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DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？“与CeFi相比，DeFi交易成本通常较高。2022年，随着各种CeFi加密交易平台的崩溃，DeFi因内置的自托管和透明性再次引起广泛关注。我们比较了在不同交易所交易100 ETH头寸永续合约的成本，并得出结论：DeFi永续合约交易并不是伴随高昂的成本。” 在Barbon和Ranaldo [1] 最近的研究《关于加密货币市场质量》中，他们发现DeFi现货交易伴随着高交易成本，这需要与CEX上的委托托管所涉及的风险和延迟进行权衡。然而，对于永续合约来说，这是一个必要的权衡吗？成本来源永续合约的交易成本可以分解为不同的组成部分：交易费、gas费、滑点和持有成本。交易费：当交易者买入或卖出永续合约时，每一次交易都会产生这些费用。通常，交易费是名义头寸大小的一个固定比例。名义头寸大小也称为“合约大小”，例如，如果您以1000 USDC的保证金进行2 ETH多头交易，那么名义头寸大小为2 ETH（交易费与保证金无关）。gas费：在DEX上，交易伴随着gas费，这些费用在不同的区块链和智能合约代码之间有差别。对于大多数区块链，gas成本还取决于网络的状态。gas费通常以区块链的基础货币支付，且与头寸大小无关，而CEX上的交易没有gas费。滑点：滑点是（中间）价格与您交易时所得价格之间的差异。对于给定的交易所和时间，您的头寸越大，滑点越高。一些DeFi协议对术语进行了区分，使用价格影响作为预期价格偏差，而将滑点定义为与中间价格的意外偏差（例如，由于限价单被取消或其他交易者先行进入而导致的偏差）。在本文中，我们只考虑价格影响。示例：在像Binance上的永续合约交易所这样的订单簿系统中，中间价格是最佳买价（市价卖出时获得的价格）和最佳卖价（市价买入时获得的价格）的平均值。图1显示了Binance上ETH永续合约的订单簿截图。我们可以看到，最佳卖价为1,098.63美元，最佳买价为1,098.62美元。如果我们购买不超过263.0731 ETH，我们将以最佳卖价进行交易，除非另一位交易者在我们之前执行，或者这个价格的限价订单被取消。如果我们交易超过这个数量，价格会略有下降。与中间价格相比，价格的下降被称为滑点。持有成本：永续合约通常具有资金费率。资金费率通常是每8小时计算一次，如果多头仓位的需求大于空头仓位，资金费率从多头支付给空头，如果空头仓位的需求大于多头，则从空头支付给多头。这是BitMex在2016年引入的经典永续合约设计。历史上，大多数时间是每8个小时空头会从多头那里得到约1个基点（0.01%）的费率。然而，一些如GMX的DeFi协议颠覆这一设计，向多头和空头收取“借款费率”，以1小时为单位计算（意味着这0.01%的费率是BitMEX惯例的8倍）。这可能导致持有成本显著增加。而在Gains Network上，则对抵押品征收“滚动/翻转费率”，并与资金费率结合使用。竞争对手在这一部分，我们详细介绍了我们如何收集和比较数据。我们以Binance作为CEX的代表，在撰写本文时，就交易量而言Binance排名第一，并且与其他CEX相比，费用较低。对于DEX，我们从GMX、Gains Network、Perpetual Protocol和dYdX收集数据。我们将这些结果与我们自己的D8X永续合约进行比较。由于在撰写本文时，D8X永续合约尚未在主网上线，我们使用基于代理的模拟与我们预期的最高成本层来确定所有成本组件。 dYdX是我们选择中唯一使用订单簿而不是自动做市商（Automated Market Maker，AMM）的DEX。尽管是非托管的，目前dYdX与StarkWare的合作实现了链下订单簿，并通过单一的中心化顺序处理器进行瓶颈处理，详情请参阅Blogmates，这削弱了DeFi本身的优势。基于AMM的协议，如Perpetual Protocol、Gains Network和GMX，使用定价函数来确定交易价格。每个交易者都通过AMM的定价函数与“流动性池”进行交易。流动性池允许任何人向协议贡献代币（通常是USD形式的代币，如DAI或USDC），并参与AMM的盈亏。 GMX的定价函数与其他协议不同，它的滑点为零。这在某些情况下可能导致潜在的滥用，详见Joshua Lim，但可为交易者带来较低的成本。由于消除了滑点而带来的较低成本会通过向多头和空头收取借款费来补偿（不同于资金费率）。 Gains Network收取资金费和借款费。Gains Network采用线性定价方法。也就是说，Gains会向指数价格添加一定点差，并随着交易规模线性恶化价格，详见Gains Network的gTrade v6.1: In-depth。 Perpetual Protocol提供经典的永续合约，这些合约会点对点支付资金费（从多头到空头或反之）。在V2中，该协议从Uniswap v3的集中流动性AMM中借用了定价函数，因此，Perpetual Protocol V2继承了Uniswap V3的滑点。 D8X也提供经典的永续合约，点对点支付资金费。D8X在定价方法上有显著的不同，采用一种衍生品定价方法，其中AMM设置价格，以激励交易者将AMM风险最小化。例如，如果在特定永续合约中多头和空头的数量相等，并且有足够的流动性，那么因价格波动而导致AMM亏损的风险非常低。在这种情况下，滑点将非常低。相反，如果多头多于空头，那么D8X AMM将为做空的交易者提供更好的价格，从而降低AMM的市场风险，并为进入多头头寸的交易者提供明显更高的价格和滑点。与Perpetual Protocol和Gains相比，这在良好时期会产生更好的价格影响，并且当供需差异较大时，价格可以被套利。数据我们的目标是估算持有期为8小时的100 ETH交易的价格。在本部分中，我们详细说明了数据收集过程以及如何确定滑点。交易费数据交易费用数据是直接从我们样本中不同交易所的文档中收集的（数据1、2、3、4和5）。如果交易所提供交易费用返还选项，我们使用最低层次的费用数据（即“普通用户”）。如果交易所区分吃单费和挂单费，我们使用吃单费。滑点数据滑点数据在2022年10-11月收集的。收集方法因交易所而异，具体描述如下：收集订单簿滑点数据：Binance和dYdX 对于我们样本中的两个基于订单簿的交易所，dYdX和Binance，我们通过他们的REST API收集订单簿数据。我们的Python代码每分钟下载订单簿数据，并在PostgreSQL数据库中聚合数据。然后，我们为每个订单簿观察计算多头和空头100 ETH交易的平均价格。对所有结果进行平均得出最终的滑点数据。 Binance 2022年10月30日和31日观察1556次，多头平均滑点0.50个基点，标准差0.56个基点空头平均滑点0.53个基点，标准差0.61个基点下图使用直方图将数据可视化： dYdX 2022年10月31日观察799次，多头平均滑点1.87个基点，标准差0.61个基点空头平均滑点1.76个基点，标准差0.69个基点下图使用直方图将数据可视化： https://lh7-us.googleusercontent.com/huN9oODLn71ulxMsqv8zTuSqY0Te6S52M4crbdjQ1SxG58PfkUH2HA4pm0Mc4qwRW7XRymUbT4ewH4L2xTW71wQumtkGUPwalgAcyqxhMwswMi1eEvuOouLRIl3WbYsbvqjZNSJO5DFGPdsiDpn76AY https://lh7-us.googleusercontent.com/2rL6H2f6MALNYrHrD7oJ332K_5a2BXweYc3NqpU6e_9VkqK-i67nPTPIQpPfq3Qxu3PuML5qoRTgqgnwhdsKLl6PqJWR43LfV-QHrn8YHQtSNGtnaap5uwDxVx_fehGhN2amWd4a_XXnUxNvT5LJ32Q 图3：dYdX上的滑点。平均而言，在2022年10月31日，进行100 ETH的交易大约会导致2个基点的滑点。观察到的最大值为799个订单簿中的11个基点。收集AMM滑点数据：Perpetual Protocol、Gains Network和GMX 对于我们样本中有滑点的两个基于AMM的交易所（Perpetual Protocol和Gains Network），我们直接从协议的DApps中收集数据。GMX的设计中滑点为零。 Perpetual Protocol 我们从DApp中收集了开设100 ETH头寸所需支付的总USD金额，计算了AMM提供的隐含价格，并计算了（中间）价格与我们在100 ETH交易中获得的价格之间的百分比差异。我们在2022年10月30日观察了3次，平均滑点为54.41个基点。 Gains Network 我们设置了以10倍杠杆获得100 ETH头寸所需支付的总DAI金额，并直接从Gains DApp中获取了价格影响。我们在2022年11月5日和2022年11月22日进行了观察，观察到平均滑点为10.5个基点。收集D8X滑点数据：基于代理的模拟该模拟模仿了D8X的AMM。永续指数价格是从相应永续合约的历史数据中获取的。参与的代理包括提供流动性的人和交易者。提供流动性的人会随机向系统添加资金，然后在确定性的持有期之后将资金撤出。交易者在现金持有、杠杆选择、多头/空头选择、交易频率方面具有随机化的个体交易偏好，而且有不同的交易策略。这些策略包括动量交易、噪音交易（实质上不是一种策略）以及套利交易者，他们在决定是否交易时将永续合约价格与指数进行比较。我们对模拟进行参数化，以便随着时间的推移，交易者数量不断增加，到一个季度结束时模拟多达1,000名交易者。最后，我们选择了一个类似于竞争者所评估的良好时期，并对滑点进行平均。持有成本数据对于采用经典资金利率的交易所，我们假设每8小时收取1个基点的资金费率。与其强制收取资金费率不同，GMX收取的是借款费率，该费率包含了全部的持有成本。我们将从2022年8月30日到2022年10月30日的历史借款费率平均，结果为0.32个基点/小时。对于Gains Network，我们观察到了2022年11月5日和2022年11月22日的翻转费，平均为0.86个基点。这些费用是应用在抵押品存款上，而不是名义头寸上，因此，在10倍杠杆下，它们大致相当于每小时对头寸规模应用0.09个基点。这些翻转费用被添加到我们假定的资金费率中，与其他强制收取资金费率的交易所一致，我们假设每8小时收取1个基本点的资金费率，从而计算出每小时0.215个基点的持有成本。 gas费数据 CEX，包括Binance，都没有gas费，在dYdX上执行交易也不涉及任何gas费。对于其他DEX，我们从Dune Analytics收集了gas费数据： Perpetual protocol：2022年10月22日至2022年11月11日之间的平均gas费：$0.12GMX：2022年10月22日至2022年11月11日之间的平均gas费：$0.11Gains Network：我们无法找到一个可靠的数据来源，专门跟踪与执行交易相关的gas费。鉴于Gains Network在Polygon上运行，我们假设gas费与D8X相当。根据我们在2022年11月11日至2022年11月22日期间收集的Testnet数据，D8X的平均gas费为$0.0015。鉴于100 ETH的头寸规模，观察到的gas费微不足道，我们将在接下来的分析中将其排除在外。结果下图显示，总交易成本差异很大，从最高的129bps（=1.29%）到 11bps。对于基于AMM的交易所Perpetual Protocol和Gains Network，总交易成本分别达到129bps和 53bps。这些成本的大部分与交易者面临的高滑点有关。高滑点是AMM使用的定价方法的结果。对于GMX，交易成本仍然很高（22bps），更重要的是，持有头寸的时间越长，成本就越高。虽然高持有成本可能不影响短期翻转头寸的投机交易者，但它们确实影响了希望使用永续合约进行对冲的（机构）投资者。对于dYdX，与基于AMM的DEX相比，总交易成本较低（15bps）。这一结果主要是由于相对较低的滑点，dYdX通过其订单簿实现了这一点。但请注意，订单簿是链下的。与上述DEX相比，CEX的费用更低。图4显示Binance收取11bps的交易费用。这些交易成本的大部分是由于固定的交易费用。因为与基于AMM的DEX不同，CEX不会从滑点中赚钱，固定的交易费用通常是他们用来维护其服务的主要收入来源。D8X提供与Binance竞争的低费用，同时完全去中心化且非托管。在我们研究的交易所中，D8X是其中在DeFi和CeFi领域提供最佳交易条件的交易所。要了解D8X如何提供这些有竞争力的价格，请继续关注，我们即将发布的D8X永续合约介绍。参考文献 [1] Barbon, Andrea, and Angelo Ranaldo. “On The Quality Of Cryptocurrency Markets: Centralized Versus Decentralized Exchanges” [2] BitMEX, “Perpetual Contracts Guide” [3] GMX, “Decentralized Perpetual Exchange” [4] Gains Network, “Rollover & Funding Fees” [5] Perpetual Protocol, “Perpetual Protocol” [6] dYdX [7] Blogmates, “What is dyDx, the DYDX Token & dYdX Chain?” [8] Joshua Lim, “Quick thread on the GMX ‘exploit’ last night” [9] Gains Network, “gTrade v6.1: In-depth” [10] Perpetual Protocol, “How Perp V2 Works” [11] Perpetual Protocol, “Trading Fees and Gas Fees” [12] GMX, “Trading” [13] Binance, “Trading Fees” [14] dYdX, “Fees” [15] Gains Network, “Low trading fees” [16] dYdX, “Perpetual Order Types” [17] Dune, “Avg OP Gas Fee — Last 30 Days” [18] Dune, “Cost-of-transactions-on-gmx-arbitrum” 版权声明：本文内容由D8X.Exchange提供，未经允许，不得转载。风险提示本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/are-defi-perpetual-futures-more-expensive-than-their-cefi-counterparts-81d4a813fe9d

DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？

“与CeFi相比，DeFi交易成本通常较高。2022年，随着各种CeFi加密交易平台的崩溃，DeFi因内置的自托管和透明性再次引起广泛关注。我们比较了在不同交易所交易100 ETH头寸永续合约的成本，并得出结论：DeFi永续合约交易并不是伴随高昂的成本。”
在Barbon和Ranaldo [1] 最近的研究《关于加密货币市场质量》中，他们发现DeFi现货交易伴随着高交易成本，这需要与CEX上的委托托管所涉及的风险和延迟进行权衡。然而，对于永续合约来说，这是一个必要的权衡吗？
成本来源
永续合约的交易成本可以分解为不同的组成部分：交易费、gas费、滑点和持有成本。
交易费：当交易者买入或卖出永续合约时，每一次交易都会产生这些费用。通常，交易费是名义头寸大小的一个固定比例。名义头寸大小也称为“合约大小”，例如，如果您以1000 USDC的保证金进行2 ETH多头交易，那么名义头寸大小为2 ETH（交易费与保证金无关）。gas费：在DEX上，交易伴随着gas费，这些费用在不同的区块链和智能合约代码之间有差别。对于大多数区块链，gas成本还取决于网络的状态。gas费通常以区块链的基础货币支付，且与头寸大小无关，而CEX上的交易没有gas费。滑点：滑点是（中间）价格与您交易时所得价格之间的差异。对于给定的交易所和时间，您的头寸越大，滑点越高。一些DeFi协议对术语进行了区分，使用价格影响作为预期价格偏差，而将滑点定义为与中间价格的意外偏差（例如，由于限价单被取消或其他交易者先行进入而导致的偏差）。在本文中，我们只考虑价格影响。
示例：在像Binance上的永续合约交易所这样的订单簿系统中，中间价格是最佳买价（市价卖出时获得的价格）和最佳卖价（市价买入时获得的价格）的平均值。图1显示了Binance上ETH永续合约的订单簿截图。我们可以看到，最佳卖价为1,098.63美元，最佳买价为1,098.62美元。如果我们购买不超过263.0731 ETH，我们将以最佳卖价进行交易，除非另一位交易者在我们之前执行，或者这个价格的限价订单被取消。如果我们交易超过这个数量，价格会略有下降。与中间价格相比，价格的下降被称为滑点。

持有成本：永续合约通常具有资金费率。资金费率通常是每8小时计算一次，如果多头仓位的需求大于空头仓位，资金费率从多头支付给空头，如果空头仓位的需求大于多头，则从空头支付给多头。这是BitMex在2016年引入的经典永续合约设计。历史上，大多数时间是每8个小时空头会从多头那里得到约1个基点（0.01%）的费率。然而，一些如GMX的DeFi协议颠覆这一设计，向多头和空头收取“借款费率”，以1小时为单位计算（意味着这0.01%的费率是BitMEX惯例的8倍）。这可能导致持有成本显著增加。而在Gains Network上，则对抵押品征收“滚动/翻转费率”，并与资金费率结合使用。
竞争对手
在这一部分，我们详细介绍了我们如何收集和比较数据。我们以Binance作为CEX的代表，在撰写本文时，就交易量而言Binance排名第一，并且与其他CEX相比，费用较低。对于DEX，我们从GMX、Gains Network、Perpetual Protocol和dYdX收集数据。我们将这些结果与我们自己的D8X永续合约进行比较。由于在撰写本文时，D8X永续合约尚未在主网上线，我们使用基于代理的模拟与我们预期的最高成本层来确定所有成本组件。
dYdX是我们选择中唯一使用订单簿而不是自动做市商（Automated Market Maker，AMM）的DEX。尽管是非托管的，目前dYdX与StarkWare的合作实现了链下订单簿，并通过单一的中心化顺序处理器进行瓶颈处理，详情请参阅Blogmates，这削弱了DeFi本身的优势。
基于AMM的协议，如Perpetual Protocol、Gains Network和GMX，使用定价函数来确定交易价格。每个交易者都通过AMM的定价函数与“流动性池”进行交易。流动性池允许任何人向协议贡献代币（通常是USD形式的代币，如DAI或USDC），并参与AMM的盈亏。
GMX的定价函数与其他协议不同，它的滑点为零。这在某些情况下可能导致潜在的滥用，详见Joshua Lim，但可为交易者带来较低的成本。由于消除了滑点而带来的较低成本会通过向多头和空头收取借款费来补偿（不同于资金费率）。
Gains Network收取资金费和借款费。Gains Network采用线性定价方法。也就是说，Gains会向指数价格添加一定点差，并随着交易规模线性恶化价格，详见Gains Network的gTrade v6.1: In-depth。
Perpetual Protocol提供经典的永续合约，这些合约会点对点支付资金费（从多头到空头或反之）。在V2中，该协议从Uniswap v3的集中流动性AMM中借用了定价函数，因此，Perpetual Protocol V2继承了Uniswap V3的滑点。
D8X也提供经典的永续合约，点对点支付资金费。D8X在定价方法上有显著的不同，采用一种衍生品定价方法，其中AMM设置价格，以激励交易者将AMM风险最小化。例如，如果在特定永续合约中多头和空头的数量相等，并且有足够的流动性，那么因价格波动而导致AMM亏损的风险非常低。在这种情况下，滑点将非常低。相反，如果多头多于空头，那么D8X AMM将为做空的交易者提供更好的价格，从而降低AMM的市场风险，并为进入多头头寸的交易者提供明显更高的价格和滑点。与Perpetual Protocol和Gains相比，这在良好时期会产生更好的价格影响，并且当供需差异较大时，价格可以被套利。
数据
我们的目标是估算持有期为8小时的100 ETH交易的价格。在本部分中，我们详细说明了数据收集过程以及如何确定滑点。
交易费数据
交易费用数据是直接从我们样本中不同交易所的文档中收集的（数据1、2、3、4和5）。如果交易所提供交易费用返还选项，我们使用最低层次的费用数据（即“普通用户”）。如果交易所区分吃单费和挂单费，我们使用吃单费。
滑点数据
滑点数据在2022年10-11月收集的。收集方法因交易所而异，具体描述如下：
收集订单簿滑点数据：Binance和dYdX
对于我们样本中的两个基于订单簿的交易所，dYdX和Binance，我们通过他们的REST API收集订单簿数据。我们的Python代码每分钟下载订单簿数据，并在PostgreSQL数据库中聚合数据。然后，我们为每个订单簿观察计算多头和空头100 ETH交易的平均价格。对所有结果进行平均得出最终的滑点数据。
Binance
2022年10月30日和31日观察1556次，
多头平均滑点0.50个基点，标准差0.56个基点
空头平均滑点0.53个基点，标准差0.61个基点
下图使用直方图将数据可视化：

dYdX
2022年10月31日观察799次，
多头平均滑点1.87个基点，标准差0.61个基点
空头平均滑点1.76个基点，标准差0.69个基点
下图使用直方图将数据可视化：
https://lh7-us.googleusercontent.com/huN9oODLn71ulxMsqv8zTuSqY0Te6S52M4crbdjQ1SxG58PfkUH2HA4pm0Mc4qwRW7XRymUbT4ewH4L2xTW71wQumtkGUPwalgAcyqxhMwswMi1eEvuOouLRIl3WbYsbvqjZNSJO5DFGPdsiDpn76AY
https://lh7-us.googleusercontent.com/2rL6H2f6MALNYrHrD7oJ332K_5a2BXweYc3NqpU6e_9VkqK-i67nPTPIQpPfq3Qxu3PuML5qoRTgqgnwhdsKLl6PqJWR43LfV-QHrn8YHQtSNGtnaap5uwDxVx_fehGhN2amWd4a_XXnUxNvT5LJ32Q
图3：dYdX上的滑点。平均而言，在2022年10月31日，进行100 ETH的交易大约会导致2个基点的滑点。观察到的最大值为799个订单簿中的11个基点。
收集AMM滑点数据：Perpetual Protocol、Gains Network和GMX
对于我们样本中有滑点的两个基于AMM的交易所（Perpetual Protocol和Gains Network），我们直接从协议的DApps中收集数据。GMX的设计中滑点为零。
Perpetual Protocol
我们从DApp中收集了开设100 ETH头寸所需支付的总USD金额，计算了AMM提供的隐含价格，并计算了（中间）价格与我们在100 ETH交易中获得的价格之间的百分比差异。我们在2022年10月30日观察了3次，平均滑点为54.41个基点。
Gains Network
我们设置了以10倍杠杆获得100 ETH头寸所需支付的总DAI金额，并直接从Gains DApp中获取了价格影响。我们在2022年11月5日和2022年11月22日进行了观察，观察到平均滑点为10.5个基点。
收集D8X滑点数据：基于代理的模拟
该模拟模仿了D8X的AMM。永续指数价格是从相应永续合约的历史数据中获取的。参与的代理包括提供流动性的人和交易者。提供流动性的人会随机向系统添加资金，然后在确定性的持有期之后将资金撤出。交易者在现金持有、杠杆选择、多头/空头选择、交易频率方面具有随机化的个体交易偏好，而且有不同的交易策略。这些策略包括动量交易、噪音交易（实质上不是一种策略）以及套利交易者，他们在决定是否交易时将永续合约价格与指数进行比较。
我们对模拟进行参数化，以便随着时间的推移，交易者数量不断增加，到一个季度结束时模拟多达1,000名交易者。最后，我们选择了一个类似于竞争者所评估的良好时期，并对滑点进行平均。
持有成本数据
对于采用经典资金利率的交易所，我们假设每8小时收取1个基点的资金费率。
与其强制收取资金费率不同，GMX收取的是借款费率，该费率包含了全部的持有成本。我们将从2022年8月30日到2022年10月30日的历史借款费率平均，结果为0.32个基点/小时。
对于Gains Network，我们观察到了2022年11月5日和2022年11月22日的翻转费，平均为0.86个基点。这些费用是应用在抵押品存款上，而不是名义头寸上，因此，在10倍杠杆下，它们大致相当于每小时对头寸规模应用0.09个基点。这些翻转费用被添加到我们假定的资金费率中，与其他强制收取资金费率的交易所一致，我们假设每8小时收取1个基本点的资金费率，从而计算出每小时0.215个基点的持有成本。
gas费数据
CEX，包括Binance，都没有gas费，在dYdX上执行交易也不涉及任何gas费。
对于其他DEX，我们从Dune Analytics收集了gas费数据：
Perpetual protocol：2022年10月22日至2022年11月11日之间的平均gas费：$0.12GMX：2022年10月22日至2022年11月11日之间的平均gas费：$0.11Gains Network：我们无法找到一个可靠的数据来源，专门跟踪与执行交易相关的gas费。鉴于Gains Network在Polygon上运行，我们假设gas费与D8X相当。根据我们在2022年11月11日至2022年11月22日期间收集的Testnet数据，D8X的平均gas费为$0.0015。
鉴于100 ETH的头寸规模，观察到的gas费微不足道，我们将在接下来的分析中将其排除在外。
结果
下图显示，总交易成本差异很大，从最高的129bps（=1.29%）到 11bps。

对于基于AMM的交易所Perpetual Protocol和Gains Network，总交易成本分别达到129bps和 53bps。这些成本的大部分与交易者面临的高滑点有关。高滑点是AMM使用的定价方法的结果。对于GMX，交易成本仍然很高（22bps），更重要的是，持有头寸的时间越长，成本就越高。虽然高持有成本可能不影响短期翻转头寸的投机交易者，但它们确实影响了希望使用永续合约进行对冲的（机构）投资者。对于dYdX，与基于AMM的DEX相比，总交易成本较低（15bps）。这一结果主要是由于相对较低的滑点，dYdX通过其订单簿实现了这一点。但请注意，订单簿是链下的。与上述DEX相比，CEX的费用更低。图4显示Binance收取11bps的交易费用。这些交易成本的大部分是由于固定的交易费用。因为与基于AMM的DEX不同，CEX不会从滑点中赚钱，固定的交易费用通常是他们用来维护其服务的主要收入来源。D8X提供与Binance竞争的低费用，同时完全去中心化且非托管。在我们研究的交易所中，D8X是其中在DeFi和CeFi领域提供最佳交易条件的交易所。

要了解D8X如何提供这些有竞争力的价格，请继续关注，我们即将发布的D8X永续合约介绍。
参考文献
[1] Barbon, Andrea, and Angelo Ranaldo. “On The Quality Of Cryptocurrency Markets: Centralized Versus Decentralized Exchanges”
[2] BitMEX, “Perpetual Contracts Guide”
[3] GMX, “Decentralized Perpetual Exchange”
[4] Gains Network, “Rollover & Funding Fees”
[5] Perpetual Protocol, “Perpetual Protocol”
[6] dYdX
[7] Blogmates, “What is dyDx, the DYDX Token & dYdX Chain?”
[8] Joshua Lim, “Quick thread on the GMX ‘exploit’ last night”
[9] Gains Network, “gTrade v6.1: In-depth”
[10] Perpetual Protocol, “How Perp V2 Works”
[11] Perpetual Protocol, “Trading Fees and Gas Fees”
[12] GMX, “Trading”
[13] Binance, “Trading Fees”
[14] dYdX, “Fees”
[15] Gains Network, “Low trading fees”
[16] dYdX, “Perpetual Order Types”
[17] Dune, “Avg OP Gas Fee — Last 30 Days”
[18] Dune, “Cost-of-transactions-on-gmx-arbitrum”
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风险提示
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英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/are-defi-perpetual-futures-more-expensive-than-their-cefi-counterparts-81d4a813fe9d

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AMM是否在设计上存在资本效率低下？“在行业中，人们经常将AMM与资本效率低下相提并论。为了直观的感受两者的差异，我们对比了使用AMM或订单簿系统的DeFi和CeFi永续合约交易所，交易100 ETH的交易成本排名并与系统中流动性提供商资金的排名结合起来，最终得出的结论是——永续AMM的资本效率并不低下。” 在我们最近的Medium文章中，我们发现DeFi永续合约并不一定比CeFi永续合约更昂贵。然而，这是否意味着AMM流动性提供商的资本要求，比做市商为基于订单簿的系统提供的资本要多？在“The Homogeneous Properties of Automated Market Makers（AMM的同质属性）”这项研究中，Jensen等人[1]指出，对于恒定函数做市商，一种特定形式的现货AMM，滑点是市场深度相对于交易对流动性储备中的交易量的函数。作者得出结论，为了减少过度的滑点，这些AMM需要的储备比每日交易量大几个数量级，这使得AMM资本效率低下。然而，这对于永续合约AMM来说是否是一种必要的权衡？如何衡量资本效率？目前，DEX中的资本效率有不同的衡量方式。包括标记为“利用率”[3]或“流动性周转率”[4]的衡量方法，这些指标本质上是DEX的交易量与流动性提供商存入的总流动性的比率。对于流动性提供商来说很有用，因为它们允许衡量DEX每单位流动性产生的交易量（以及费用）。然而，它们并没有解决交易员面临的价格影响问题。 Lim[2]定义资本效率是作为有效进行做市所需的资本量的函数。这个定义包含两个关键概念：(i) 所需的资本量和 (ii) 有效的做市。一个市场可以用尽可能少的资本进行有效的做市，那么一个交易所的资本效率就越高。这是我们在本文中采用的观点。为了确定 (i) 所需的资本量，我们提取流动性提供商发布的资本量。为了确定 (ii)，我们评估交易员在给定资本量的情况下，交易100 ETH所面临的成本。 AMM的流动性提供商资本量：在给定的流动性池及其保险基金（如有）中的资本量，除以该池中的永续合约数量。订单簿的资本量：订单簿深度是估计给定交易的价格影响的相关指标。由于杠杆作用，为提供给定订单簿深度所需的资本只是其中的一部分。例如，如果最佳要价价格的成交量等于 50 ETH，杠杆化的做市商发布的抵押品少于 50 ETH。如果最佳要价价格的平均杠杆是 10x，那么只有 5 ETH 会被作为抵押品发布。因此，我们可以通过将订单簿的成交量除以平均杠杆来估算给定订单簿所需的资本。有效的市场做市：交易所可以为给定的交易提供的价格越好，该交易所在这个特定市场的效率就越高。为了比较不同交易所的做市效率，我们比较了一个具有代表性的交易的交易成本。交易成本越低，给定交易所的做市效率就越高。我们不仅仅考虑价格影响，还考虑其他成本，如费用和持有成本。考虑费用的原因是，费用是运营订单簿交易所的一个组成部分，因为限价单和市价单都是交易所的客户，如果没有费用或订单流支付，交易所不会获得任何利润。考虑持有成本的原因是，一些去中心化交易所在设计上没有价格影响（例如GMX），它们必须通过其他方式获得收入以吸引流动性提供商。我们参考了我们最近的研究“DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？”[5]，获得交易成本的详细概述。竞争对手我们比较了四个AMM的资本效率：Perpetual Protocol、Gains Network、GMX和D8X。为了使结果更准确，我们还将两个基于订单簿的交易所：Binance和dYdX ，一起拿来对比。基于AMM的交易所像Perpetual Protocol、Gains Network和GMX这样基于AMM的协议使用定价函数来确定交易价格。每个交易员都通过AMM的定价函数与“流动性池”进行交易。流动性池允许任何人向协议贡献代币（通常是USD代币的一种形式，如DAI或USDC），并参与AMM的利润和亏损。 GMX有一个多资产流动性池，作为交易员的交易对手。多资产池的目标组成和目标权重由GLP指数定义（参见[6]）。在Arbitrum上，GLP指数由ETH、BTC、LINK、UNI、USDC、USDT、DAI和FRAX组成。流动性提供商可以将任何指数资产存入池中，并通过支付动态费用铸造GLP。GLP持有者赚取平台费用的70%（在Arbitrum上以ETH的形式）加上托管的GMX。GMX的定价函数滑点为零，但引入了借款利率，交易员需向GLP支付（空头和多头的）借款费用（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。 Gains Network有一个单一资产 (DAI) 的流动性池，作为所有交易的交易对手。负PnL交易的DAI转到池中，池中的DAI被用来支付正PnL交易的交易员。流动性提供商将DAI存入金库，并根据基于平台的交易量的费用赚取DAI奖励[7]。Gains Network使用线性定价方法。也就是说，Gains在指数价格上加入点差，并随着交易规模线性地恶化价格（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。 Perpetual Protocol有双边流动性池。流动性提供商为接受者提供指定价格范围的流动性进行交易。流动性可以用USDC、ETH/WETH、FRAX和OP提供，并可能分为基础代币（例如ETH）和报价代币（例如USD）[8]。流动性提供商收到协议费用和资金支付，以补偿暂时的损失，并参与系统的利润和亏损。Perpetual Protocol从Uniswap v3的集中流动性AMM借用其定价函数（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。与订单簿系统中的做市商有些相似，Perpetual Protocol的流动性提供商是杠杆化的，可以被清算。 D8X有两个单一资产流动性池，一个MATIC池和一个USDC池。流动性提供商直接参与D8X的PnL，该PnL以池货币支付。D8X使用衍生品定价方法，其中AMM设置价格，以便交易员受到激励来最小化AMM风险（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。与Perpetual Protocol和Gains相比，这促成了在良性时期的价格影响要好得多，以及当供应和需求大不相同时可以进行套利的价格。订单簿交易所以Binance作为CEX的代表，在撰写本文时，就交易量而言Binance排名第一，并且与其他CEX相比，费用较低。我们衡量做市商为给定永续合约提供的资本量标准是Binance的订单簿深度除以平均杠杆。 dYdX是我们选择的唯一一个使用订单簿的DEX，而不是自动化做市商 (AMM)。尽管dYdX是非托管的，在StarkWare实现了链下的订单薄，但单一的中心化排序器是其瓶颈。我们衡量做市商为给定永续合约提供的资本量标准是dYdX的订单簿深度除以平均杠杆。数据交易成本数据为了比较不同交易所的做市效率，我们比较了一个具有代表性的交易的交易成本。我们选择了以下交易：开设一个100 ETH仓位，持有该仓位8小时，关闭该仓位。我们利用“DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？”收集的数据。参见[5]获取更多关于数据收集过程的详细信息。流动性数据为了比较交易所为做市所需的资本量，我们按如下方式收集流动性数据。 GMX 我们使用GMX在其分析面板[8]上发布的数据，该数据在2022年11月初的收集时显示USDC池的波动超过1.55亿。GMX提供4个永续对，并允许交易员使用其他货币作为抵押品，因此作为他们流动性的保守下限，我们得到了每个永续合约3850万USDC。 Gains Network Gains流动性池的官方数据发布在他们的数据面板[10]上。它们所有的永续合约共享同一个流动性池，以DAI计价，撰写本文时继续徘徊在2000万DAI 附近。在11月初收集数据时，Gains上的大多数永续对的交易量很小，71个中约有14个完全不活跃。尽管如此，我们使用保守的估计并计算所有活跃的永续合约，得出每对流动性为330万DAI。 Perpetual Protocol 我们直接从v2 DApp [11]收集ETH:USD池中的TVL。我们在2022年10月30日收集了2个数据，在2022年11月5日收集了3个数据，平均TVL为700万美元。 D8X 由于D8X尚未在主网上线，因此我们使用基于代理的模拟来获取流动性和交易成本数据。该模拟模仿D8X AMM。永续指数价格取自相应永续合约的历史数据。涉及的代理是流动性提供商和交易员。流动性提供商随机向系统添加资金。流动性提供商在确定的持有期后撤出资金。在现金持有量、杠杆选择、多头/空头选择、交易频率方面随机化交易员的个人交易偏好，并且他们有不同的策略。这些策略包括动量交易、噪音交易（本质上不是策略）和套利交易，他们在决定是否交易时将永续价格与指数进行比较。我们对模拟进行参数化，以便随着时间的推移交易员数量不断增加，并在一个季度末模拟多达1,000名交易员。最后，我们选择一个良性时期，与竞争者的评估相当，并对滑点进行平均。模拟为我们提供了有关交易成本和永续流动性的数据。 Binance 我们重新使用[5]中收集的订单簿数据。我们仅收集最多50个订单簿，这为我们提供了做市资金配置的下限。我们假设做市商的平均杠杆为5x。我们通过将订单深度除以平均杠杆来计算做市商提供的资金量。 dYdX 我们重新使用[5]中收集的订单簿数据。我们假设做市商的平均杠杆为5x。我们通过将订单深度除以平均杠杆来计算做市商提供的资金量。结论下图显示了总交易成本（我们衡量交易所做市效率的指标）以及做市商/流动性提供商提供的资本。我们对交易成本和提供的资本分别按降序排列（例如，交易成本排名1意味着交易所的交易成本最低）。交易所的资本效率越高，其交易成本越低，所需的做市资本越低。为了了解整体资本效率，我们将每个交易所的交易成本和资本要求的排名相加，得出我们的资本效率排名。 Perpetual Protocol和GMX是样本中资本效率最低的交易所。Perpetual Protocol的交易成本排名第6位（129bps），资本要求排名第4位（700万美元）。因此，这种基于AMM的交易所需要来自流动性提供者的大量资金，并且市场效率仍然相对较低。GMX在交易成本方面与Perpetual Protocol一起垫底，交易成本相对较高（排名第4，22.6bps），并且由流动性提供商提供大量资金（排名第6，3850万美元）。dYdX是基于订单簿的交易所，排名第4位，交易成本处于所有交易所的中间段（排名第3，15bps），但做市商提供了大量资本（排名5，1060万美元）。Gains Network排名第3位，交易成本相对较高（排名5，53bps），但资本要求较低（排名1，30万美元）。Binance 排名第2位。在交易成本方面排名第一（与D8X共列第一），但在资本要求方面排名第3位。请注意，考虑到我们收集数据的方式，Binance 在资本要求方面的排名被高估了。如果我们考虑完整的订单簿，那么Binance在资本要求规模上的排名很可能会更差，从而在整体资本效率规模上也会更差。D8X是样本中资本效率最高的交易所，在交易成本（11 bps）和资本要求（30万美元）方面均排名第一。经过上述充分论证，我们的结论是——永续AMM不一定是资本效率低下的。了解D8X如何实现如此高的资本效率，请关注D8X永续合约介绍。参考文献 [1] Jensen, Johannes & Pourpoune, Mohsen & Nielsen, Kurt & Ross, Omri. (2021). The Homogeneous Properties of Automated Market Makers. 10.13140/RG.2.2.24015.82086. [2] Lim, Tristan,. (2022). Predictive Crypto-Asset Automated Market Making Architecture for Decentralized Finance using Deep Reinforcement Learning. 10.48550/ARXIV.2211.01346. [3] Buckler, Nicole. (2022). Bridge Liquidity Paradox: It’s Not Always Water Under the Bridge. [4] Powers, Chris. (2021). “AMM’s Capital Efficiency, Wintermute’s trades” [5] D8X, “Are DeFi Perpetual Futures More Expensive than their CeFi Counterparts?” [6] GMX, “GLP” [7] Gains Network, “DAI Vault” [8] Perpetual Protocol, “Providing Liquidity” [9] GMX, “Analytics Dashboard” [10] Gains Network, “Pools” [11] Perpetual Protocol, “Pools” 风险提示本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/are-amms-capital-inefficient-by-design-40b44b3f370a

AMM是否在设计上存在资本效率低下？

“在行业中，人们经常将AMM与资本效率低下相提并论。为了直观的感受两者的差异，我们对比了使用AMM或订单簿系统的DeFi和CeFi永续合约交易所，交易100 ETH的交易成本排名并与系统中流动性提供商资金的排名结合起来，最终得出的结论是——永续AMM的资本效率并不低下。”

在我们最近的Medium文章中，我们发现DeFi永续合约并不一定比CeFi永续合约更昂贵。然而，这是否意味着AMM流动性提供商的资本要求，比做市商为基于订单簿的系统提供的资本要多？
在“The Homogeneous Properties of Automated Market Makers（AMM的同质属性）”这项研究中，Jensen等人[1]指出，对于恒定函数做市商，一种特定形式的现货AMM，滑点是市场深度相对于交易对流动性储备中的交易量的函数。作者得出结论，为了减少过度的滑点，这些AMM需要的储备比每日交易量大几个数量级，这使得AMM资本效率低下。然而，这对于永续合约AMM来说是否是一种必要的权衡？
如何衡量资本效率？
目前，DEX中的资本效率有不同的衡量方式。包括标记为“利用率”[3]或“流动性周转率”[4]的衡量方法，这些指标本质上是DEX的交易量与流动性提供商存入的总流动性的比率。对于流动性提供商来说很有用，因为它们允许衡量DEX每单位流动性产生的交易量（以及费用）。然而，它们并没有解决交易员面临的价格影响问题。
Lim[2]定义资本效率是作为有效进行做市所需的资本量的函数。这个定义包含两个关键概念：(i) 所需的资本量和 (ii) 有效的做市。一个市场可以用尽可能少的资本进行有效的做市，那么一个交易所的资本效率就越高。这是我们在本文中采用的观点。为了确定 (i) 所需的资本量，我们提取流动性提供商发布的资本量。为了确定 (ii)，我们评估交易员在给定资本量的情况下，交易100 ETH所面临的成本。
AMM的流动性提供商资本量：在给定的流动性池及其保险基金（如有）中的资本量，除以该池中的永续合约数量。订单簿的资本量：订单簿深度是估计给定交易的价格影响的相关指标。由于杠杆作用，为提供给定订单簿深度所需的资本只是其中的一部分。例如，如果最佳要价价格的成交量等于 50 ETH，杠杆化的做市商发布的抵押品少于 50 ETH。如果最佳要价价格的平均杠杆是 10x，那么只有 5 ETH 会被作为抵押品发布。因此，我们可以通过将订单簿的成交量除以平均杠杆来估算给定订单簿所需的资本。有效的市场做市：交易所可以为给定的交易提供的价格越好，该交易所在这个特定市场的效率就越高。为了比较不同交易所的做市效率，我们比较了一个具有代表性的交易的交易成本。交易成本越低，给定交易所的做市效率就越高。我们不仅仅考虑价格影响，还考虑其他成本，如费用和持有成本。考虑费用的原因是，费用是运营订单簿交易所的一个组成部分，因为限价单和市价单都是交易所的客户，如果没有费用或订单流支付，交易所不会获得任何利润。考虑持有成本的原因是，一些去中心化交易所在设计上没有价格影响（例如GMX），它们必须通过其他方式获得收入以吸引流动性提供商。
我们参考了我们最近的研究“DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？”[5]，获得交易成本的详细概述。
竞争对手
我们比较了四个AMM的资本效率：Perpetual Protocol、Gains Network、GMX和D8X。为了使结果更准确，我们还将两个基于订单簿的交易所：Binance和dYdX ，一起拿来对比。
基于AMM的交易所
像Perpetual Protocol、Gains Network和GMX这样基于AMM的协议使用定价函数来确定交易价格。每个交易员都通过AMM的定价函数与“流动性池”进行交易。流动性池允许任何人向协议贡献代币（通常是USD代币的一种形式，如DAI或USDC），并参与AMM的利润和亏损。
GMX有一个多资产流动性池，作为交易员的交易对手。多资产池的目标组成和目标权重由GLP指数定义（参见[6]）。在Arbitrum上，GLP指数由ETH、BTC、LINK、UNI、USDC、USDT、DAI和FRAX组成。流动性提供商可以将任何指数资产存入池中，并通过支付动态费用铸造GLP。GLP持有者赚取平台费用的70%（在Arbitrum上以ETH的形式）加上托管的GMX。GMX的定价函数滑点为零，但引入了借款利率，交易员需向GLP支付（空头和多头的）借款费用（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。
Gains Network有一个单一资产 (DAI) 的流动性池，作为所有交易的交易对手。负PnL交易的DAI转到池中，池中的DAI被用来支付正PnL交易的交易员。流动性提供商将DAI存入金库，并根据基于平台的交易量的费用赚取DAI奖励[7]。Gains Network使用线性定价方法。也就是说，Gains在指数价格上加入点差，并随着交易规模线性地恶化价格（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。
Perpetual Protocol有双边流动性池。流动性提供商为接受者提供指定价格范围的流动性进行交易。流动性可以用USDC、ETH/WETH、FRAX和OP提供，并可能分为基础代币（例如ETH）和报价代币（例如USD）[8]。流动性提供商收到协议费用和资金支付，以补偿暂时的损失，并参与系统的利润和亏损。Perpetual Protocol从Uniswap v3的集中流动性AMM借用其定价函数（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。与订单簿系统中的做市商有些相似，Perpetual Protocol的流动性提供商是杠杆化的，可以被清算。
D8X有两个单一资产流动性池，一个MATIC池和一个USDC池。流动性提供商直接参与D8X的PnL，该PnL以池货币支付。D8X使用衍生品定价方法，其中AMM设置价格，以便交易员受到激励来最小化AMM风险（参见[5]获取更多关于定价的详细信息）。与Perpetual Protocol和Gains相比，这促成了在良性时期的价格影响要好得多，以及当供应和需求大不相同时可以进行套利的价格。
订单簿交易所
以Binance作为CEX的代表，在撰写本文时，就交易量而言Binance排名第一，并且与其他CEX相比，费用较低。我们衡量做市商为给定永续合约提供的资本量标准是Binance的订单簿深度除以平均杠杆。
dYdX是我们选择的唯一一个使用订单簿的DEX，而不是自动化做市商 (AMM)。尽管dYdX是非托管的，在StarkWare实现了链下的订单薄，但单一的中心化排序器是其瓶颈。我们衡量做市商为给定永续合约提供的资本量标准是dYdX的订单簿深度除以平均杠杆。
数据
交易成本数据
为了比较不同交易所的做市效率，我们比较了一个具有代表性的交易的交易成本。我们选择了以下交易：开设一个100 ETH仓位，持有该仓位8小时，关闭该仓位。我们利用“DeFi永续合约是否比CeFi的更贵？”收集的数据。参见[5]获取更多关于数据收集过程的详细信息。
流动性数据
为了比较交易所为做市所需的资本量，我们按如下方式收集流动性数据。
GMX
我们使用GMX在其分析面板[8]上发布的数据，该数据在2022年11月初的收集时显示USDC池的波动超过1.55亿。GMX提供4个永续对，并允许交易员使用其他货币作为抵押品，因此作为他们流动性的保守下限，我们得到了每个永续合约3850万USDC。
Gains Network
Gains流动性池的官方数据发布在他们的数据面板[10]上。它们所有的永续合约共享同一个流动性池，以DAI计价，撰写本文时继续徘徊在2000万DAI 附近。在11月初收集数据时，Gains上的大多数永续对的交易量很小，71个中约有14个完全不活跃。尽管如此，我们使用保守的估计并计算所有活跃的永续合约，得出每对流动性为330万DAI。
Perpetual Protocol
我们直接从v2 DApp [11]收集ETH:USD池中的TVL。我们在2022年10月30日收集了2个数据，在2022年11月5日收集了3个数据，平均TVL为700万美元。
D8X
由于D8X尚未在主网上线，因此我们使用基于代理的模拟来获取流动性和交易成本数据。该模拟模仿D8X AMM。永续指数价格取自相应永续合约的历史数据。涉及的代理是流动性提供商和交易员。流动性提供商随机向系统添加资金。流动性提供商在确定的持有期后撤出资金。在现金持有量、杠杆选择、多头/空头选择、交易频率方面随机化交易员的个人交易偏好，并且他们有不同的策略。这些策略包括动量交易、噪音交易（本质上不是策略）和套利交易，他们在决定是否交易时将永续价格与指数进行比较。
我们对模拟进行参数化，以便随着时间的推移交易员数量不断增加，并在一个季度末模拟多达1,000名交易员。最后，我们选择一个良性时期，与竞争者的评估相当，并对滑点进行平均。
模拟为我们提供了有关交易成本和永续流动性的数据。
Binance
我们重新使用[5]中收集的订单簿数据。我们仅收集最多50个订单簿，这为我们提供了做市资金配置的下限。我们假设做市商的平均杠杆为5x。我们通过将订单深度除以平均杠杆来计算做市商提供的资金量。
dYdX
我们重新使用[5]中收集的订单簿数据。我们假设做市商的平均杠杆为5x。我们通过将订单深度除以平均杠杆来计算做市商提供的资金量。
结论
下图显示了总交易成本（我们衡量交易所做市效率的指标）以及做市商/流动性提供商提供的资本。
我们对交易成本和提供的资本分别按降序排列（例如，交易成本排名1意味着交易所的交易成本最低）。交易所的资本效率越高，其交易成本越低，所需的做市资本越低。为了了解整体资本效率，我们将每个交易所的交易成本和资本要求的排名相加，得出我们的资本效率排名。

Perpetual Protocol和GMX是样本中资本效率最低的交易所。Perpetual Protocol的交易成本排名第6位（129bps），资本要求排名第4位（700万美元）。因此，这种基于AMM的交易所需要来自流动性提供者的大量资金，并且市场效率仍然相对较低。GMX在交易成本方面与Perpetual Protocol一起垫底，交易成本相对较高（排名第4，22.6bps），并且由流动性提供商提供大量资金（排名第6，3850万美元）。dYdX是基于订单簿的交易所，排名第4位，交易成本处于所有交易所的中间段（排名第3，15bps），但做市商提供了大量资本（排名5，1060万美元）。Gains Network排名第3位，交易成本相对较高（排名5，53bps），但资本要求较低（排名1，30万美元）。Binance 排名第2位。在交易成本方面排名第一（与D8X共列第一），但在资本要求方面排名第3位。请注意，考虑到我们收集数据的方式，Binance 在资本要求方面的排名被高估了。如果我们考虑完整的订单簿，那么Binance在资本要求规模上的排名很可能会更差，从而在整体资本效率规模上也会更差。D8X是样本中资本效率最高的交易所，在交易成本（11 bps）和资本要求（30万美元）方面均排名第一。
经过上述充分论证，我们的结论是——永续AMM不一定是资本效率低下的。了解D8X如何实现如此高的资本效率，请关注D8X永续合约介绍。
参考文献
[1] Jensen, Johannes & Pourpoune, Mohsen & Nielsen, Kurt & Ross, Omri. (2021). The Homogeneous Properties of Automated Market Makers. 10.13140/RG.2.2.24015.82086.
[2] Lim, Tristan,. (2022). Predictive Crypto-Asset Automated Market Making Architecture for Decentralized Finance using Deep Reinforcement Learning. 10.48550/ARXIV.2211.01346.
[3] Buckler, Nicole. (2022). Bridge Liquidity Paradox: It’s Not Always Water Under the Bridge.
[4] Powers, Chris. (2021). “AMM’s Capital Efficiency, Wintermute’s trades”
[5] D8X, “Are DeFi Perpetual Futures More Expensive than their CeFi Counterparts?”
[6] GMX, “GLP”
[7] Gains Network, “DAI Vault”
[8] Perpetual Protocol, “Providing Liquidity”
[9] GMX, “Analytics Dashboard”
[10] Gains Network, “Pools”
[11] Perpetual Protocol, “Pools”
风险提示
本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。
英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/are-amms-capital-inefficient-by-design-40b44b3f370a

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D8X——正在颠覆永续合约赛道“D8X解决了永续期货普遍存在的问题 —如交易成本高，通过其在DeFi中独特的定价机制和风险管理策略，深深地相信机构的专业性和去中心化可以并行不悖。” 大多数金融领域的人都听说过并嘲笑过墨菲定律（Murphy's Law）：凡是可能出错的必定出错，与之对立的定律也应运而生：Yhprum定律。如果你仔细观察这个奇怪的“单词”一两分钟，你会注意到它其实只是“Murphy”这个词倒过来写，所以在创新方面并没有什么亮点。Yhprum定律的意思是，凡是可能有效的一定有效。思考事物的积极一面，它表明通常在没有人留意问题时问题会出现，仅仅试图防止问题发生的行为就能确保问题不会发生。谁在关注永续期货存在的问题和困扰呢？一个优秀的永续DEX是怎样的？如果你问大多数经纪商和散户他们想从DEX获得什么，他们的回答可能会包括：保护免受欺诈性的中心化参与者侵害，以防资金损失一种简单的方式来连接到DEX并为经纪人赚取费用为交易员提供低廉的交易费和链上交易的gas费可交易的多种永续合约当我们使用“DEX”这个缩写词时，一半的人（非Web3土著）认为我们是在谈论扑克牌，而另一半则会联想到一个平台，其中低流动性的代币容易受到价格操纵的影响。DEX曾经被誉为去中心化的斗士和反市场操纵的解放力量，但是可以看到，现在的DEX已经由于其不够友好而渐渐地失去用户，甚至与他们曾经宣扬的口号背道而驰。需要改进的空间市场上的一些头部DEX交易成本昂贵，大部分用户无法负担永续合约。尤其是持有成本影响对冲策略，经常变得不切实际。从CEX角度说，CEX的成本相对较低，但要付出托管成本：现在很少有经验丰富的玩家愿意做这种交易。另一方面，AMM资本效率持续低下，使他们自己的商业模式在长期内难以维持。大多数人继续使用简化的定价方法为他们的产品定价，但却没有适当地考虑风险。即使用户愿意支付当前AMM所需的高交易成本，他们通常也找不到中小市值资产的流动性市场。这些资产有潜力在估值上增长数倍。交易员应该有机会寻找这些永续合约，并进行大量投资。DEX通常只提供线性永续合约，这可能是您在阅读时脑海中唯一的永续合约类型。没有一种高效的永续合约定价方式，无法对低流动性资产进行投机，并且无法提供低交易费用，这将阻碍该领域大规模采用的发展。认识D8X 没错，D8X是从DEX这个词衍生而来。我们决定换掉E，这样D8X看上去与DEX略有不同。与D8X交互的感觉应该是：认识却又独特。它是一个面向机构经纪商和零售商的DEX，通过新颖的DeFi定价机制和风险管理策略满足他们的需求。 D8X主要是为以下用户设计的：机构经纪商：有前端，希望为交易员提供可能的最优价格，同时收取经纪费的团队零售商：有兴趣通过API访问DEX并使用我们的平台获得行业内最佳的永续合约价格的团队风险提示本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/sneak-peek-d8x-disrupting-perpetual-futures-ca99620060a8

D8X——正在颠覆永续合约赛道

“D8X解决了永续期货普遍存在的问题 —如交易成本高，通过其在DeFi中独特的定价机制和风险管理策略，深深地相信机构的专业性和去中心化可以并行不悖。”

大多数金融领域的人都听说过并嘲笑过墨菲定律（Murphy's Law）：凡是可能出错的必定出错，与之对立的定律也应运而生：Yhprum定律。如果你仔细观察这个奇怪的“单词”一两分钟，你会注意到它其实只是“Murphy”这个词倒过来写，所以在创新方面并没有什么亮点。Yhprum定律的意思是，凡是可能有效的一定有效。思考事物的积极一面，它表明通常在没有人留意问题时问题会出现，仅仅试图防止问题发生的行为就能确保问题不会发生。
谁在关注永续期货存在的问题和困扰呢？
一个优秀的永续DEX是怎样的？
如果你问大多数经纪商和散户他们想从DEX获得什么，他们的回答可能会包括：
保护免受欺诈性的中心化参与者侵害，以防资金损失一种简单的方式来连接到DEX并为经纪人赚取费用为交易员提供低廉的交易费和链上交易的gas费可交易的多种永续合约
当我们使用“DEX”这个缩写词时，一半的人（非Web3土著）认为我们是在谈论扑克牌，而另一半则会联想到一个平台，其中低流动性的代币容易受到价格操纵的影响。DEX曾经被誉为去中心化的斗士和反市场操纵的解放力量，但是可以看到，现在的DEX已经由于其不够友好而渐渐地失去用户，甚至与他们曾经宣扬的口号背道而驰。

需要改进的空间
市场上的一些头部DEX交易成本昂贵，大部分用户无法负担永续合约。尤其是持有成本影响对冲策略，经常变得不切实际。从CEX角度说，CEX的成本相对较低，但要付出托管成本：现在很少有经验丰富的玩家愿意做这种交易。另一方面，AMM资本效率持续低下，使他们自己的商业模式在长期内难以维持。大多数人继续使用简化的定价方法为他们的产品定价，但却没有适当地考虑风险。
即使用户愿意支付当前AMM所需的高交易成本，他们通常也找不到中小市值资产的流动性市场。这些资产有潜力在估值上增长数倍。交易员应该有机会寻找这些永续合约，并进行大量投资。DEX通常只提供线性永续合约，这可能是您在阅读时脑海中唯一的永续合约类型。没有一种高效的永续合约定价方式，无法对低流动性资产进行投机，并且无法提供低交易费用，这将阻碍该领域大规模采用的发展。

认识D8X
没错，D8X是从DEX这个词衍生而来。我们决定换掉E，这样D8X看上去与DEX略有不同。与D8X交互的感觉应该是：认识却又独特。它是一个面向机构经纪商和零售商的DEX，通过新颖的DeFi定价机制和风险管理策略满足他们的需求。
D8X主要是为以下用户设计的：
机构经纪商：有前端，希望为交易员提供可能的最优价格，同时收取经纪费的团队零售商：有兴趣通过API访问DEX并使用我们的平台获得行业内最佳的永续合约价格的团队

风险提示
本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。
英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/sneak-peek-d8x-disrupting-perpetual-futures-ca99620060a8

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Polygon支持Perp DEX协议 D8X 150万美元的融资交易，押注从CeFi到DeFi的崛起D8X在Pre-seed轮融资得到了Polygon Ventures、Axelar Network、Swissborg Ventures等知名VC的支持。 D8X是一家专注于为Polygon zkEVM上的衍生品提供服务的机构级去中心化交易所（DEX）协议，于2023年8月完成150万美元的Pre-seed轮融资。本轮融资由Polygon Ventures领投，Axelar Network、Swissborg Ventures、Cogitent Ventures、Veris Ventures、G1 Ventures、Pragma Ventures、CryptoDiscover、SuDo Research、Block Consult等跟投。所融资金将帮助D8X在2023年下半年正式推出其去中心化衍生品交易平台，为寻求进入强大衍生品市场的交易伙伴提供白标解决方案（white-labeling solution）。 Polygon联合创始人Sandeep Nailwal表示：“DeFi正在重塑金融的未来，像D8X这样的项目正在构建基础设施，这将帮助传统金融迈向Web3”。连接CeFi与DeFi的桥梁现有的中心化机构希望为他们的客户提供去中心化的加密货币衍生品，而无需聘请专家来开发内部的做市和交易引擎。D8X为充当经纪商的合作伙伴提供了一种白标解决方案，通过运行由D8X交易引擎和共享流动性支持的自有前端，经纪商可以获得收入。链上的金融工程 D8X精心设计的链上解决方案降低了成本，并提供了比中心化交易所更具竞争力的产品，如成本效益高的对冲，这是构建一个高级功能衍生品交易空间的先决条件。合约交易允许其他DeFi协议在链上有效地对冲。作为DeFi中第一个同时支持线性、反向和quanto（双币种/量化）永续合约的平台，D8X永续合约可以为各种资产和支持进行校准。在启动时，Lido的ETH（stETH）流动性池使流动性提供者在获得DEXs收益的同时赚取Lido收益。 D8X是基于Polygon zkEVM构建的首个面向企业（B2B）的DEX协议，利用零知识证明技术降低交易费、增加安全性，并在Polygon和以太坊网络上扩展操作。 Polygon增长总监Hamzah Khan表示：“D8X是Polygon 2.0在零知识领域创新和社区驱动的一部分”。作为一个完全去中心化的DEX，D8X遵循瑞士金融市场监管机构FINMA的监管指导。 D8X联合创始人Caspar Sauter表示：“D8X的愿景是作为白标解决方案为机构提供真正去中心化衍生品，我们感谢所有投资者相信D8X这一愿景。凭借最佳的金融工程和风险管理，D8X正在改变去中心化衍生品的交易方式”。 D8X的开发代码库已通过PeckShield审计，早期版本已通过Hacken审计。风险提示本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/polygon-backs-1-5m-institutional-dex-d8x-deal-betting-on-rise-from-cefi-to-defi-e3bff8ccbe95

Polygon支持Perp DEX协议 D8X 150万美元的融资交易，押注从CeFi到DeFi的崛起

D8X在Pre-seed轮融资得到了Polygon Ventures、Axelar Network、Swissborg Ventures等知名VC的支持。

D8X是一家专注于为Polygon zkEVM上的衍生品提供服务的机构级去中心化交易所（DEX）协议，于2023年8月完成150万美元的Pre-seed轮融资。本轮融资由Polygon Ventures领投，Axelar Network、Swissborg Ventures、Cogitent Ventures、Veris Ventures、G1 Ventures、Pragma Ventures、CryptoDiscover、SuDo Research、Block Consult等跟投。所融资金将帮助D8X在2023年下半年正式推出其去中心化衍生品交易平台，为寻求进入强大衍生品市场的交易伙伴提供白标解决方案（white-labeling solution）。

Polygon联合创始人Sandeep Nailwal表示：“DeFi正在重塑金融的未来，像D8X这样的项目正在构建基础设施，这将帮助传统金融迈向Web3”。

连接CeFi与DeFi的桥梁
现有的中心化机构希望为他们的客户提供去中心化的加密货币衍生品，而无需聘请专家来开发内部的做市和交易引擎。D8X为充当经纪商的合作伙伴提供了一种白标解决方案，通过运行由D8X交易引擎和共享流动性支持的自有前端，经纪商可以获得收入。

链上的金融工程
D8X精心设计的链上解决方案降低了成本，并提供了比中心化交易所更具竞争力的产品，如成本效益高的对冲，这是构建一个高级功能衍生品交易空间的先决条件。合约交易允许其他DeFi协议在链上有效地对冲。作为DeFi中第一个同时支持线性、反向和quanto（双币种/量化）永续合约的平台，D8X永续合约可以为各种资产和支持进行校准。在启动时，Lido的ETH（stETH）流动性池使流动性提供者在获得DEXs收益的同时赚取Lido收益。

D8X是基于Polygon zkEVM构建的首个面向企业（B2B）的DEX协议，利用零知识证明技术降低交易费、增加安全性，并在Polygon和以太坊网络上扩展操作。

Polygon增长总监Hamzah Khan表示：“D8X是Polygon 2.0在零知识领域创新和社区驱动的一部分”。

作为一个完全去中心化的DEX，D8X遵循瑞士金融市场监管机构FINMA的监管指导。

D8X联合创始人Caspar Sauter表示：“D8X的愿景是作为白标解决方案为机构提供真正去中心化衍生品，我们感谢所有投资者相信D8X这一愿景。凭借最佳的金融工程和风险管理，D8X正在改变去中心化衍生品的交易方式”。
D8X的开发代码库已通过PeckShield审计，早期版本已通过Hacken审计。
风险提示
本文中的所有内容不构成出售、购买或推荐证券或其他产品（代币）或服务的要约、邀请或建议，无论此类证券、产品（代币）或服务是否在本文中被提及。
英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/polygon-backs-1-5m-institutional-dex-d8x-deal-betting-on-rise-from-cefi-to-defi-e3bff8ccbe95

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将衍生品定价理论应用于永续合约的自动化做市“我们采用既定的TradFi衍生品定价理论来得出AMM自动化做市策略。本文探讨了该技术的历史根源，并展示了我们如何将其应用于做市。通过由此产生的定价机制，如果AMM保持平衡，交易者将面临较低的滑点。如果AMM面临风险，滑点就会增加，并激励交易者对冲AMM净风险敞口。” Merton的债券定价模型（Merton，1974）假设公司有一定数量的到期日为T的债务。如果公司的资产价值在T时低于债务的面值，公司就会违约。在这个模型中，公司的权益是公司资产的欧式看涨期权，其行权价格等于债务的面值。这个模型可以用来预估公司的违约概率，正如Moody’s公司所商业化的KMV Merton模型[Bharat, Shumway, 2008]，也可以用来定价公司的信用风险债务[Moody’s, 2022]。继Merton在1974年发表的文献后，出现了其他的违约风险模型。在[Black, Cox, 1976]模型中，公司也可以在到期日T之前违约，而在Merton的方法中固定的违约阈值现在是动态的。特别是在90年代末信用衍生品的兴起，抽象出公司资产负债表的模型（称为简化模型），开始受到关注。关于结构模型和简化模型的详细内容，请参见附录A。结构模型和简化模型这两种方法，都是模拟违约风险和定价信用的有效方法。这两种模型都可以从历史数据进行校准，有时它们被结合成“混合”形式。当这些模型用于定价时，它们共同遵循的是风险中性估值原则。风险中性估值简而言之，这一原则表明，资产的价值等于期望的、贴现的现金流的价值。期望值不是使用真实世界的概率来计算的，而是使用从其他资产价格中提取出来的构造概率来计算的。关于这种估值方法还有很多内容可以展开，但就本文章而言，重点是知道这是衍生品的定价方法，如欧式看涨和看跌期权、CDS或结构化产品。对于我们与D8X合作的定量分析师来说，[Björk, 2009]是风险中性估值的一个较好的参考。永续AMM面临市场风险自动化做市商（AMMs）是订单簿市场的DeFi替代品。AMMs使用公式确定给定交易的价格，而不是在基于订单簿的系统中匹配限价和市价订单。假设只有一个交易员在永续合约中做多1 ETH（例如参见[Deribit 2022]对永续合约的解释）。如果ETH的价格上涨20%，AMM欠交易员收益部分的金额。同样，如果价格下跌20%，AMM会减少交易员的保证金，以亏损的金额为准。简而言之，AMM面临市场风险。如果有另一个交易员做空1 ETH，价格上涨20%，做空的交易员损失了20%，做多的交易员获得了20%，反之亦然，如果价格下跌20%。在这个例子中，AMM的市场风险抵消为零：无论价格如何变动，AMM都不会产生任何损失或收益。总之，对于AMM来说，最好是净零敞口。严格地说，“零”只适用于线性永续合约。在本文中，我们关注的是线性永续合约，其中抵押品以持有的报价货币（例如，对于ETH-USDC永续合约，抵押品为USDC）。 AMM作为保险提供者为了确定D8X永续合约的价格，我们假设交易员以现货价格进入合约，如果他们增加了AMM的敞口，他们还会从AMM购买信用保险。信用保险旨在保证当交易员关闭头寸时，按照合约规定支付给交易员应得的金额。如果交易员减少了AMM的敞口，他们将会获得退款。如果AMM在交易员想要结算时没有资金，应付的金额需要从违约基金（即额外的资本储备）中支付。因此，与AMM的交易还包括可能进入保险基金。根据AMM的状态，保险费用更高，或者，正如我们将看到的，如果他们减少了AMM的敞口，交易员会得到退还的保险费。深入探讨：永续期货AMM的结构模型我们如何定价这种信用保险呢？类似于Merton的债券定价模型，我们假设一个固定的时间范围T。为了解释这个概念，我们首先假设AMM只有一个交易员和一个以报价货币（例如USDC）表示的资本M。交易员在指数价格s处进入一个（signed）大小为κ的头寸。固定时间段结束时的交易员利润为其中s是进入价格，s⋅exp(r̃)是退出价格，r̃是对数回报。现在，保险费的价值是其在风险中性概率测度下的贴现、期望值。假设无风险利率为零，贴现项消失，期望值如下：其中M是AMM资本，不包括违约基金资本。为了对这个术语有直观的了解，首先需要注意的是，如果AMM资本M足够大，则很可能回本，并且保险的价值很低（在这种情况下，max函数的第一个术语对于r̃的大多数实现都是负的，因此max函数的值为0）。其次，如果M为0，保险价值对应于期望的交易员利润（因为保险涵盖了所有的利润）。最后，如果M相对较小，交易员的部分利润可以用AMM资本支付，部分利润必须由保险支付。通过这个假设说明，应该让我们对公式（2）有了直观的了解。对于对数正态回报，可以通过公式（2）进行评估解析，如果抵押品M是报价货币或基础货币（ETH-USD永续合约为例，是ETH或USD）。如果抵押品是第三种货币（以ETH-USD永续合约为例，是BTC），则没有封闭形式，期望值需要通过Monte Carlo方法计算。关于这种近似值的细节，我们参考了白皮书[Maire, Hernandez, 2022]的附录B。总之，公式（2）为我们提供了AMM希望向交易员收取的保险费，以维持AMM违约基金。因为定价公式需要在区块链上实施，我们在下一部分中简化了保险费。银行家的估算方法银行业估算期望的信用损失为PD EAD LGD，详情参见[BIS 2005]，其中PD是违约概率，EAD是违约时的敞口（以货币计算的金额），LGD是违约后的损失（一个相对术语）。也就是说，此方法并非像上述提及的方法那样联合估算期望损失，而是假设违约损失、违约敞口和违约概率之间是独立的。这种方法也用于信用定价，详情参见[Moody’s 2022]。按照这种思路，我们假设美元损失（EAD * LGD）等于初始头寸值|κ|s。现在，保险费变为其中1_θ的期望值是违约概率，我们设为q。违约指标在AMM没违约时为0，在违约时为1：因此，我们的保险费，即公式（2），现在简化为头寸值乘以违约的风险中性概率q。q值对应于数字期权的值。在附录B中，我们提供了为什么这是AMM的保守假设的直观解释。事实上，只要在一个时期内价格至少翻倍的概率很低，它就是保守的。我们通过数字期权的值乘以交易大小|κ|s来估算保险费。这导致了一个封闭形式的解决方案，我们可以在链上实施。数字期权的值q可以为所有类型的抵押品M（基础、报价或双币种货币）解析计算，因此我们可以完全在链上实施这种方法。图1比较了保险费近似值和由Eq. (2)给出的期望损失除以κs。随着κs/M的增长，数字期权近似值会高估保险费。这很有用，因为如果有足够的资本（κs/M比例偏低），我们就会对风险进行充分定价，并且随着资本相对于交易者风险敞口的减少，我们开始对风险定价过高。因此，定价会抑制交易者让AMM承受过度风险，并激励相反的交易进入，因为回扣同样定价过高（因此有利于交易者），正如我们在下一节中详细介绍的那样。交易者激励措施我们将溢价q(κ)计入价格p的方式如下：其中，如果sgn(.)的参数为正，则计算结果为1，否则计算结果为-1，κ是最小化AMM风险的交易规模。这意味着，例如，如果您是空头交易者且κ为负数，您可以在现货价格s上方进行空头交易，这样您就可以在价格向现货收敛时获利；相反，多头交易者进入现货上方，这与现货交易相比是昂贵的。正如我们在图1中看到的，对于较低的人均交易规模(κs/M)值，近似值（“数字期权”）保持接近准确的保险价值，并且如果 AMM 面临较高的风险，则会高估保险费。该溢价向增加风险的交易者收取，并向降低风险的交易者返还。因此，交易者有动力将AMM净敞口降低至最低点κ-κ*。在κ-κ*处，AMM的市场风险最小。结论我们提出了一个新的永续合约AMM，其基于衍生品定价理论。我们的方法是假设交易员购买信用保险，以确保他们的头寸在合约结束时得到支付。我们的方法是保守的，因为我们估计了违约的风险中性概率，而不是联合估算期望损失。我们的方法可以完全在链上实施，它导致了封闭形式的解决方案。这是一个技术性的文章，但我们希望能为那些对DeFi和金融工程感兴趣的人提供有趣的观点。我们相信，通过将传统金融的最佳实践与区块链技术相结合，我们可以为DeFi社区提供更好的产品和服务。英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/applying-derivative-pricing-theory-to-automated-market-making-for-perpetual-futures-aba831c80ad1

将衍生品定价理论应用于永续合约的自动化做市

“我们采用既定的TradFi衍生品定价理论来得出AMM自动化做市策略。本文探讨了该技术的历史根源，并展示了我们如何将其应用于做市。通过由此产生的定价机制，如果AMM保持平衡，交易者将面临较低的滑点。如果AMM面临风险，滑点就会增加，并激励交易者对冲AMM净风险敞口。”

Merton的债券定价模型（Merton，1974）假设公司有一定数量的到期日为T的债务。如果公司的资产价值在T时低于债务的面值，公司就会违约。在这个模型中，公司的权益是公司资产的欧式看涨期权，其行权价格等于债务的面值。这个模型可以用来预估公司的违约概率，正如Moody’s公司所商业化的KMV Merton模型[Bharat, Shumway, 2008]，也可以用来定价公司的信用风险债务[Moody’s, 2022]。
继Merton在1974年发表的文献后，出现了其他的违约风险模型。在[Black, Cox, 1976]模型中，公司也可以在到期日T之前违约，而在Merton的方法中固定的违约阈值现在是动态的。特别是在90年代末信用衍生品的兴起，抽象出公司资产负债表的模型（称为简化模型），开始受到关注。关于结构模型和简化模型的详细内容，请参见附录A。
结构模型和简化模型这两种方法，都是模拟违约风险和定价信用的有效方法。这两种模型都可以从历史数据进行校准，有时它们被结合成“混合”形式。当这些模型用于定价时，它们共同遵循的是风险中性估值原则。
风险中性估值
简而言之，这一原则表明，资产的价值等于期望的、贴现的现金流的价值。期望值不是使用真实世界的概率来计算的，而是使用从其他资产价格中提取出来的构造概率来计算的。关于这种估值方法还有很多内容可以展开，但就本文章而言，重点是知道这是衍生品的定价方法，如欧式看涨和看跌期权、CDS或结构化产品。对于我们与D8X合作的定量分析师来说，[Björk, 2009]是风险中性估值的一个较好的参考。

永续AMM面临市场风险
自动化做市商（AMMs）是订单簿市场的DeFi替代品。AMMs使用公式确定给定交易的价格，而不是在基于订单簿的系统中匹配限价和市价订单。
假设只有一个交易员在永续合约中做多1 ETH（例如参见[Deribit 2022]对永续合约的解释）。如果ETH的价格上涨20%，AMM欠交易员收益部分的金额。同样，如果价格下跌20%，AMM会减少交易员的保证金，以亏损的金额为准。简而言之，AMM面临市场风险。
如果有另一个交易员做空1 ETH，价格上涨20%，做空的交易员损失了20%，做多的交易员获得了20%，反之亦然，如果价格下跌20%。在这个例子中，AMM的市场风险抵消为零：无论价格如何变动，AMM都不会产生任何损失或收益。
总之，对于AMM来说，最好是净零敞口。严格地说，“零”只适用于线性永续合约。在本文中，我们关注的是线性永续合约，其中抵押品以持有的报价货币（例如，对于ETH-USDC永续合约，抵押品为USDC）。

AMM作为保险提供者
为了确定D8X永续合约的价格，我们假设交易员以现货价格进入合约，如果他们增加了AMM的敞口，他们还会从AMM购买信用保险。信用保险旨在保证当交易员关闭头寸时，按照合约规定支付给交易员应得的金额。如果交易员减少了AMM的敞口，他们将会获得退款。如果AMM在交易员想要结算时没有资金，应付的金额需要从违约基金（即额外的资本储备）中支付。因此，与AMM的交易还包括可能进入保险基金。根据AMM的状态，保险费用更高，或者，正如我们将看到的，如果他们减少了AMM的敞口，交易员会得到退还的保险费。

深入探讨：永续期货AMM的结构模型
我们如何定价这种信用保险呢？类似于Merton的债券定价模型，我们假设一个固定的时间范围T。为了解释这个概念，我们首先假设AMM只有一个交易员和一个以报价货币（例如USDC）表示的资本M。交易员在指数价格s处进入一个（signed）大小为κ的头寸。固定时间段结束时的交易员利润为

其中s是进入价格，s⋅exp(r̃)是退出价格，r̃是对数回报。现在，保险费的价值是其在风险中性概率测度下的贴现、期望值。假设无风险利率为零，贴现项消失，期望值如下：

其中M是AMM资本，不包括违约基金资本。为了对这个术语有直观的了解，首先需要注意的是，如果AMM资本M足够大，则很可能回本，并且保险的价值很低（在这种情况下，max函数的第一个术语对于r̃的大多数实现都是负的，因此max函数的值为0）。其次，如果M为0，保险价值对应于期望的交易员利润（因为保险涵盖了所有的利润）。最后，如果M相对较小，交易员的部分利润可以用AMM资本支付，部分利润必须由保险支付。通过这个假设说明，应该让我们对公式（2）有了直观的了解。
对于对数正态回报，可以通过公式（2）进行评估解析，如果抵押品M是报价货币或基础货币（ETH-USD永续合约为例，是ETH或USD）。如果抵押品是第三种货币（以ETH-USD永续合约为例，是BTC），则没有封闭形式，期望值需要通过Monte Carlo方法计算。关于这种近似值的细节，我们参考了白皮书[Maire, Hernandez, 2022]的附录B。
总之，公式（2）为我们提供了AMM希望向交易员收取的保险费，以维持AMM违约基金。
因为定价公式需要在区块链上实施，我们在下一部分中简化了保险费。

银行家的估算方法
银行业估算期望的信用损失为PD EAD LGD，详情参见[BIS 2005]，其中PD是违约概率，EAD是违约时的敞口（以货币计算的金额），LGD是违约后的损失（一个相对术语）。也就是说，此方法并非像上述提及的方法那样联合估算期望损失，而是假设违约损失、违约敞口和违约概率之间是独立的。这种方法也用于信用定价，详情参见[Moody’s 2022]。

按照这种思路，我们假设美元损失（EAD * LGD）等于初始头寸值|κ|s。现在，保险费变为

其中1_θ的期望值是违约概率，我们设为q。违约指标在AMM没违约时为0，在违约时为1：

因此，我们的保险费，即公式（2），现在简化为头寸值乘以违约的风险中性概率q。q值对应于数字期权的值。在附录B中，我们提供了为什么这是AMM的保守假设的直观解释。事实上，只要在一个时期内价格至少翻倍的概率很低，它就是保守的。
我们通过数字期权的值乘以交易大小|κ|s来估算保险费。这导致了一个封闭形式的解决方案，我们可以在链上实施。
数字期权的值q可以为所有类型的抵押品M（基础、报价或双币种货币）解析计算，因此我们可以完全在链上实施这种方法。图1比较了保险费近似值和由Eq. (2)给出的期望损失除以κs。

随着κs/M的增长，数字期权近似值会高估保险费。这很有用，因为如果有足够的资本（κs/M比例偏低），我们就会对风险进行充分定价，并且随着资本相对于交易者风险敞口的减少，我们开始对风险定价过高。因此，定价会抑制交易者让AMM承受过度风险，并激励相反的交易进入，因为回扣同样定价过高（因此有利于交易者），正如我们在下一节中详细介绍的那样。
交易者激励措施
我们将溢价q(κ)计入价格p的方式如下：

其中，如果sgn(.)的参数为正，则计算结果为1，否则计算结果为-1，κ是最小化AMM风险的交易规模。这意味着，例如，如果您是空头交易者且κ为负数，您可以在现货价格s上方进行空头交易，这样您就可以在价格向现货收敛时获利；相反，多头交易者进入现货上方，这与现货交易相比是昂贵的。
正如我们在图1中看到的，对于较低的人均交易规模(κs/M)值，近似值（“数字期权”）保持接近准确的保险价值，并且如果 AMM 面临较高的风险，则会高估保险费。该溢价向增加风险的交易者收取，并向降低风险的交易者返还。因此，交易者有动力将AMM净敞口降低至最低点κ-κ*。在κ-κ*处，AMM的市场风险最小。
结论
我们提出了一个新的永续合约AMM，其基于衍生品定价理论。我们的方法是假设交易员购买信用保险，以确保他们的头寸在合约结束时得到支付。我们的方法是保守的，因为我们估计了违约的风险中性概率，而不是联合估算期望损失。我们的方法可以完全在链上实施，它导致了封闭形式的解决方案。
这是一个技术性的文章，但我们希望能为那些对DeFi和金融工程感兴趣的人提供有趣的观点。我们相信，通过将传统金融的最佳实践与区块链技术相结合，我们可以为DeFi社区提供更好的产品和服务。

英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/applying-derivative-pricing-theory-to-automated-market-making-for-perpetual-futures-aba831c80ad1

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Web3Go data report | 24.04
Daily Data is A combination of verified @BNBCHAIN

🏆 Dapps with fastest growth in the last 24 hours, #GameFi project @binary_x +86.45% is TOP 1 🎉

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Web3Go #BNBChain data report | 20.04

🚀 #SpaceID Protocol 's unique daily active addresses have skyrocketed in the last 24 hours, seeing a massive 113% increase!

🥞 #PancakeSwap is heating up with the FIL-USDT trading pair becoming a recent favorite! 🔥

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2023.4.17 Web3Go #BNBChain data

1. Many applications such as #DODO , #SpaceID , and Element have achieved significant growth in the past 24H. Among them, DODO topped the list with 29,470 DAU.

2. A counterfeit currency under the name of "#SUI" appeared on #PancakeSwap, and the daily transaction exceeded 40 M. Users should carefully evaluate the risks before making investment decisions to ensure that they make prudent and thoughtful investment choices in the end.