Управление залогами для бессрочных сделок: новый подход к DeFi

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает инновационную систему динамического управления залогами для торговли бессрочными контрактами на децентрализованных биржах, оптимизируя риски и повышая эффективность.

"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

Динамика плеча хеджа в условиях уменьшения обеспечения, определяемая уравнением [latex]\alpha_{0}[/latex], демонстрирует нелинейное увеличение плеча при росте спотовой цены и соответствующее снижение эффективной доли обеспечения; при этом, конкретные точки ликвидации, обусловленные пороговыми значениями поддерживающего обеспечения [latex]\alpha_{\mathrm{liq}}=\theta F/(1+\theta F)[/latex], определяют консервативность правил поддержания обеспечения и, следовательно, более раннюю ликвидацию при одинаковом уровне плеча. — Динамика плеча хеджа в условиях уменьшения обеспечения, определяемая уравнением $\alpha_{0}$ , демонстрирует нелинейное увеличение плеча при росте спотовой цены и соответствующее снижение эффективной доли обеспечения; при этом, конкретные точки ликвидации, обусловленные пороговыми значениями поддерживающего обеспечения $\alpha_{\mathrm{liq}}=\theta F/(1+\theta F)$ , определяют консервативность правил поддержания обеспечения и, следовательно, более раннюю ликвидацию при одинаковом уровне плеча.

В статье рассматривается формулировка торговли спот-бессрочными контрактами как задачи управления залогами с учетом платежей за финансирование, затрат на исполнение и ограничений ликвидности.

Несмотря на растущую популярность децентрализованных финансов, эффективное управление залоговым обеспечением при бессрочной торговле на спотовом рынке остается сложной задачей. В работе ‘Dynamic Collateral Control for Permissionless Spot Perpetual Basis Trading’ предложена новая модель, рассматривающая эту проблему как задачу управления залоговым обеспечением, учитывающую ликвидность и издержки исполнения. Полученные результаты демонстрируют, что динамическая корректировка залога, основанная на платежах за финансирование и стоимости ребалансировки, существенно влияет на эффективность стратегии. Какие факторы, помимо рассмотренных, могут оказать наибольшее влияние на оптимальное управление залоговым обеспечением в условиях децентрализованных финансовых рынков?

Вызов Базисного Трейдинга в Динамичных Рынкаx

Торговля на базисе, заключающаяся в извлечении прибыли из разницы цен на один и тот же актив на различных площадках, сталкивается с существенными препятствиями, обусловленными затратами на исполнение сделок и влиянием на рынок. Каждая сделка, особенно в больших объемах, неизбежно сопряжена с комиссиями брокеров, бирж и другими издержками, которые могут существенно снизить потенциальную прибыль. Более того, крупные ордера способны временно изменить цену актива, увеличивая стоимость покупки или уменьшая цену продажи, что называется рыночным воздействием. Таким образом, успешная торговля на базисе требует не только выявления ценовых несоответствий, но и точного расчета затрат и влияния на рынок, чтобы гарантировать прибыльность стратегии, особенно в условиях высокой волатильности и ограниченной ликвидности.

Традиционные стратегии арбитража, направленные на извлечение прибыли из незначительных ценовых расхождений, сталкиваются с серьезными трудностями, обусловленными взаимодействием нескольких факторов. В частности, проскальзывание — разница между ожидаемой и фактической ценой исполнения ордера — существенно снижает потенциальную прибыль, особенно на быстро меняющихся рынках. Волатильность, характеризующаяся резкими колебаниями цен, усугубляет эту проблему, делая прогнозирование и управление рисками чрезвычайно сложными. Наконец, ставки финансирования, связанные с поддержанием позиций, также оказывают значительное влияние на прибыльность, особенно при длительном удержании активов. Взаимодействие этих трех факторов — проскальзывания, волатильности и ставок финансирования — создает сложную динамическую среду, в которой традиционные методы часто оказываются неэффективными и требуют постоянной адаптации и совершенствования.

Появление децентрализованных финансов (DeFi) кардинально изменило ландшафт торговли базовыми активами, представляя собой серьезные вызовы для существующих стратегий. Традиционные методы, ориентированные на централизованные биржи, сталкиваются с необходимостью адаптации к фрагментированной ликвидности, распределенной по множеству децентрализованных приложений (dApps). Новые модели ликвидности, такие как автоматизированные маркет-мейкеры (AMM), создают уникальные возможности для арбитража, но одновременно увеличивают сложность оценки и управления рисками, связанными с проскальзыванием и непостоянной потерей. Кроме того, скорость и прозрачность блокчейн-транзакций требуют от трейдеров более совершенных алгоритмов и инфраструктуры для эффективного выявления и использования ценовых расхождений, что существенно усложняет реализацию стратегий арбитража в динамично меняющихся рыночных условиях.

История сделок с использованием стратегии sell-basis демонстрирует значительно более широкое рассеяние реализованных клиновидных сделок по сравнению с buy-basis, особенно в периоды высокой волатильности рынка.

Динамическое Управление для Оптимальной Позиции

Применение методов оптимального управления позволяет использовать математически строгий подход к определению размера позиций. В отличие от эвристических или интуитивных методов, оптимальное управление формулирует задачу определения размера позиции как задачу оптимизации, используя целевую функцию, которая учитывает факторы риска и доходности. Для решения этой задачи используются методы математического программирования, такие как динамическое программирование или квадратичное программирование, позволяющие получить оптимальное значение размера позиции, максимизирующее ожидаемую прибыль при заданном уровне риска. Формально, задача может быть представлена как максимизация $E[R(x)] - \lambda Var[R(x)]$ , где $R(x)$ — доходность позиции, $x$ — размер позиции, а λ — коэффициент, отражающий неприятие риска.

Динамическое правило управления позициями, основанное на данных в реальном времени, обеспечивает проактивную корректировку размеров позиций для минимизации транзакционных издержек и максимизации прибыли. Этот процесс включает в себя непрерывный мониторинг рыночных условий, таких как спред, глубина книги ордеров и волатильность, для определения оптимального размера позиции в каждый момент времени. Корректировки могут включать в себя увеличение или уменьшение размера позиции, а также ее частичное или полное закрытие, в зависимости от текущей ситуации и заранее определенных параметров. Автоматическая адаптация к меняющимся рыночным условиям позволяет снизить влияние проскальзывания и других негативных факторов, повышая общую эффективность торговли.

Динамическое правило управления напрямую использует стратегии распределения обеспечения (Collateral Allocation) для оптимизации доходности с учетом рисков и снижения вероятности ликвидации. Результаты бэктестинга демонстрируют потенциальную возможность достижения годовой процентной доходности (APY) в 17.6% по активам, таким как DOGE, что подтверждает эффективность стратегии в средах с высокой ставкой carry. Оптимизация осуществляется за счет динамической корректировки размера позиций в зависимости от текущих рыночных условий и уровня риска, что позволяет максимизировать доходность при заданном уровне риска.

Результаты исторической валидации демонстрируют, что изменения в структуре финансирования, а не в правилах управления, определяют величину наблюдаемого разрыва между ценами активов.

Моделирование Издержек Исполнения и Характеристик DeFi

Стоимость исполнения ордера является критически важным фактором при торговле, включающим в себя несколько компонентов. Под скольжением (slippage) понимается разница между ожидаемой и фактической ценой исполнения, возникающая из-за недостаточной ликвидности. Влияние на рынок (market impact) отражает изменение цены актива из-за размера ордера. Комиссии биржи, как централизованных (например, Binance), так и децентрализованных (например, Hyperliquid), также напрямую влияют на общую стоимость исполнения. Совокупность этих факторов определяет итоговую цену, которую платит или получает трейдер, и существенно влияет на прибыльность стратегии.

Концентрированная ликвидность в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM), широко используемых в децентрализованных финансах (DeFi), усугубляет проблему проскальзывания (slippage). В отличие от традиционных AMM с равномерным распределением ликвидности, в концентрированных AMM ликвидность сосредоточена в узком ценовом диапазоне. Это позволяет трейдерам получать более выгодные цены в этом диапазоне, но приводит к значительному увеличению проскальзывания при исполнении крупных ордеров за пределами этого диапазона. Для эффективной работы в таких условиях требуются прецизионные механизмы контроля, включающие алгоритмы оптимизации маршрутизации ордеров и стратегии разбиения крупных ордеров на более мелкие, чтобы минимизировать воздействие на цену и снизить общие издержки исполнения.

Анализ централизованных бирж, таких как Binance, и децентрализованных платформ, например Hyperliquid, демонстрирует существенные различия в динамике ордербуков и структуре комиссий. Binance характеризуется глубоким ордербуком и относительно низкими комиссиями для мейкер-ордеров, но требует соблюдения правил KYC/AML. Hyperliquid, как децентрализованная платформа, предлагает повышенную приватность и доступ к более узким рынкам, однако ликвидность здесь может быть ниже, а комиссии — выше, особенно при использовании функций кредитного плеча. Различия в этих характеристиках напрямую влияют на эффективность торговых стратегий, требуя адаптации алгоритмов исполнения и управления рисками в зависимости от выбранной площадки. В частности, стратегии, чувствительные к проскальзыванию, могут быть более успешны на Binance, в то время как стратегии, ориентированные на высокую скорость исполнения и приватность, могут лучше подходить для Hyperliquid.

Кредитное плечо, широко используемое в торговле бессрочными контрактами, значительно увеличивает как потенциальную прибыль, так и риски, что требует надежного управления залогом. Анализ данных реальных сделок показывает, что стратегия, использующая кредитное плечо, достигла 95%-ной взвешенной по капиталу успешности, при этом был установлен буфер исполнения в 10 базисных пунктов (bps). Данный результат свидетельствует о высокой устойчивости и эффективности применяемой стратегии управления рисками при использовании кредитного плеча на рынке бессрочных контрактов.

Медианная эффективная стоимость операций покупки составляет 18 базисных пунктов (bps), в то время как для операций продажи этот показатель выше — 39 bps. Данное расхождение указывает на асимметрию в структуре торговой среды. Это может быть обусловлено различными факторами, включая дисбаланс между спросом и предложением, разницу в ликвидности для ордеров покупки и продажи, а также различия в комиссиях и механизмах исполнения на различных платформах. Асимметрия в стоимости исполнения требует от трейдеров учитывать эти различия при разработке и реализации торговых стратегий, а также при оценке общего экономического эффекта от сделок.

Сравнение стратегии NAV по всем тикерам показывает, что финансирование на Binance (сплошные линии) и Hyperliquid (пунктирные линии) оказывает влияние на нормализованную стоимость стратегии.

Извлечение Выгоды из Финансирования и Влияние на DeFi Стратегии

Прибыльная базисная торговля напрямую зависит от точного извлечения выгоды из финансирования (Funding Carry) из бессрочных контрактов. Суть заключается в том, что бессрочные фьючерсы стремятся к цене спотового рынка посредством механизма финансирования, где стороны, удерживающие позиции, выплачивают или получают платежи в зависимости от разницы между ценой фьючерса и спотовой ценой. Успешные трейдеры стремятся занять сторону, получающую финансирование, и умело управлять рисками, чтобы максимизировать эту прибыль. Точность прогнозирования и захвата Funding Carry является ключевым фактором, определяющим рентабельность стратегии, поскольку даже незначительные ошибки в оценке могут привести к убыткам, особенно на волатильных рынках криптовалют. Таким образом, совершенствование методов точного вычисления и реализации стратегий захвата Funding Carry становится критически важным для получения стабильной прибыли в сфере децентрализованных финансов.

Эффективное извлечение прибыли из базисных операций напрямую зависит от точности управления позициями с использованием динамических правил контроля, основанных на оптимизации с учетом ограничений по риску. Данный подход позволяет максимизировать доходность от Funding Carry — разницы между ставками финансирования на различных платформах — одновременно минимизируя потенциальные убытки, связанные с неблагоприятными колебаниями рынка. Оптимизация с учетом ограничений по риску предполагает построение портфеля позиций таким образом, чтобы при заданном уровне риска максимизировать ожидаемую доходность, а динамическое правило контроля адаптирует размер позиций в режиме реального времени, реагируя на изменения рыночных условий и поддерживая заданный уровень риска. $\text{Maximize } \sum_{i=1}^{n} w_i \mu_i - \lambda \sum_{i=1}^{n} w_i \sigma_i$ , где $w_i$ — вес актива, $\mu_i$ — ожидаемая доходность, $\sigma_i$ — волатильность, а λ — коэффициент, определяющий отношение риска к доходности. Такой адаптивный механизм позволяет трейдерам извлекать выгоду из возможностей арбитража, возникающих на децентрализованных биржах, даже в условиях высокой волатильности и неопределенности.

Предложенная методология представляет собой надежный каркас для извлечения выгоды из базовых возможностей, возникающих в различных децентрализованных финансовых (DeFi) средах и при изменяющихся рыночных условиях. Она позволяет эффективно использовать разницу в ценах на один и тот же актив на разных платформах, адаптируясь к волатильности и специфике каждой площадки. Данный подход не ограничивается конкретными биржами или активами, обеспечивая гибкость и устойчивость к изменениям в экосистеме DeFi. В результате, трейдеры получают возможность систематически извлекать прибыль из арбитражных ситуаций, минимизируя риски, связанные с колебаниями рынка и особенностями отдельных протоколов.

В условиях стремительно развивающегося рынка децентрализованных финансов (DeFi) и постоянно меняющихся условий на биржах, адаптивный подход к торговле становится не просто преимуществом, а необходимостью. Успешная эксплуатация возможностей, предоставляемых различными DeFi-платформами, требует от стратегий гибкости и способности оперативно реагировать на колебания ликвидности, изменения комиссий и другие факторы, определяющие прибыльность. Данный подход позволяет не только эффективно использовать существующие возможности, но и предвидеть будущие тренды, адаптируясь к новым протоколам и инструментам, которые постоянно появляются в экосистеме цифровых активов. В результате, трейдеры и инвесторы, использующие подобные адаптивные стратегии, получают возможность максимизировать свою прибыль и минимизировать риски в динамичной и непредсказуемой среде децентрализованного трейдинга.

История торговли с покупкой по цене исполнения и целевой ценой покупки показывает, что фактическая стоимость отражает маршрутную проскальзывание, влияние и отклонение от цены исполнения, поскольку спотовая сделка выполняется первой.

Исследование показывает, что в децентрализованных финансовых системах управление залогом — это не просто поддержание финансовой устойчивости, но и адаптация к постоянно меняющимся условиям рынка. Авторы подчеркивают важность динамической корректировки залога, учитывая издержки на исполнение и процентные ставки финансирования. В этом контексте примечательна фраза Поля Фейерабенда: «В науке нет единого метода, который был бы подходящим для всех случаев». Подобно тому, как в науке нет универсального подхода, и в управлении залогом в DeFi не существует статичных правил. Успешная стратегия требует гибкости и постоянной адаптации к локальным рыночным условиям, что подтверждает идею о том, что контроль сверху часто подавляет творческую адаптацию, а именно адаптация является ключевым фактором выживания в динамичной среде.

Куда Дальше?

Представленная работа, формулируя торговлю бессрочными контрактами как задачу управления залогом, лишь аккуратно обозначила горизонт. Попытки форсированного дизайна оптимального контроля, вероятно, столкнутся с неизбежной сложностью реальных децентрализованных систем. Каждое ограничение ликвидности, каждая флуктуация финансирования — не препятствие, а стимул к изобретательности, порождающий локальные решения, а не глобальные предписания.

Истинный прогресс, скорее всего, кроется не в создании всеобъемлющей модели, а в изучении эмерджентных свойств самоорганизующихся систем. Необходимы исследования, ориентированные на анализ устойчивости подобных механизмов к внешним шокам и внутренней непредсказуемости. Оптимальное исполнение, возможно, не цель, а лишь временное состояние в непрерывном процессе адаптации.

Вместо стремления к контролю, следует сосредоточиться на влиянии. Разработка инструментов, позволяющих участникам системы самостоятельно формировать локальные правила и реагировать на изменения условий, представляется более перспективной задачей. Порядок не нуждается в архитекторе — он возникает из локальных правил, и это следует принять как данность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2605.05089.pdf

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

Смотрите также:

2026-05-07 23:18