表1: 不同的 AMM 公式会产生不同的价格曲线。假设 Uniswap v2 流动性池有 15 个 Y 代币时,它只会为边际 Y 代币支付 0.1 个 X 代币。但是当只有 2.5 个 Y 代币时,它会支付 4.0 个 X 代币。其他价格曲线旨在将更多流动性集中在某个价格 (例如稳定币为 1.0)。来源:Curve 白皮书
举个真实的例子,在撰写本文时 Uniswap 的 ETH/WBTC 交易池中有 2,700 WBTC 和 86,000 ETH。该储备率意味着 ETH 当时的市场价格为 2,700 / 86,000 = 0.0314 WBTC。
至关重要的是,AMM 不会随着其他市场的变动而更新此价格。市场价格只会随着池中代币储备率的变化而变化,当有人在其中进行交易时就会产生变化。
举个例子,如果 Binance 中的 ETH 价格跌至 0.0310 WBTC 会发生什么?这意味着 Uniswap LP 目前正在以溢价购买 ETH,从而创造了套利机会。套利者在 Binance 上购买“便宜”的 ETH,然后在 Uniswap 上出售以获利。他们会一直这样做,直到 Uniswap ETH 单位价格变成 0.0310 WBTC (与 Binance 相同),他们无法再通过卖出 ETH 获利。在我们上面的示例中,这会发生在以 17.2 WBTC 的价格向交易池出售 550 ETH 后 (为简单起见,忽略费用和 gas)。
因此,即使 AMM 不会根据现实世界的信息更新其价格,由于持续的套利,交易者仍然可以预期 AMM 的报价会密切跟进全球市场价格。
价格冲击是什么?虽然我们学习了如何根据两种代币储备比率计算当前市场价格,但该市场价格仅代表 AMM 想要的边际代币价格。然而在实践中,交易者通常会一次性买卖许多代币,每单位代币的成本都比前一个高。
当前市场价格与预期成交价之间的差距就是价格冲击 (price impact)。
价格冲击是以下两个因素作用的结果:
你交易量的规模在流动性池中的占比;流动性池采用的交易规则 (例如恒定乘积公式)。表2 : 不同订单规模下的平均成交价 (左 y 轴) 和价格冲击 (右 y 轴) 对比图。这两个参数都随着订单规模增大而增加。随着订单规模在流动性池规模中的占比增加,成交价相对市场价格会高出更多。
表3: 在 Uniswap v2 上不同规模的流动性池中进行 10 WBTC 的卖单后,平均成交价 (左 y 轴) 和价格冲击 (右 y 轴) 的对比图。流动性池规模指的是交易池中两种资产储备量的总价值。10 WBTC 的卖单在不同流动性池中的占比分别为 0.19%、1.85% 和 18.52%。因此根据经验,你的订单的价格冲击约为该订单规模在流动性池中占比的两倍。
如何最小化价格冲击?正如我们之前提到的,价格冲击在交易总执行成本中占很大一部分。以下是一些能够将价格冲击最小化的简单策略:
找到深度最好的市场:到目前为止,我们已经确定价格冲击取决于交易规模在流动性池或市场规模中的占比。因此,我们希望找到在某个价格区间流动性最好的交易池,以使成交价尽可能接近市场价格。Coingecko 上的市场深度表是一个不错的切入点。表4: 市场价格差异 2% 内的 UNI 交易对流动性排序。注意 Uniswap 和 Bitfinex 价差的差异。来源:Coingecko
关注 DeFi 以外的市场:虽然这是一篇关于自动做市商的文章,但是我们知道用户并不总是能够在链上获取最佳的交易执行。实际上,由于所讨论的自动做市商的流动性分布在一个连续的价格区间内,通常很少会有流动性集中在当前市场价格附近。这是许多去中心化交易所都试图解决的问题。例如 Uniswap v3 可以让做市商将其流动性集中在当前市场价格附近,从而提供比中心化交易所更有竞争力的价格。表5:用 ETH 买入 10 个 (3200 美元)、50 个 (1.6 万美元)、100 个(3.2 万美元) 和 200 个 (6.4 万美元) AAVE 的最佳策略。交易规模越大,交易路径就会包含越多交易所,避免对单个流动性池造成过大的影响。来源: 1inch
预告在本系列的第二篇文章中,我们将讨论滑点。几乎所有自动做市商交易都会被抢跑,最终以交易者愿意接受的最大滑点成交。这是公链交易独有的“特征”,在如今的去中心化交易所模式下都无法避免。这一成本只能转移,从而导致 “三明治困境”。
致谢:感谢 EvanSS、Georgios Konstantopoulos、Dave White、Dan Robinson、Arjun Balaji 和 raul 的讨论和审阅。
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