AMM:AMM引入無限網格策略，變無常損失為阿爾法收益

當前AMM的痛點

?自動化做市商是Defi領域的一大創新，AMM從根本上改變了用戶交易加密貨幣的方式，與傳統的訂單簿交易模式不同，AMM的交易雙方都是和鏈上流動性資產池在進行交互。流動性池允許用戶以完全去中心化和非托管的方式在鏈上的代幣之間無縫切換。而流動性提供者，則通過交易費用賺取被動收入，而交易費用基于其對資產池貢獻的百分比。

簡單來說，AMM機制使得任何人都可以作為做市商，從而獲得交易手續費的收益，從另外一個角度看，用戶將資產放入流動性資產池中獲取收益，更像是在進行理財。那么理財更多的關注收益率，但因為AMM中存在無常損失，當市場發生劇烈波動時，用戶資產甚至還可能產生損失的風險。

如下圖所示，當ETH價格上漲或者下跌，都會造成一定的無常損失，當然下跌造成的更大

如果流動性資金池所產生的交易手續費無法覆蓋用戶的無常損失，那么用戶在當前的時刻就是虧損的。

Gamma.io宣布推出無需代碼的比特幣NFT創建工具:2月10日消息，Gamma.io宣布推出無需代碼的比特幣NFT創建工具。值得一提的是，Gamma關于該工具發布的公告也已作為NFT被記錄在了比特幣區塊鏈上。[2023/2/10 11:57:57]

用戶的資金對于流動性資金池是非常關鍵的，如果資金池中資金不足，那么會影響交易深度，交易不足，手續費不足則會進一步影響進入流動性資金池的意愿，從而形成惡性循環。

BancorV2對無常損失的方案

BancorV2使用了動態代幣池的方案，通過引入鏈上預言機，根據預言機提供的價格實時更新代幣池權重，從而降低流動性提供者的無常損失

1.假設初始池為10ETH-1000BNT，ETH價格為100美元，BNT為1美元，則兩邊價值相等，則權重都為50%。

SushiSwap已在Arbitrum Nova上部署Sushi AMM:據官方消息，SushiSwap已部署至Arbitrum Nova網絡，用戶現在可以使用SushiSwap在Nova上進行交易。[2022/8/10 12:15:42]

2.ETH市場價格上漲。假設ETH市場價格漲至120美元，其他不變。整個流動性池的實際價值為2200美元，而不是2000美元。如果還是按照當前50%的權重，那么在池中還是1ETH兌換100BNT的話，那么跟外部市場價格不同，則會產生套利空間

3.為了防止流動性提供商產生損失，BancorV2通過獲取預言機價格，并升級代幣池比重。而更新之后，10ETH的占據代幣池的54.5%的比例，而BNT占據44.5%的比例。按權重計算，1ETH可以兌換120BNT，從而不存在套利空間，從而不會因為ETH上漲產生“無常損失”。

Bancor通過外部預言機錨定了市場價格，減少了無常損失，但其不具有“財富增值”效應，上漲不會讓LP的資產有更多的增長。

DeFi研究機構Revert Finance發布工具Initiator，幫助用戶優化AMM協議中LP倉位:2月22日消息，DeFi研究機構Revert Finance發布名為Initiator的工具，將幫助DeFi用戶優化AMM協議中的LP倉位。該工具可針對一個Uniswap v3 LP倉位，通過模擬歷史交易數據進行分析，給出一個相對準確的表現評估，同時顯示該資產交易對的交易量和流動性趨勢。

目前該工具正在開放評估中，用戶可根據使用效果進行反饋，團隊將根據反饋進一步優化該工具。[2022/2/22 10:08:06]

恒定乘積AMM在牛熊表現的推演

在基于恒定乘積模型的AMM中，我們假設是BTC/USDT交易對場景：

隨著牛市區間來臨，越來越多的BTC會被兌換成USDT，使得儲備池中BTC數量減少、USDT數量增多，在這個過程中，越是在價格高位，由于滑點越大，BTC減少的數量反而越少，即被AMM賣出的BTC數量越少，并且隨著市場跌落回起點，原本在高位賣出的BTC都悉數在同樣的高位被重新買入，一來一回，LP持有的BTC和USDT數量跟初始時一樣，總財富并沒有得到增長，錯過一輪牛市高點“套現”；

Evmos鏈上AMM項目Diffusion Finance將向4類用戶發放空投:2月17日消息，Evmos 鏈上AMM項目Diffusion Finance宣布將對Uniswap社區、OSMO質押者、Evmos社區和早期采用者發放空投。其中，Uniswap社區包括UNI代幣持有者和與Uniswap合約交互消耗大量Gas費用的地址，快照已于2021年12月31日完成；

OSMO質押者指使用Frens或Binary驗證器質押OSMO的地址，從今日至Evmos發布期間將持續拍攝快照；Evmos社區中質押者和流動性提供者將獲得空投，主網和代幣啟動后將持續拍攝快照；Diffusion 上的早期LP（特定池）以及早期用戶將獲得空投，快照將在主網上線后持續拍攝。[2022/2/17 9:58:31]

同理，在熊市過程中，由于恒定乘積函數的特性，隨著BTC價格下跌，AMM系統會不斷增多/買入BTC數量、減少USDT數量，一直持續到熊市低點，看似在低點已經“抄底”了很多BTC，但隨著行情回暖上漲，這些BTC也都會被逐步在低點賣出，當回到起點時，LP持有的BTC和USDT數量跟初始時依舊一樣，一來一回，LP總財富也并沒有增長，一輪熊市“抄底”，卻被過早賣在了低位。

C.L：AMM+技術能夠幫助解決BSC上DeFi項目的流動性問題:4月7日晚20:00, LaunchZone C.L作客MXC抹茶社區分享了LaunchZone生態系統相關內容。C.L表示：“大多數BSC上發布的DeFi項目的問題是流動性問題和因此帶來的價格滑點，而LaunchZone的誕生就是為了解決滑點的問題。LaunchZone能夠在BSC的自動化做市商(AMM)中找到流動性最好的來匹配執行用戶的命令。其技術來源于一種獨特的機制，即Cross Liquidity Layer 2，也叫AMM+。能夠將訂單分成多個部分，并在不同的AMM中執行每個部分，以降低價格滑點的風險。”

據資料顯示，LaunchZone是一個運行在幣安智能鏈（BSC）上的以去中心化交易平臺為主的生態系統。同時，MXC抹茶創新區已于4月7日上線BSCX。[2021/4/8 19:56:14]

所以我們看到恒定乘積模型的AMM，其能夠獲得的收益非常有限，在牛市甚至還跑不過普通的持幣策略，這對于理財用戶的吸引力將大大下降。

MOV創新型AMM引入無限網格思想

自動化做市商最重要的是長尾用戶提供流動性，那么降低無常損失，讓用戶不能“虧本”是關鍵之一，而較高的回報率是關鍵之二。單純降低了無常損失，而沒有在牛市提升用戶的回報率仍然難以吸引用戶。

MOV創新型的AMM，將資產交易二級市場的一些理念進行巧妙融合，在保證資產流動性的同時，幫助理財用戶在牛市獲得更高的收益。

那么MOV是如何來提升用戶的收益的呢？這里我們需要先講一下網格策略：

網格策略本質上屬于量化交易范疇，在波動震蕩的市場堅持高拋低吸的策略：

選取一個投資標的，把大概波動范圍規劃出來，再給它們之間畫若干網格，分成多檔范圍；

每次跌到下一檔網格區間，就買入一定數量的資產，即“抄底”；

每次漲到上一檔網格區間，就賣出一定數量的資產，即“套現”。

如此反復，保持能夠越跌越買入，在最低檔位也能留有資金可以“抄底”資產；同理，越漲越保持有可以賣出的資產，使得能夠“套現”在最高點。這種像布下天羅地網一樣的交易策略，被稱為網格交易。

超導V2希望可以通過引入一種類似無限網格的買賣策略，使得LP能夠在牛市區間多“套現”BTC，并在轉熊之后能夠留守住所“套現”的財富增值，同理在熊市區間，使LP可以多“抄底”BTC，并在轉牛/回暖之后能夠留守住這些低位BTC，等待以后高點再次“套現”，獲得財富增值。這就是超導V2最根本的基金策略思想，依靠這種思想，我們希望V2上LP的理財整體收益可以“跑贏”傳統恒定乘積模式AMM上的LP，并可以縮減或者規避無常損失。

超導V2的策略設置

我們將網格策略引入超導V2的策略設置中，在不同的區塊檔位設置如下：

我們可以看到在不同的區間我們使用不同的函數，從而會引發不同的效果：

BTC市場價格在11000～40000USDT區間，盡可能的保證池中有較多的BTC；

BTC市場價格在40000～100000USDT區間，期望能夠在這段牛市期間盡量多減少池中的BTC、換得USDT；

當BTC沖破100000USDT時，我們需要保證盡可能多的USDT；

如圖在第一次上漲過程中，因為我們賣出了較多的BTC，所以在高點LP的收益不如Uniswap的策略

當跌回到起點附近，BTC回到10000USDT左右，我們會逐漸將BTC買回來；

這個時候，比特幣價格越下跌，因為我們在高位留有更多的USDT，所以受BTC價格下跌影響較低，在底部有較多的資金可以抄底比特幣

在新一輪牛市反彈期間，10000～50000USDT區間，留守住10000抄底的BTC數量，積累大量財富。

和第一次上漲相比，mov超導V2已經遠超uniswap的收益了。

可擴展的AMM策略設置，吸引更多的策略嘗試

除了采取無限網格策略，還可以進一步探索一種以動態權重調整為核心框架的網格策略模型，可以基于MOV超導V2建設的動態權重系統。

可以開放給外部個人和機構來運行自己的策略，而流動性提供者可以根據自己的喜好，選擇不同的策略，從而獲得更高的收益或者規避風險。

相比于BancorV2專注解決無常損失問題，我們把AMM2.0的定義進一步拓展到“基金財富增值”的領域，更具吸引力

MOV超導V2不止于AMM。

白皮書鏈接：https://cdn.bytom.io/res/MOV-SuperV2_WhitePaper_ZH.pdf

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