Торговые роботы с гибкой ликвидностью: новый подход к автоматизированному рынку

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен новый класс автоматизированных маркет-мейкеров, позволяющий оптимизировать скорость перебалансировки и снизить риски для поставщиков ликвидности.

"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

В рамках стационарного приближения AR(1) исследуется функция потерь [latex]\mathbb{E}[((1-\lambda)^{2}+\gamma\lambda)g^{2}][/latex] при [latex]\gamma = 4[/latex], что позволило определить асимптотический оптимизатор [latex]\lambda^{\ast}(\gamma)[/latex] для [latex]\gamma \in [0, 10][/latex]. — В рамках стационарного приближения AR(1) исследуется функция потерь $\mathbb{E}[((1-\lambda)^{2}+\gamma\lambda)g^{2}]$ при $\gamma = 4$ , что позволило определить асимптотический оптимизатор $\lambda^{\ast}(\gamma)$ для $\gamma \in [0, 10]$ .

Исследование посвящено разработке частично активных AMM (PA-AMM), контролирующих скорость перебалансировки за счет ограничения активной ликвидности для оптимизации компромисса между ценовым отклонением и неблагоприятным отбором.

Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) сталкиваются с проблемой неблагоприятного отбора и необходимостью частой ребалансировки. В данной работе, посвященной ‘Частично Активным Автоматизированными Маркет-Мейкерами’ (PA-AMM), предлагается новый класс AMM, разделяющий резервы на активную и пассивную части, что позволяет контролировать скорость ребалансировки и снижать издержки, связанные с неблагоприятным отбором. Показано, что PA-AMM улучшают благосостояние поставщиков ликвидности за счет снижения потерь, связанных с ребалансировкой, при этом балансируя отклонение весов активов от целевых значений. Возможно ли дальнейшее совершенствование PA-AMM за счет оптимизации параметров активности и разработки более эффективных стратегий ребалансировки?

Ликвидность под контролем: Эффективность автоматизированных маркет-мейкеров

Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) произвели революцию в децентрализованных финансах, предложив новый способ обмена цифровыми активами без посредников. Однако, несмотря на свою инновационность, AMM сталкиваются с фундаментальными трудностями в поддержании достаточной ликвидности и минимизации убытков для поставщиков ликвидности. Проблема заключается в том, что обеспечение эффективного обмена требует наличия достаточного количества активов в пулах ликвидности, а любое отклонение от оптимального баланса может привести к неблагоприятному отбору и непостоянным потерям. Эти риски, возникающие из-за асимметрии информации и волатильности рынка, требуют разработки новых механизмов, способных адаптироваться к меняющимся условиям и обеспечивать стабильную работу AMM в долгосрочной перспективе. По сути, задача заключается в создании саморегулирующейся системы, способной динамически управлять резервами и привлекать поставщиков ликвидности, несмотря на присущие ей риски.

Традиционные автоматические маркет-мейкеры (AMM), использующие принцип постоянного произведения, особенно уязвимы к проблемам неблагоприятного отбора и непостоянной убыточности, что препятствует достижению оптимальной торговли. Неблагоприятный отбор возникает, когда осведомленные трейдеры, обладающие информацией, недоступной другим участникам рынка, целенаправленно используют AMM для получения прибыли, оставляя пул ликвидности с убыточными активами. Непостоянная убыточность, в свою очередь, проявляется как разница между удержанием активов в пуле ликвидности и их простым хранением в кошельке, и усиливается волатильностью рынка. $x * y = k$ — эта простая формула, лежащая в основе многих AMM, хотя и обеспечивает ликвидность, не учитывает динамику рынка и поведение трейдеров, что приводит к снижению эффективности и потенциальным потерям для поставщиков ликвидности. Таким образом, эти факторы в совокупности ограничивают возможности AMM по обеспечению стабильной и прибыльной торговли, подчеркивая необходимость разработки более адаптивных и устойчивых механизмов.

Основная проблема автоматизированных маркет-мейкеров (AMM) заключается в их статической стратегии распределения резервов. В отличие от традиционных финансовых институтов, способных динамически корректировать свои позиции в ответ на изменения рынка и действия информированных трейдеров, AMM часто придерживаются фиксированных пропорций активов в пулах ликвидности. Это приводит к неэффективности, поскольку резервы не адаптируются к колебаниям спроса и предложения, а также к асимметричной информации, доступной некоторым участникам. В результате, пулы ликвидности могут подвергаться неблагоприятному отбору и непостоянным потерям $IL$ , снижая прибыльность для поставщиков ликвидности и ограничивая эффективность торговли. Поэтому, разработка динамических механизмов распределения резервов, учитывающих текущую рыночную ситуацию и поведение трейдеров, является ключевой задачей для повышения эффективности и устойчивости AMM.

Динамические резервы: Контроль как инструмент оптимизации

Оптимальное управление (Optimal Control) предоставляет мощный математический аппарат для определения идеальной стратегии управления резервами ликвидности в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM). Данный подход позволяет формализовать задачу поддержания оптимального уровня ликвидности как задачу оптимизации, где целевой функцией является минимизация потерь от непостоянной потери (impermanent loss) и максимизация эффективности торговли. В рамках данной концепции, управление резервами рассматривается как динамическая система, описываемая дифференциальными уравнениями, а оптимальная политика определяется путем решения задачи оптимального управления, часто с использованием методов вариационного исчисления или динамического программирования. Решения, полученные с помощью оптимального управления, предоставляют количественно определенные рекомендации по корректировке резервов ликвидности в ответ на изменения рыночных условий, что позволяет повысить прибыльность и устойчивость AMM.

Моделирование предоставления ликвидности как динамической системы позволяет использовать методы теории управления для минимизации убытков и максимизации эффективности торговли. В рамках данного подхода, состояние ликвидности рассматривается как изменяющаяся во времени величина, на которую влияют торговые операции и комиссии. Применяя принципы оптимального управления, можно определить оптимальную стратегию управления резервами ликвидности, учитывая ставку комиссий и динамику изменения цены базовых активов. Это позволяет, например, динамически корректировать размеры пулов ликвидности для поддержания оптимального соотношения активов и снижения проскальзывания для трейдеров. Эффективность такой системы управления напрямую зависит от точности моделирования динамики рынка и корректной оценки параметров, таких как λ — скорость возврата к равновесию, и σ — волатильность.

Для практической реализации контроля резервов в автоматических маркет-мейкерах (AMM) необходимо моделирование динамики цен базовых активов. В качестве стандартного подхода часто используется броуновское движение $dW_t$ , описывающее случайные изменения цены во времени. Однако, для обеспечения математической разрешимости и упрощения вычислений, вводятся упрощающие предположения. Ключевым из них является предположение о риск-нейтральности, подразумевающее, что инвесторы не имеют предпочтений относительно риска и оценивают активы, исходя из ожидаемого дохода без учета риска. Данное предположение позволяет использовать математический аппарат, предназначенный для анализа процессов в нейтральной к риску среде, что существенно упрощает процесс оптимизации управления резервами.

Частично активные AMM: Внедрение динамического контроля на практике

Частично активный автоматический маркет-мейкер (PAAMM) представляет собой новый механизм управления скоростью ребалансировки путем ограничения доли ликвидности, доступной для торговли. В отличие от традиционных AMM, где вся ликвидность доступна для обмена, PAAMM разделяет резервы на активные и пассивные компоненты. Ограничивая долю активных резервов, участвующих в торговле, PAAMM позволяет контролировать скорость, с которой маркет-мейкер реагирует на изменения цен и восстанавливает баланс. Этот подход позволяет смягчить неблагоприятный отбор и уменьшить влияние разрывов между блоками, обеспечивая более стабильное и предсказуемое поведение маркет-мейкера.

Частично активные автоматические маркет-мейкеры (PAAMM) снижают риск неблагоприятного отбора и влияние разрывов между блоками (top-of-block gaps) посредством стратегического разделения резервов на активные (Active Reserves) и пассивные (Passive Reserves). Активные резервы используются для немедленного исполнения сделок, в то время как пассивные резервы остаются зарезервированными и участвуют в ребалансировке. Такое разделение позволяет уменьшить количество ликвидности, доступной для краткосрочных манипуляций, и, следовательно, снизить вероятность того, что трейдеры с информацией, недоступной другим участникам, смогут извлечь выгоду за счет арбитража. Контролируя долю ликвидности, доступной для торговли, PAAMM эффективно ограничивают возможности для неблагоприятного отбора и смягчают влияние разрывов между блоками, улучшая стабильность и эффективность маркет-мейкинга.

В работе показан компромисс между потерями от арбитража (Loss-versus-Rebalancing, LVR) и ошибкой отслеживания (tracking error) в Partially Active AMM (PAAMM), достигаемый посредством параметра активности λ. Параметр скорости ребалансировки напрямую зависит от времени блока (Block Time) используемой блокчейн-платформы. Более короткое время блока увеличивает скорость ребалансировки, потенциально снижая LVR, но также увеличивая tracking error из-за более частых корректировок. Выбор оптимального значения λ требует учета характеристик конкретного блокчейна, включая время генерации блока и комиссии за транзакции, для минимизации совокупных потерь и поддержания эффективного отслеживания рыночной цены.

Преодолевая границы: Влияние на экосистему DeFi

Протоколы автоматизированного маркет-мейкинга нового поколения (PAAMMs) демонстрируют существенное превосходство над традиционными AMM в плане эффективности использования капитала и устойчивости к манипуляциям. В отличие от классических моделей, PAAMMs активно управляют портфелем активов, стремясь к оптимизации доходности и минимизации риска, что позволяет значительно повысить эффективность использования предоставленного ликвидности. Это достигается за счет применения более сложных алгоритмов и динамической корректировки портфеля в зависимости от рыночной ситуации, что, в свою очередь, снижает возможность злоупотреблений и обеспечивает более стабильный опыт для пользователей. Благодаря этим улучшениям, PAAMMs способствуют созданию более надежной и привлекательной среды для поставщиков ликвидности, стимулируя дальнейшее развитие децентрализованных финансовых систем.

Предложенная схема, изначально разработанная для автоматизированных маркет-мейкеров, обладает значительным потенциалом для адаптации в других секторах децентрализованных финансов. В частности, принципы, лежащие в основе управления ликвидностью и минимизации рисков, могут быть успешно применены к протоколам кредитования и заимствования. Использование аналогичных механизмов позволит снизить волатильность процентных ставок, повысить устойчивость к манипуляциям и, как следствие, создать более надежную и предсказуемую среду для пользователей. Внедрение подобных решений способствует формированию более зрелой и стабильной экосистемы DeFi, привлекающей более широкий круг участников и стимулирующей дальнейшее развитие инновационных финансовых инструментов.

Повышенная эффективность протоколов PAAMM, достигаемая за счет минимизации непостоянных потерь и негативного отбора, создает мощный стимул для поставщиков ликвидности. Данный механизм способствует более устойчивому и надежному функционированию децентрализованных финансовых систем. Оптимальный уровень активности ( $λ<i>$ ) в рамках PAAMM определяется балансом между коэффициентом использования залога (LVR) и ошибкой отслеживания, причем оба параметра тесно связаны с волатильностью рынка и степенью неприятия риска со стороны участников. Более высокая волатильность требует более осторожной настройки $λ</i>$ , в то время как более высокая неприятие риска также склоняет к снижению активности, обеспечивая стабильность и предсказуемость для поставщиков ликвидности и, как следствие, укрепляя потенциал всей децентрализованной финансовой экосистемы.

Представленное исследование демонстрирует, что эффективность автоматизированных маркет-мейкеров (AMM) тесно связана со структурой управления ликвидностью. Авторы предлагают новый подход — PA-AMM, ограничивающий активную ликвидность для снижения неблагоприятного отбора для поставщиков ликвидности. Этот метод подчеркивает, что оптимизация одной части системы — торговли или обеспечения ликвидности — требует понимания целостной картины. Как однажды заметил Нильс Бор: «Противоположности противоположны, но и тождественны». Эта фраза отражает суть исследования: необходимо балансировать между минимизацией проскальзывания цены и эффективным управлением ликвидностью, осознавая, что любое изменение в одной области неизбежно влияет на другую. Структура управления ликвидностью, таким образом, определяет поведение всей системы AMM во времени.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленный подход к частично активным автоматизированным маркет-мейкерам (PA-AMM) — это, безусловно, шаг к более тонкому управлению компромиссом между проскальзыванием и неблагоприятным отбором. Однако, элегантность этой конструкции не должна заслонять сложности, лежащие в основе. Оптимальное ограничение активной ликвидности — задача, требующая не просто математической точности, но и глубокого понимания динамики рыночного поведения. Предложенная модель, хоть и демонстрирует потенциал, всё же опирается на определенные предположения о структуре ордербука и мотивах участников, которые в реальности могут оказаться существенно сложнее.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на адаптивности PA-AMM к различным рыночным условиям. Необходимо разработать механизмы, позволяющие динамически корректировать ограничения на активную ликвидность, учитывая волатильность, объёмы торгов и другие факторы. Интересно было бы исследовать взаимодействие PA-AMM с другими протоколами децентрализованных финансов (DeFi), а также рассмотреть возможность интеграции с более сложными стратегиями управления рисками. В конечном счёте, задача состоит не в создании идеальной модели, а в построении системы, способной адаптироваться к неизбежной неопределённости.

И, возможно, самое важное — признать, что любое упрощение имеет свою цену. Стремление к более эффективным AMM не должно приводить к созданию хрупких конструкций, уязвимых к непредсказуемым рыночным шокам. В конечном итоге, стабильность и надежность — это те качества, которые ценятся превыше всего, даже в мире стремительно развивающихся технологий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.09887.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-11 12:15