来源 | 比原链
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
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
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。
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