ETH:從產品角度分析 Tokenlon 是否值得留

昨天關于Tokenlon全民大空投的文章留言中，很多同學因為意外領到了不少的LON而欣喜不已，也有同學一個都沒領到而略顯沮喪。

其實都很正常，我們不可能抓住每一個可能的機會。但是話說回來如果每一個機會你都沒有抓住，那就真應該要反思自己了。

好，這個話題我們點到即止，不再深入。昨天也有同學留言讓雪兒來分析一下這個項目是不是值得拿住，那我們就來深入一點了解Tokenlon。

昨天看了一下Tokenlon的資料，還算不上深入研究。但是已經有了一個比較明確的觀點：在產品設計，經濟模型，社區治理的大體方向等方面Tokenlon都有比較突出的亮點。

實話說有點超出了雪兒之前對它的期待，值得深入去探究。

今天先來說產品的部分。

我們知道Tokenlon是一個DEX，也就是去中心化的交易所，它與Uniswap，Sushiswap,Curve等產品可以劃歸同一個賽道。

目前去中心化交易所的整體趨勢都是傾向于采用自動化做市商的模式。這種方式比起中心化的交易方式，確實有挺多的優勢。但是我們在使用過程中也發現它存在許多的問題。

我們先從這種機制的基礎說起。

自動化做市商是指由做市商來為交易所提供流動性，讓用戶的交易需求能夠被及時和有效滿足的一種機制。

估計很多同學對流動性和做市商的概念，以及我們平常所說的這種機制存在的問題，邏輯還不是很清楚，我們做一點深入的分析。

日本最大銀行正就發行全球穩定幣進行談判:金色財經報道，據悉，日本最大的銀行-三菱日聯正與流行的全球穩定幣背后的企業及其他企業就通過該行的區塊鏈平臺發行此類代幣進行談判。日本的穩定幣法是主要經濟體中最早的立法之一，于6月1日開始實施，這實際上意味著只有在該國的持牌銀行、相關金融公司才能發行代幣。三菱日聯產品副總裁Tatsuya Saito表示，該行正在與多方討論使用其區塊鏈平臺Progmat來制造與外幣(包括美元)掛鉤的穩定幣，以供全球使用。他表示，既然日本的立法生效，發行方和用戶使用穩定幣時會有安全感。不過他拒絕透露正在與哪些穩定幣方談判。[2023/6/25 21:57:51]

先說流動性：大家都熟悉超市和商場，或者電商的操作模式。他們通常需要一個規模比較大的倉庫來存放店里售賣的各種商品。目的是為了人們來購物的時候，能夠快速高效地匹配用戶需要在商品種類，價格，數量等方面的要求。

很顯然，倉庫的規模越大，種類越豐富，匹配起來就越容易，用戶體驗就越好，因為不用等待，不用支付高價。

商場倉庫中的貨物就是一種流動性，它與數字貨幣交易所的流動性相同之處在于都是為了讓商店能夠更好地匹配用戶需求。

不同之處，一在于商場的倉庫準備的流動性只需要交易中的一方，也就是商品這一單向的庫存，而DEX的流動性則需要準備交易的買和賣兩方庫存，也就是交易對中的兩個幣種；

還有一個區別是商場的庫存一般是由商場自己，或者與之合作的工廠，商家來提供，而非由用戶提供。而DEX的做市商則大多是由用戶來提供，這里我們把那些專業的做市商也歸入用戶之中。

說清楚了流動性，其實做市商這個概念也就很清晰了，它就是流動性的提供者了。而由做市商們提供的流動性都會根據幣種類型放在同一個池子里，用戶需要的時候由系統統一調配，這就是流動性池的概念和作用。

BitMEX創始人持有超500萬美元LOOKS代幣，為該項目最大個人持有者:2月8日消息，據Lookonchain監測，BitMEX創始人Arthur Hayes為LOOKS代幣最大的個人持有者，目前持有約1700萬枚LOOKS（價值約514萬美元）。據悉，Arthur Hayes在2022年8月24日至11月3日期間，花費1786枚ETH購買了1068萬枚LOOKS，均價為0.258美元。此外，Arthur Hayes還在2022年6月從FTX取出482萬枚LOOKS。[2023/2/8 11:54:59]

還有一個要說清楚的問題是自動化做市商的機制。還是拿商場來舉例子，我們都知道維持價格穩定的基礎是供需平衡。

如果商場的貨物供應不能維持與需求的平衡，比如某一段時間貨賣得很快，當庫存少于需求的時候，庫存又沒有及時補足，那么商場通常的做法就是會漲價。但是這種情況肯定不會持續很長時間，因為工廠看到價格漲了，就會拼命生產產品來增加庫存。這樣很快價格就又會降下來，直到供應和需求達成一個新的平衡。

這里商場的流動性平衡是通過中心化的方式主動調整價格來實現。那么在DEX的流動性中，同樣存在一樣的問題，池子中會出現兩個幣種的供需不平衡問題，因為交易隨時都在發生。那么同樣就會出現某一個幣種供應過多，而另一邊則供應不足的情況。

那么在去中心化交易所中如果出現兩個幣種供需不均，要怎么來平衡呢？這里面可是沒有中心化的人來控制。

它是由機器自動來進行調節，比如在ETH和DAI的交易對中，如果買ETH的訂單多，ETH供應量減少了，這時候DAI肯定就會比初期多出來一些。那么系統就會用DAI來買進一些ETH，也就是賣出DAI，買入ETH。

在系統交易的時候，兩方的價格比例肯定就會發生變化，就如缺貨時商場就會把價格調高一樣。所不同的是系統調整價格和數量的依據是維持某一個值的固定。有可能是保持兩個幣種各自的總金額比例一致，或者保持兩者的乘積不變，或者某個其他的值。

LianGo Protocol項目似乎已被惡意利用:金色財經消息，據CertiK監測，@LianGo Protocol價格下跌97%。該項目似乎已被惡意利用，目前損失160萬美元。[2023/2/8 11:53:26]

舉個例子，在價格，數量和他們的乘積三者構成的一個函數關系中，我們要保證乘積不變，那么如果數量發生了變化，價格就一定會變。

因此如果ETH數量變少了，DAI增加了，那么系統賣出的時候，ETH的價格就會提高，能夠兌換的DAI就更多，而DAI的價格就會下降。系統會根據兩者新的數量比例對價格進行調整。

實際上這個時候DEX中ETH的價格比其他交易所很可能也會要高一些，因為它是在自己的系統中進行調節形成的一個孤島價格，其他交易所并不會因為它的調節而變化價格。

這種情況下就會有套利者前來跟系統進行交易，目的是為了賺差價，因為他們可以以比外面更高的價格賣出自己手中的ETH換回更多的DAI，再去別的交易所用同樣的DAI買到更多的ETH回來繼續賣給系統，從而實現套利。

DEX與其他交易所之間的價格差異就是通過這樣多次的套利行為來逐漸被抹平。

這種機制下的價格和供需關系是由機器根據既定規則來自動調節，實際上就是由代碼來決定機器的執行，所以這種機制被叫做自動化做市商，英文簡寫為AMM。

從上面的分析中，我們能總結出AMM模式存在的一些缺點。

阿根廷共濟會將發行NFT，利潤用于當地慈善工作:金色財經報道，阿根廷共濟會組織Grand Lodge of Free and Accepted Masons表示，其將發布77種數字藝術NFT藏品，利潤會回饋給該分會支持的當地慈善機構。

根據公告，這是第一個由地方性Grand Lodge支持的官方NFT項目。據悉，共濟會Grand Lodge是特定地區的兄弟共濟會團體的管理實體。該系列包含與共濟會歷史和傳說有關的圖像，如黑白方格地板，羅盤符號等。77這一數字也與該組織傳統密切相關。

該收藏品的網站聲稱，共濟會正在利用這個收藏品，部分原因是為了“將慈善事業提高到該機構歷史上一個新的和前所未有的規模”。（Cointelegraph）[2022/9/7 13:14:30]

1.資金使用率低：它需要一個規模很大的資金池，這樣才能保證用戶交易的時候，隨時都能有很充裕的流動性來匹配。但是用戶交易行為卻是隨機的，不一定每時每刻都有很多交易的需求。

就像倉庫中隨時都需要備很多貨，但并不是每時每刻都有那么多人來購買，大多數時候這些貨都是被閑置起來。

因此AMM做市商機制的第一個問題就是資金利用率低。

2.交易滑點高：根據上面的分析，資金池越大就可以保證交易越順暢，而資金池越小就可能會出現交易價格比外面更高的情況。在DEX中，就意味需要有足夠多的做市商來提供流動性。

這對需求量大的主流幣種是沒有問題的，可是對于小的，冷門的幣種，則不太可能有那么多做市商來提供流動性，因為他們也擔心把這些幣買過來長時間沒人交易，不僅收不到手續費的收益，還有可能出現幣握在手中賣不出去，本金收不回來的風險。

流動性缺乏帶來的問題我們感受到的就是交易時滑點高。也就是真正成交的價格比報價顯示的要高，因為池子中沒有那么多庫存能夠維持足量的低價交易。

安全團隊：NFT項目JRNY CLUB的推特賬戶已被盜用:6月29日消息，安全團隊CertiK今日發推文稱，NFT項目JRNY CLUB的推特賬戶@JRNYclub已被盜用，且JRNY CLUB通過Discord公告確認此事，用戶請勿點擊任何鏈接。[2022/6/29 1:38:18]

3.無常損失：上面分析中提到當數量變化時，系統會根據算法調整價格并主動進行交易。比如以較低的價格賣出DAI，以較高的價格買入ETH，這對做市商來說就會出現高買低賣的損失，損失的部分就被套利者給賺走了，因為他們會用高價賣出ETH，用低價買走做市商的DAI。

這種損失就是價格變動時導致的無常損失。

4.交易搶跑和交易失敗：因為AMM的機制下，交易的整個過程都發生在鏈上，包括用戶輸入交易信息索求報價，池子返回報價，系統匹配訂單，到用戶提交訂單，以及合約執行交易。

這個過程中需要一定時間，期間很可能會有其他用戶的訂單以更高的手續費插入進來，搶在用戶前面完成交易。它可能會導致兩個問題，一是池子中用戶需要的幣種庫存突然減少，那么實際成交價格就會高于報價顯示的價格，滑點就提高了。二是價格的提高超出了用戶設置的滑點保護線，導致用戶提交的訂單無法完成。

前一種情況用戶因為滑點高損失了差價，后一種情況損失了調用合約的礦工手續費。

到這里我們終于說清楚了自動化做市商機制存在的一些問題，這些問題有些會導致做市商的損失，比如資金利用率低，無常損失；有些會導致用戶的損失，比如滑點高，交易搶跑和交易失敗等等。

這些問題在Tokenlon的交易所就都可能被解決。因為它采用的是跟AMM不一樣的機制。

它把交易過程做分解，分步驟來完成，一部分在鏈下完成，一部分在鏈上完成，從而來避免鏈上處理會發生的問題。

我們來看一下它的一個交易處理是怎樣進行的，也就是在Tokenlon發生交易所要經歷的過程或者步驟：

1.用戶發起詢價，比如輸入幣種，數量等交易信息；

2.系統收到詢價后向多個做市商的服務器發送詢價請求；

3.多個做市商向系統發送自己的報價；報價時需要加密簽名來確認價格的有效性；

4.系統收集到多個做市商的報價；

5.系統根據一定規則選擇或者確定把最優價格發送給用戶；

6.用戶如果同意價格則簽名并發送訂單到Tokenlon的智能合約；

7.合約驗證訂單并轉發到做市商合約；

8.做市商合約執行訂單，交換代幣之后由系統發送到用戶錢包。

這個過程中，在第6步之前的步驟都沒有發生在區塊鏈上，而是在鏈下完成用戶詢價，做市商報價，以及系統的撮合等環節。交易細節在線下被確認之后，也就是第6步之后，才發送到區塊鏈上，由智能合約來操作。

這種機制的價格是由做市商主動進行調整并提供給系統，并經由系統進行聚合和選擇再發送給用戶，這種報價機制被稱之為喂價儲備庫。

我們發現它既不是DEX流行的自動化做市商模式，也不是傳統交易所掛單的訂單簿模式。

它是鏈下撮合，鏈上清算的RFQ模式，或者可以理解成傳統的柜臺交易模式。

Tokenlon采用的這種多做市商喂價模式是由OX提供的協議，因此Tokenlon系統合約在向做市商發送訂單的那個環節實際上是發送給了OX，由OX檢驗之后再發給做市商的合約。

這種RFQ模式下，報價、聚合以及訂單撮合都發生在鏈下，第一它不需要像AMM機制那樣準備大規模的流動性池，避免了資金使用率低的問題；

第二它不需要系統根據函數來調整價格，而是由做市商針對特定用戶直接報價，因此這中間不會有其他交易者插入進來，避免了套利行為帶來的無常損失，以及交易搶跑的問題；

第三做市商返回報價時需要加密簽名確認，相當于在提交到鏈上之前就已經鎖定了報價，因此報價和最后成交的價格不會存在大的差距，用戶所見即所得，它能夠避免滑點過大，顯示價格與實際成交之間存在比較大差距帶來的損失問題。

另外因為交易的撮合過程在鏈下，確認好價格和數量才提交到鏈上，這樣一是減少了鏈上處理的時間，二是去除了他人搶跑的可能性，從而大大減少了交易失敗的幾率，從而減少了用戶花冤枉錢調用了合約交易仍然不成功的情況。

從上圖能夠看出，在DuneAnalystics列出來的6個交易所中，Tokenlon的交易失敗率是最低的，只有0.02%。

而Kyber是8.93%，1inch是10.8%，airswap是16.4%，Balancer是16.1%。交易失敗率最高的是Uniswap,達到了19%。

這就是我們經常遇到付了手續費，交易卻沒有成功的原因。

以上講的這幾個點都是目前去中心化交易所中比較嚴重的問題，特別是無常損失，交易滑點，交易失敗等，會給用戶和做市商帶來比較大的損失。

因此Tokenlon的產品機制在這方面還是有比較大的競爭力的。

其實，在產品設計上，Tokenlon還有不少其他的亮點和優勢，比如用戶在交易提交之前都可以反悔，如果不滿意做市商提供的價格，則可以隨時決定不進行交易。

另外在RFQ模式之外，Tokenlon還為減小交易摩擦做了創新。新上線的Approve&Swap，將用戶交易時的授權和交易兩個動作打包成為一個，又縮短了用戶路徑，減少了交易摩擦。

今天因為時間所限，就不一一詳細地分析了。

雪兒認為前面詳細分析的那幾個點對現有DEX存在的問題就是一個比較好的解決方案了。

因此從產品設計和創新這個角度來看，Tokenlon確實有它的獨到之處，它以一個錢包中的簡易閃兌平臺，在只有27個交易幣種的情況下，能夠在所有DEX的交易總金額和年收入都做到名列前茅，不是沒有原因的。

但是肯定也會有人認為Tokenlon這樣的交易處理方式并不是完全去中心化的。那么我們可以從另一個角度來看，也就是現在被大家所普遍關注，包括V神都推薦的二層網絡Layer2的解決思路。

你有沒有發現他們之間的思路其實很類似，都是把交易處理的過程放在主鏈之外的鏈下完成，只是在清算的時候才發送到以太坊的網絡來確認。

雪兒認為如果二層網絡是我們能夠接受的，那么Tokenlon這種方式應該也不會有太大問題。

所以單從產品這一個維度來考量，我的觀點LON是值得持有的。

不過這只是一個視角，以后我們會再從其他幾個維度來分別進行分析。

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