自動做市商有兩種類型的參與者:一種是交易者,他們將一種代幣交易成另一種;另一種是流動性提供者,他們向AMM提供代幣流動性來獲取一部分交易費用。
以LP身份參與何時具有經濟意義?收益何時超過成本?LP的收益來自交易費用,以及在某些情況下額外的代幣獎勵。本篇文章總結了一種計算的新方法,我們稱之為LVR。我們將在下面詳細介紹LVR及其對LP和AMM設計的影響,但首先讓我們回顧一下AMM在市場價格演變時的表現。
AMM中的套利與「逆向選擇」
自動做市商中的LP因逆向選擇而可能遭受損失,這是成為LP的主要代價之一。由于提供流動性給以既定價格進行交易的任何一方,AMM中的每個LP都冒著成為有更好或更即時代幣價格信息的交易者對手方的風險。例如,如果公開市場上的ETH價格突然上漲,快速套利者可能會從AMM購買ETH,然后在幣安等中心化交易所轉售賺取利潤。因為AMM只有兩種類型的參與者,所以交易者的利潤就對應著LP的損失。
香港正在探索推出穩定幣HKDG:金色財經報道,香港正在探索推出穩定幣HKDG,以與USDT和USDC等成熟穩定幣競爭。通過用外匯儲備支持HKDG,政府尋求促進金融創新并維護其在區塊鏈領域的領導地位。通過發行與港元掛鉤的穩定幣(HKDG),政府旨在提高交易效率、降低成本并改善現有支付系統。此舉預計將增強香港的金融科技能力,并提高其金融體系的效率和包容性。然而,政府目前的計劃允許私人機構發行港元穩定幣,這可能會限制其市場份額和整體影響。[2023/7/5 22:18:02]
為了推理LP的成本,從而為LP的參與決策和AMM設計提供信息,我們從評估過去的簡單問題開始。假設我們剛剛完成向ETH-USDCAMM提供流動性。假設我們將1ETH和1000USDC存入AMM,并在提款時收到0.5ETH和2000USDC。進一步假設當月ETH價格上漲,在一個月內從1000美元躍升至4000美元。在這種情況下,提供流動性的決定將使你的資金從存款時價值2000美元的投資組合翻倍到提款時價值4000美元的投資組合。
Kraken聘請Blockchain.com前首席合規官擔任公司首席合規官:金色財經報道,加密貨幣交易所Kraken已聘請CJ Rinaldi擔任其首席合規官。Rinaldi 在 2021 年 10 月至 2022 年 12 月期間在加密服務公司 Blockchain.com 擔任首席合規官后加入 Kraken。Rinaldi 幫助減輕了 Blockchain.com 的風險并擴展了其全球合規框架。在加入 Blockchain.com 之前,Rinaldi 曾在德意志銀行擔任首席合規官,并在此之前擔任美國證券交易委員會執法部門的高級法律顧問。[2023/1/24 11:28:43]
為AMM提供流動性涉及當月持有一定數量的ETH。鑒于ETH的價格在本月翻了4倍,事后看來,幾乎任何涉及持有一些ETH的策略看起來都相當不錯。
但更重要的問題是:AMMLP的具體策略與你「做多ETH」的所有其他方式相比如何?同樣,在撇開純粹由ETH價格變化產生的利潤后,該如何看待提供流動性這個決定?
過去24小時Coinbase比特幣流出量超過4萬枚:金色財經報道,據coinglass數據顯示,過去24小時Coinbase的比特幣流出數量達到40,309.72 BTC,是BTC流出量最高的頭部加密交易平臺,其次是FTX,BTC流出量為19,941.64 BTC。[2022/11/10 12:40:15]
押注ETH價格上漲的最簡單方法是購買一些ETH并持有它。在上文的例子中,持有策略將導致月末投資組合價值5000美元,比從AMM提取的金額多1000美元。這1000美元的差距就是通常所說的「無常損失」的一個例子。
無常損失的例子
無常損失將LP的利潤與參考策略下可能獲得的利潤進行了比較,但它未能隔離AMMLP面臨的逆向選擇成本。為了看到這一點,讓我們改變我們的例子,使ETH在月初和月底的價格都是1000美元。在這種情況下,在大多數AMM中,你將獲得與初始存款相同的代幣組合,這意味著無常損失將為零。無論ETH價格在整個月內保持不變還是在回到1000美元之前上下浮動,結果都一樣。
Coinbase首席經濟學家:自2020年疫情以來,股票和加密資產價格的相關性顯著上升:金色財經報道,Coinbase首席經濟學家Cesare Fracass在一篇博客中稱,盡管有些人將加密貨幣作為傳統市場的對沖工具,但如今的數字資產與石油和天然氣、科技和醫藥股等大宗商品具有相似的風險特征。他指出,自2020年大流行以來,“股票與加密資產價格之間的相關性已顯著上升”。
Coinbase Institute的5月份報告發現,比特幣和以太坊與天然氣和石油等大宗商品的波動性相似,每天在4%和5%之間波動。(Cointelegraph)[2022/7/6 1:54:40]
價格軌跡上的無常損失的獨立性應該會讓你覺得很可疑。例如,我們已經討論過AMM的套利,即交易者以犧牲LP利益為代價獲利。那么,LP成本似乎應該隨著AMM套利機會的數量而增加,而價格保持不變與價格大幅上漲的機會頻率應該會非常不同。
什么是LVR
以太坊橋TVL跌至117.7億美元:金色財經報道,Dune Analytics數據顯示,以太坊橋當前TVL跌至117.7億美元,30日跌幅達60.4%。其中鎖倉量最高的5個橋分別是PolygonBridges(41.11億美元)、ArbitrumBridges(24.7億美元)、AvalancheBridge(21.4億美元)、NearRaibow(9.716億美元)、Fantom Anyswap Bridge(9.711億美元)。[2022/6/11 4:18:40]
我們提出了一種新的方法來思考AMM的LP所承擔的成本,其核心指標我們稱為LVR。LVR可以用幾種不同的方式來解釋。我們在這里強調的是作為無常損失的替代方案,它的計算方法更加細致。
Rebalancing是AMM特有的,所以讓我們在Uniswap著名的恒定乘積做市商的典型特例中介紹它。雙代幣CPMM,也稱為「x*y=k」曲線——維護兩個代幣的儲備,比如x個單位的ETH和y個單位的USDC。現貨價格被定義為y/x,它具有使兩個儲備的市場價值相等的效果。在實踐中,這個現貨價格是通過只允許兩個代幣數量的乘積x*y不變的交易來定義的。
LVR可以在逐筆交易的基礎上定義,所以讓我們看一下單筆交易。考慮一個有1個ETH和1000個USDC的CPMM,假設ETH的市場價格突然從1000美元上漲到4000美元。我們預計一些套利者會以2000USDC的有效價格從CPMM購買0.5ETH,從而保持x*y不變,同時將現貨價格移動到2000/0.5=4000USDC/ETH。
這時參考Rebalancing,從1ETH和1000USDC的相同初始投資組合開始:復制CPMM的交易,但以當前4000美元的市場價格執行。因為這種替代策略導致的投資組合價值比CPMM高1000美元,我們說該交易的LVR為1000美元。
繼續這個例子,假設ETH的價格突然回落到1000美元。CPMM將立即返回其原始狀態1ETH和1000USDC,實際上就是以相同的2000USDC回購0.5ETH。Rebalancing策略復制交易,但以市場價格執行。Rebalancing策略的投資組合價值現在比CPMM多1500美元,第二筆交易為LVR貢獻了額外的500美元。
這個計算在直覺上是合理的,與無常損失不同,LVR取決于價格軌跡并逐筆累積。
LVR的一般定義
看了前面的例子,我們對LVR的定義是:給定任意AMM上的任意交易序列,LVR是通過AMM而不是在公開市場上執行交易所產生的損失總和。這個總和的每一項都是a(p–q)的形式,其中a表示交易中出售的ETH數量,p表示當時的市場價格,q表示AMM交易的單價。
該定義也可以變化為定期Rebalancing,而不是逐筆交易。這種變化可以簡化LVR的實證分析,并且也可以讓對上述LVR進行對沖的解釋中更為自然。
對過去和未來策略的思考
LVR隔離了LP承擔的逆向選擇成本。事后看來,提供流動性的決定是個好主意嗎?首先,這個問題歸結為收取的費用是否超過了LVR,因此通常很容易使用公開數據來回答。
為了推理未來而不是過去的LP決策,我們不能直接依賴數據,必須采用一些價格可能如何演變的數學模型。我們可以使用各種不同的模型,但也許最自然的選擇是Black-Scholes模型,ETH的價格根據幾何布朗方程不斷演變運動。
如果你不熟悉這個模型,要知道的關鍵點是它基本上只有一個重要參數,即價格波動率σ。如果σ=0,價格保持不變,而如果σ很大,則說明價格波動劇烈。
LVR可以在這個模型中精確地得到體現。因為LVR逐筆累積,并且因為這是一個交易一直在發生的連續時間模型,所以LVR可以表示為瞬時LVR的積分。瞬時LVR與σ和當前市場價格呈指數關系,并與AMM在該價格下的邊際流動性呈線性關系。
這種數學表達可能聽起來有點嚇人,但許多常見的AMM都非常簡單,以至于LVR是由一個基本的公式給出的。
例如,對于CPMM,瞬時LVR,當通過CPMM的市場價值標準化時,結果正好是σ2/8。如果Uniswapv2ETH-USDC池的每日波動率為5%,那么根據我們的模型,LP每天LVR損失3.125個基點。交易費收入能否彌補這一損失?答案取決于交易費用和交易量。例如,如果該AMM收取固定的30個基點的交易費,則LP將實現盈虧平衡,前提是每日交易量約為AMM資產的10.4%。如果每日波動率為10%,則所需交易量將是原來的四倍。
對AMM設計的啟示
LVR不僅對潛在的流動性提供者很重要,對AMM設計者也很重要。AMM只有讓LP獲得足夠收益才能成功,這意味著費用收入需要與LVR一起擴大。
我們研究中的一個啟示是,由于LVR取決于交易量的波動性和費用收入,AMM應考慮隨交易量、波動性或經驗觀察到的LVR調整的動態費用。第二個是AMM設計者應該研究最小化LVR的方法,例如通過結合高質量的喂價預言機來報價以獲得更接近市場的價格。下一代AMM已經在探索這些內容以及相關的想法,我們迫不及待地想看看它們會如何發揮作用。
來源:金色財經
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