Рынки ликвидности как портфели: анализ арбитража и динамического взвешивания

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как автоматизированные маркет-мейкеры с динамическими весами эффективно перераспределяют активы, демонстрируя поведение, схожее с аукционами.

"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

Наблюдения показывают, что пулы автоматизированных маркет-мейкеров (AMM) превосходят реалистичный бенчмарк ребалансировки на централизованных биржах (RVR) в обоих тестовых окружениях (Ethereum и Base L2), при этом пул, развернутый на Base L2, демонстрирует превосходство даже над идеализированным бенчмарком непрерывной ребалансировки без комиссий (LVR), что подтверждает низкие транзакционные издержки, зафиксированные в разделе 4.1, и конкурентоспособность AMM-исполнения.

Анализ ончейн-данных показывает эффективность арбитража и динамического взвешивания в AMM-пулах, даже при случайной маршрутизации.

Несмотря на растущую популярность автоматизированных маркет-мейкеров (AMM), эффективность алгоритмического перевешивания активов в этих пулах остается предметом дискуссий. В работе ‘Pools as Portfolios: Observed arbitrage efficiency & LVR analysis of dynamic weight AMMs’ проведен анализ динамики арбитража в пулах с динамическими весами, демонстрирующий предсказуемое аукцион-подобное поведение и превосходство в перебалансировке даже при незначительных издержках маршрутизации. Полученные результаты свидетельствуют о конкурентоспособности AMM с динамическими весами как слоя исполнения для токенизированных фондов, особенно на L2-решениях. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности подобных систем за счет оптимизации стратегий перевешивания и снижения транзакционных издержек?

Временные искажения: Вызов для автоматизированных маркет-мейкеров

Традиционные автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) часто сталкиваются с трудностями в поддержании оптимального распределения активов, что приводит к убыткам, известным как непостоянные потери, и снижению эффективности использования капитала. Суть проблемы заключается в том, что эти системы, как правило, полагаются на фиксированные коэффициенты ликвидности, которые не учитывают динамику рынка. Когда цена одного из активов в пуле значительно изменяется, происходит перекос в соотношении, что вынуждает трейдеров арбитражно использовать другие платформы. Этот процесс приводит к тому, что поставщики ликвидности теряют часть своих средств по сравнению с тем, если бы они просто держали активы вне пула. Таким образом, поддержание баланса между предоставлением ликвидности и минимизацией непостоянных потерь представляет собой серьезную задачу для разработчиков AMM.

Статичные веса активов в портфеле, несмотря на кажущуюся простоту реализации, зачастую оказываются неэффективными в условиях динамично меняющегося рынка. Исследования показывают, что фиксированные пропорции активов не способны учитывать возникающие арбитражные возможности и, как следствие, приводят к упущенной прибыли. Когда рыночная конъюнктура смещается, а относительные цены активов меняются, статичные веса не корректируются, что приводит к неоптимальному распределению капитала и снижению общей доходности портфеля. В результате, стратегия с фиксированными весами может проигрывать более адаптивным подходам, способным оперативно реагировать на изменения и использовать возникающие возможности для максимизации прибыли и минимизации рисков. Поэтому, для достижения стабильно высоких результатов в управлении портфелем, необходима разработка и внедрение механизмов, позволяющих динамически корректировать веса активов в соответствии с текущей рыночной ситуацией.

Эффективная перебалансировка портфеля является ключевым фактором успешного управления активами, однако сопряжена с неизбежными затратами, которые необходимо минимизировать для сохранения конкурентоспособности. Постоянная корректировка долей активов, направленная на поддержание оптимального распределения, требует проведения транзакций, включающих комиссии и проскальзывания, снижающие общую доходность. Исследования показывают, что частота и размер ребалансировок должны быть тщательно откалиброваны, чтобы найти баланс между поддержанием целевой структуры портфеля и контролем над транзакционными издержками. Разработка алгоритмов, способных прогнозировать оптимальные моменты для ребалансировки и минимизировать влияние комиссий, становится приоритетной задачей для повышения эффективности портфельных стратегий и обеспечения долгосрочной прибыльности.

Анализ макро-пула за период с 08:00 по 10:00 UTC 14 января 2026 года показал наличие пилообразного графика с незначительными сбросами, при этом отдельные арбитражные сделки (выделены желтым) были обусловлены изменениями внешних цен, в то время как сделки с отрицательной прибылью (отмечены как ‘incidental routing’) являлись частью более крупных арбитражных операций.

Временные Функциональные Маркет-мейкеры: Новая архитектура ликвидности

Временные Функциональные Маркет-мейкеры (TFMM) представляют собой новую архитектуру автоматизированных маркет-мейкеров (AMM), которая динамически корректирует веса активов во времени. В отличие от традиционных AMM с фиксированными весами, TFMM используют функцию времени для постепенного изменения пропорций активов в пуле ликвидности. Такой подход позволяет оптимизировать возможности для арбитража, извлекая прибыль из разницы цен на разных площадках, и минимизировать эффект дрифта — отклонение цены пула от рыночной цены из-за асимметричных торговых потоков. Динамическая корректировка весов направлена на поддержание оптимального баланса между активами и снижение издержек для трейдеров.

В основе функционирования Temporal Function Market Makers (TFMM) лежит концепция динамического изменения весов активов во времени. Эти веса рассчитываются посредством функции времени, определяющей постепенный сдвиг распределения портфеля. В отличие от традиционных AMM, где веса остаются постоянными или изменяются только в результате транзакций, TFMM активно управляют составом пула ликвидности, стремясь оптимизировать арбитражные возможности и минимизировать отклонение от целевого соотношения активов. Данный подход позволяет плавно корректировать пропорции активов, избегая резких колебаний, которые могут привести к увеличению проскальзывания и снижению эффективности торговли. $w(t) = f(t)$ , где $w(t)$ — вес актива в момент времени $t$ , а $f(t)$ — функция, определяющая изменение веса во времени.

Интерполяция весов является ключевым механизмом в архитектуре Temporal Function Market Makers (TFMM), предназначенным для сглаживания изменений весов активов на протяжении нескольких блоков. Вместо мгновенного изменения весов при каждом обновлении функции времени, интерполяция рассчитывает промежуточные значения, распределяя изменение на заданный период. Это позволяет существенно снизить транзакционные издержки и проскальзывание, поскольку трейдеры могут воспользоваться более плавными изменениями цен. Расчет интерполяции использует алгоритмы, определяющие степень сглаживания и количество блоков, на протяжении которых происходит переход от одного веса к другому, что обеспечивает более эффективное исполнение арбитражных стратегий и минимизацию дрифта.

Арбитраж и голландский аукцион: Стимулирование эффективности

Трансформативные финансовые рыночные механизмы (TFMM) спроектированы таким образом, чтобы привлекать арбитражеров, используя динамику, аналогичную голландскому аукциону, где возможности для арбитража со временем увеличиваются. В отличие от традиционных аукционов, где цена снижается, в данной модели размер доступных для арбитража позиций растет по мере накопления дисбаланса в портфеле TFMM. Это достигается за счет увеличения размера пула ликвидности, доступного для арбитражеров, и, соответственно, потенциальной прибыли. Механизм стимулирует активное участие арбитражеров, поскольку размер и частота арбитражных возможностей увеличиваются экспоненциально, что способствует эффективной ребалансировке портфеля и поддержанию оптимального соотношения активов.

Арбитраж является ключевым механизмом ребалансировки в системе, основанным на использовании разницы в ценах между TFMM и внешними рынками. Суть арбитража заключается в выявлении и эксплуатации временных несоответствий цен, позволяющих арбитражным трейдерам покупать актив на одном рынке и продавать на другом, получая прибыль от разницы. Этот процесс автоматически корректирует дисбаланс портфеля TFMM, приводя цены в соответствие с рыночными и обеспечивая эффективное распределение капитала.

Протокол использует возможности Uniswap V4 и полагается на внешних арбитражеров для выявления и использования разницы в ценах между TFMM и другими рынками. Эти арбитражеры, действуя на открытом рынке, корректируют дисбаланс портфеля, покупая активы там, где они дешевле, и продавая там, где они дороже. Этот процесс позволяет TFMM поддерживать желаемое соотношение активов в портфеле и обеспечивает эффективное перераспределение капитала между различными рынками, тем самым стабилизируя цены и повышая ликвидность.

Арбитраж, несмотря на свою кажущуюся простоту, сопряжен с неизбежными издержками. Газовые издержки (Gas Cost) представляют собой комиссию за выполнение транзакций в блокчейне Ethereum, и их величина напрямую влияет на прибыльность арбитражной сделки. Кроме того, влияние на цену (Price Impact) возникает из-за объема торгуемой криптовалюты — крупные сделки могут существенно изменить рыночную цену, уменьшая разницу между ценами TFMM и внешними рынками, и тем самым снижая потенциальную прибыль для арбитражера. Оба этих фактора необходимо учитывать при оценке экономической целесообразности арбитражной операции.

Эффекты конечного размера проявляются в оптимальном арбитраже двухтокенового пула G3M (комиссия 0.3%), где отклонение оптимального пост-торгового ценового соотношения от границы отсутствия арбитража линейно возрастает с размером сделки и стремится к нулю при малых объемах.

Квантификация издержек ребалансировки и оценка производительности

Протокол QuantAMM представляет собой практическую реализацию TFMM (Temporal Fully Matching Market Maker), что позволило провести эмпирический анализ его эффективности в реальных условиях. Данная реализация не ограничивается теоретическими построениями, а предоставляет возможность детального изучения поведения системы, включая динамику ликвидности, влияние транзакционных издержек и эффективность арбитражных стратегий. Используя QuantAMM в качестве тестовой площадки, исследователи смогли получить ценные данные о производительности TFMM, которые невозможно было бы получить исключительно путем моделирования. Этот подход обеспечивает более точную оценку преимуществ и недостатков TFMM по сравнению с традиционными автоматизированными маркет-мейкерами, открывая возможности для дальнейшей оптимизации и разработки более эффективных алгоритмов управления ликвидностью.

Для оценки издержек ребалансировки использовались общепринятые отраслевые показатели, в частности, метрика “Потери к ребалансировке” (Loss-versus-Rebalancing, LVR). Этот подход позволил создать сравнительную основу для анализа эффективности протокола QuantAMM. Применение LVR в качестве эталона позволило объективно оценить снижение издержек, достигнутое благодаря новому протоколу, и продемонстрировать его потенциал для оптимизации процессов ребалансировки активов. Использование устоявшихся бенчмарков обеспечило прозрачность и достоверность результатов, подтверждая конкурентные преимущества QuantAMM в сравнении с существующими решениями.

Анализ работы протокола QuantAMM на примере пула Base Macro показал значительное превосходство над стандартным показателем Loss-versus-Rebalancing (LVR). В течение периода исследования, протокол QuantAMM продемонстрировал улучшение на приблизительно 27 процентных пунктов, что свидетельствует о существенном снижении затрат на ребалансировку. Данный результат указывает на потенциал протокола QuantAMM для оптимизации процессов управления активами и повышения эффективности торговли, обеспечивая более выгодные условия для пользователей по сравнению с традиционными подходами к ребалансировке портфеля.

Для более точной оценки эффективности протокола QuantAMM, применялась усовершенствованная методика сравнения — “Rebalancing-versus-Rebalancing”. В отличие от стандартного подхода Loss-versus-Rebalancing (LVR), данная методика учитывает не только прямые затраты на ребалансировку, но и дополнительные расходы, такие как спред и комиссии. Результаты анализа показали, что применение данной методики выявило значительное превосходство протокола QuantAMM над LVR — примерно на 43 процентных пункта на пуле Base Macro за период исследования. Это свидетельствует о том, что протокол QuantAMM не только снижает общие затраты на ребалансировку, но и учитывает все сопутствующие расходы, обеспечивая более реалистичную и полную оценку его эффективности.

В январе 2026 года пул Safe Haven продемонстрировал значительный рост активности, зафиксировав 78 арбитражных сделок в течение двухчасового периода. Это представляет собой четырехкратное увеличение по сравнению с 20 сделками, зарегистрированными в июле 2025 года. Подобная динамика свидетельствует о возрастающем интересе к данному пулу со стороны арбитражеров и указывает на повышение его ликвидности и привлекательности для краткосрочных спекуляций. Увеличение частоты арбитражных операций может быть связано с изменениями рыночных условий, повышением волатильности или улучшением инфраструктуры, облегчающей проведение таких сделок.

В январе 2026 года средняя прибыль с каждой арбитражной сделки в пуле Safe Haven снизилась до 0,28 доллара, что свидетельствует об усилении конкуренции среди арбитражеров. Данное снижение указывает на то, что все больше участников рынка стремятся извлечь выгоду из незначительных ценовых расхождений, что, в свою очередь, уменьшает потенциальную прибыль для каждого отдельного трейдера. Увеличение числа арбитражеров, активно участвующих в пуле, привело к более быстрому выравниванию цен и, как следствие, к уменьшению величины прибыли, которую можно получить с каждой сделки. Это демонстрирует динамичный характер рынка и необходимость для арбитражеров постоянно адаптироваться к меняющимся условиям, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Анализ торговой активности в пуле Base Macro за январь 2026 года показал, что приблизительно 32% всех сделок не достигали порога самостоятельной прибыльности, если рассматривать их изолированно. Данный факт указывает на существенную роль дополнительных факторов, помимо прямой прибыли от арбитража, в поддержании активности. Вероятно, значительная часть этих сделок осуществлялась благодаря выгодным маршрутам, предоставляемым экосистемой, а также благодаря комиссионным сборам и другим сопутствующим преимуществам, которые компенсируют недостаточную прямую прибыль. Таким образом, для поддержания ликвидности и активности в данном пуле ключевую роль играют не только арбитражные возможности, но и общая структура и преимущества, предлагаемые платформой.

Исследование динамики арбитража в пулах с динамическими весами выявляет закономерности, напоминающие аукционные механизмы. Подобно тому, как время неумолимо влияет на любые системы, эти пулы неизбежно подвергаются перебалансировке, демонстрируя, что стабильность часто является лишь временной иллюзией. Как заметил Фридрих Ницше: «То, что не убивает нас, делает нас сильнее». Этот принцип применим и к финансовым системам: пулы, способные адаптироваться к изменениям и эффективно реагировать на арбитражные возможности, демонстрируют устойчивость и жизнеспособность, даже в условиях волатильности. Иными словами, исследование показывает, что пулы, подвергающиеся постоянному давлению арбитража, в конечном итоге становятся более эффективными и устойчивыми.

Что дальше?

Анализ, представленный в данной работе, демонстрирует, что даже в среде, казалось бы, хаотичных ончейн-транзакций, формируются предсказуемые паттерны, напоминающие аукционные механизмы. Однако, стоит признать, что “эффективность” в данном контексте — это лишь временное состояние, кэшированное временем. Любой пул ликвидности, как и любая система, подвержен старению, и неизбежно возникнет вопрос о его адаптации к меняющимся условиям. Недостаточно просто наблюдать за арбитражем; необходимо понять, какие факторы ускоряют или замедляют процесс адаптации.

В частности, следует углубить исследование влияния incidental routing на ребалансировку пулов. Простое наблюдение за достижением “эффективности” не дает ответа на вопрос о цене этой эффективности. Какова задержка, которую платит каждый запрос, чтобы достичь видимой стабильности? Очевидно, что существуют пределы масштабируемости и пропускной способности, и игнорирование этих ограничений приведет к неизбежному снижению производительности.

В дальнейшем, необходимо пересмотреть саму концепцию “динамических весов”. Является ли это принципиально новым подходом, или лишь временной оптимизацией, которая в конечном итоге столкнется с теми же проблемами, что и статические пулы ликвидности? Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Исследование должно быть направлено не на поиск идеальной конфигурации, а на понимание принципов, определяющих жизненный цикл таких систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22069.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-26 09:05