Исследование линейных и нелинейных операторов DEX-трейдинга

При разработке децентрализованной биржи (DEX) одной из ключевых задач является проектирование торговых операторов. Эти операторы могут быть линейными или нелинейными, тот же принцип применим и к проектированию операторов процентной ставки. Однако эта разница может быть не совсем понятна многим.

Линейные торговые операторы основаны на теории сбалансированной цены и представляют собой простое линейное преобразование портфеля активов. В условиях предположения о безарбитраже разумная финансовая торговля должна быть линейной. Если возникают нелинейные результаты, например, когда T является нелинейным в STP = Y, то Y может быть недооцененным или существовать арбитражная возможность для портфеля активов. Таким образом, модели торговли с использованием оракулов должны использовать линейные операторы, иначе они могут быть подвержены арбитражу. С другой стороны, в условиях полного рынка и эффективного ценообразования только линейные операторы могут гарантировать отсутствие арбитража.

Однако линейные операторы также имеют свои ограничения. Это означает, что все пуллы ликвидности равны и операторы не могут быть токенизированы. Это связано с тем, что линейные преобразования эквивалентны в любом контракте и не могут захватить конкретную ценность.

В отличие от этого, нелинейные торговые операторы пытаются одновременно выполнять три функции: ценообразование, торговлю и накопление стоимости ( токенизации ). Их можно спроектировать с учетом самоподдерживающихся свойств, связанных с масштабом, что позволяет накапливать стоимость. Однако это также создает некоторые проблемы: по мере того как рынок становится все более совершенным, нелинейные операторы фактически могут лишь в очень малых объемах торговли адаптироваться к линейным операторам; какова будет эффективность затрат их дизайна на неполных рынках; а также вопросы источников входа в стоимость и устойчивости нелинейности.

В настоящее время многие автоматические маркет-мейкеры (AMM) используют модель фиксированного произведения (, такую как XY = K), которая является типичным масштабным нелинейным оператором. Она может эффективно моделировать линейную торговлю только при достаточном размере пула маркет-мейкеров. Если объектом торговли является полноценный рынок, его основная ценность заключается в эффективности подгонки после эффекта масштаба.

Многие люди надеются перенести ценовые права в блокчейн, но это может быть иллюзией. В совершенном рынке преимущества централизованных бирж очень очевидны. Дискретность и аукционные свойства поведения в блокчейне затрудняют эффективное ценообразование в совершенном рынке. Для несовершенного рынка (, такого как новые проекты или нишевые активы ), ключевым требованием является быстрое и недорогое формирование цен и проведение крупных сделок, в то время как ограничивающими факторами являются затраты на формирование цен и крупные сделки.

Нелинейные операторы одновременно обрабатывают ценообразование и сделки, но в эффективности им трудно конкурировать с линейными моделями, использующими оракулы. Кроме того, проблема ввода стоимости нелинейных операторов также является ключевой. На совершенных рынках требуется множество мелких сделок для компенсации арбитражных убытков, но эти сделки могут быть устранены из-за увеличения затрат на блокчейне. На высоко несовершенных рынках важно уметь обрабатывать большое количество сделок с нечувствительными к цене требованиями, что, в свою очередь, приводит к линейности модели.

В целом, нелинейные торговые операторы не являются ценным направлением для развития. В протоколах, нацеленных на накопление децентрализованной стоимости в блокчейне, сами сделки не должны осуществляться нелинейным образом. Тем не менее, в области процентных операторов, из-за сложности арбитража и недостатка эффективных предсказателей процентных ставок, нелинейные операторы могут временно иметь определенную ценность в ценообразовании, но это скорее временная мера.

Одним из способов улучшения нелинейных торговых операторов является введение рекурсивной информации, то есть захват ценных компонентов из исторической информации о сделках для снижения арбитражного риска. В этой области в настоящее время проводятся немного исследований, но уже осознали, что можно уменьшить такие проблемы, как непостоянные потери DEX, комбинируя рекурсивные операторы и нелинейные торговые операторы.

Будущие вызовы заключаются в глубоком анализе основных рисков, стоящих за каждым оператором, и в четком моделировании торговых целей. Это поможет унифицировать различные финансовые услуги в рамках теоретической модели операторов, разработать более эффективные математические модели, повысить эффективность и целостность проектирования продуктов, что, в свою очередь, будет способствовать развитию финансового мира на блокчейне.