作者:Propeller-Heads. 编译:Cointime.com QDD
套利损失的三个来源
套利者以三种方式从AMM流动性提供者(LP)那里获利:
- 价格滞后:AMM以过时价格(LVR)卖给套利者。
- 反向操作:AMM失去刚刚获得的交易价格影响收益。
- DEX-DEX收益:AMM从其他AMM那里窃取价格影响收益,然后将其失去给套利者。
让我们首先简要回顾一下最为人所知的损失:价格滞后损失,即LVR。
由于市场上的代币价格是由另一个交易所(例如Binance)确定的情况下,CFMM总是滞后于市场。由于CFMM只在有人进行交易时改变价格,因此它们的价格倾向于变得越来越“滞后”,直到有人将其交易回市场价格。
由于套利者希望获利,他们只会在利润大于他们需要支付给CFMM的费用时执行此交易,因此这些重新平衡通常对LP来说是净损失。
如果你想深入了解这种类型的损失,我们已经有一篇非常出色的论文:“自动市场做市和损失与再平衡”。
接下来的套利损失可能会更令人惊讶一些。
反向操作引起的套利损失
价值首先以价格影响收益的形式从交易者流向LP,然后再流向套利机器人。
反向操作并不是什么新鲜事物,但通常人们所理解的方式掩盖了一个事实,即利润并不来自零售交易,而实际上是来自LP的口袋。
更确切地说,发生的情况是交易者给了LP利润,然后套利机器人从LP那里拿走了这笔利润。这是一个重要的区别,因为利润首先属于LP,并且设计更好的AMM可以保护这些收益。
具体运作如下:
- 有人在AMM池中购买并将价格推高至市场价格以上。
- 然后,套利机器人立即朝着相反的方向进行交易并获利。
让我们更仔细地看看第一步,即LP们暂时获得了很好的利润。
由于CFMM的工作方式,随着交易者执行交易,他们支付的价格越来越高-越来越高于市场价格。从LP的角度来看,他们以高于市场价格向交易者出售。因此,除了DEX的费用外,LP还通过高于市场价格的销售获利。交易规模越大,CFMM曲线越陡峭,这种利润就越高(实际上,利润随着交易规模的增加呈二次增长)。
我们将这个从向交易者以高于市场价格出售资产中获利的利润称为价格影响收益。因为LP们从CFMM上的交易产生了价格影响收益。
LP能否保留这些利润?部分可以,但其中很大一部分又损失给了套利者。
AMM如何将价格影响收益失去给套利者
如果交易者将池子价格推高到足够远离市场-那么套利机器人就会再次套利这个差距。
然而,并非一切都失去了,因为这将一部分利润转化为池子费用:套利机器人并没有窃取所有价格影响收益,因为他们还需要支付池子费用。这样,交易者从LP那里获得的一部分价格影响收益就转化为池子费用。但很大一部分损失给了套利机器人。
然而,价格影响收益的旅程并没有在这里结束。
套利机器人不会将价格完全恢复到市场价
你可能已经注意到第一张图片中留下了一个空隙。那是因为套利机器人只套利到其边际利润为零的地方:也就是价格差等于机器人需要支付的费用总和(gas费+池子费用+再平衡成本和一些资金成本)。
剩余的价格差以一种更有趣的方式消失:通过帮助下一个交易者找到最佳价格的智能路由器。
智能路由器将剩余的价格影响收益转化为费用
由于靠近市场价格,池子对于套利者来说不再有趣。
然而,对于求解者来说,池子仍然非常有趣,因为在一个方向上,与所有其他池子相比,池子提供了市场上最佳价格。
因此,下次用户朝这个方向交易时,求解者将通过我们的池子路由这笔交易,从而使池子更接近市场,直到池子与市场完全一致。这些交易还将向LP支付费用,将更多的价格影响收益转化为费用。
求解者和套利者在这里有一个关键区别:求解者将价格影响收益分配给交易者(以比市场价格更好的汇率)和LP(以费用的形式)。套利者从市场中提取价值。
还有一种更不为人所知的方式,LP输给了套利。
LP首先获得了来自其他DEX的价格影响收益,然后失去了这些收益
另一个池子通过用户进行高价格影响的交易而获得了价格影响收益(图1),并保持了这些收益。但正如我们之前所见,套利机器人通过反向操作来夺取这些收益。
然而,套利机器人反向操作的是哪个池子呢?也许是你的池子-从而将你的池子推高到市场价格以上。
反向操作将价格影响收益转移到其他池子
在这种情况下,你的池子获得了两次利润:你获得了交易费用,并从交易中获得了一些价格影响收益。而且,这两笔利润都是由其他池子失去给套利机器人的价格影响收益所赞助的。因此,你刚刚从另一个池子那里获得了利润。
这引发了一个有趣的问题,即针对这种情况经常发生的敌对池子或挂钩设计。
现在,一旦你的池子高于市场价,相同的价格回归游戏再次开始。你失去了刚刚获得的部分价格影响收益,并将其转化为费用。
然而,在这种情况下,你的池子处于净获利状态。用户选择了另一个DEX进行交易,但你最终以费用的形式获得了他们的一部分价格影响收益。
套利损失> LVR
因此,套利损失不仅仅是LVR。它至少是LVR加上失去的价格影响收益。
当然,Tim Roughgarden等人并没有忽视这一点。他们在他们的LVR论文中简要提到了价格影响收益的损失,称之为“回归套利”。然而,回归套利并没有被纳入LVR模型中-因此它比由于价格滞后而造成的损失得到的关注要少得多。
但还没有完全失去,AMM可以捕捉这些价格影响收益的方式。
AMM如何捕捉价格影响收益
在某个方向上的高价格影响交易后增加费用
正如我们之前所见,尤其是当池子获得高价格影响收益时-它们会很快将大部分收益失去给套利者。只能通过少量的费用得到一小部分补偿。
然而,当池子持有高价格影响收益时,它可以收取更高的费用,同时仍然对求解者具有吸引力。
特别是,池子可以收取高达与市场价格之间的差额的费用,仍然能够从求解者那里获得订单流量。
但是,求解者只会通过池子路由少量的订单流量-恰好是pool_price - fees = market的数量。由于池子存在价格影响,小额交易将足够使价格下降到达这一点。
但这对池子来说是有利的,因为在这种小额交易中,它可以内部化大部分价格影响收益(作为高费用),并且只将很小一部分损失给交易者。
接下来,池子可以缓慢降低费用,以再次吸引订单流量,将更多的价格影响收益转化为费用。
如何设计不对称的价格影响费用
你可以通过两个简单的机制实现上述目标:
将费用设置为与价格影响相等但相反的值
池子如何知道自己高于市场多少?一个很好的猜测是使用最后一笔交易的价格影响。通过一个afterSwap操作,可以将费用设置为current_fee + price_impact(例如作为Univ4挂钩)。
逐渐恢复费用
让费用在几个区块的时间内逐渐恢复到池子的基础费用。这做到了两件事:
- 较小的成本:如果价格影响高估了与市场的距离,那么池子对求解者的吸引力只会在短时间内降低。
- 完全获取价格影响收益:渐进式恢复确保尽可能多地将价格影响收益转化为费用。逐渐降低的多个较小交易带来的总费用要比较低费用的单个大交易多得多。
Gas费用摩擦越小,交易量越大,池子以这种方式接近将所有价格影响收益转化为费用利润。
这还避免了套利,因为求解者总是在套利者之前路由-因为他们不关心原子利润,只关心稍微更好的汇率。
如果你可以获得可靠的Oracle,可以进一步精细调整这种方法。
使用Oracle的不对称费用可以解决再平衡和回归套利
如果池子知道市场价格,它可以根据与Oracle价格的差距精确调整费用。调整费用为fee = base_fee + distance_to_oracle_price。
这样,你可以避免费用过高并需要恢复到吸引力较低的费率的短暂时期。
然而,你还会获得巨大的第二个好处:你将修复LVR,即价格滞后,因为你不仅在池子的价格远离市场时调整费用,而且在市场远离池子时也会调整费用。
因此,通过使用根据Oracle调整的不对称费用,AMM池子可以将LVR和价格影响损失转化为LP的利润,从而消除对LP的负面影响。
总结
价格影响收益是LP的重要费用驱动因素。迄今为止,其中很大一部分都会回流到市场中,流向套利机器人或幸运的零售交易者。
不对称费用可能是将大部分这些收益转化为费用的简单有效方法,并大幅增加LP的收入。通过可靠的Oracle,甚至可以使用不对称费用来捕获LVR,并解决AMM的大部分套利损失。
所有评论