DEX交易算子的设计思考

在开发去中心化交易所(DEX)时,核心是设计交易算子。这个算子可以是线性或非线性的,同理利率算子的设计也存在类似的区别。然而,这种区别对大多数人来说并不容易理解。

线性交易算子基于均衡价格理论,本质上是资产组合的简单线性变换。在无套利假设下,合理的金融交易都应该是线性的。如果出现非线性结果,就意味着存在套利机会或不可定价的资产组合。原则上,使用预言机的交易模型应采用线性算子,否则容易被套利。从另一个角度看,在完备且定价有效的市场中,只有线性交易算子才能实现无套利。

线性算子的一个重要特征是,任何资金池都是平等的,且算子无法实现代币化。这是因为线性变换在任何合约中都是等价的,无法捕获额外价值。在不考虑自动对冲的情况下,复制一个线性算子合约可以实现完全相同的功能,流动性分散在哪个合约并不重要。

相比之下,非线性交易算子试图同时完成定价、交易和价值沉淀(代币化)三个目标。非线性算子可以设计成与规模相关的自增强属性,从而沉淀价值。但这也带来了一些问题:

1. 当市场逐渐完备时,非线性算子本质上是在极小交易规模内拟合线性算子。

2. 在不完备市场中,非线性算子的设计成本和效率是否足够优化?

3. 非线性算子的价值输入由谁提供?这种价值是否会在线性算子的竞争下流失?

许多自动做市商(AMM)采用固定乘积模型(如XY=K),这是一个典型的规模相关非线性交易算子。只有当做市商池子足够大时,才能在局部模拟线性交易。如果AMM的交易对象是完备市场,其核心意义在于规模效应后的拟合有效性。

一些开发者希望将定价权放在链上,但这可能是一种误解。在完备市场中,中心化交易所的优势非常明显。链上每个行为都是拍卖后的产物,与定价交易服务的需求存在较大差距。对于不完备市场(如尾部资产或新项目),核心需求应该是快速低成本形成价格并完成较大量交易。

非线性交易算子同时处理定价和交易,但需要面对接受预言机(价格算子)的线性交易模型的竞争。在交易效率上,预言机下的线性算子远超非线性算子。剩下可比较的优势是定价成本和效率,但直觉上线性算子也处于优势地位。

从价值输入角度看,非线性算子面临严峻挑战。在完备市场中,需要大量小额交易输入价值以补偿套利损失,但这些小额需求可能因链上边际成本增加而被淘汰。在高度不完备市场中,任何非线性算子都可以满足交易需求,关键是尽可能大量完成交易,反而更接近线性模型。

综上所述,交易算子的非线性化并不是一个有价值的方向。在链上沉淀去中心化价值的协议中,非线性交易算子可能不是最佳选择。利率算子作为一种特殊的交易算子,由于利率套利的困难性,在目前区块链上利率市场稀薄的情况下,使用非线性算子进行定价存在一定价值,但这更多是一种权宜之计。

非线性交易算子可以通过引入递归信息(如历史成交信息)来改进,以降低套利风险。这方面的研究目前较少,但已有人意识到可以结合递归算子和非线性交易算子来降低DEX的无常损失等问题。未来的挑战在于深入分析每个算子背后的核心风险,对交易目标进行清晰建模,以推动链上金融世界的发展。