编者按:本文来自Serum资讯平台,星球日报经授权发布。自动做市商技术在此次DeFi大爆发中功不可没。不同于传统交易所的做市商机制,AMM则是鼓励用户将自己的代币投入交易对流动池,形成小的做市商,那AMM有缺点吗?该如何改进?「AMM协议可以改进吗?」
事先声明,以下看法并非投资建议,也非做市商建议。这个问题论述有点怪:AMM在这个夏天让流动性提供者赚进数百万元,AMM怎麽会有问题?好,让我们慢慢梳理这个问题。首先的问题是,为什麽AMM一开始会出现?那是因为大部分的区块链交易吞吐量都不高,区块链的延迟性让去中心化交易所无法支援交易挂单簿,所以DEX被逼著使用AMM协议。那麽AMM表现得如何呢?到这个夏天之前,AMM的表现并不好。虽然现在AMM看似运作的很有效率,但这个效率并不是完全「自然形成」的。大多DeFi交易量和锁仓量都是因爲流动性挖矿,不管怎样,这种形式就相当于项目将自家代币空投给用户。不管你怎麽看待流动性挖矿,但实际就是因为有了项目方的强力激励,才有了这些统计过后的数据。现在大家在用AMM协议,抵押代币在流动池中,是因为有人付钱请他们这样做。但这种做法并不是AMM协议的专利,大家都可以用同样方式让利给做市商、抵押代币的用户,或任何其它想奖励的人。而一旦抽离了这些奖励,你觉得交易量和锁仓量还会剩下多少?不清楚,也没人知道。话说回来,大部分人都发现了AMM有个大问题,那就是「无常损失」。什麽是无常损失?无常损失就是,如果你在交易对池中提供流动性,代币价格变动,你也会跟著损失。之所以叫无常,是因为流动性提供者损失与否,取决于代币价格。如果你继续提供流动性,只要代币价格回升,那你损失的价值就自然回来了。现在很多项目正在尝试改善AMM的无常损失。有些改善了滑点的曲线,有些则是利用保险、期货、对冲的方式当作无常损失的解决方案,更多项目则是选择空投奖励。它们有改善问题吗?也许,但很有限。那它们真的解决了无常损失的问题吗?没有。为什麽没有解决?
路透社:SBF欺诈指控回避了关于美国法律如何看待加密货币的争论:1月9日消息,Sam Bankman-Fried可能会发现很难辩诉应该撤销针对他的欺诈指控,因为美国法律如何对待加密货币存在不确定性,就像涉及数字资产的刑事案件中其他被告一样完成了。法律专家表示,这是因为曼哈顿联邦检察官对现已破产的加密货币交易所 FTX 创始人的指控在很大程度上回避了正在进行的关于加密货币是否应作为证券或商品进行监管的辩论。但据专家称,这种不确定性与针对SBF的大部分指控无关。虽然他面临一项串谋证券欺诈的指控,但该指控称他误导了FTX的股票投资者,并未涉及交易所交易资产的性质。[2023/1/9 11:02:36]
那是因为无常损失并不是「错误的参数」,调整回来就可以。无常损失只不过是委婉说法,大白话就是:「烂交易选择」。举例来说,假设你在AMM中抵押了1ETH和400USDC,现在的ETH价格为400美元。假设AMM的吃单和挂单价格是30基点,那你400美元时抵押资产进去的话,等于是在跟全世界宣布:「嘿!有人想以401.20美元的价格买入或以398.8美元的价格卖出吗?如果是,那就快来吧!」所以会发生什麽事呢?好,你就继续坐著等,继续等,等到ETH下跌60个基点的时候,才有人用398.8的价格卖给你,因为这就是市场价格。提供流动性的你,就像是干坐在那的鸭子,面对的是共60基点的双向风险,而想要撤单必须要撤走流动性,但区块链延迟性让这个动作不但执行慢,手续费又高。所以你只能坐等市场在市场变动超过30bp的时候才跟你交易。而这个时候市场价格是对你不利的,接著就会有人用你不想要的价格卖给你。这就是「无常损失」。在正常的交易挂单簿,大家的挂单价格就是真正想买进、卖出的价格;但在AMM协议中,大家都在流动性池中,所以双边代币都被迫以市价买入或卖出,不管价格为何,这些价格不代表任何观点,所以看起来就像一群坐在交易池中的鸭子。期货、期权等对冲风险解决方案,也帮不上忙。因为AMM的核心问题不是在于「风险」,而是回报期望值是负值的烂交易。回馈交易手续费也不能改善这笔烂交易,这只能平衡损失,让损失变低。改变滑点的曲线也无济于事。这里唯一改善的是,挂单费永远都是30个基点,而且只有在市场波动持续超过30个基点时,这才会帮用户节省挂单费,因为30个基点比绝大多数的交易所都贵,但AMM必须这样将基点设置的这麽高,否则无常损失将会一飞冲天。这代表,任何「理智」的挂单者,即只想用合理价格购买代币的交易者,都必须支付30个基点的挂单费,这实在是很没有效率的交易方式。那如果用演算法设定价格呢?
央行回应非指定机构如何参与数字人民币运营:央行表示,需发挥其他商业银行及非银行支付机构作用,与指定运营机构一起,共同提供数字人民币流通服务,包括支付产品设计创新、系统开发、场景拓展、市场推广等服务。(一财)[2021/7/16 0:57:56]
可能有三种情况:1.这个演算法的数据取自于中心化交易所预言机一>那交易者不如直接到中心化交易所交易就好了2.演算法数据取自链上数据一>预言机数据来自去中心化交易所,其价格演算法一样跟DEX一样,属于递归逻辑3.也有可能是用上述两种以外的其它演算法,通常这种都是垃圾演算法所以AMM提供者必然会出现下列情况:A.流动性提供者正在进行一笔烂交易,不断地受到无常损失而不自知B.代币波动性很低,无常损失接近零,但奖励的手续费也接近零,就像Curve一样C.太多随机的不理智的吃单者进场所导致的盈利>无常损失,但效率依然比一般有订单簿的交易所低。又或者D.有人补贴你,让你使用AMM,例如流动性挖矿所以,总体来说,要不就是流动性提供者损失,要不就是吃单者损失,要不就是有人补贴你让你使用AMM。所以只要流动性挖矿结束,AMM就被打回原形。那如果,只是单纯想要流动性呢?
YFII社区发起YIP-5实施方案的投票,将决定如何使用5%的利润:YFII社区发起一项关于实施YIP-5提案(5%利润用作循环挖矿)的方案的投票。目前一共有3种方案供选择,方案1是5%的利润全部用于YFII或者iYFII/YFII LP的激励,方案2是5%中大部分用于YFII相关激励,少部分用于iToken的激励,方案3是5%中少部分用于YFII相关激励,大部分用于iToken的激励。这三种方案中此前讨论支持率最高的是方案1。投票从今天下午5点30分开始,持续72小时。[2020/9/29]
没错,这是完全合理的,也是AMM最明确的做法。你有一些代币,你想要交易它,又不想要做市商,所以将代币抵押进去AMM,然后就不去管它。当然,你会损失一些钱,但不重要,因为这就是提供流动性的代价。但如果,你想要写一个「智能」的AMM协议,像是挂单交易这类的功用呢?真的有这种东西,但那并不是AMM协议,而是链上量化交易系统,我认为这个系统是很棒的!需要补充的是,虽然降低手续费、区块链延迟性有助于改善AMM,让添加流动性或是移除流动性更快更便宜,所以你可以随时添加或移出资产,但总体来说,还是无法AMM的根本性问题。AMM迫使你同时要承受双边风险,显而易见是无效的交易手段,就算你改善了滑点的演算法、同时对冲风险,或是其它做法也没有用。现在只是因为流动性挖矿兴起,我们就突然忘记AMM之前其实是很低效的交易手段,有多么不受市场待见。但还是得说,AMM在某些应用是可以彰显其价值的,例如波动性低的稳定币与稳定币的兑换,又或是新项目需要代币流动性。你其实根本无法解决AMM的问题,顶多只能让它们没这麽难用而已。交易挂单簿在过去解决了交易问题,而我相信未来交易挂单簿也还是必然趋势。
动态 | 更多人想通过谷歌知道如何购买XRP:据dailyhodl报道,在谷歌2018年最热门\"How to”搜索中,“How to Buy Ripple”(如何购买XRP)排名第四,“How to Buy Bitcoin”(如何购买BTC)排名第八。[2018/12/14]
声音 | 奥斯汀市雇员退休制度CIO:应关注加密资产如何适应现有的投资组合:据coindesk消息,今日在彭博社举办的Institutional Crypto会议上,美国德州奥斯汀市雇员退休制度首席投资官(CIO)David Veal表示:“我不确定加密资产是否需要被定位为可替代资产,我们应该看看它如何适应现有的投资组合。加密资产可以通过使如此多事物获得流动性来消除非流动性。我们的投资组合多样化正慢慢受到侵蚀,而加密可以带来回报。”[2018/10/16]
Odaily星球日报译者|念银思唐根据新加坡加密数据网站CoinGecko针对今年夏季加密市场的一份报告,“2020年第三季度是属于DeFi的夏天.
1900/1/1 0:00:00编者按:本文来自知矿大学,Odaily星球日报经授权转载。9月21日,以太坊创始人V神转发了一条推文,说自己“每天睡7~8个小时”,底下一位网友回复道:“难怪以太坊2.0迟迟没有到来.
1900/1/1 0:00:00编者按:本文来自区块链大本营,作者:Golubev·Od·UA,译者:火火酱,Odaily星球日报经授权转载。人们曾无数次地谈起区块链的适用场景和使用时机.
1900/1/1 0:00:00编者按:本文来自肖飒lawyer,作者:肖飒,Odaily星球日报经授权转载。近期,DeFi项目蓬勃发展,已然一跃成为全球币圈的热点.
1900/1/1 0:00:00Odaily星球日报译者|Moni 尽管比特币算力创下历史新高,但矿工仍然在盈利而奋斗。10月14日,比特币全网算力攀升至历史新高,达到166EH/s.
1900/1/1 0:00:00原地址:https://bankless.substack.com/p/the-bull-case-for-social-tokens作者:Coopahtroopa译者:进击的Weiwei校对:.
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