Discussion sur la linéarité et la non-linéarité des opérateurs de trading DEX
Lors du développement de l'échange décentralisé (DEX), l'essentiel est de concevoir un opérateur de trading. Cet opérateur peut être linéaire ou non linéaire. De même, des considérations similaires existent lors de la conception d'un opérateur de taux d'intérêt. Cependant, la plupart des gens n'ont pas encore une compréhension suffisamment approfondie de cette distinction.
L'opérateur de trading linéaire utilise le prix d'équilibre pour effectuer des transactions, étant essentiellement une simple transformation linéaire d'un portefeuille d'actifs. Cette méthode accepte l'hypothèse d'absence d'arbitrage, selon laquelle toutes les transactions financières raisonnables devraient théoriquement être linéaires. Si des résultats non linéaires apparaissent, cela peut conduire à des portefeuilles d'actifs non évaluables ou à des opportunités d'arbitrage. Par conséquent, le modèle de trading utilisant des oracles devrait en principe adopter des opérateurs linéaires, sinon il est susceptible à l'arbitrage. D'un autre point de vue, dans un marché complet et un contexte de tarification efficace, seuls les opérateurs de trading linéaires peuvent réaliser l'absence d'arbitrage.
Cependant, les opérateurs linéaires ont aussi leurs limites. Cela signifie que tous les pools de liquidités sont égaux et que cet opérateur ne peut pas être tokenisé, car il est exactement identique après duplication. Cela rend difficile la capture de valeur sur la chaîne ou la réalisation de tokenisation, car il ne peut pas construire de nouveaux états d'équilibre.
En revanche, les opérateurs de trading non linéaires tentent d'atteindre simultanément trois objectifs : la tarification, le trading et la pérennisation de la valeur (tokenisation). Ils peuvent être conçus avec des propriétés auto-renforçantes liées à l'échelle, permettant ainsi la pérennisation de la valeur. Cependant, cela pose également des problèmes : lorsque le marché devient progressivement complet, les opérateurs non linéaires s'efforcent essentiellement d'adapter les opérateurs linéaires à des échelles de transaction très faibles ; lorsque le marché est incomplet, il est nécessaire de se demander si le coût et l'efficacité de ce type de conception sont raisonnables ; ainsi que la question de la provenance et de la durabilité des entrées de valeur non linéaires.
Actuellement, de nombreux teneurs de marché automatiques (AMM) adoptent un modèle de trading à produit fixe (tel que XY=K), qui est un opérateur de trading non linéaire typique lié à l'échelle. Ce n'est que lorsque le fonds de liquidité du teneur de marché est suffisamment important qu'il est possible de simuler un trading linéaire localement. Cependant, si l'objet de trading est un marché complet, sa signification fondamentale réside uniquement dans l'efficacité de l'ajustement après l'effet d'échelle, et cette efficacité n'est pas très essentielle.
Certains développeurs souhaitent placer le pouvoir de tarification sur la chaîne, mais cela peut être un malentendu. Dans un marché complet, les avantages des échanges centralisés sont très évidents. Chaque action sur la chaîne est le produit d'enchères, ce qui crée un écart considérable avec la demande de services de tarification commerciale. Pour les marchés incomplets (comme les actifs de queue ou les nouveaux projets), le besoin central devrait être de former rapidement des prix à faible coût et de réaliser un volume important de transactions.
Les opérateurs de trading non linéaires gèrent simultanément la tarification et le trading, mais doivent faire face à la concurrence des modèles de trading linéaires des oracles (opérateurs de prix). En termes d'efficacité de trading, les opérateurs de trading linéaires sous oracle surpassent clairement les opérateurs non linéaires. Les avantages comparables restants concernent principalement les coûts de tarification et l'efficacité, mais intuitivement, les opérateurs linéaires conservent une position favorable.
Du point de vue de l'entrée de valeur, les opérateurs non linéaires font face à des défis sévères. 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 très stricte. Dans un marché hautement incomplet, bien qu'il existe des traders qui ne se soucient pas du glissement de prix, tout opérateur non linéaire peut satisfaire cette demande, l'important étant d'exécuter autant de transactions que possible, ce qui se rapproche d'un modèle linéaire.
Sur la base de l'analyse ci-dessus, la non-linéarisation des opérateurs de transaction n'est pas une direction valable. Dans les protocoles qui s'efforcent de déposer de la valeur décentralisée sur la chaîne, les opérateurs de transaction non linéaires ne sont peut-être pas ce que nous devrions poursuivre.
Il est à noter que l'opérateur de taux d'intérêt, en tant qu'opérateur de trading spécial, présente une certaine spécificité en raison de la difficulté de l'arbitrage des taux d'intérêt. Actuellement, le marché des taux d'intérêt sur la blockchain n'est pas encore assez mature et manque d'oracles de taux d'intérêt efficaces. Par conséquent, l'utilisation d'opérateurs non linéaires pour la tarification des taux d'intérêt a une certaine valeur, mais cela reste davantage une solution temporaire qu'une véritable innovation.
Les opérateurs de trading non linéaires ont encore des marges d'amélioration, par exemple en introduisant des informations récursives pour capturer les éléments de valeur dans les informations de transactions historiques, afin de réduire les risques d'arbitrage. Cependant, le véritable défi réside dans l'analyse approfondie des risques fondamentaux derrière chaque opérateur et dans la modélisation claire des objectifs de trading. Cela nécessite l'unification de tous les services financiers sous une théorie des opérateurs, afin d'obtenir davantage d'équations mathématiques efficaces pour faire avancer le développement du monde financier sur la chaîne.
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MetaverseVagabond
· Il y a 3h
Laissez ce piège et passez à la pratique.
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fomo_fighter
· Il y a 16h
Encore une opportunité de piège piège piège Arbitrage ? Étudier chaque jour pour rien.
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MissedTheBoat
· Il y a 16h
Piège tant de termes professionnels pour gagner de l'argent n'est-ce pas juste pour s'amuser ?
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Web3Educator
· Il y a 16h
mes étudiants demandent toujours à ce sujet, mais les opérateurs linéaires sont littéralement le trading 101
Discussion sur la linéarisation des opérateurs de trading DEX : arbitrage, efficacité et compromis de la valeur accumulée.
Discussion sur la linéarité et la non-linéarité des opérateurs de trading DEX
Lors du développement de l'échange décentralisé (DEX), l'essentiel est de concevoir un opérateur de trading. Cet opérateur peut être linéaire ou non linéaire. De même, des considérations similaires existent lors de la conception d'un opérateur de taux d'intérêt. Cependant, la plupart des gens n'ont pas encore une compréhension suffisamment approfondie de cette distinction.
L'opérateur de trading linéaire utilise le prix d'équilibre pour effectuer des transactions, étant essentiellement une simple transformation linéaire d'un portefeuille d'actifs. Cette méthode accepte l'hypothèse d'absence d'arbitrage, selon laquelle toutes les transactions financières raisonnables devraient théoriquement être linéaires. Si des résultats non linéaires apparaissent, cela peut conduire à des portefeuilles d'actifs non évaluables ou à des opportunités d'arbitrage. Par conséquent, le modèle de trading utilisant des oracles devrait en principe adopter des opérateurs linéaires, sinon il est susceptible à l'arbitrage. D'un autre point de vue, dans un marché complet et un contexte de tarification efficace, seuls les opérateurs de trading linéaires peuvent réaliser l'absence d'arbitrage.
Cependant, les opérateurs linéaires ont aussi leurs limites. Cela signifie que tous les pools de liquidités sont égaux et que cet opérateur ne peut pas être tokenisé, car il est exactement identique après duplication. Cela rend difficile la capture de valeur sur la chaîne ou la réalisation de tokenisation, car il ne peut pas construire de nouveaux états d'équilibre.
En revanche, les opérateurs de trading non linéaires tentent d'atteindre simultanément trois objectifs : la tarification, le trading et la pérennisation de la valeur (tokenisation). Ils peuvent être conçus avec des propriétés auto-renforçantes liées à l'échelle, permettant ainsi la pérennisation de la valeur. Cependant, cela pose également des problèmes : lorsque le marché devient progressivement complet, les opérateurs non linéaires s'efforcent essentiellement d'adapter les opérateurs linéaires à des échelles de transaction très faibles ; lorsque le marché est incomplet, il est nécessaire de se demander si le coût et l'efficacité de ce type de conception sont raisonnables ; ainsi que la question de la provenance et de la durabilité des entrées de valeur non linéaires.
Actuellement, de nombreux teneurs de marché automatiques (AMM) adoptent un modèle de trading à produit fixe (tel que XY=K), qui est un opérateur de trading non linéaire typique lié à l'échelle. Ce n'est que lorsque le fonds de liquidité du teneur de marché est suffisamment important qu'il est possible de simuler un trading linéaire localement. Cependant, si l'objet de trading est un marché complet, sa signification fondamentale réside uniquement dans l'efficacité de l'ajustement après l'effet d'échelle, et cette efficacité n'est pas très essentielle.
Certains développeurs souhaitent placer le pouvoir de tarification sur la chaîne, mais cela peut être un malentendu. Dans un marché complet, les avantages des échanges centralisés sont très évidents. Chaque action sur la chaîne est le produit d'enchères, ce qui crée un écart considérable avec la demande de services de tarification commerciale. Pour les marchés incomplets (comme les actifs de queue ou les nouveaux projets), le besoin central devrait être de former rapidement des prix à faible coût et de réaliser un volume important de transactions.
Les opérateurs de trading non linéaires gèrent simultanément la tarification et le trading, mais doivent faire face à la concurrence des modèles de trading linéaires des oracles (opérateurs de prix). En termes d'efficacité de trading, les opérateurs de trading linéaires sous oracle surpassent clairement les opérateurs non linéaires. Les avantages comparables restants concernent principalement les coûts de tarification et l'efficacité, mais intuitivement, les opérateurs linéaires conservent une position favorable.
Du point de vue de l'entrée de valeur, les opérateurs non linéaires font face à des défis sévères. 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 très stricte. Dans un marché hautement incomplet, bien qu'il existe des traders qui ne se soucient pas du glissement de prix, tout opérateur non linéaire peut satisfaire cette demande, l'important étant d'exécuter autant de transactions que possible, ce qui se rapproche d'un modèle linéaire.
Sur la base de l'analyse ci-dessus, la non-linéarisation des opérateurs de transaction n'est pas une direction valable. Dans les protocoles qui s'efforcent de déposer de la valeur décentralisée sur la chaîne, les opérateurs de transaction non linéaires ne sont peut-être pas ce que nous devrions poursuivre.
Il est à noter que l'opérateur de taux d'intérêt, en tant qu'opérateur de trading spécial, présente une certaine spécificité en raison de la difficulté de l'arbitrage des taux d'intérêt. Actuellement, le marché des taux d'intérêt sur la blockchain n'est pas encore assez mature et manque d'oracles de taux d'intérêt efficaces. Par conséquent, l'utilisation d'opérateurs non linéaires pour la tarification des taux d'intérêt a une certaine valeur, mais cela reste davantage une solution temporaire qu'une véritable innovation.
Les opérateurs de trading non linéaires ont encore des marges d'amélioration, par exemple en introduisant des informations récursives pour capturer les éléments de valeur dans les informations de transactions historiques, afin de réduire les risques d'arbitrage. Cependant, le véritable défi réside dans l'analyse approfondie des risques fondamentaux derrière chaque opérateur et dans la modélisation claire des objectifs de trading. Cela nécessite l'unification de tous les services financiers sous une théorie des opérateurs, afin d'obtenir davantage d'équations mathématiques efficaces pour faire avancer le développement du monde financier sur la chaîne.