Đi sâu vào khám phá các đặc tính tuyến tính và phi tuyến tính của các toán tử giao dịch phi tập trung

Trong quá trình phát triển Phi tập trung giao dịch (DEX), nhiệm vụ cốt lõi là thiết kế một toán tử giao dịch. Toán tử này có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Tương tự, trong việc thiết kế toán tử lãi suất, về bản chất cũng là thiết kế một toán tử giao dịch, cũng có sự khác biệt giữa tuyến tính và phi tuyến tính. Tuy nhiên, sự khác biệt này có thể không dễ hiểu đối với hầu hết mọi người.

Đặc điểm của toán tử giao dịch tuyến tính là sử dụng giá cân bằng để giao dịch, danh mục tài sản chỉ thực hiện biến đổi tuyến tính đơn giản dưới giá này. Lý do sử dụng toán tử tuyến tính là chấp nhận giả thuyết không có cơ hội chênh lệch giá. Trong trường hợp này, giao dịch tài chính hợp lý đều nên là tuyến tính. Nếu xuất hiện kết quả phi tuyến tính, thì danh mục tài sản thu được có thể tồn tại cơ hội chênh lệch giá hoặc không thể định giá. Về nguyên tắc, mô hình giao dịch sử dụng oracle nên áp dụng toán tử giao dịch tuyến tính, nếu không có thể bị chênh lệch giá. Từ một góc độ khác, trong thị trường hoàn chỉnh và trong trường hợp định giá hiệu quả, chỉ có toán tử giao dịch tuyến tính mới có thể đạt được không có cơ hội chênh lệch giá.

Tuy nhiên, toán tử tuyến tính cũng có những giới hạn của nó. Nó có nghĩa là bất kỳ pool giao dịch nào cũng đều bình đẳng, và toán tử này không thể thực hiện việc mã hóa token. Điều này là do toán tử tuyến tính hoàn toàn giống nhau khi được sao chép, không thể nắm bắt giá trị độc đáo trên chuỗi. Hãy tưởng tượng, khi mỗi tài sản trên chuỗi đều chấp nhận một mức giá cân bằng nhất định, thì việc giao dịch các tài sản này trong bất kỳ hợp đồng nào đều là tương đương. Do đó, bất kỳ hợp đồng giao dịch hoặc toán tử nào cũng khó khăn trong việc nắm bắt giá trị bổ sung và thực hiện mã hóa token.

So với đó, các toán tử giao dịch phi tuyến tính cố gắng hoàn thành đồng thời ba mục tiêu: định giá, giao dịch và tích lũy giá trị (token hóa). Thiết kế của các toán tử phi tuyến tính mở hơn, về lý thuyết có thể được thiết kế với các thuộc tính tự tăng cường liên quan đến quy mô, từ đó tích lũy giá trị. Tuy nhiên, phương pháp này cũng phải đối mặt với một số thách thức:

1. Khi thị trường dần hoàn thiện, toán tử giao dịch phi tuyến tính về bản chất là khớp với toán tử tuyến tính trong quy mô giao dịch rất nhỏ.
2. Trong trường hợp thị trường không hoàn chỉnh, chi phí thiết kế và hiệu quả của các toán tử giao dịch phi tuyến có đủ xuất sắc không?
3. Ai sẽ cung cấp giá trị đầu vào cho toán tử phi tuyến tính? Giá trị đầu vào này có bị mất dần dưới sự cạnh tranh của các toán tử giao dịch tuyến tính hay không?

Nhiều nhà tạo lập thị trường tự động hiện có (AMM) áp dụng mô hình giao dịch tích sản cố định (như XY=K), đây là một toán tử giao dịch phi tuyến tính liên quan đến quy mô điển hình. Chỉ khi bể thanh khoản của nhà tạo lập thị trường đủ lớn, mới có thể mô phỏng giao dịch tuyến tính trong một khoảng thời gian ngắn. Tuy nhiên, nếu đối tượng giao dịch của AMM là thị trường hoàn chỉnh, ý nghĩa cốt lõi của nó chỉ nằm ở tính hiệu quả thích ứng sau hiệu ứng quy mô, và tính hiệu quả này không phải là rất bản chất.

Một sai lầm phổ biến là hy vọng đưa quyền định giá lên chuỗi. Tuy nhiên, khi thị trường hoàn thiện (cung cầu cực kỳ lớn, khó thao túng thị trường), lợi thế của các sàn giao dịch tập trung trở nên rất rõ ràng. Mỗi hành động trên chuỗi đều là sản phẩm của một cuộc đấu giá, điều này có sự chênh lệch lớn với nhu cầu về dịch vụ giao dịch định giá. Giao dịch định giá là một hoạt động cực đoan, ngay cả các sàn giao dịch tập trung thông thường cũng đặt ra yêu cầu cao nhất về tính toán, lưu trữ và truyền thông, chưa nói đến sự phân tán và thuộc tính đấu giá trên chuỗi.

Đối với thị trường không hoàn chỉnh (như tài sản đuôi hoặc dự án mới), nhu cầu cốt lõi nên là hình thành giá nhanh chóng với chi phí thấp và hoàn thành giao dịch với quy mô lớn. Điều kiện ràng buộc chính là chi phí hình thành giá nhanh chóng và chi phí hoàn thành giao dịch quy mô lớn. Ở đây, chi phí không phải là chi phí tiếp thị hoặc lưu lượng, mà là chi phí phát sinh trong toán tử giao dịch.

Các toán tử giao dịch phi tuyến tính xử lý đồng thời việc định giá và giao dịch, đồng thời cũng phải đối mặt với sự cạnh tranh từ mô hình giao dịch tuyến tính của oracle (toán tử giá). Trong bối cảnh cạnh tranh này, ít nhất là về hiệu quả giao dịch, các toán tử giao dịch tuyến tính dưới oracle vượt trội hơn hẳn các toán tử giao dịch phi tuyến tính.

Các toán tử giao dịch phi tuyến tính còn phải đối mặt với vấn đề đầu vào giá trị. Trong thị trường hoàn chỉnh, cần có một lượng lớn giao dịch nhỏ để nhập giá trị, nhằm bù đắp cho những tổn thất chênh lệch giá mà các toán tử phi tuyến tính gặp phải khi giá cân bằng dao động. Điều kiện này rất khắt khe, vì chi phí biên của giao dịch trên chuỗi có thể tăng lên, dẫn đến việc loại bỏ một lượng lớn nhu cầu nhỏ. Trong một thị trường không hoàn chỉnh cao, mặc dù có thể tồn tại một lượng lớn nhà giao dịch không quan tâm đến trượt giá, nhưng lúc này bất kỳ toán tử phi tuyến tính nào cũng có thể đáp ứng nhu cầu giao dịch, điều quan trọng là hoàn thành giao dịch càng nhiều càng tốt.

Dựa trên phân tích trên, việc phi tuyến hóa các toán tử giao dịch không phải là một hướng đi đặc biệt có giá trị. Trong nhóm giao thức định giá phi tập trung trên chuỗi, các toán tử giao dịch phi tuyến có thể không phải là loại toán tử phi tuyến mà chúng ta nên theo đuổi.

Cần lưu ý rằng, các toán tử lãi suất như một loại toán tử giao dịch đặc biệt, có sự khác biệt nhẹ so với giao dịch mua bán trên thị trường thứ cấp thuần túy. Sự khác biệt này xuất phát từ độ khó của việc chênh lệch lãi suất, do thiếu đủ thị trường giao dịch cấu trúc kỳ hạn để thực hiện chênh lệch. Hiện tại, thị trường lãi suất trên blockchain vẫn còn rất mỏng manh và chưa đạt đến mức giao dịch hiệu quả. Trong bối cảnh thiếu các oracle lãi suất tốt, việc sử dụng các toán tử phi tuyến để định giá lãi suất có một giá trị nhất định, nhưng điều này chủ yếu là một giải pháp tạm thời, chứ không phải là đổi mới bản chất.

Các toán tử giao dịch phi tuyến tính cũng có thể được cải tiến, chẳng hạn như việc đưa vào thông tin đệ quy, tức là nắm bắt các yếu tố có giá trị từ thông tin giao dịch lịch sử, từ đó giảm thiểu rủi ro chênh lệch giá. Trong lĩnh vực này hiện tại có rất ít nghiên cứu thị trường, nhưng đã có người nhận thức được rằng có thể kết hợp các toán tử đệ quy và các toán tử giao dịch phi tuyến tính để giảm thiểu các vấn đề như tổn thất vô thường hiện tại của DEX.

Thách thức trong tương lai là phân tích sâu về các rủi ro cốt lõi phía sau mỗi toán tử và mô hình hóa rõ ràng các mục tiêu giao dịch. Điều này đòi hỏi việc hợp nhất tất cả các dịch vụ tài chính dưới lý thuyết toán tử, để có thêm nhiều phương trình toán học hiệu quả hơn, nhằm nâng cao hiệu quả và tính toàn diện của thiết kế sản phẩm, thúc đẩy sự phát triển của thế giới tài chính trên chuỗi.