Discussão sobre modelos de negociação lineares e não lineares no design de DEX e Taxa de juros
Ao desenvolver a exchange descentralizada (DEX) e ao projetar o operador de taxa de juros, estamos essencialmente a projetar um tipo de operador de negociação. Esses operadores podem ser lineares ou não lineares. No entanto, essa distinção não é fácil de entender para muitas pessoas.
Os modelos de negociação linear geralmente se baseiam na teoria do preço de equilíbrio, assumindo que o mercado não tem oportunidades de arbitragem. Nesse caso, transações financeiras razoáveis devem ser lineares. Se houver resultados não lineares, pode resultar em carteiras de ativos não precificáveis ou em oportunidades de arbitragem. Portanto, os modelos de negociação que utilizam oráculos devem, em princípio, empregar operadores de negociação lineares; caso contrário, estarão sujeitos a arbitragem. Por outro lado, em um mercado completo e com preços eficazes, apenas operadores de negociação lineares podem garantir a ausência de arbitragem.
No entanto, os modelos lineares também têm suas limitações. Isso implica que qualquer pool é igual e que o operador não pode ser tokenizado, pois, após ser copiado, é exatamente o mesmo. Isso resulta em dificuldades em capturar valor ou em realizar tokenização na cadeia, pois essas transações são essencialmente transformações lineares simples, equivalentes em qualquer contrato.
Em comparação, os operadores de negociação não lineares tentam alcançar simultaneamente três objetivos: precificação, negociação e sedimentação de valor (tokenização). Os operadores não lineares podem ser projetados com propriedades auto-amplificadoras relacionadas à escala, permitindo a sedimentação de valor. Mas isso também traz alguns problemas:
Quando o mercado se torna gradualmente mais completo, os operadores de negociação não lineares estão essencialmente a ajustar operadores lineares em escalas de negociação muito pequenas.
Quando o mercado não é completo, o custo e a eficiência do design deste operador de negociação não linear são suficientemente razoáveis?
Quem fornece a entrada de valor não linear? Essa entrada de valor irá gradualmente se perder sob a concorrência dos operadores de negociação linear?
Muitos Automated Market Makers ( AMM ) adotaram o modelo de trade de produto fixo (como XY=K), que é um operador de trade não linear típico relacionado à escala. Somente quando a piscina do market maker é grande o suficiente, a simulação de trade linear local se torna possível. Se o objeto de trade do AMM for um mercado completo, seu significado central está na eficácia do ajuste após o efeito de escala.
No entanto, colocar o poder de precificação completamente na cadeia pode ser uma ilusão. Quando o mercado é completo, as vantagens das exchanges centralizadas tornam-se muito evidentes. Cada ação na cadeia é o resultado de um leilão, o que apresenta uma grande discrepância em relação à demanda por serviços de precificação de transações. Para mercados incompletos (como ativos de cauda ou novos projetos), a necessidade central deve ser a formação de preços de forma rápida e de baixo custo e a conclusão de transações de maior volume.
Outro desafio enfrentado pelos operadores de negociação não lineares é a necessidade de suportar a concorrência dos modelos de negociação lineares dos oráculos (operadores de preços). Em termos de eficiência de negociação, os operadores de negociação sob oráculos superam em muito os operadores de negociação não lineares.
Do ponto de vista da entrada de valor, operadores de negociação não lineares em mercados completos precisam de um grande número de pequenas transações para compensar as perdas de arbitragem quando há flutuações no preço de equilíbrio, e essa condição é extremamente rigorosa. Já em mercados altamente incompletos, qualquer operador não linear pode atender à demanda de negociação, sendo importante realizar o maior número possível de transações.
De um modo geral, a não linearização dos operadores de negociação não é necessariamente uma direção valiosa. Entre os grupos de protocolos que sedimentam valor descentralizado na cadeia, os operadores de negociação não lineares podem não ser o tipo de operadores não lineares que devemos perseguir.
Vale a pena notar que o operador de taxa de juros, como um operador de negociação especial, devido à dificuldade de arbitragem de taxa de juros, e na atual situação em que o mercado de taxa de juros na blockchain ainda não está suficientemente desenvolvido, o uso de operadores não lineares para a precificação de taxa de juros pode ter um certo valor, mas isso é mais uma solução temporária do que uma inovação essencial.
No futuro, a melhoria dos operadores de negociação não lineares pode necessitar da introdução de informações recursivas, ou seja, capturar componentes valiosos a partir de informações de transações históricas para reduzir o risco de arbitragem. Esta direção atualmente tem pouca pesquisa de mercado, mas já há quem perceba que é possível reduzir problemas como as perdas impermanentes atuais dos DEX com base na combinação de operadores recursivos e operadores de negociação não lineares.
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BearMarketBarber
· 08-06 11:32
Esta linearidade e não linearidade é de deixar tonto. Alguém realmente entende?
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BearMarketSurvivor
· 08-06 11:30
Armadilha de oportunidade de sacar dinheiro chegou!
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NFTRegretful
· 08-06 11:19
又想armadilha fazer as pessoas de parvas是吧
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LayerZeroEnjoyer
· 08-06 11:18
armadilha armadilha armadilha, tudo ficou na sua armadilha
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AirdropSkeptic
· 08-06 11:08
armadilha armadilha armadilha só sabe armadilha ainda não entendeu e já quer Arbitragem
Design de DEX e operadores de taxa de juros: Análise das vantagens e desvantagens de modelos de negociação lineares vs não lineares
Discussão sobre modelos de negociação lineares e não lineares no design de DEX e Taxa de juros
Ao desenvolver a exchange descentralizada (DEX) e ao projetar o operador de taxa de juros, estamos essencialmente a projetar um tipo de operador de negociação. Esses operadores podem ser lineares ou não lineares. No entanto, essa distinção não é fácil de entender para muitas pessoas.
Os modelos de negociação linear geralmente se baseiam na teoria do preço de equilíbrio, assumindo que o mercado não tem oportunidades de arbitragem. Nesse caso, transações financeiras razoáveis devem ser lineares. Se houver resultados não lineares, pode resultar em carteiras de ativos não precificáveis ou em oportunidades de arbitragem. Portanto, os modelos de negociação que utilizam oráculos devem, em princípio, empregar operadores de negociação lineares; caso contrário, estarão sujeitos a arbitragem. Por outro lado, em um mercado completo e com preços eficazes, apenas operadores de negociação lineares podem garantir a ausência de arbitragem.
No entanto, os modelos lineares também têm suas limitações. Isso implica que qualquer pool é igual e que o operador não pode ser tokenizado, pois, após ser copiado, é exatamente o mesmo. Isso resulta em dificuldades em capturar valor ou em realizar tokenização na cadeia, pois essas transações são essencialmente transformações lineares simples, equivalentes em qualquer contrato.
Em comparação, os operadores de negociação não lineares tentam alcançar simultaneamente três objetivos: precificação, negociação e sedimentação de valor (tokenização). Os operadores não lineares podem ser projetados com propriedades auto-amplificadoras relacionadas à escala, permitindo a sedimentação de valor. Mas isso também traz alguns problemas:
Muitos Automated Market Makers ( AMM ) adotaram o modelo de trade de produto fixo (como XY=K), que é um operador de trade não linear típico relacionado à escala. Somente quando a piscina do market maker é grande o suficiente, a simulação de trade linear local se torna possível. Se o objeto de trade do AMM for um mercado completo, seu significado central está na eficácia do ajuste após o efeito de escala.
No entanto, colocar o poder de precificação completamente na cadeia pode ser uma ilusão. Quando o mercado é completo, as vantagens das exchanges centralizadas tornam-se muito evidentes. Cada ação na cadeia é o resultado de um leilão, o que apresenta uma grande discrepância em relação à demanda por serviços de precificação de transações. Para mercados incompletos (como ativos de cauda ou novos projetos), a necessidade central deve ser a formação de preços de forma rápida e de baixo custo e a conclusão de transações de maior volume.
Outro desafio enfrentado pelos operadores de negociação não lineares é a necessidade de suportar a concorrência dos modelos de negociação lineares dos oráculos (operadores de preços). Em termos de eficiência de negociação, os operadores de negociação sob oráculos superam em muito os operadores de negociação não lineares.
Do ponto de vista da entrada de valor, operadores de negociação não lineares em mercados completos precisam de um grande número de pequenas transações para compensar as perdas de arbitragem quando há flutuações no preço de equilíbrio, e essa condição é extremamente rigorosa. Já em mercados altamente incompletos, qualquer operador não linear pode atender à demanda de negociação, sendo importante realizar o maior número possível de transações.
De um modo geral, a não linearização dos operadores de negociação não é necessariamente uma direção valiosa. Entre os grupos de protocolos que sedimentam valor descentralizado na cadeia, os operadores de negociação não lineares podem não ser o tipo de operadores não lineares que devemos perseguir.
Vale a pena notar que o operador de taxa de juros, como um operador de negociação especial, devido à dificuldade de arbitragem de taxa de juros, e na atual situação em que o mercado de taxa de juros na blockchain ainda não está suficientemente desenvolvido, o uso de operadores não lineares para a precificação de taxa de juros pode ter um certo valor, mas isso é mais uma solução temporária do que uma inovação essencial.
No futuro, a melhoria dos operadores de negociação não lineares pode necessitar da introdução de informações recursivas, ou seja, capturar componentes valiosos a partir de informações de transações históricas para reduzir o risco de arbitragem. Esta direção atualmente tem pouca pesquisa de mercado, mas já há quem perceba que é possível reduzir problemas como as perdas impermanentes atuais dos DEX com base na combinação de operadores recursivos e operadores de negociação não lineares.