Глибоке дослідження лінійних і нелінійних характеристик децентралізованих торгових операторів

При розробці децентралізованої біржі (DEX), основним завданням є проектування торгового оператора. Цей оператор може бути лінійним, а може бути й нелінійним. Так само, при проектуванні процентного оператора, по суті, також проектується торговий оператор, з аналогічною відмінністю між лінійним та нелінійним. Проте ця відмінність може бути не зовсім зрозуміла для більшості людей.

Особливістю лінійних торгових операторів є використання збалансованої ціни для торгівлі, а портфель активів просто піддається простим лінійним перетворенням за ціною. Причина використання лінійних операторів полягає в прийнятті гіпотези про відсутність арбітражу. У цьому випадку розумні фінансові угоди повинні бути лінійними. Якщо з'являються нелінійні результати, тоді отриманий портфель активів може мати можливості арбітражу або бути нездатним до оцінки. В принципі, модель торгівлі з використанням оракулів повинна використовувати лінійні торгові оператори, інакше вона може піддаватися арбітражу. З іншого боку, в умовах завершеного ринку та ефективного ціноутворення тільки лінійні торгові оператори можуть забезпечити відсутність арбітражу.

Проте, лінійні оператори також мають свої обмеження. Вони означають, що будь-які торгові пулі є рівними, і цей оператор не може реалізувати токенізацію. Це тому, що лінійні оператори абсолютно однакові після копіювання і не можуть захопити унікальну цінність на ланцюгу. Уявіть собі, коли кожен актив на ланцюзі приймає задану рівноважну ціну, ці активи в будь-якому контракті виконують угоду як рівні. Тому будь-який торговий контракт або оператор важко захоплює додаткову цінність і реалізує токенізацію.

У порівнянні, нелінійні торгові оператори намагаються одночасно досягти трьох цілей: ціноутворення, торгівлі та накопичення вартості (токенізація). Дизайн нелінійних операторів є більш відкритим і теоретично може бути спроектований з самопідсилюючими властивостями, пов'язаними з масштабом, що дозволяє накопичувати вартість. Однак цей підхід також стикається з певними викликами:

1. Коли ринок поступово стає досконалим, нелінійні торгові оператори по суті підлаштовують лінійні оператори в умовах надмалих обсягів торгівлі.
2. Чи достатньо чудовими є витрати на проектування та ефективність нелінійних торгових операторів у випадку неідеального ринку?
3. Хто надає вхідну вартість для нелінійних операторів? Чи буде ця вхідна вартість поступово зникати під тиском конкуренції лінійних торгових операторів?

Багато існуючих автоматизованих маркет-мейкерів (AMM) використовують модель торгівлі з фіксованим добутком (наприклад, XY=K), яка є типовим масштабно залежним нелінійним торговим оператором. Тільки коли пул маркет-мейкера достатньо великий, можна частково змоделювати лінійну торгівлю. Однак якщо об'єктами торгівлі AMM є повні ринки, їхня основна значущість полягає лише в ефективності підгонки після масштабного ефекту, і ця ефективність не є дуже суттєвою.

Звичайне непорозуміння полягає в тому, що сподіваються покласти право на ціноутворення на ланцюг. Однак, коли ринок є досконалим (попит і пропозиція надзвичайно великі, важко маніпулювати ринком), переваги централізованих бірж стають дуже очевидними. Кожна дія на ланцюгу є продуктом аукціону, що створює величезну різницю з потребами в послугах ціноутворення. Ціноутворення є екстремальною діяльністю, навіть звичайні централізовані біржі ставлять найвищі вимоги до обчислень, зберігання та зв'язку, не кажучи вже про дискретність та аукціонні властивості на ланцюзі.

Для неповних ринків (наприклад, хвостових активів або нових проєктів) основна потреба повинна полягати в швидкому та недорогому формуванні цін і завершенні великих обсягів торгівлі. Основні обмеження — це вартість швидкого формування цін і вартість завершення великих обсягів торгівлі. Тут вартість не стосується витрат на маркетинг або трафік, а стосується вартості, що генерується всередині торгового оператора.

Нелінійні торгові оператори одночасно обробляють ціноутворення та торгівлю, і їм також потрібно зіткнутися з конкуренцією з лінійними торговими моделями, що приймають оракули (цінові оператори). У цій конкуренції, принаймні з точки зору ефективності торгівлі, лінійні торгові оператори під оракулами значно перевершують нелінійні торгові оператори.

Нелінійні торгові оператори також стикаються з проблемою введення вартості. У повноцінному ринку потрібно багато малих угод для введення вартості, щоб компенсувати арбітражні втрати нелінійних операторів під час коливань рівноважних цін. Ця умова є дуже жорсткою, оскільки зростання граничних витрат на угоди в мережі може вивести з гри значну кількість невеликих запитів. У сильно неповноцінному ринку, хоча може існувати велика кількість трейдерів, яким не важливі цінові сліпи, у цей час будь-який нелінійний оператор може задовольнити торговий попит, важливо якомога більше завершити угоди.

Виходячи з наведеного аналізу, нелінійність торгових операторів не є особливо цінним напрямком. У групах протоколів, що закріплюють децентралізовану цінність в мережі, нелінійні торгові оператори, можливо, не є тим типом нелінійних операторів, які ми повинні переслідувати.

Варто зазначити, що оператор процентних ставок, як особливий торговий оператор, трохи відрізняється від чисто вторинних ринкових угод. Ця різниця виникає через складність арбітражу процентних ставок через брак достатніх ринків торгівлі з термінами погашення. На даний момент ринок процентних ставок у блокчейні ще досить тонкий і не досяг рівня ефективної торгівлі. За відсутності хороших прогнозистів процентних ставок використання нелінійних операторів для ціноутворення процентних ставок має певну цінність, але це більше тимчасове рішення, а не суттєва інновація.

Нелінійні торгові оператори також можуть бути вдосконалені, наприклад, шляхом введення рекурсивної інформації, тобто захоплення цінних складових з історичної інформації про угоди, що дозволяє зменшити ризик арбітражу. У цій сфері наразі проведено небагато ринкових досліджень, але вже є усвідомлення того, що можна знизити проблеми, пов'язані з безперервними збитками на поточних DEX, на основі поєднання рекурсивних операторів і нелінійних торгових операторів.

Майбутніми викликами є глибокий аналіз основних ризиків, що стоять за кожним оператором, та чітке моделювання торгових цілей. Це вимагає об'єднання всіх фінансових послуг під теорією операторів, щоб отримати більше ефективних математичних рівнянь для підвищення ефективності та цілісності дизайну продукту, а також для сприяння розвитку фінансового світу на блокчейні.