DEX交易算子設計的深度思考

在開發去中心化交易所(DEX)時,設計交易算子是核心任務。交易算子可以是線性或非線性的,這一選擇會對DEX的運作方式產生深遠影響。

線性交易算子基於均衡價格理論,假設市場無套利機會。在完備市場中,只有線性交易算子才能保證無套利。然而,線性算子難以實現協議價值捕獲和代幣化,因爲它在任何合約中都等價,無法形成獨特優勢。

非線性交易算子則試圖同時完成定價、交易和價值沉澱。它可以設計成與規模相關的自增強屬性,從而捕獲價值。但這種方法也面臨諸多挑戰:在完備市場中只能在極小範圍內擬合線性算子;在不完備市場中效率和成本存疑;價值輸入來源不明確且可能流失。

目前許多AMM採用固定乘積模型(如XY=K),這是一種典型的規模相關非線性算子。它只有在做市商池子足夠大時,才能在局部模擬線性交易。相比之下,一些基於預言機的線性模型可能更爲本質和自然。

將定價權完全放在鏈上可能是一種誤解。鏈上交易的離散性和拍賣屬性,使其難以滿足完備市場有效定價的需求。對於不完備市場(如新項目),關鍵在於快速低成本形成價格並完成大量交易,而非防套利。

非線性算子同時進行定價和交易,在與預言機模型的競爭中,交易效率處於劣勢。其優勢可能僅存在於定價成本和效率方面,但這一點仍有待深入研究。

價值輸入是非線性算子面臨的另一個挑戰。在完備市場中,需要大量小額交易來補償套利損失,但這可能因鏈上成本增加而難以實現。在高度不完備市場中,任何非線性算子都可以滿足交易需求,重點轉向最大化交易量。

綜上所述,非線性交易算子並非去中心化協議中捕獲價值的理想選擇。相比之下,利率算子因套利難度較高而具有一定價值,但這更多是權宜之計而非本質創新。

未來的改進方向可能在於引入遞歸信息,利用歷史成交數據來降低套利風險。這需要對算子背後的核心風險進行深入分析,並明確交易目標。將金融服務統一到算子理論下,發展更多有效的數學模型,是推動鏈上金融發展的關鍵。