DEX交易算子设计的思考

在开发去中心化交易所(DEX)时,本质上是在设计一个交易算子。这个算子可以是线性的,也可以是非线性的。同样,在设计利率算子时,也存在线性和非线性的区别。但这种区别,大多数人还不太容易理解。

线性算子使用均衡价格来完成交易,本质上是资产组合的简单线性变换。使用均衡价格意味着接受了无套利假设,在这种情况下,合理的金融交易都应该是线性的。如果出现非线性结果,就可能产生套利机会。原则上,使用预言机的交易模型,其算子应该是线性的,否则容易被套利。换言之,只有线性交易算子才能在完备市场和定价有效的情况下做到无套利。

然而,线性算子也有局限性:任意资金池都是平等的,且该算子无法实现代币化。这意味着线性算子难以在链上捕获价值。想象一下,当每个链上资产都接受给定的均衡价格时,这些资产在任何合约中完成交易都是等价的,不需要指定特定合约。因此,任何交易合约或算子都难以捕获价值并实现代币化。

相比之下,非线性交易算子试图同时完成定价、交易和价值沉淀(代币化)三件事。非线性算子可以设计成与规模相关的自增强属性,从而沉淀价值。但这也带来几个问题:

1. 当市场逐渐完备时,非线性算子本质上是在极小交易规模内拟合线性算子。

2. 在市场不完备时,非线性算子的设计成本和效率是否足够?

3. 非线性的价值输入由谁来提供?这种价值输入是否会在线性算子的竞争下逐渐流失?

当市场足够完备时,采用非线性算子的合约本质上是在极小区间内拟合线性算子。目前许多自动做市商(AMM)采用固定乘积交易模型(XY=K),这是一个典型的规模相关非线性算子。只有当做市商资金池足够大时,局部模拟线性交易才成为可能。

许多人希望将定价权放在链上,但这可能是一种错觉。当市场完备时,中心化交易所的优势就非常明显。链上每个行为都是拍卖后的产物,这与定价交易服务的需求存在很大差距。定价交易是一种极致活动,即使普通的中心化交易所都对计算存储和通信提出了最高要求,更不用说链上的离散性和拍卖属性了。

对于不完备市场,如尾部资产或新项目,核心需求应该是快速低成本形成价格并完成较大量交易。约束条件主要是两个成本:快速形成价格的成本和完成较大规模交易的成本。这里的成本不是营销或流量成本,而是交易算子的内生成本。

非线性交易算子同时处理定价和交易,还需要经受预言机(价格算子)线性交易模型的竞争。在这种竞争下,至少在交易效率方面,预言机下的线性交易算子远远超越非线性算子。剩下可比较的优势就是定价成本和效率,直觉上线性算子也处于优势地位。

非线性交易算子还面临价值输入问题。从完备市场角度看,需要大量小额交易输入价值,以补偿非线性算子在均衡价格波动时的套利损失。这种约束条件非常苛刻,因为大量小额需求往往会因链上边际成本增加而被淘汰出市场。如果市场高度不完备,确实存在大量不在乎价格滑点的交易者,那么任何非线性算子都可以满足这种交易需求。

综上所述,交易算子的非线性化并不是一个有价值的方向。在链上沉淀去中心化价值的协议中,非线性交易算子可能不是我们要寻找的那类非线性算子。

值得注意的是,利率算子作为一种交易算子,与纯粹的二级市场买卖交易略有不同。这种差异源于利率套利的困难性:缺乏足够的期限结构交易市场来实现套利。目前区块链上的利率市场仍然稀薄,还没有达到有效交易的程度。在缺乏好的利率预言机的情况下,使用非线性算子给利率定价就存在一定价值,但这种价值更多是一种权宜之计,而非本质创新。

非线性交易算子也可以进行改进,例如引入递归信息,即从历史成交信息中捕捉有价值的成分,从而降低套利风险。这方面的市场研究目前较少,但已有人意识到可以基于递归算子和非线性交易算子的结合来降低当前DEX的无常损失等问题。

真正困难的是对每个算子背后的核心风险进行深度分析,并对交易目标进行清晰建模。将所有金融服务统一在算子理论下,得到更多有效的数学方程,让产品设计更加有效和完整,推动链上金融世界的发展,这是一个值得深入研究的方向。