DEX交易算子设计的思考

在开发去中心化交易所(DEX)时,交易算子的设计至关重要。交易算子可以分为线性和非线性两种,这种区别对DEX的运作机制有着深远影响。

线性交易算子基于均衡价格理论,假设市场无套利机会。在完备市场中,只有线性交易算子才能实现无套利。然而,线性算子难以捕获价值并实现代币化,因为它在任何合约中都是等价的。

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。它可以设计成与规模相关的自增强属性,从而沉淀价值。但这种方法也面临着一些挑战:在完备市场中,非线性算子实际上是在极小交易规模内拟合线性算子;在不完备市场中,其成本效率存疑;同时,非线性算子的价值输入来源及其在竞争中的可持续性也值得探讨。

很多AMM采用固定乘积模型(如XY=K),这是一种典型的规模相关非线性交易算子。它只有在做市商池子足够大时,才能在局部模拟线性交易。然而,这种方法并不本质,因为它试图将定价权放在链上,这在某种程度上是一种误解。

对于不完备市场(如新项目或尾部资产),关键需求是快速低成本形成价格并完成较大量交易。这里的成本主要指交易算子的内生成本,如AMM资金池形成成本和滑点相关性等。

非线性交易算子在定价和交易效率上都面临着来自预言机驱动的线性交易模型的强烈竞争。此外,非线性算子还需要大量小额交易来输入价值,以补偿套利损失,这在链上环境中是一个苛刻的条件。

总的来说,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过程中,我们应该寻找其他类型的非线性算子,而不是将重点放在交易算子上。

值得注意的是,利率算子作为一种特殊的交易算子,由于利率套利的困难性,在当前链上利率市场稀薄的情况下,使用非线性算子进行定价还是有一定价值的。但这更多是一种权宜之计,而非本质创新。

未来,非线性交易算子的改进可能会引入递归信息,即从历史成交信息中捕捉有价值的成分,以降低套利风险。这个方向目前研究较少,但已有人意识到可以通过递归算子和非线性交易算子的结合来降低DEX的无常损失等问题。

进一步的研究应该致力于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。这将有助于在算子理论下统一各种金融服务,得到更多有效的数学方程,从而推动链上金融世界的发展。