DEX交易算子設計的思考

在開發去中心化交易所(DEX)時,本質上是在設計一個交易算子。這個算子可以是線性的,也可以是非線性的。同樣,在設計利率算子時,也存在線性和非線性的區別。但這種區別,大多數人還不太容易理解。

線性算子使用均衡價格來完成交易,本質上是資產組合的簡單線性變換。使用均衡價格意味着接受了無套利假設,在這種情況下,合理的金融交易都應該是線性的。如果出現非線性結果,就可能產生套利機會。原則上,使用預言機的交易模型,其算子應該是線性的,否則容易被套利。換言之,只有線性交易算子才能在完備市場和定價有效的情況下做到無套利。

然而,線性算子也有局限性:任意資金池都是平等的,且該算子無法實現代幣化。這意味着線性算子難以在鏈上捕獲價值。想象一下,當每個鏈上資產都接受給定的均衡價格時,這些資產在任何合約中完成交易都是等價的,不需要指定特定合約。因此,任何交易合約或算子都難以捕獲價值並實現代幣化。

相比之下,非線性交易算子試圖同時完成定價、交易和價值沉澱(代幣化)三件事。非線性算子可以設計成與規模相關的自增強屬性,從而沉澱價值。但這也帶來幾個問題:

1. 當市場逐漸完備時,非線性算子本質上是在極小交易規模內擬合線性算子。

2. 在市場不完備時,非線性算子的設計成本和效率是否足夠?

3. 非線性的價值輸入由誰來提供?這種價值輸入是否會在線性算子的競爭下逐漸流失?

當市場足夠完備時,採用非線性算子的合約本質上是在極小區間內擬合線性算子。目前許多自動做市商(AMM)採用固定乘積交易模型(XY=K),這是一個典型的規模相關非線性算子。只有當做市商資金池足夠大時,局部模擬線性交易才成爲可能。

許多人希望將定價權放在鏈上,但這可能是一種錯覺。當市場完備時,中心化交易所的優勢就非常明顯。鏈上每個行爲都是拍賣後的產物,這與定價交易服務的需求存在很大差距。定價交易是一種極致活動,即使普通的中心化交易所都對計算存儲和通信提出了最高要求,更不用說鏈上的離散性和拍賣屬性了。

對於不完備市場,如尾部資產或新項目,核心需求應該是快速低成本形成價格並完成較大量交易。約束條件主要是兩個成本:快速形成價格的成本和完成較大規模交易的成本。這裏的成本不是營銷或流量成本,而是交易算子的內生成本。

非線性交易算子同時處理定價和交易,還需要經受預言機(價格算子)線性交易模型的競爭。在這種競爭下,至少在交易效率方面,預言機下的線性交易算子遠遠超越非線性算子。剩下可比較的優勢就是定價成本和效率,直覺上線性算子也處於優勢地位。

非線性交易算子還面臨價值輸入問題。從完備市場角度看,需要大量小額交易輸入價值,以補償非線性算子在均衡價格波動時的套利損失。這種約束條件非常苛刻,因爲大量小額需求往往會因鏈上邊際成本增加而被淘汰出市場。如果市場高度不完備,確實存在大量不在乎價格滑點的交易者,那麼任何非線性算子都可以滿足這種交易需求。

綜上所述,交易算子的非線性化並不是一個有價值的方向。在鏈上沉澱去中心化價值的協議中,非線性交易算子可能不是我們要尋找的那類非線性算子。

值得注意的是,利率算子作爲一種交易算子,與純粹的二級市場買賣交易略有不同。這種差異源於利率套利的困難性:缺乏足夠的期限結構交易市場來實現套利。目前區塊鏈上的利率市場仍然稀薄,還沒有達到有效交易的程度。在缺乏好的利率預言機的情況下,使用非線性算子給利率定價就存在一定價值,但這種價值更多是一種權宜之計,而非本質創新。

非線性交易算子也可以進行改進,例如引入遞歸信息,即從歷史成交信息中捕捉有價值的成分,從而降低套利風險。這方面的市場研究目前較少,但已有人意識到可以基於遞歸算子和非線性交易算子的結合來降低當前DEX的無常損失等問題。

真正困難的是對每個算子背後的核心風險進行深度分析,並對交易目標進行清晰建模。將所有金融服務統一在算子理論下,得到更多有效的數學方程,讓產品設計更加有效和完整,推動鏈上金融世界的發展,這是一個值得深入研究的方向。