Автоматизированные финансы: риски, циклы и стабильность

Автор: Денис Аветисян

Исследование анализирует влияние автоматизированных протоколов ликвидности на DeFi-рынки и предлагает стратегии управления рисками депеггинга стейблкоинов.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Циклическая стратегия торговли на децентрализованных биржах, основанная на принципах цикла Карно, включает в себя четыре стадии: переключение между пулами ликвидности и их модификацию, что позволяет оптимизировать торговые операции.

Анализ влияния на рынок, оптимизация ликвидности по критерию Келли и использование катастрофических облигаций для смягчения рисков депеггинга.

Несмотря на стремительное развитие децентрализованных финансов (DeFi), адекватное моделирование влияния ликвидности на рыночные процессы остаётся сложной задачей. В работе ‘Automated Liquidity: Market Impact, Cycles, and De-pegging Risk’ предложен новый подход к анализу рыночного воздействия, оптимизации стратегий предоставления ликвидности с использованием критерия Келли, а также оценке рисков депеггинга стейблкоинов через призму катастрофических облигаций. Полученные результаты позволяют взглянуть на существующие автоматические маркет-мейкеры как на неэффективные системы, требующие переосмысления. Способны ли эти модели, основанные на термодинамических аналогиях и управлении рисками, сформировать более устойчивую и предсказуемую инфраструктуру DeFi?

Элегантность Ликвидности: Ограничения Постоянных Функций

Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM), такие как маркет-мейкеры с постоянным произведением (CPMM), произвели революцию в обеспечении ликвидности в децентрализованных финансах (DeFi). Однако, модели оценки влияния на цену, используемые в этих системах, имеют принципиальные ограничения. Изначально разработанные для упрощения процесса торговли, они не всегда адекватно отражают сложность реальных рыночных условий. В частности, при крупных сделках, стандартные модели CPMM могут значительно недооценивать фактическое влияние на цену, что приводит к увеличению проскальзывания и, как следствие, к неоптимальному исполнению ордеров. Несмотря на свою эффективность в определенных сценариях, эти модели нуждаются в дальнейшем развитии для более точного прогнозирования и управления ценовым воздействием при масштабных операциях с активами.

Традиционные методы оценки влияния крупных сделок на цену актива в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM) часто оказываются неадекватными. Это связано с тем, что упрощенные модели, такие как модель постоянного произведения $x \cdot y = k$ , не учитывают динамику изменения ликвидности и глубины рынка при значительном объеме торгов. В результате, исполнение крупных ордеров может приводить к существенному проскальзыванию (slippage) — разнице между ожидаемой и фактической ценой исполнения. Такое несоответствие ведет к неоптимальному выполнению сделок и снижению доходности для трейдеров, особенно на менее ликвидных рынках, где даже относительно небольшие объемы могут существенно повлиять на цену.

Базовые модели автоматических маркет-мейкеров с постоянной функцией (CFMM), несмотря на свою простоту, демонстрируют ограниченную эффективность в условиях изменчивой рыночной конъюнктуры. Эти модели, основанные на поддержании постоянного математического выражения, например, $x*y=k$ , не учитывают динамику спроса и предложения, характерную для реальных рынков. В результате, при значительных объемах торговли, CFMM испытывают трудности с обеспечением оптимального исполнения сделок, что приводит к увеличению проскальзывания и снижению эффективности для трейдеров. Отсутствие адаптивности к различным рыночным условиям делает базовые CFMM менее привлекательными по сравнению с более сложными моделями, способными учитывать факторы, влияющие на ценообразование и ликвидность.

За пределами Пропорциональности: Моделирование Влияния на Рынок

Модель влияния на цену, основанная на квадратном корне (Square Root Market Impact), представляет собой существенный прогресс в понимании динамики ценообразования. В отличие от упрощенных линейных моделей, она базируется на оптимальном поведении поставщиков ликвидности, выведенном из стохастического процесса Орнштейна-Уленбека (OU). Этот процесс предполагает, что цена стремится к равновесию со скоростью, пропорциональной разнице между текущей ценой и этим равновесием. Анализ поведения поставщиков ликвидности в контексте OU-процесса позволяет более точно моделировать влияние ордеров на цену, учитывая не только размер ордера, но и текущую ликвидность и волатильность рынка. Использование OU-процесса позволяет получить более реалистичную оценку изменения цены (ΔP) в ответ на изменение объема торгов (Q).

Модель рыночного влияния квадратного корня предполагает, что изменение цены (ΔP) не является линейно пропорциональным объему сделки (Q). Вместо этого, влияние масштабируется пропорционально квадратному корню из объема, что выражается формулой $ΔP \propto σ²/k\sqrtQ$ . В данной формуле, σ² представляет собой волатильность, а k — коэффициент, отражающий общую ликвидность. Это означает, что для достижения аналогичного изменения цены, при увеличении объема сделки, необходимо экспоненциально увеличивать его размер, поскольку влияние каждой дополнительной единицы объема уменьшается по мере увеличения общей суммы сделки.

Коэффициент Херста, выведенный из фрактального броуновского движения, приближается к единице при увеличении задержки между блочными обновлениями и высокочастотным исполнением ордеров в CPMM (Constant Product Market Maker). Это означает усиление автокорреляции в изменениях цен, что приводит к неэффективному распределению капитала. В частности, приближение коэффициента Херста к 1 указывает на то, что прошлые изменения цен оказывают непропорционально большое влияние на будущие, создавая тенденции и увеличивая вероятность неоптимального размещения капитала в пулах ликвидности. Таким образом, задержки в обновлении данных о ценах усугубляют проблемы, связанные с неэффективным использованием капитала в CPMM.

Оптимальная Стратегия: Баланс Риска и Доходности

Оптимальное поведение при росте, основанное на модели влияния на рынок с квадратным корнем (Square Root Market Impact), представляет собой подход к максимизации доходности, учитывающий как текущую цену актива, так и его волатильность. Данная модель предполагает, что влияние ордера на цену обратно пропорционально квадратному корню из объема торгов. Использование данной модели позволяет определить оптимальный размер позиции, минимизируя проскальзывание и максимизируя прибыль, учитывая динамику цены и ее дисперсию. Фактически, стратегия предполагает, что более волатильные активы требуют меньших позиций, а менее волатильные — больших, для достижения оптимального соотношения риска и доходности.

Критерий Келли предоставляет строгий математический метод для определения оптимальной доли капитала, выделяемого на инвестиции. Для актива с вероятностью выигрыша $q$ и коэффициентом прибыли $r$ , оптимальная доля капитала, которую следует инвестировать, рассчитывается по формуле $f = 1 - q/r$ . Данная формула максимизирует математическое ожидание логарифмической доходности портфеля, что эквивалентно максимизации долгосрочного геометрического среднего. Использование этой формулы позволяет находить баланс между максимизацией потенциальной прибыли и минимизацией риска банкротства, основываясь на оценке вероятности успеха и размера потенциальной прибыли от инвестиций.

Оптимальная доля активов в двухоблигационном портфеле рассчитывается по формуле $f* = 1/2 - q/r - q^2/(2r^2) - q/(3r)(q/r)^2$ , где ‘q’ представляет собой вероятность убытка, а ‘r’ — потенциальную прибыль. Данная формула учитывает перекрестную корреляцию между облигациями, что позволяет более точно определить оптимальный размер инвестиций в каждую облигацию. В отличие от однооблигационного портфеля, где оптимальная доля определяется как $f = 1 - q/r$ , расширенная формула для двух облигаций учитывает влияние взаимосвязи между ними на общий риск и доходность портфеля, тем самым повышая эффективность управления рисками и максимизируя доходность с учетом заданного уровня риска.

Страхование от Системных ШОКОВ: Защита DeFi-Экосистемы

Риск потери привязки стейблкоинов представляет собой серьезную угрозу для всей экосистемы децентрализованных финансов (DeFi). В отличие от традиционных финансовых систем, где центральные органы могут вмешаться для стабилизации валюты, DeFi полагается на алгоритмические механизмы и залоговые обеспечения. Потеря привязки стейблкоина, особенно широко используемого, может быстро распространиться по всей сети, вызывая эффект домино. Снижение доверия к одному стейблкоину может спровоцировать массовые распродажи других активов, связанных с ним, что приведет к падению ликвидности и даже к краху целых протоколов. Уязвимость DeFi к таким системным шокам особенно высока из-за прозрачности и взаимосвязанности блокчейна, что делает каскадные сбои не только вероятными, но и быстро распространяющимися.

Неблагоприятный порядок исполнения ордеров, известный как “токсичный поток”, представляет собой серьезную угрозу для стабильности децентрализованных финансовых систем. В периоды повышенной волатильности или негативных новостей, этот поток ордеров, характеризующийся преобладанием ордеров на продажу, оказывает непропорционально сильное воздействие на поставщиков ликвидности (Liquidity Providers, LP). LP, предоставляя капитал для обеспечения функционирования децентрализованных бирж, оказываются особенно уязвимыми, поскольку вынуждены принимать убыточные сделки, чтобы удовлетворить спрос на продажу. Это, в свою очередь, может привести к сокращению предоставляемой ликвидности, усилению проскальзывания и, как следствие, дальнейшей дестабилизации рынка, создавая эффект каскадного усиления нестабильности. Таким образом, токсичный поток не просто отражает рыночные настроения, но и активно способствует их усугублению, повышая риски для всей экосистемы.

Катастрофические облигации представляют собой инновационный механизм для передачи рисков, связанных с дестабилизацией рынка, предлагая своего рода страхование от системных шоков в децентрализованных финансах (DeFi). Принцип их действия основан на перекладывании вероятности наступления неблагоприятного события — например, значительного падения стоимости стейблкоина — на инвесторов, готовых принять на себя этот риск в обмен на повышенную доходность. В случае наступления оговоренного события, выплаты по облигациям прекращаются, а инвесторы несут убытки, компенсируя тем самым потери, возникшие в DeFi-экосистеме. Такой подход позволяет повысить устойчивость протоколов, обеспеченных стейблкоинами, к внезапным потрясениям, уменьшая вероятность каскадных отказов и защищая поставщиков ликвидности от чрезмерных убытков. Использование катастрофических облигаций способствует созданию более надежной и предсказуемой инфраструктуры для развития DeFi, повышая доверие инвесторов и стимулируя дальнейшие инновации.

Исследование автоматизированной ликвидности в DeFi выявляет закономерности, напоминающие сложные циклы, подверженные влиянию внешних факторов. Авторы демонстрируют, как оптимизация стратегий предоставления ликвидности, основанная на критерии Келли, может смягчить риски, связанные с депеггингом стейблкоинов. Подобный подход к управлению рисками, направленный на предвидение и смягчение потенциальных катастроф, находит отклик в словах Исаака Ньютона: «Я не знаю, как меня воспринимают другие, но мне кажется, что я был просто мальчиком, играющим на берегу моря, находившим ракушки и камушки, в то время как великий океан истины расстилался передо мной неизведанным». Подобно тому, как Ньютон стремился постичь законы природы, данная работа стремится к пониманию сложных динамик децентрализованных финансов, предлагая инструменты для навигации в этом постоянно меняющемся пространстве.

Что Дальше?

Представленное исследование, тщательно рассматривая динамику автоматизированной ликвидности, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Оптимизация, предложенная на основе критерия Келли, безусловно, элегантна, но её практическая реализация в условиях непредсказуемости децентрализованных финансов остается вызовом. Эффективность катастрофических облигаций в смягчении рисков депеггинга стабильных монет, хотя и многообещающая, требует дальнейшей проверки в различных рыночных сценариях. Нельзя не отметить, что существующие конструкции автоматических маркет-мейкеров, несмотря на кажущуюся простоту, звучат как фальшь — резкий, неприятный диссонанс, который указывает на фундаментальные недостатки в дизайне.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более изящных и устойчивых моделей ликвидности, способных адаптироваться к меняющимся условиям рынка. Крайне важно уделить внимание вопросам масштабируемости и снижению транзакционных издержек. Простые решения, как правило, кричат, тогда как истинное понимание шепчет — необходимо стремиться к гармонии между теорией и практикой, чтобы создать системы, которые не просто функционируют, но и обладают внутренней красотой и эффективностью.

Поиск оптимальных стратегий предоставления ликвидности — это не только математическая задача, но и искусство. Подобно тонкому настройщику музыкального инструмента, исследователь должен прислушиваться к ритму рынка, чтобы создать систему, которая резонирует с его потребностями и ожиданиями. Только тогда автоматизированная ликвидность сможет достичь своей полной потенциальной гармонии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11375.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-19 08:46