当前AMM的痛点

自动化做市商(AMM)是Defi领域的一大创新,AMM 从根本上改变了用户交易加密货币的方式,与传统的订单簿交易模式不同,AMM 的交易双方都是和链上流动性资产池在进行交互。流动性池允许用户以完全去中心化和非托管的方式在链上的代币之间无缝切换。而流动性提供者,则通过交易费用赚取被动收入,而交易费用基于其对资产池贡献的百分比。

简单来说,AMM机制使得任何人都可以作为做市商,从而获得交易手续费的收益,从另外一个角度看,用户将资产放入流动性资产池中获取收益,更像是在进行理财。那么理财更多的关注收益率,但因为AMM中存在无常损失,当市场发生剧烈波动时,用户资产甚至还可能产生损失的风险。

如下图所示,当ETH价格上涨或者下跌,都会造成一定的无常损失,当然下跌造成的更大

如果流动性资金池所产生的交易手续费无法覆盖用户的无常损失,那么用户在当前的时刻就是亏损的。

用户的资金对于流动性资金池是非常关键的,如果资金池中资金不足,那么会影响交易深度,交易不足,手续费不足则会进一步影响进入流动性资金池的意愿,从而形成恶性循环。

Bancor V2对无常损失的方案

Bancor V2使用了动态代币池的方案,通过引入链上预言机,根据预言机提供的价格实时更新代币池权重,从而降低流动性提供者的无常损失

1.假设初始池为10ETH-1000BNT,ETH价格为100美元,BNT为1美元,则两边价值相等,则权重都为50%。

2.ETH市场价格上涨。假设ETH市场价格涨至120美元,其他不变。整个流动性池的实际价值为2200美元,而不是2000美元。如果还是按照当前50%的权重,那么在池中还是1ETH兑换100BNT的话,那么跟外部市场价格不同,则会产生套利空间

3.为了防止流动性提供商产生损失,Bancor V2通过获取预言机价格,并升级代币池比重。而更新之后,10ETH的占据代币池的54.5%的比例,而BNT占据44.5%的比例。按权重计算,1ETH可以兑换120BNT,从而不存在套利空间,从而不会因为ETH上涨产生“无常损失”。

Bancor通过外部预言机锚定了市场价格,减少了无常损失,但其不具有“财富增值”效应,上涨不会让LP的资产有更多的增长。

恒定乘积AMM在牛熊表现的推演

在基于恒定乘积模型的 AMM (例如 Uniswap)中,我们假设是 BTC/USDT 交易对场景:

(a)随着牛市区间来临,越来越多的 BTC 会被兑换成 USDT,使得储备池中 BTC 数量减少、USDT 数量增多,在这个过程中,越是在价格高位,由于滑点越大,BTC 减少的数量反而越少,即被 AMM 卖出的 BTC 数量越少,并且随着市场跌落回起点,原本在高位卖出的 BTC 都悉数在同样的高位被重新买入,一来一回,LP 持有的 BTC 和 USDT 数量跟初始时一样,总财富并没有得到增长,错过一轮牛市高点“套现”;

(b)同理,在熊市过程中,由于恒定乘积函数的特性,随着 BTC 价格下跌,AMM 系统会不断增多/买入 BTC 数量、减少 USDT 数量,一直持续到熊市低点,看似在低点已经“抄底”了很多 BTC,但随着行情回暖上涨,这些 BTC 也都会被逐步在低点卖出,当回到起点时,LP 持有的 BTC 和 USDT 数量跟初始时依旧一样,一来一回,LP 总财富也并没有增长,一轮熊市“抄底”,却被过早卖在了低位。

所以我们看到恒定乘积模型的AMM,其能够获得的收益非常有限,在牛市甚至还跑不过普通的持币策略,这对于理财用户的吸引力将大大下降。

MOV创新型AMM引入无限网格思想

自动化做市商最重要的是长尾用户提供流动性,那么降低无常损失,让用户不能“亏本”是关键之一,而较高的回报率是关键之二。单纯降低了无常损失,而没有在牛市提升用户的回报率仍然难以吸引用户(用户投资理财并不是以保本作为目标的)

MOV创新型的AMM,将资产交易二级市场的一些理念进行巧妙融合,在保证资产流动性的同时,帮助理财用户在牛市获得更高的收益,

那么MOV是如何来提升用户的收益的呢?这里我们需要先讲一下网格策略:

网格策略本质上属于量化交易范畴,在波动震荡的市场坚持高抛低吸的策略:

(1)选取一个投资标的,把大概波动范围规划出来(给一个牛市预期最高价和一个熊市预期最低价),再给它们之间画若干网格,分成多档范围;

(2)每次跌到下一档网格区间,就买入一定数量的资产,即“抄底”;

(3)每次涨到上一档网格区间,就卖出一定数量的资产,即“套现”。

如此反复,保持能够越跌越买入,在最低档位也能留有资金可以“抄底”资产;同理,越涨越保持有可以卖出的资产,使得能够“套现”在最高点。这种像布下天罗地网一样的交易策略,被称为网格交易。

超导 V2 希望可以通过引入一种类似无限网格的买卖策略,使得 LP 能够在牛市区间多“套现” BTC,并在转熊之后能够留守住所“套现”的财富增值,同理在熊市区间,使 LP 可以多“抄底” BTC,并在转牛/回暖之后能够留守住这些低位 BTC,等待以后高点再次“套现”,获得财富增值。这就是超导 V2 最根本的基金策略思想,依靠这种思想,我们希望 V2 上 LP 的理财整体收益可以“跑赢” 传统恒定乘积模式 AMM 上的 LP,并可以缩减或者规避无常损失。

超导V2的策略设置

我们将网格策略引入超导V2的策略设置中,在不同的区块档位设置如下:

我们可以看到在不同的区间我们使用不同的函数,从而会引发不同的效果:

(1)BTC 市场价格在 11000~40000 USDT 区间,尽可能的保证池中有较多的BTC;

(2)BTC 市场价格在 40000~100000 USDT 区间,期望能够在这段牛市期间尽量多减少池中的 BTC、换得 USDT;

(3)当 BTC 冲破 100000 USDT 时,我们需要保证尽可能多的USDT;

如图在第一次上涨过程中,因为我们卖出了较多的BTC,所以在高点LP的收益不如Uniswap的策略

(4)当跌回到起点附近,BTC 回到 10000 USDT 左右,我们会逐渐将BTC买回来;

这个时候,比特币价格越下跌,因为我们在高位留有更多的USDT,所以受BTC价格下跌影响较低,在底部有较多的资金可以抄底比特币

(5)在新一轮牛市反弹期间,10000~50000 USDT 区间,留守住 10000 抄底的 BTC 数量,积累大量财富。

和第一次上涨相比,mov超导V2已经远超uniswap的收益了。

可扩展的AMM策略设置,吸引更多的策略尝试

除了采取无限网格策略,还可以进一步探索一种以动态权重调整为核心框架的网格策略模型,可以基于 MOV 超导 V2 建设的动态权重系统。

可以开放给外部个人和机构来运行自己的策略,而流动性提供者可以根据自己的喜好,选择不同的策略,从而获得更高的收益或者规避风险。

相比于 Bancor V2 专注解决无常损失问题,我们把 AMM 2.0 的定义进一步拓展到“基金财富增值”的领域,更具吸引力

MOV 超导 V2 不止于 AMM。

白皮书链接(点击阅读原文):

https://cdn.bytom.io/res/MOV-SuperV2_WhitePaper_ZH.pdf

本文来源于比原链,期待超导V2

推荐阅读

或是未来10年最强风口:产业区块链时代正式到来

区块链落地应用盘点:五大领域应用告诉你“区块链能做什么”

区块链将引爆跨学科研究,比特币只是第一颗“核弹”

5分钟看懂区块链如何提升中国企业活力与效能!

一文读懂区块链项目的法律问题,通证激励、链改可行吗?

比特币技术堆栈的创新:今非昔比

区块链入门 | 什么是DAO?

更多关键词:矿工 | 51%攻击

燃点 | 孟岩 | 白硕 | 肖风

长铗 | 李国权 | 蚂蚁金服 | 来学嘉

AMM引入无限网格策略,变无常损失为阿尔法收益相关推荐

  1. AMM终极笔记——五大类无常损失解决方案

    作者:王嘉昊 刘秋杉 前言 --<AMM终极笔记>是对诸多代表性 AMM 项目和相关论文进行的一项综述(survey),由于 AMM 所涉及层面较为广泛,本文选取我们认为最能代表 AMM ...

  2. 【一篇文章告诉你网格策略从理论到实盘的所有内容(python实现)】

    一篇文章告诉你网格策略从理论到实盘的所有内容 名词定义 什么是网格策略 现货网格的基本参数 等差网格以及等比网格 什么是网格的价格中枢以及目标仓位 无常损失的与业绩计算 需要"市价补仓&qu ...

  3. AMM做市无常损失对冲分析系列(一)—— 损益及期权对冲模型构建

    摘 要: 流动性做市是市场的热点之一,在Automated Market Maker系统下流动性做市商的本金会有无常损失.本文首先介绍了AMM做市机制,并且深入的分析了在该机制下为什么会形成无常损失. ...

  4. 关于AMM解决滑点、无常损失问题的新认知 | TokenInsight

    ↯ 要点总结 在金融领域,风险通常不能消除,只能转移.这一点在DeFi领域也是一样.对于AMM协议的DEX来说,不同机制的设计其实更多的是在不同参与者(LP和交易者)的利益之间做权衡.目前的AMM协议 ...

  5. 深入分析AMM恒定乘积模型的滑点与无常损失

    恒定乘积做市商模型存在的滑点与无常损失饱受诟病,研究员通过数学理论分析和数值模拟来理解该模型的滑点和无常损失的原理和过程. 恒定乘积做市商模型 恒定乘积做市商模型,由Uniswap率先实现并推广,以恒 ...

  6. 如何利用无常损失从流动资金池中提取价值

    当今市场上不乏 DeFi 协议,并且有大量机会通过为它们提供流动性来赚取收益.UniSwap.Balancer 和 Curve 等"老牌"协议,开创了现在几乎所有 AMM 协议都使 ...

  7. DODO、CoFiX、Bancor谁的无常损失解决方案更胜一筹?

    "也许我们正在见证 "专业做市商+AMM " 时代的到来." 本文谨代表作者个人观点,不代表火星财经立场,该内容旨在传递更多市场信息,不构成任何投资建议. 作者 ...

  8. auc 损失_无常收益(IG):DeFi无常损失(IL)问题的解决方案

    注:原文作者是DeFi开发者Ping Chen,在这篇文章中,他提出了无常收益(IG)的概念,这是一种解决DeFi无常损失(IL)问题的方案,其认为无常收益(IG)可适用于所有AMM流动性提供者. 自 ...

  9. 无常收益(IG):DeFi无常损失(IL)问题的解决方案

    注:原文作者是DeFi开发者Ping Chen,在这篇文章中,他提出了无常收益(IG)的概念,这是一种解决DeFi无常损失(IL)问题的方案,其认为无常收益(IG)可适用于所有AMM流动性提供者. 1 ...

最新文章

  1. 【 MATLAB 】ppval 函数介绍(评估分段多项式)
  2. textrank4zh来提取关键词和摘要
  3. 陶哲轩实分析定理17.3.8(三)
  4. 【MATLAB】数据类型 ( 执行代码 | 清空命令 | 注释 | 数字 | 字符 | 字符串 )
  5. 太极团队内部邮件曝光:iOS8完美越狱重大突破
  6. php输出股票价格代码,实时抓取YAHOO股票报价的php代码_PHP教程 - strrpos
  7. Scala入门到精通——第七节:类和对象(二)
  8. insert 多条数据 并且具有唯一标识符
  9. STM32之外部中断原理
  10. 快速搭建本地FTP服务器的方法
  11. 使用Python实现电子邮件群发功能
  12. java 对象回收_如何处理JAVA大量对象回收问题?
  13. [Python3] 017 字典的内置方法
  14. mysql安装步骤以及问题---解压版本
  15. outlook如何设置qq邮箱服务器,qq邮箱关联outlook
  16. MAF:Mutation Annotation Format格式简介
  17. 微信小程序计算三角形面积和三棱锥体积
  18. Android APP微信第三方登录踩坑 - 微信开放平台修改应用包名后微信第三方登录失败
  19. Hex Fiend很强大
  20. ThinkPHP中IP地址定位,包括IP地址库文件

热门文章

  1. 2. UFS2.1 —— Descriptor描述符
  2. 美团 Robust 热更异常 haven‘t insert code by Robust.Cannot patch this method, method.signature
  3. 卫星各个波段的说明及用途(C/Ku/Ka/S/L)
  4. main()的使用说明 (一叶知秋)
  5. 用计算机控制食品生产论文,计算机控制系统论文范文2篇
  6. 安装Chrome失败
  7. 86.3 安全性问题 xss、DDOS、CC、sql注入 攻击等
  8. ubuntu16.04编译ORBSLAM2问题解决
  9. 到底什么是STN技术?
  10. Android 用HorizontalScrollView实现ListView的Item滑动删除 ,滑动错乱 冲突