Адаптивный трейдинг в AMM: RAmmStein учится ждать

Автор: Денис Аветисян

Новый агент глубокого обучения оптимизирует предоставление ликвидности, стратегически задерживая ребалансировку в зависимости от рыночной ситуации.

"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

Изученная граница принятия решений отображает параметр θ, демонстрируя предпочтение активного вмешательства ([latex]Q>0[/latex], выделено красным) в противовес стратегии выжидания ([latex]Q<0[/latex], выделено зеленым). — Изученная граница принятия решений отображает параметр θ, демонстрируя предпочтение активного вмешательства ( $Q>0$ , выделено красным) в противовес стратегии выжидания ( $Q<0$ , выделено зеленым).

Оптимальное импульсное управление для автоматизированных маркет-мейкеров с учетом процесса Орнштейна-Уленбека и порогов Штейна.

Традиционные стратегии управления ликвидностью на децентрализованных биржах часто сталкиваются с компромиссом между максимизацией прибыли и минимизацией транзакционных издержек. В данной работе, посвященной проблеме оптимального импульсного управления, представлена модель ‘RAmmStein: Regime Adaptation in Mean-reverting Markets with Stein Thresholds — Optimal Impulse Control in Concentrated AMMs’, использующая обучение с подкреплением для адаптации к рыночным режимам. Разработанный агент RAmmStein демонстрирует значительное улучшение чистой доходности за счет стратегической задержки ребалансировки ликвидности, учитывая скорость возврата к среднему θ процесса Орнштейна — Уленбека. Позволит ли такой подход к управлению ликвидностью создать более эффективные и устойчивые автоматизированные маркет-мейкеры?

Эволюция Автоматических Маркет-Мейкеров: От Простоты к Сложности

Первые автоматизированные маркет-мейкеры, такие как Uniswap V2, функционировали на основе простого инварианта постоянного произведения $x \cdot y = k$ , где x и y представляют собой количество токенов в пуле ликвидности, а k — константу. Этот подход обеспечивал базовый уровень ликвидности, позволяя осуществлять торговлю без традиционных книг ордеров. Однако, подобная схема имела существенные ограничения в плане эффективности использования капитала. Ликвидность распределялась равномерно по всему ценовому диапазону, что означало, что значительная часть средств оставалась неиспользованной, особенно в периоды низкой волатильности или когда торговля концентрировалась в узком диапазоне цен. В результате, эффективность капитала оказывалась низкой, требуя большего объема заблокированных средств для обеспечения аналогичного уровня ликвидности по сравнению с более сложными моделями.

В отличие от ранних автоматизированных маркет-мейкеров, таких как Uniswap V2, использующих простую формулу постоянного произведения, Uniswap V3 представил концепцию концентрированной ликвидности — значительный шаг вперёд в повышении эффективности капитала. Этот механизм позволяет поставщикам ликвидности (LP) указывать ценовые диапазоны, в которых они готовы предоставлять ликвидность, что позволяет более эффективно использовать их активы и получать более высокие комиссии. Однако, данное нововведение привносит и новые сложности: LP должны активно управлять своими позициями, чтобы оставаться в пределах заданного диапазона, иначе их капитал перестанет приносить доход. Хотя концентрированная ликвидность открывает возможности для увеличения прибыли, она требует от поставщиков ликвидности более активного участия и понимания динамики рынка, что существенно отличает её от более пассивных стратегий, использовавшихся ранее.

Несмотря на инновационность механизма концентрированной ликвидности, поставщики ликвидности сталкиваются с так называемым парадоксом перебалансировки. Суть заключается в том, что для поддержания позиции в активном ценовом диапазоне, необходимо регулярно корректировать её, перемещая капитал в соответствии с изменениями рынка. Однако, частота и стоимость этих перебалансировок, включающая комиссии за транзакции, могут существенно снизить или даже полностью нивелировать полученные доходы от торговых сборов. Таким образом, хотя концентрированная ликвидность потенциально позволяет увеличить эффективность капитала, практическая реализация требует тщательного управления позициями и учета транзакционных издержек, чтобы избежать ситуации, когда затраты на поддержание позиции превышают полученную прибыль. Это создает сложную задачу для поставщиков ликвидности, требующую разработки стратегий автоматизированного управления позициями или более эффективных механизмов перебалансировки.

RAmmStein: Интеллектуальная Перебалансировка Ликвидности

RAmmStein представляет собой метод глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning), разработанный для активного перебалансировки позиций концентрированной ликвидности. Основная цель — смягчение парадокса перебалансировки поставщиков ликвидности (LP Rebalancing Paradox), возникающего из-за необходимости постоянной корректировки позиций для поддержания оптимального диапазона цен. В отличие от пассивных стратегий, RAmmStein динамически адаптирует размещение ликвидности, стремясь максимизировать доходы и минимизировать проскальзывание для трейдеров. Метод использует алгоритмы обучения для принятия решений о перебалансировке на основе анализа рыночных данных и характеристик текущей позиции, что позволяет эффективно реагировать на изменения волатильности и торгового объема.

В основе RAmmStein лежит применение принципов импульсного управления, позволяющего агенту совершать дискретные интервенции для оптимизации размещения ликвидности. Вместо непрерывной корректировки позиций, система производит отдельные, рассчитанные действия в ответ на предсказанные изменения рыночной ситуации. Такой подход позволяет минимизировать транзакционные издержки и максимизировать доходность, поскольку корректировки производятся только тогда, когда ожидаемая выгода превышает затраты на проведение операции. Алгоритм прогнозирует движение цены и, основываясь на этих прогнозах, перераспределяет ликвидность в пределах допустимого диапазона, стремясь занять наиболее выгодные позиции для получения прибыли от торговли.

Агент RAmmStein использует представление состояния (State Representation), включающее данные о рыночной ситуации и характеристиках позиции ликвидности, такие как текущая цена, объем ликвидности и диапазон цен. Обучение происходит посредством взаимодействия со смоделированной средой, имитирующей поведение рынка. Эффективность обучения обеспечивается тщательно разработанной функцией вознаграждения (Reward Function), которая стимулирует действия, приводящие к оптимизации размещения позиции ликвидности и максимизации прибыли, а также штрафует неэффективные действия. Таким образом, агент адаптируется к динамике рынка посредством последовательного улучшения стратегии управления ликвидностью.

Моделирование Рыночной Динамики с помощью Процессов Орнштейна-Уленбека

RAmmStein использует процесс Орнштейна-Уленбека для моделирования средних возвратных динамик рынка, что позволяет оценивать текущий режим и формировать решения о ребалансировке. Этот процесс, описываемый дифференциальным уравнением $dX_t = \theta(\mu - X_t)dt + \sigma dW_t$ , где μ — уровень, к которому стремится процесс, θ — скорость возврата к этому уровню, а σ — волатильность, позволяет системе учитывать тенденцию рынка к возвращению к равновесию после отклонений. Оценка параметров μ и θ осуществляется на основе исторических данных, что позволяет RAmmStein адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и оптимизировать стратегии управления ликвидностью, принимая во внимание не только текущую цену, но и ее потенциальное возвращение к среднему значению.

Сигнал Штейна, получаемый на основе процесса Орнштейна-Уленбека, представляет собой ключевой индикатор состояния рынка, используемый агентом для принятия решений. Этот сигнал является результатом моделирования тенденции рынка к возврату к среднему значению и отражает текущее отклонение цены от этого среднего. Агент использует значение сигнала Штейна для оценки вероятности изменения рыночной ситуации и соответствующей корректировки стратегии управления ликвидностью. Более высокие или низкие значения сигнала напрямую влияют на действия агента, определяя объем и направление операций по ребалансировке, что позволяет оптимизировать как получение комиссионных, так и снижение транзакционных издержек. $\mu_t = \theta (\mu - \mu_t) + \sigma W_t$ — уравнение, описывающее динамику сигнала Штейна, где $\mu_t$ — текущее значение сигнала, θ — скорость возврата к среднему, μ — долгосрочное среднее значение, а $W_t$ — винеровский процесс, представляющий случайные колебания.

Использование процесса Орнштейна-Уленбека позволяет RAmmStein прогнозировать изменения цен и заблаговременно корректировать позиции ликвидности. Предвидение ценовых движений позволяет агенту оптимизировать заработок на комиссиях, заключая сделки в наиболее выгодные моменты. Проактивная корректировка позиций ликвидности снижает затраты на ребалансировку, минимизируя проскальзывания и обеспечивая эффективное использование капитала. Данный подход позволяет RAmmStein поддерживать оптимальный уровень ликвидности для обеспечения бесперебойной работы и максимизации прибыли.

Оптимизация Обучения с помощью Продвинутого Обучения с Подкреплением

В основе системы RAmmStein лежит алгоритм Q-обучения, позволяющий агенту формировать оптимальную функцию ценности действий для ребалансировки ликвидности. Этот подход позволяет агенту, посредством проб и ошибок, оценивать прибыльность различных стратегий ребалансировки в конкретных рыночных условиях. В процессе обучения, агент накапливает знания о том, какие действия приносят наибольшую выгоду, и постепенно корректирует свою стратегию, стремясь к максимизации прибыли. Функция ценности действий, сформированная Q-обучением, служит своеобразным «навигатором», указывающим наиболее перспективные пути ребалансировки ликвидности, что в конечном итоге способствует повышению эффективности и прибыльности всей системы.

Внедрение алгоритма Double DQN в систему RAmmStein позволило существенно повысить стабильность обучения и снизить предвзятость переоценки, характерную для традиционных Q-Learning подходов. Double DQN, используя две независимые сети оценки и выбора действия, эффективно разделяет процесс оценки ценности и выбора оптимальной стратегии. Это разделение минимизирует тенденцию к завышению ожидаемых вознаграждений, что особенно важно в динамичной среде автоматизированного управления ликвидностью. В результате, система демонстрирует более устойчивое поведение и способность к долгосрочной оптимизации, избегая ложных максимумов и обеспечивая более надежное и эффективное ребалансирование активов.

Исследование демонстрирует, что RAmmStein, благодаря оптимизации алгоритмов обучения с подкреплением, достигает чистой рентабельности инвестиций в 0.7159%, что превосходит все базовые стратегии. В частности, полученная доходность на 26% выше, чем у жадного алгоритма Lancelot, при этом частота перебалансировки портфеля снижена на 67% по сравнению с Lancelot. Примечательно, что RAmmStein демонстрирует в четыре раза более высокую устойчивость к затратам на газ, что делает его эффективным решением для автоматической перебалансировки ликвидности и повышения прибыльности, даже в условиях высоких транзакционных издержек.

Исследование представляет собой попытку понять и оптимизировать поведение в сложных системах, подобных автоматизированным маркет-мейкерам. RAmmStein демонстрирует, что адаптация к меняющимся режимам рынка и стратегическое откладывание ребалансировки могут значительно улучшить доходность. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из цепи логических выводов, а скорее из отбрасывания неверных гипотез». Эта фраза отражает суть подхода, реализованного в RAmmStein: постоянный анализ рыночной ситуации и отказ от неэффективных стратегий в пользу более адаптивных. Подобно тому, как RAmmStein учится распознавать режимы рынка, Пуанкаре подчеркивал важность критического мышления и проверки предположений для достижения истинного понимания.

Куда же дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует впечатляющую адаптацию к режимам рынка, всё же оставляет ряд вопросов нерешенными. RAmmStein, по сути, оперирует с предсказуемой, хотя и стохастической, моделью — процессом Орнштейна-Уленбека. Но что, если реальность не столь услужлива и отклоняется от этой гладкой математической конструкции? Попытка «взломать» рынок, полагаясь на упрощенное представление о нем, всегда чревата сюрпризами. Следующим шагом представляется отказ от предположений о стационарности и разработка агентов, способных к обучению непосредственно на «сырых» данных, без предварительной фильтрации через теоретические модели.

Кроме того, RAmmStein оптимизирует стратегию для одного конкретного AMM. Мир децентрализованных финансов разнообразен и постоянно эволюционирует. Интересно было бы исследовать возможность создания мета-агента, способного к быстрой адаптации к различным архитектурам AMM и даже к новым, еще не появившимся протоколам. Это потребовало бы не просто обучения стратегии, но и обучения способности к обучению — своеобразной «рекурсии интеллекта».

И, конечно, не стоит забывать о практической стороне вопроса. Оптимальный импульсный контроль — это прекрасно, но реальные транзакции связаны с комиссиями, проскальзыванием и другими «шероховатостями» реального мира. В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы создать идеального агента в вакууме, а в том, чтобы построить систему, способную стабильно приносить прибыль в условиях хаоса и неопределенности. А это, как известно, требует не только интеллекта, но и изрядной доли прагматизма.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.19419.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-24 13:23