Thảo luận về tính tuyến tính và phi tuyến của toán tử giao dịch
Khi phát triển sàn giao dịch phi tập trung (DEX) và thiết kế toán tử lãi suất, các nhà phát triển thực tế đang thiết kế toán tử giao dịch. Những toán tử này có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính, nhưng sự khác biệt này không dễ hiểu đối với người bình thường.
Các toán tử giao dịch tuyến tính dựa trên lý thuyết giá cân bằng, giả định rằng điều kiện không có cơ hội chênh lệch giá được thỏa mãn. Trong trường hợp này, các giao dịch tài chính hợp lý đều nên là tuyến tính. Nếu xảy ra kết quả phi tuyến tính, có thể tạo ra các danh mục tài sản không thể định giá hoặc có cơ hội chênh lệch giá. Về nguyên tắc, mô hình giao dịch sử dụng oracle nên áp dụng các toán tử giao dịch tuyến tính, nếu không có thể bị chênh lệch giá. Từ một góc độ khác, trong thị trường đầy đủ và tình trạng định giá hiệu quả, chỉ có các toán tử giao dịch tuyến tính mới có thể đảm bảo không có cơ hội chênh lệch giá.
Tuy nhiên, phép toán tuyến tính có một đặc điểm: tất cả các quỹ đều bình đẳng và phép toán này không thể được mã hóa thành token. Điều này là do biến đổi tuyến tính có nghĩa là ở bất kỳ đâu cũng đều tương đương, không thể nắm bắt giá trị trong một hợp đồng cụ thể.
So với đó, các toán tử giao dịch phi tuyến cố gắng hoàn thành đồng thời ba mục tiêu: định giá, giao dịch và tích lũy giá trị (token hóa). Các toán tử phi tuyến có thể được thiết kế với thuộc tính tự tăng cường liên quan đến quy mô, từ đó tích lũy giá trị. Nhưng điều này cũng mang lại một số vấn đề:
Khi thị trường dần hoàn thiện, các toán tử giao dịch phi tuyến tính về bản chất là phù hợp với các toán tử tuyến tính trong quy mô giao dịch rất nhỏ.
Khi thị trường không hoàn hảo, chi phí thiết kế và hiệu quả của các toán tử giao dịch phi tuyến có đủ xuất sắc không?
Ai cung cấp giá trị đầu vào cho các toán tử phi tuyến? Giá trị đầu vào này có bị mất dần dưới sự cạnh tranh của các toán tử giao dịch tuyến tính không?
Nhiều nhà tạo lập thị trường tự động (AMM) áp dụng mô hình giao dịch tích sản cố định (như XY=K), đây là một phép toán giao dịch phi tuyến tính liên quan đến quy mô điển hình. Chỉ khi bể thanh khoản của nhà tạo lập thị trường đủ lớn, mới có thể mô phỏng giao dịch tuyến tính trong một khoảng thời gian nhất định.
Việc đặt quyền định giá lên chuỗi có thể là một sự hiểu lầm. Trong một thị trường hoàn chỉnh, các sàn giao dịch tập trung có lợi thế rõ rệt. Mỗi hành vi trên chuỗi đều là sản phẩm của một cuộc đấu giá, có sự chênh lệch lớn với nhu cầu về dịch vụ giao dịch định giá. Đối với thị trường không hoàn chỉnh (như tài sản ở đuôi hoặc dự án mới), nhu cầu chính là hình thành giá cả nhanh chóng với chi phí thấp và hoàn thành lượng giao dịch lớn.
Các toán tử giao dịch phi tuyến đang phải đối mặt với cạnh tranh từ các mô hình giao dịch tuyến tính sử dụng oracle. Về hiệu quả giao dịch, các toán tử giao dịch dưới oracle vượt trội hơn hẳn các toán tử giao dịch phi tuyến. Lợi thế còn lại có thể so sánh chủ yếu nằm ở chi phí định giá và hiệu quả, nhưng theo trực giác, các toán tử tuyến tính vẫn đang ở vị thế ưu thế.
Các toán tử giao dịch phi tuyến vẫn phải đối mặt với vấn đề đầu vào giá trị. Trong một thị trường hoàn chỉnh, cần có rất nhiều giao dịch nhỏ để bù đắp cho tổn thất chênh lệch giá của các toán tử phi tuyến khi giá cân bằng dao động. Điều kiện này rất khắt khe, vì việc gia tăng chi phí biên trên chuỗi có thể loại bỏ nhu cầu nhỏ.
Tóm lại, việc phi tuyến hóa các toán tử giao dịch có thể không phải là một hướng đi có giá trị. Trong các giao thức lưu trữ giá trị phi tập trung trên chuỗi, các toán tử giao dịch phi tuyến có thể không phải là loại mà chúng ta nên theo đuổi.
Cần lưu ý rằng, công cụ lãi suất như một loại công cụ giao dịch đặc biệt, có tính chất đặc thù do sự khó khăn của việc chênh lệch lãi suất. Hiện tại, thị trường lãi suất trên blockchain vẫn chưa đủ trưởng thành, thiếu các oracle lãi suất hiệu quả, do đó việc sử dụng công cụ phi tuyến để định giá lãi suất tạm thời vẫn có giá trị nhất định, nhưng đây chỉ là một giải pháp tạm thời.
Các toán tử giao dịch phi tuyến tính vẫn còn không gian cải tiến, chẳng hạn như việc đưa thông tin đệ quy vào để nắm bắt các thành phần có giá trị trong thông tin giao dịch lịch sử, từ đó giảm thiểu rủi ro chênh lệch giá. Hướng nghiên cứu này hiện đang ít được quan tâm, nhưng đã có người nhận ra rằng có thể kết hợp các toán tử đệ quy và các toán tử giao dịch phi tuyến tính để giảm thiểu các vấn đề như tổn thất không thường xuyên trong DEX.
Thách thức trong tương lai là phân tích sâu vào các rủi ro cốt lõi phía sau mỗi toán tử và mô hình hóa rõ ràng các mục tiêu giao dịch. Điều này sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của thế giới tài chính trên chuỗi, khiến việc thiết kế sản phẩm trở nên hiệu quả và hoàn chỉnh hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LiquidityWitch
· 07-27 18:39
Thiết kế của hàm này phức tạp hơn cả mã của tôi.
Xem bản gốcTrả lời0
ILCollector
· 07-26 17:45
Lại là một câu chuyện tránh thua lỗ
Xem bản gốcTrả lời0
0xOverleveraged
· 07-24 19:11
À? Vẫn Kinh doanh chênh lệch giá, Giá sàn làm khóc.
Xem bản gốcTrả lời0
BakedCatFanboy
· 07-24 19:06
Làm phức tạp như vậy để làm gì, lười xem.
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 07-24 19:02
啧啧 Không có Kinh doanh chênh lệch giá thì không thể Phiếu giảm giá nhỉ
So sánh các toán tử giao dịch tuyến tính và phi tuyến: Quyết định then chốt trong thiết kế DEX
Thảo luận về tính tuyến tính và phi tuyến của toán tử giao dịch
Khi phát triển sàn giao dịch phi tập trung (DEX) và thiết kế toán tử lãi suất, các nhà phát triển thực tế đang thiết kế toán tử giao dịch. Những toán tử này có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính, nhưng sự khác biệt này không dễ hiểu đối với người bình thường.
Các toán tử giao dịch tuyến tính dựa trên lý thuyết giá cân bằng, giả định rằng điều kiện không có cơ hội chênh lệch giá được thỏa mãn. Trong trường hợp này, các giao dịch tài chính hợp lý đều nên là tuyến tính. Nếu xảy ra kết quả phi tuyến tính, có thể tạo ra các danh mục tài sản không thể định giá hoặc có cơ hội chênh lệch giá. Về nguyên tắc, mô hình giao dịch sử dụng oracle nên áp dụng các toán tử giao dịch tuyến tính, nếu không có thể bị chênh lệch giá. Từ một góc độ khác, trong thị trường đầy đủ và tình trạng định giá hiệu quả, chỉ có các toán tử giao dịch tuyến tính mới có thể đảm bảo không có cơ hội chênh lệch giá.
Tuy nhiên, phép toán tuyến tính có một đặc điểm: tất cả các quỹ đều bình đẳng và phép toán này không thể được mã hóa thành token. Điều này là do biến đổi tuyến tính có nghĩa là ở bất kỳ đâu cũng đều tương đương, không thể nắm bắt giá trị trong một hợp đồng cụ thể.
So với đó, các toán tử giao dịch phi tuyến cố gắng hoàn thành đồng thời ba mục tiêu: định giá, giao dịch và tích lũy giá trị (token hóa). Các toán tử phi tuyến có thể được thiết kế với thuộc tính tự tăng cường liên quan đến quy mô, từ đó tích lũy giá trị. Nhưng điều này cũng mang lại một số vấn đề:
Nhiều nhà tạo lập thị trường tự động (AMM) áp dụng mô hình giao dịch tích sản cố định (như XY=K), đây là một phép toán giao dịch phi tuyến tính liên quan đến quy mô điển hình. Chỉ khi bể thanh khoản của nhà tạo lập thị trường đủ lớn, mới có thể mô phỏng giao dịch tuyến tính trong một khoảng thời gian nhất định.
Việc đặt quyền định giá lên chuỗi có thể là một sự hiểu lầm. Trong một thị trường hoàn chỉnh, các sàn giao dịch tập trung có lợi thế rõ rệt. Mỗi hành vi trên chuỗi đều là sản phẩm của một cuộc đấu giá, có sự chênh lệch lớn với nhu cầu về dịch vụ giao dịch định giá. Đối với thị trường không hoàn chỉnh (như tài sản ở đuôi hoặc dự án mới), nhu cầu chính là hình thành giá cả nhanh chóng với chi phí thấp và hoàn thành lượng giao dịch lớn.
Các toán tử giao dịch phi tuyến đang phải đối mặt với cạnh tranh từ các mô hình giao dịch tuyến tính sử dụng oracle. Về hiệu quả giao dịch, các toán tử giao dịch dưới oracle vượt trội hơn hẳn các toán tử giao dịch phi tuyến. Lợi thế còn lại có thể so sánh chủ yếu nằm ở chi phí định giá và hiệu quả, nhưng theo trực giác, các toán tử tuyến tính vẫn đang ở vị thế ưu thế.
Các toán tử giao dịch phi tuyến vẫn phải đối mặt với vấn đề đầu vào giá trị. Trong một thị trường hoàn chỉnh, cần có rất nhiều giao dịch nhỏ để bù đắp cho tổn thất chênh lệch giá của các toán tử phi tuyến khi giá cân bằng dao động. Điều kiện này rất khắt khe, vì việc gia tăng chi phí biên trên chuỗi có thể loại bỏ nhu cầu nhỏ.
Tóm lại, việc phi tuyến hóa các toán tử giao dịch có thể không phải là một hướng đi có giá trị. Trong các giao thức lưu trữ giá trị phi tập trung trên chuỗi, các toán tử giao dịch phi tuyến có thể không phải là loại mà chúng ta nên theo đuổi.
Cần lưu ý rằng, công cụ lãi suất như một loại công cụ giao dịch đặc biệt, có tính chất đặc thù do sự khó khăn của việc chênh lệch lãi suất. Hiện tại, thị trường lãi suất trên blockchain vẫn chưa đủ trưởng thành, thiếu các oracle lãi suất hiệu quả, do đó việc sử dụng công cụ phi tuyến để định giá lãi suất tạm thời vẫn có giá trị nhất định, nhưng đây chỉ là một giải pháp tạm thời.
Các toán tử giao dịch phi tuyến tính vẫn còn không gian cải tiến, chẳng hạn như việc đưa thông tin đệ quy vào để nắm bắt các thành phần có giá trị trong thông tin giao dịch lịch sử, từ đó giảm thiểu rủi ro chênh lệch giá. Hướng nghiên cứu này hiện đang ít được quan tâm, nhưng đã có người nhận ra rằng có thể kết hợp các toán tử đệ quy và các toán tử giao dịch phi tuyến tính để giảm thiểu các vấn đề như tổn thất không thường xuyên trong DEX.
Thách thức trong tương lai là phân tích sâu vào các rủi ro cốt lõi phía sau mỗi toán tử và mô hình hóa rõ ràng các mục tiêu giao dịch. Điều này sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển của thế giới tài chính trên chuỗi, khiến việc thiết kế sản phẩm trở nên hiệu quả và hoàn chỉnh hơn.