“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

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英文资料原文：https://medium.com/@d8x.exchange/are-amms-capital-inefficient-by-design-40b44b3f370a