
 
 
 Autorii : 
 
 
 
 Alvaro Cartea ´ Fayc¸al Drissia Marcello Monga Authors: 
 
 
 
 „Alvaro Cartea” Cuvânt cheie: Drissia Marcelo Monga Table Of Links Tabelul din stânga abstractă 1. Introduction 1 Introducere 2. Constant function markets and concentrated liquidity Piețe cu funcții constante și lichiditate concentrată 
 
 
 Piața funcționează constant Piața de lichiditate concentrată 3. The wealth of liquidity providers in CL pools Bogăția furnizorilor de lichidități din grupurile CL 
 
 
 
 Valoarea poziției Fee income
 
 
 
 
 
 Fee income: pool fee rate Fee income: spread and concentration risk Fee income: drift and asymmetry Reechilibrarea costurilor și a taxelor la gaze 4. Optimal liquidity provision in CL pools Furnizarea optimă de lichidități în bazinele CL 
 
 
 
 
 Problema Strategia optimă Discuție: profitabilitate, PL și risc de concentrare Discuție: derapaj și deplasare poziție 5. Performance of strategy Performanța strategiei 
 
 
 
 Metodologie Benchmark Rezultate de performanță 6. Discussion: modelling assumptions Discuție: Modelarea ipotezelor 
 
 Etichetă: lucrări conexe 7. Conclusions And References Concluzii și referințe Abstract abstractă Piețele de produse constante cu lichiditate concentrată (CL) sunt cel mai popular tip de creatori de piață automatizați. În acest document, caracterizăm dinamica continuă a bogăției în timp a LP-urilor strategice care își ajustează dinamic gama de furnizare a lichidității în poolurile CL. Bogăția lor rezultă din veniturile din comisioane, din valoarea deținerilor lor în pool și din costurile de reechilibrare. În continuare, derivăm o strategie de furnizare optimă a lichidității de tip auto-finanțare și închisă, în care lățimea gamei de lichidități a LP-ului este determinată de profitabilitatea poolului (taxe de furnizare minus taxe de gaze), pierderile previzibile (PL) ale poziției LP-ului și riscul de concentrare. În cele din urmă, folosim datele Uniswap v3 pentru a arăta că, în medie, LP-urile au tranzacționat cu o pierdere semnificativă și pentru a arăta că performanța neexemplară a strategiei noastre este superioară performanței istorice a LP-urilor din poolul pe care îl luăm în considerare. Introducere Schimburile electronice tradiționale sunt organizate în jurul cărților de ordine limită pentru a clarifica cererea și oferta de lichidități. În contrast, cumpărătorii și furnizorii de lichidități pe piețele cu funcții constante (CFM) interacționează în bazinele de lichidități; furnizorii de lichidități (LPs) își depozitează activele în bazinul de lichidități, iar cumpărătorii de lichidități (LT) schimbă active direct cu bazinul. În prezent, piețele de produse constante (CPM) cu lichiditate concentrată (CL) sunt cel mai popular tip de CFM, cu Uniswap v3 ca exemplu principal; a se vedea Adams et al. (2021). În CPM-urile cu CL, LP-urile specifică intervalele de rată a dobânzii (adică intervalele de tick) peste care își depozitează activele, iar această lichiditate este contrapartidă tranzacțiilor cu LT-uri atunci când rata de schimb marginală a grupului se află în intervalul de lichiditate al LP-urilor. Cercetările existente caracterizează pierderile LP-urilor, dar nu oferă instrumente pentru furnizarea de lichidități strategice.În acest document, studiem furnizarea de lichidități strategice în CPM-urile cu CL. Derivăm din dinamica continuă a bogăției LP-urilor strategice, care constă în poziția pe care o dețin în pool (valoarea poziției), veniturile din comisioane și costurile de la repoziționarea poziției lor de lichiditate. Lățimea intervalului în care sunt depozitate activele afectează valoarea poziției LP în portofoliu; în special, arătăm că pierderea previzibilă (PL) suferită de LP-uri crește odată cu scăderea lățimii intervalului de lichiditate. PL măsoară pierderile nereglementate ale LP-urilor care rezultă din deprecierea activelor lor din portofoliu și din costurile de oportunitate generate de blocarea activelor lor în portofoliu; a se vedea Cartea et al. (2023b). PL este similar cu pierderea versus reechilibrarea (LVR) în Milionis et al. (2022) care descrie pierderile în CFM-urile tradiționale atunci când LP-urile își acoperă expunerea la prețuri pe o piață exogenă.1 De asemenea, arătăm că veniturile din comisioane sunt supuse unui compromis între lățimea intervalului de lichiditate al LP-ului și volatilitatea ratei marginale din pool. Riscul de concentrare se referă la riscul cu care se confruntă LP atunci când poziția sa este concentrată în intervale înguste; LP încetează să colecteze comisioane atunci când rata părăsește gama poziției sale. derivăm o strategie dinamică optimă pentru a oferi lichiditate într-o CPM cu CL. În modelul nostru, LP maximizează utilitatea așteptată a averii sale terminale, care constă în comisioanele de tranzacționare acumulate și câștigurile și pierderile din strategia de a face piață. Strategia dinamică controlează lățimea și devierea lichidității care vizează rata de schimb marginală. Pentru cazul particular al log-utilității, obținem strategia în formă închisă și arătăm cum soluția echilibrează efectele opuse dintre PL și colectarea taxelor. Când volatilitatea crește, PL crește, deci există un stimulent pentru LP pentru a extinde gama de furnizare a lichidității pentru a reduce expunerea strategiei la PL. În special, în cazul extrem de mare a volatilității, LP trebuie să se retragă din pool deoarece expunerea la PL este prea mare. De asemenea, atunci când există o creștere a comisioanelor potențiale de provizionare pe care LP le poate colecta din cauza activității mai mari de luare a lichidității, strategia echilibrează două forțe opuse. În cele din urmă, atunci când fluxul cursului de schimb marginal este stochastic (de exemplu, un semnal predictiv), strategia distorsionează intervalul de lichiditate pentru a crește veniturile din comisioane, prin captarea fluxului de tranzacționare LT, și pentru a crește valoarea poziției, profitând de modificările așteptate ale ratei marginale. Pentru a ilustra performanța strategiei, folosim date din eșantion pentru a estima parametrii modelului și date din eșantion pentru a testa strategia.Analiza noastră a tranzacțiilor istorice în Uniswap v3 arată că LP-urile au tranzacționat cu o pierdere semnificativă, în medie, în ETH/USDC pool. Lucrările timpurii privind AMM-urile sunt în Chiu și Koeppl (2019), Angeris et al. (2021), Lipton și Treccani (2021), Capponi și Jia (2021), Engel și Herlihy (2021a,b), Angeris et al. (2022); a se vedea și recenta revizuire Biais et al. (2023). Heimbach et al. (2022) discută despre compromisul dintre riscurile și randamentele cu care se confruntă LP-urile în Uniswap v3, Cartea et al. (2023b) studiază pierderile previzibile ale LP-urilor într-un set de timp continuu, Milionis et al. (2023) studiază impactul comisioanelor asupra profiturilor arbitrilor în CFM, Fukasawa et al. (2023) studiază acoperirea pierderilor impermanente ale LP-urilor și Lı et al. (2023) studiază economia furnizării de lichidități. Cel mai aproape de activitatea noastră sunt modelele din Fan et al. (2021) și Fan et al. (2022) care se concentrează pe veniturile din comisioane și utilizează tehnici de aproximare pentru a obține strategii dinamice. În cele din urmă, există o literatură în creștere privind proiectarea AMM pentru concurența echitabilă între LP-uri și LT-uri. Goyal et al. (2023) studiază un AMM cu funcții dinamice de tranzacționare care includ convingerile LP-urilor, Lommers et al. (2023) studiază AMM-urile în care strategia LP-ului se adaptează dinamic la informațiile de pe piață, iar Cartea et al. (2023c) generalizează CFM-urile și propune modele AMM în care LP-urile își exprimă convingerile și preferințele de Lucrările noastre sunt legate de tranzacționarea algoritmică și literatura optimă de piață. Lucrările timpurii privind furnizarea de lichidități pe piețele tradiționale sunt Ho și Stoll (1983), Biais (1993), și Avellaneda și Stoikov (2008) cu extensii în multe direcții; vezi Cartea et al. (2014, 2017), Gueant' (2017), Bergault et al. (2021), Drissi (2022). Cititorul se referă la Cartea et al. (2015), Gueant' (2016), și Donnelly (2022) pentru o revizuire cuprinzătoare a modelelor de tranzacționare algoritmică pentru cei care iau și creează lichidități pe piețele tradiționale. De asemenea, activitatea noastră este legată de cele din Cartea et al. (2018), Barger și Lorig (2019), Cartea și Wang (2020), Donnelly și Lorig (2020), Forde et al. (2022), Bergault et al. (2022) care implementează semnale de piață în strategiile de tranzacționare algoritmică. Restul hârtiei procedează după cum urmează. Secțiunea 2 descrie bazinele CL. Secțiunea 3 studiază dinamica continuă a bogăției LP ca urmare a valorii poziției, a veniturilor din comisioane și a costurilor de reechilibrare. În special, folosim datele Uniswap v3 pentru a studia componenta de venituri din comisioane a bogăției LP și rezultatele noastre motivează ipotezele din modelul nostru. Secțiunea 4 introduce modelul nostru de furnizare a lichidității și utilizează controlul stochastic pentru a deriva o strategie optimă în formă închisă. În cele din urmă, Secțiunea 5 utilizează datele Uniswap v3 pentru a testa performanța strategiei și prezintă performanța superioară. 
 
 Acest document este disponibil în arhivă sub licența CC0 1.0 Universal. Acest document este CC0 1.0 Licență universală. available on a rxiv rxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Read My Stories

Navigating the path to success with Exit Strategy, charting a course for businesses to thrive and investors to prosper.

Exit Strategy's blog

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

În cel mai popular design de piață al DeFi, furnizorii de lichidități continuă să piardă

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/1/2024)

The TechBeat: Apple Customers Return Vision Pro By The Droves (2/26/2024)

Can Bitcoin Hit 1 Million Dollars?

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/1/2024)

The TechBeat: Apple Customers Return Vision Pro By The Droves (2/26/2024)

Can Bitcoin Hit 1 Million Dollars?

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps