Discussion sur les opérateurs de trading DEX : compromis entre linéaire et non linéaire
Lors du développement de l'échange décentralisé (DEX), concevoir des opérateurs de trading est l'une des tâches essentielles. Ces opérateurs peuvent être linéaires ou non linéaires, de la même manière qu'il existe une distinction lors de la conception d'opérateurs de taux d'intérêt. Cependant, cette différence n'est pas toujours facile à comprendre pour tout le monde.
Les opérateurs linéaires sont généralement basés sur la théorie des prix d'équilibre, supposant que les conditions d'arbitrage ne tiennent pas. Dans ce cas, les transactions financières raisonnables devraient être linéaires. Si des résultats non linéaires apparaissent, cela peut entraîner des portefeuilles d'actifs non valorisables ou des opportunités d'arbitrage. En principe, les modèles de trading utilisant des oracles devraient utiliser des opérateurs de trading linéaires, sinon ils peuvent être soumis à l'arbitrage. D'un autre point de vue, dans un marché complet et dans un contexte de prix efficace, seuls les opérateurs de trading linéaires peuvent garantir l'absence d'arbitrage.
Cependant, les opérateurs linéaires ont aussi leurs limites. Cela signifie que tous les pools de liquidité sont égaux, et cet opérateur ne peut pas être tokenisé, car il est identique après la copie. Cela soulève la question de la capture de valeur et de la tokenisation par le protocole en chaîne. S'il s'agit simplement d'une transformation linéaire sur un équilibre existant, il est difficile de capturer de la valeur.
En comparaison, les opérateurs de trading non linéaires tentent d'accomplir simultanément trois tâches : la tarification, le trading et la pérennisation de la valeur (tokenisation). Les opérateurs non linéaires peuvent être conçus avec des propriétés auto-renforçantes liées à l'échelle, permettant ainsi de pérenniser la valeur. Mais cela soulève également certains problèmes : lorsque le marché devient progressivement complet, les opérateurs de trading non linéaires ajustent essentiellement les opérateurs linéaires dans de très petites échelles de transaction ; lorsque le marché est incomplet, le coût et l'efficacité de cette conception sont-ils suffisants ? Qui fournit les entrées de valeur non linéaires et ces entrées de valeur vont-elles progressivement diminuer sous la concurrence des opérateurs de trading linéaires ?
De nombreux AMM ( adoptent un modèle de transaction à produit constant (tel que XY=K), qui est un opérateur de trading non linéaire typiquement lié à l'échelle. Ce n'est que lorsque le pool de liquidités est suffisamment grand qu'il est possible de simuler un trading linéaire de manière locale. Si les objets de transaction de l'AMM sont un marché complet, la signification fondamentale réside dans l'efficacité de l'ajustement après les effets d'échelle.
Il est important de noter que tenter de placer entièrement le pouvoir de tarification sur la chaîne peut être un malentendu. Lorsque le marché est complet, les avantages des échanges centralisés deviennent très évidents. Chaque action sur la chaîne est le produit d'une enchère, ce qui crée un écart important avec la demande de services de tarification des transactions. Pour les marchés incomplets, tels que les actifs de queue ou les nouveaux projets, le besoin fondamental devrait être de former rapidement des prix à faible coût et d'effectuer des transactions de grande envergure.
Les opérateurs de trading non linéaires gèrent simultanément la tarification et le trading, mais il leur est difficile de rivaliser en efficacité avec les modèles de trading linéaires qui acceptent les oracles. De plus, les opérateurs non linéaires font face à des problèmes d'entrée de valeur. Dans un marché complet, un grand nombre de petites transactions est nécessaire pour compenser les pertes d'arbitrage des opérateurs non linéaires lors des fluctuations des prix d'équilibre, ce qui est une condition assez stricte.
En résumé, la non-linéarisation des opérateurs de transaction n'est pas nécessairement une direction précieuse. Dans les protocoles de décentralisation de valeur ancrée sur la chaîne, les opérateurs de transaction non linéaires peuvent ne pas être le meilleur choix. Cependant, dans des domaines spécifiques comme les opérateurs de taux d'intérêt, en raison de la difficulté d'arbitrage, les opérateurs non linéaires ont encore un certain espace d'application.
Les directions de recherche futures pourraient inclure l'amélioration des opérateurs de trading non linéaires, l'introduction d'informations récursives pour réduire le risque d'arbitrage. Cela nécessite une analyse approfondie des risques fondamentaux derrière chaque opérateur et une modélisation claire des objectifs de trading. Cette approche pourrait unifier tous les services financiers sous la théorie des opérateurs, développant ainsi des modèles mathématiques plus efficaces, ce qui favoriserait le développement du monde financier sur la chaîne.
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WinterWarmthCat
· Il y a 1h
Zut, qui peut comprendre quelque chose de si compliqué ?
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StrawberryIce
· 07-30 08:57
J'ai entendu parler de cette opportunité d'arbitrage plus tôt, haha.
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AirdropFreedom
· 07-30 08:56
Encore en mathématiques aquatiques
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TokenSleuth
· 07-30 08:56
J'ai l'impression que ma tête va éclater.
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DaisyUnicorn
· 07-30 08:37
Les opérateurs sont comme deux types de fleurs dans un petit jardin, la beauté linéaire simple est plus durable~
Opérateurs de trading DEX : compromis entre efficacité et valeur linéaire vs non linéaire
Discussion sur les opérateurs de trading DEX : compromis entre linéaire et non linéaire
Lors du développement de l'échange décentralisé (DEX), concevoir des opérateurs de trading est l'une des tâches essentielles. Ces opérateurs peuvent être linéaires ou non linéaires, de la même manière qu'il existe une distinction lors de la conception d'opérateurs de taux d'intérêt. Cependant, cette différence n'est pas toujours facile à comprendre pour tout le monde.
Les opérateurs linéaires sont généralement basés sur la théorie des prix d'équilibre, supposant que les conditions d'arbitrage ne tiennent pas. Dans ce cas, les transactions financières raisonnables devraient être linéaires. Si des résultats non linéaires apparaissent, cela peut entraîner des portefeuilles d'actifs non valorisables ou des opportunités d'arbitrage. En principe, les modèles de trading utilisant des oracles devraient utiliser des opérateurs de trading linéaires, sinon ils peuvent être soumis à l'arbitrage. D'un autre point de vue, dans un marché complet et dans un contexte de prix efficace, seuls les opérateurs de trading linéaires peuvent garantir l'absence d'arbitrage.
Cependant, les opérateurs linéaires ont aussi leurs limites. Cela signifie que tous les pools de liquidité sont égaux, et cet opérateur ne peut pas être tokenisé, car il est identique après la copie. Cela soulève la question de la capture de valeur et de la tokenisation par le protocole en chaîne. S'il s'agit simplement d'une transformation linéaire sur un équilibre existant, il est difficile de capturer de la valeur.
En comparaison, les opérateurs de trading non linéaires tentent d'accomplir simultanément trois tâches : la tarification, le trading et la pérennisation de la valeur (tokenisation). Les opérateurs non linéaires peuvent être conçus avec des propriétés auto-renforçantes liées à l'échelle, permettant ainsi de pérenniser la valeur. Mais cela soulève également certains problèmes : lorsque le marché devient progressivement complet, les opérateurs de trading non linéaires ajustent essentiellement les opérateurs linéaires dans de très petites échelles de transaction ; lorsque le marché est incomplet, le coût et l'efficacité de cette conception sont-ils suffisants ? Qui fournit les entrées de valeur non linéaires et ces entrées de valeur vont-elles progressivement diminuer sous la concurrence des opérateurs de trading linéaires ?
De nombreux AMM ( adoptent un modèle de transaction à produit constant (tel que XY=K), qui est un opérateur de trading non linéaire typiquement lié à l'échelle. Ce n'est que lorsque le pool de liquidités est suffisamment grand qu'il est possible de simuler un trading linéaire de manière locale. Si les objets de transaction de l'AMM sont un marché complet, la signification fondamentale réside dans l'efficacité de l'ajustement après les effets d'échelle.
Il est important de noter que tenter de placer entièrement le pouvoir de tarification sur la chaîne peut être un malentendu. Lorsque le marché est complet, les avantages des échanges centralisés deviennent très évidents. Chaque action sur la chaîne est le produit d'une enchère, ce qui crée un écart important avec la demande de services de tarification des transactions. Pour les marchés incomplets, tels que les actifs de queue ou les nouveaux projets, le besoin fondamental devrait être de former rapidement des prix à faible coût et d'effectuer des transactions de grande envergure.
Les opérateurs de trading non linéaires gèrent simultanément la tarification et le trading, mais il leur est difficile de rivaliser en efficacité avec les modèles de trading linéaires qui acceptent les oracles. De plus, les opérateurs non linéaires font face à des problèmes d'entrée de valeur. Dans un marché complet, un grand nombre de petites transactions est nécessaire pour compenser les pertes d'arbitrage des opérateurs non linéaires lors des fluctuations des prix d'équilibre, ce qui est une condition assez stricte.
En résumé, la non-linéarisation des opérateurs de transaction n'est pas nécessairement une direction précieuse. Dans les protocoles de décentralisation de valeur ancrée sur la chaîne, les opérateurs de transaction non linéaires peuvent ne pas être le meilleur choix. Cependant, dans des domaines spécifiques comme les opérateurs de taux d'intérêt, en raison de la difficulté d'arbitrage, les opérateurs non linéaires ont encore un certain espace d'application.
Les directions de recherche futures pourraient inclure l'amélioration des opérateurs de trading non linéaires, l'introduction d'informations récursives pour réduire le risque d'arbitrage. Cela nécessite une analyse approfondie des risques fondamentaux derrière chaque opérateur et une modélisation claire des objectifs de trading. Cette approche pourrait unifier tous les services financiers sous la théorie des opérateurs, développant ainsi des modèles mathématiques plus efficaces, ce qui favoriserait le développement du monde financier sur la chaîne.