинает работать, пользователи совершают обмены, вы получаете комиссии — все логично.
Но дальше рынок начинает двигаться.
Допустим, цена SOL вырастает до 200 USDC.
Что происходит в этот момент?
Пул автоматически перераспределяет ваши активы. Постепенно ваш SOL «продаётся» в обмен на USDC, потому что система поддерживает баланс по формуле x * y = k.
В итоге у вас становится:меньше SOLбольше USDC
И вот здесь возникает интересный момент.
Если бы вы просто держали SOL у себя на кошельке — вы бы полностью получили выгоду от роста цены.
Но поскольку вы были в пуле, часть вашего SOL уже «продалась» по более низким ценам в процессе роста.
В результате: вы вроде бы заработали комиссии, но недополучили прибыль от роста актива.
А в некоторых сценариях — вообще могли заработать меньше, чем при простом холде.
Это и есть так называемый impermanent loss.
Проще говоря, ваш капитал работал, но не максимально эффективно. И в ряде случаев — даже хуже, чем если бы он просто лежал без движения.
Рынок постоянно эволюционирует
Логично, что такие недостатки не могли не подтолкнуть разработчиков к поиску новых решений. Со временем появились более продвинутые модели децентрализованных пулов с динамическим распределением ликвидности.
Всё это можно назвать следующим этапом эволюции AMM — попыткой сделать ликвидность более точной, управляемой и эффективной.
Наконец мы приблизились к самому интересному
И вот, относительно недавно, классические AMM получили серьёзное развитие. Появились новые модели — CLMM и DLMM (Concentrated / Dynamic Liquidity Market Maker).
Концентрированная ликвидность впервые была реализована в Uniswap v3 командой Uniswap Labs. При этом базовая модель AMM осталась прежней, но изменился сам подход к распределению ликвидности — теперь она размещается не по всей кривой, а в заданных ценовых диапазонах.
Идея здесь проста: сконцентрировать ликвидность там, где она действительно работает, и дать возможность управлять ею более точно и осмысленно.
Благодаря этому капитал больше не размазывается по всей кривой, а размещается в конкретных диапазонах цен, где он приносит максимальную отдачу. Это резко повышает эффективность и открывает совершенно другой уровень контроля.
Исследование и эксперименты в области работы с DLMM-ликвидностью — это то, чему я посвятил последние месяцы своей жизни.
Небольшое отступление - немного личного
Если вы дочитали до этого места, значит тема децентрализованных финансов действительно вас увлекает — а возможно, вы уже работаете с торговыми ботами. В любом случае, дальше будет самое интересное.
Признаюсь, писать этот текст оказалось задачей не из простых. Я стараюсь объяснять сложные вещи так, чтобы это было понятно тем, кто только начинает вникать, и в то же время не слишком "размусоливать" для тех, кто уже в теме.
Я занимаюсь программированием уже много лет. У меня был свой IT-бизнес, и так сложилось, что значительную часть своей карьеры я посвятил онлайн-гемблингу на заре его появления. Затем меня увлекли исследования в блокчейн сфере.
Последние годы нельзя назвать особенно успешными ни с точки зрения карьеры, ни с точки зрения финансов — но это уже отдельная история. Если кому интересно, я писал о себе в отдельной статье.
Примерно год назад мне предложили разовую подработку — создать бота для поставки ликвидности в DLMM-пулы на блокчейне Solana через протокол Meteora.
Конечно, с классическими AMM я уже работал, и опыт в блокчейн-разработке у меня был. Но про DLMM я узнал впервые.
Честно говоря, сначала этот проект показался мне откровенно скучным. Сама мысль о том, что придётся разбираться во всей этой математике, скорее вызывала внутреннее сопротивление. Но выбора особо не было, поэтому через «не хочу» я всё-таки сел изучать документацию.
И дальше произошло то, что часто бывает в таких случаях.
Мало того что процесс изучения протоколов DLMM оказался неожиданно увлекательным, я ещё и понял, что эта ниша из-за своей сложности до сих пор остаётся относительно свободной и в целом недооценена инвесторами, а значит, обладает огромным потенциалом.
Но обо всем по порядку.
DLMM - это ликвидность там, где она нужна
Итак, ранее мы разобрали, как работают классические AMM-пулы. Если вы LP (поставщик ликвидности) и хотите внести ликвидность, вам необходимо добавить сразу пару токенов в общий пул.
Взамен вы получаете долю этого пула, и все комиссии от обменов распределяются пропорционально вашей доле.
Проще говоря, если вы внесли, например, 1% всей ликвидности — вы будете получать примерно 1% от всех комиссий, которые генерирует этот пул.
Но здесь есть важный нюанс.
Ваш доход никак не зависит от того, где именно сейчас находится цена — вы участвуете во всех сделках сразу, по всей ценовой кривой. Даже если большая часть вашей ликвидности фактически не используется в текущий момент.
В DLMM-пулах вы можете выбрать диапазон, в котором разместить ликвидность, а также пропорцию токенов — вплоть до того, что можно внести только один актив, а не пару.
Давайте разберёмся, как это устроено
Возьмём для примера DLMM-пул SOL/USDC — один из самых ликвидных пулов в Meteora.
В отличие от «линейного» AMM, где цена меняется плавно по формуле, в DLMM цена разбита на дискретные шаги — так называемые бины (bins).
Бин — это своего рода «микро-пул» внутри основного пула — небольшая ячейка, в которой происходит обмен.
Как всё это выглядит визуально, вы можете посмотреть на официальном сайте протокола Meteora, разработанного командой Solana. Я не буду оставлять здесь ссылок, чтобы это не выглядело как реклама — при желании вы легко найдёте всё сами.
Но для наглядности я приведу пару скриншотов, чтобы было проще визуально представить.
Для примера я выбрал пару SOL/USDC. Как вы можете видеть, у неё есть целый набор отдельных пулов, которые отличаются шагом бина (Bin Step).
Да, здесь также отображаются TVL и объём торгов за 24 часа, но это скорее вспомогательная информация. Ключевую роль в контексте работы DLMM играет именно Bin Step.
Обычно для удобства в интерфейсах bin step отображается в виде целого числа, но фактически это процент, на который цена следующего бина отличается от предыдущего.
Например, bin step = 10 означает, что шаг бина составляет 0.10%, и каждый следующий бин отличается по цене примерно на 0.10%.
Допустим, текущая цена 1 SOL = 100 USDC, значит - следующий бин будет примерно: 100 × 1.001 = 100.1 USDC, а предыдущий бин: 100 × 0.999 = 99.9 USDC
При этом в обе стороны таких бинов может быть очень много — фактически они покрывают весь возможный диапазон движения цены. Каждый бин — это отдельный уровень, на котором может находиться ликвидность.
В чем заключается основная особенность
Протокол DLMM позволяет нам размещать ликвидность в конкретных ценовых диапазонах и получать комиссии именно с тех сделок, которые проходят через выбранные бины, а не по всей длине ценовой кривой, как это происходит в классических AMM.
Принцип работы бота, который мне предложили разработать, был достаточно простым.
Он должен был размещать ликвидность в заданном диапазоне (ценовом коридоре) и следить за тем, чтобы цена находилась внутри него. Как только цена выходит за границы диапазона, бот автоматически смещает коридор так, чтобы цена снова оказывалась в его центре.
Для простоты понимания приведем элементарные примеры
Предположим, что мы работаем в пуле с bin step = 10, то есть 0.10%, и текущая цена:SOL = 100 USDC.
Перед запуском бота мы задаём сумму ликвидности 50% в SOL и 50% в USDC и ширину коридора: количество бинов вправо (на рост цены) и влево (на снижение).
Допустим, мы выбрали общую сумму для запуска бота: 200 USDC и диапазон в 10 бинов вправо и 10 бинов влево.
Так как текущая цена 1 SOL = 100 USDC и находится в центре диапазона, ликвидность распределяется поровну: 100 USDC и 1 SOL.
Всего в диапазоне (наш коридор) получается 21 бин:10 вверх, 10 вниз и 1 текущий бин, в котором находится цена.
В цифрах это выглядит так:текущая цена = 100 USDCBin Step = 10 = 0.10% = 0.001
Каждый бин рассчитывается как умножение на (1 + step)
Бинов вверх:100 × (1.001)^10Максимальная цена ≈ 101.005 USDC
Бинов вниз:100 × (0.999)^10Минимальная цена ≈ 99.005 USDC
Таким образом, ликвидность от нижней границы диапазона (≈99.005) до текущей цены (100) размещается преимущественно в токене USDC, а от текущей цены до верхней границы (≈101.005) — в токене SOL.
Пока цена остаётся внутри этого коридора, мы зарабатываем комиссию с каждой сделки, проходящей через эти бины. И чем дольше цена двигается внутри диапазона (туда-сюда), тем больше комиссии нам начисляется.
Но, как правило, в таких узких коридорах цена не задерживается надолго, особенно в условиях высокой волатильности. Поэтому бот в режиме реального времени, 24/7, отслеживает текущее состояние и, как только цена выходит за пределы коридора, выполняет так называемый ребаланс.
Сценарий ребаланса 1: цена выходит вверх
Если цена выходит за верхнюю границу диапазона, вся ликвидность оказывается в USDC.
Действие бота:
1. Выводит ликвидность
2. Обменивает часть USDC (например, 50%) обратно в SOL
3. Заново выставляет диапазон, центрируя его относительно новой цены.
Сценарий ребаланса 2: цена выходит вниз
Если цена выходит за нижнюю границу, ликвидность оказывается в SOL.
Действие бота:
1. Выводит ликвидность
2. Обменивает часть SOL в USDC
3. Снова выставляет диапазон вокруг текущей цены.
Что в итоге получилось
Разработка бота была завершена в срок, заказчик принял работу, оплатил её, и мы на дружеской ноте разошлись. Однако для него, как и для меня, это был первый подобный опыт в этой области, поэтому с точки зрения эффективности итоговый результат остался под вопросом.
С технической стороны для меня не составило большого труда реализовать его идею. Но вот с концептуальной частью всё оказалось куда интереснее.
Дело в том, что как его, так и мои теоретические знания о работе DLMM-протоколов были, мягко говоря, поверхностными и не учитывали всех неочевидных нюансов и подводных камней, которые начали проявляться уже в процессе разработки приложения.
Конечно, по мере того как я все глубже погружался в тему и лучше понимал эти механики, я делился с ним своими наблюдениями. Но он предпочёл ограничиться собственной базой знаний.
И я его понимаю. Человек занятой, и у него нет ни времени, ни, возможно, желания разбираться во всех тонкостях этой области.
У этих ребят была идея и бюджет под неё — и ожидание, что на выходе они получат готовый продукт, который сразу начнёт приносить прибыль.
Но, как это обычно бывает, есть ожидания — и есть реальность.
Дело в том, что предложенная заказчиком модель в её текущем виде не способна стабильно приносить доход. Результат такой статичной стратегии, как и любой другой, зависит от конкретного поведения рынка и будет эффективен лишь в определённых условиях.
В рамках этой модели фиксация прибыли возможна при положительном или умеренно стабильном тренде. При отрицательном тренде стратегия закономерно начинает нести убытки.
В двух словах картина выглядит так:
Бот размещает ликвидность в пропорции 50/50: один токен и второй. Далее, по мере движения цены, ликвидность «перекатывается» в одну из сторон — в нашем случае либо в SOL, либо в USDC.
После выхода цены из диапазона бот выводит ликвидность и сразу же делает своп части позиции по текущей цене. И здесь возникает ключевой момент: обмен происходит по цене, которая уже менее выгодна, чем та, по которой актив накапливался в процессе движения.
В результате вся комиссия, полученная на предыдущем этапе, частично или полностью нивелируется за счёт этого невыгодного обмена.
При этом размер комиссии может достигать 1% с одной сделки в течение нескольких минут — это вполне реальные цифры, которые можно проверить по TXID. Но, несмотря на то что позиции закрываются в плюс, если рассматривать результат на дистанции, impermanent loss съедает практически весь доход.
И только в случае устойчивого роста цены, за счёт удорожания SOL, появляется возможность зафиксировать прибыль.
Но при таком сценарии возникает логичный вопрос: а не проще ли было просто держать SOL? Потому что итоговая эффективность такой стратегии зачастую оказывается сопоставимой, а иногда и ниже.
Выводы которые напрашиваются сами собой
Таким образом, углубившись в изучение механик работы протоколов DLMM, я пришёл к выводу, что эта сфера — далеко не про «Пришёл, увидел, победил». Это целая наука, огромное поле для теоретических исследований, математических расчётов и практических экспериментов с далеко не всегда предсказуемыми результатами.
Ребята, которые заказали разработку бота, недооценили сложность и уровень математической подготовки, необходимый для глубокого понимания этой темы, и в итоге вернулись к более понятным для себя задачам, отложив эту идею в долгий ящик.
А я, наоборот, втянулся. Перечитав тонны документации, форумов и всего, что так или иначе связано с DLMM, я просто не смог остановиться. Спортивный интерес и моё «ботанское» упорство не позволили мне вот так просто бросить всё на полпути.
Если бы они изначально имели более реалистичное представление о том, какой путь нужно пройти от идеи до рабочего и действительно прибыльного продукта, скорее всего, они подошли бы к этому совершенно иначе, либо же вообще оставили эту затею.
Только спустя месяцы исследований и практических экспериментов я могу с уверенностью сказать: это не та область, где можно добиться результата «наскоком». Здесь требуется полное погружение — месяцы и годы работы, развитие математического мышления, постоянное тестирование гипотез и перебор бесконечного количества параметров.
Со временем начинаешь видеть не просто отдельные результаты, а закономерности — тонкие, неочевидные взаимосвязи между поведением рынка, распределением ликвидности и параметрами стратегии. И именно в этих деталях, на стыке теории и практики, и формируется то самое преимущество, о котором так часто говорят, но редко объясняют.
«Секретные стратегии» или «клуб для избранных»
И вот мы подошли к моменту, где у вас, скорее всего, назрел вполне логичный вопрос: а кто и как на этом зарабатывает? Как найти рабочую модель и можно ли вообще рассчитывать на стабильный результат?
Это, пожалуй, главные вопросы, которые всех волнуют. Но как вы уже догадались - универсального решения здесь нет.
Безусловно, есть общие подходы: методики, усреднённые параметры, сигнальные паттерны и прочие элементы, из которых собирается стратегия. Но единой формулы, которая гарантированно приносила бы стабильную прибыль, не существует.
Помните, я говорил про «секретные стратегии»? Так вот, на мой взгляд, они действительно существуют — но у каждого они свои. И, как правило, никто не спешит ими делиться. Как рыбак не расскажет про своё место, а грибник — про свою поляну.
Хотя, пожалуй, не совсем никто. Кое-чем я всё-таки поделюсь.
Мои эксперименты и интересные наблюдения
Как я уже говорил, в течение последних нескольких месяцев, в свободное от основной работы время, я продолжаю экспериментировать с ликвидностью и заметно вырос как специалист в этой области.
Пока, конечно, я не могу похвастаться какими-то серьёзными финансовыми результатами, но, как говорится, я определённо на правильном пути.
И сейчас я хочу немного поделиться тем, к чему мне удалось прийти.
Я сам по себе человек не очень социальный, веду довольно закрытый образ жизни, и в реальности мне попросту не с кем обсудить такие вещи. Поэтому очень надеюсь, что среди читателей найдутся единомышленники, с которыми можно будет обменяться опытом.
Статичные модели стратегий не работают
Любой, кто сталкивался с алгоритмической торговлей, рано или поздно приходит к простому выводу: эффективный торговый алгоритм не может быть статичным.
Рынок — это динамичная среда. Меняются условия, волатильность, поведение участников, ликвидность и сами тренды. То, что работало вчера, сегодня может перестать работать.
Поэтому любая жёстко зафиксированная стратегия эффективна лишь в ограниченном сценарии и теряет актуальность, как только рынок выходит за его рамки.
Статичный бот — это по сути набор заранее прописанных действий. Пока рынок ведёт себя «по плану» — он работает. Как только условия меняются — эффективность падает.
В отличие от этого, рабочий алгоритм — это не формула, а система: набор правил, фильтров и механизмов адаптации, которые позволяют подстраиваться под текущую ситуацию.
Очевидные недостатки исходной модели
Оставшись с исходным кодом проекта, я в первую очередь решил избавить бота от самых очевидных недостатков.
Первым делом я убрал бессмысленный свап токенов в пропорцию 50/50 после каждого закрытия позиции и перед ребалансом.
Фактически это означало исключение одной из операций в блокчейне, упрощение логики и снижение нагрузки на бота.
Дело в том, что swap через DEX — это полноценная транзакция, которую подписывает бот. Во-первых, это не бесплатно (комиссии за gas). Во-вторых, это потенциально уязвимое место в логике: всегда есть риск, что транзакция не пройдёт или откатится по тем или иным причинам, особенно в периоды высокой нагрузки на сеть.
В отличие от классических AMM, DLMM-протоколы позволяют создавать позиции не только с парой токенов, но и с одним активом. А значит, принудительное приведение баланса к 50/50 в ряде случаев не имеет никакого практического смысла.
Более того, если посмотреть на ситуацию шире, становится очевидно, что помимо дохода от комиссий появляется ещё один важный фактор — возможность управлять структурой позиции таким образом, чтобы если не зарабатывать дополнительно, то хотя бы снижать потери от impermanent loss.
Теперь логика выглядела немного по другому
Без свапа, который делил ликвидность 50/50, стало примерно так:
Допустим, наши активы: 1 SOL
Текущая цена: 100 USDC за SOL, а DLMM-пул также с bin step = 10 (0.10%).
Мы размещаем ликвидность только в SOL, например в диапазон на 20 бинов вверх.
Считаем:100 × (1.001)^20(1.001)^20 ≈ 1.0201100 × 1.0201 ≈ 102.01 USDC
Таким образом, наш коридор начинается от текущей цены (100 USDC — это нижний бин), а верхний бин будет находиться примерно на уровне 102.01 USDC.
Создание такой позиции означает, что мы ожидаем роста цены выше ~102 USDC, чтобы при выходе из диапазона закрыть позицию уже в токене USDC вместе с накопленной комиссией.
Вероятность такого движения, как правило, достаточно высокая — особенно на волатильном рынке. Хотя, конечно, сценарии могут быть разными, но для простоты будем считать, что цена действительно выходит за верхнюю границу диапазона.
Итак, когда цена превышает отметку ~102 USDC, бот закрывает позицию и выводит ликвидность уже в USDC. В нашем случае это будет примерно 101 USDC.
И здесь важно обратить внимание на один ключевой момент.
Если бы мы просто держали 1 SOL и продали его по цене 102 USDC, мы получили бы 102 USDC, то есть заработали бы 2 USDC. В нашей же модели мы получаем около 101 USDC — то есть зарабатываем только 1 USDC.
Возникает логичный вопрос: куда делся ещё 1 USDC?
Это не совсем классический impermanent loss в чистом виде. Это скорее эффект «недозаработанной прибыли». Мы продаём актив не по максимальной цене, а постепенно — по мере движения цены через наш диапазон. В результате средняя цена выхода оказывается ниже рыночной на момент закрытия позиции.
Здесь мы зарабатываем комиссию
Именно она является ключевым источником дохода в этой модели. Чем дольше цена находится внутри диапазона и двигается «туда-сюда», тем больше сделок проходит через наши бины и тем больше комиссии мы получаем.
В реальных условиях эта комиссия может достигать порядка 1% и более за относительно короткий промежуток времени — особенно при высокой активности рынка.
Таким образом, вся модель строится на балансе: мы теряем часть потенциальной прибыли на росте, но взамен получаем доход от комиссий.
Теперь у нас есть, условно, 101 USDC + ~1% комиссии = 102 USDC.
И возникает следующий вопрос: как выбрать новый диапазон для позиции?
Если предыдущая позиция закрылась в USDC после роста цены, следующая позиция открывается не симметрично, а с уклоном вниз — с расчётом на возможную коррекцию.
Я использую следующую логику:
мы берём верхний бин предыдущей позиции и отступаем вниз на удвоенную ширину диапазона, чтобы не «догонять» цену, а работать от отката.
Разберём на цифрах.
Верхний бин предыдущей позиции:102.1 USDC
Ширина диапазона:20 бинов
Отступ:20 × 2 = 40 бинов вниз
Считаем новый верхний бин:
102.1 × (0.999)^40 ≈ 102.1 × 0.9608 ≈ 98.14 USDC
Теперь считаем нижний бин (ещё 20 бинов вниз):
98.14 × (0.999)^20 ≈ 98.14 × 0.9801 ≈ 96.19 USDC
В итоге новая позиция выглядит так:верхний бин ≈ 98.14нижний бин ≈ 96.19
И вот, цена проходит этот коридор, теперь посчитаем:
Среднюю цену можно взять грубо: (98.14+96.19)/2≈97.17
Считаем сколько SOL получим: 102/97.17≈1.0497
Таким образом мы получаем: 1.05 SOL
Плюс примерно 1% комиссии: 1.05 × 0.01 = 0.0105 SOL
Итого мы имеем: 1.0605 SOL
При том что на входе у нас был только 1 SOL.
Разумеется, это условно «идеальный» сценарий, но в нём уже есть понятная логика, в отличие от статичного подхода с распределением 50/50 вокруг текущей цены.
Здесь мы сознательно размещаем ликвидность ниже рынка, чтобы: перехватить коррекцию и постепенно набрать SOL по более выгодной средней цене
Если цена действительно идёт вниз, мы аккумулируем актив и одновременно собираем комиссию. Если же отката не происходит — мы просто не входим в позицию, что в ряде случаев тоже является правильным решением.
Когда позиция закрывается уже в SOL (после падения), логика становится зеркальной: диапазон смещается выше текущей цены, чтобы при отскоке постепенно разгружать актив обратно в стейблкоин.
Иначе говоря, после каждого закрытия позиции я перестал автоматически выставлять новый коридор вокруг текущей цены. Вместо этого сначала анализирую текущее состояние: в каком токене мы вышли, какая часть движения уже пройдена, насколько вероятно продолжение или откат, и главное — что в следующем цикле для нас выгоднее — накапливать базовый актив или фиксироваться в стейбле.
Количество параметров, влияющих на результат, по сути бесконечно.
И это, честно говоря, стало для меня неожиданным открытием. Оказалось, что поле для экспериментов практически безгранично. Можно придумать десятки и сотни управляемых параметров — настраивать их вручную или адаптировать под сигналы — и всё равно получать результат, который остаётся во многом непредсказуемым.
В какой-то момент становится очевидно: задача не в том, чтобы «найти идеальную конфигурацию», а в том, чтобы выявлять устойчивые закономерности и постепенно сужать пространство экспериментов вокруг них.
Потому что каждый параметр в этой системе влияет на поведение стратегии:
ширина диапазона определяет, насколько быстро вы будете конвертироваться из одного актива в другой
смещение диапазона задаёт сценарий, в котором вы работаете
плотность ликвидности влияет на то, как именно вы собираете комиссии
частота ребалансов напрямую влияет на издержки и ошибки синхронизации с рынком
И все эти параметры не работают по отдельности — они переплетены.
Но чем больше я тестировал разные сценарии, тем яснее становилось несколько вещей.
Во-первых, сама по себе высокая комиссия в пуле ничего не гарантирует.
На бумаге пул может выглядеть идеально: высокий APR, большой объём, активные торги. Но если структура движения цены не подходит под вашу стратегию, вся эта «доходность» быстро превращается в иллюзию.
Во-вторых, слишком узкие диапазоны дают красивую эффективность только в идеальных условиях.
Да, они могут приносить отличные комиссии, пока цена аккуратно ходит внутри коридора. Но рынок редко ведёт себя настолько «удобно». Один импульс — и вы уже вне позиции, а дальше либо сидите в одном активе, либо заходите заново в не самой удачной точке.
В-третьих, слишком широкие диапазоны делают стратегию вялой.
Да, они лучше переживают движения рынка и реже требуют вмешательства. Но при этом капитал начинает работать менее эффективно, а доход от комиссий размывается. В итоге вы как будто снижаете риски — но одновременно снижаете и потенциал.
Немного честности про реальность
На этом месте было бы очень удобно написать что-то в духе:
«И вот после всех этих исследований я нашёл рабочую модель, которая стабильно печатает деньги».
Но нет.
Реальность, как обычно, гораздо приземлённее.
На текущем этапе я вижу отдельные рабочие паттерны, интересные закономерности, удачные конфигурации для разных фаз рынка. Понимаю, где есть потенциал для улучшения и в каких местах модель можно усиливать.
Но вместе с этим становится очевидно и другое — эта область намного сложнее, чем кажется со стороны.
DLMM-бот — это не просто автоматический ребаланс. Это постоянная настройка, работа с вероятностями и попытка выстроить статистическое преимущество, которое сложно найти и ещё сложнее удержать.
Если попытаться сформулировать главный вывод максимально просто, он будет таким: будущее криптоботов — не в попытке «угадать цену», а в более точной работе с рыночной инфраструктурой.
В 2026 году тема ботов — это уже не столько про трейдинг, сколько про инженерный подход к деньгам.
Да, вокруг по-прежнему много шума, маркетинга, откровенного скама и красивых обещаний. Но под всем этим действительно есть глубокая технологическая основа.
И чем глубже я в неё погружаюсь, тем меньше воспринимаю рынок как казино — и тем больше как сложную программируемую систему, в которой можно искать реальные закономерности.
Другой вопрос, что цена входа в это понимание значительно выше, чем многим кажется.
Тихая сторона рынка
Работая с DLMM-пулами, я заметил еще одну интересную вещь.
Есть кошельки, которые системно работают с ликвидностью в Meteora. Это хорошо видно в блокчейне Solana: как часто они заходят в позиции, как двигают диапазоны, с какими объёмами работают.
По некоторым из них очевидно, что это не случайные сделки, а продуманная стратегия. Они стабильно крутят ликвидность и, судя по всему, неплохо зарабатывают.
При этом их вообще нигде нет.
Никаких каналов, продаж стратегий, «инвест-проектов» — ничего. Я их для себя называю «тихие ботаны-миллионеры».
И это логично.
Если у тебя есть рабочая модель, которая реально приносит деньги, последнее, что ты будешь делать — рассказывать о ней всем подряд. Потому что как только стратегия становится массовой, она быстро перестаёт работать. Да и смысла в этом немного.
Как раз в таких случаях хорошо работает простая мысль: деньги любят тишину.
Поэтому всё самое интересное в этой теме происходит не в публичке, а где-то в тишине — на уровне личных экспериментов и собственных наработок.
Ну а я, конечно, к этой категории пока не отношусь, ну по крайней мере пока. Иначе вы бы сейчас эту статью не читали.
Ищу единомышленников и тех с кем по пути
Если вы работаете в этой сфере, занимаетесь исследованиями или просто копаете тему DeFi — пишите. Буду рад пообщаться, обсудить идеи или обменяться опытом.
Честно говоря, в офлайне у меня почти нет знакомых, которые хоть как-то связаны с блокчейн-разработкой или близкими к ней областями. Поэтому любые содержательные диалоги на эту тему для меня — большая ценность.
Отдельно скажу про текущую ситуацию. Я всё ещё нахожусь в поиске своего места. Если вы читали мою статью годичной давности — с тех пор не многое поменялось. Есть какие-то временные подработки, которые позволяют держаться на плаву, но назвать это стабильностью пока нельзя.
При этом идей накопилось достаточно — в разных направлениях, не только связанных с криптой. Но, как это часто бывает, не хватает ни ресурсов, ни людей, с которыми можно было бы эти идеи реализовать.
Так что если вам откликается то, о чём я писал — буду рад знакомству.
Спасибо, что дочитали статью. Пишите комментарии, делитесь своим опытом, спорьте, критикуйте — это всегда полезно.
