文章を書く:レーダー熊、DODODO創始者の
1つの有効な市場は大量の情報を含んで、これらの情報は市場の価格に対する判断を積載しました。しかし、チェーン上の計算資源は限られています。チェーン上で高度に柔軟な市場を実現するには、象を冷蔵庫に押し込むようです。
象を冷蔵庫に詰めるということは珍しくなく、インターネットの歴史では何度か快挙がありました。例えば画像圧縮、音声圧縮。
圧縮の本質は最も重要な特徴を抽出し、重要でない詳細情報を廃棄することである。
では、市場の一番重要な特徴は何ですか?流動性です。流動性は深さ図として表現できる。トレイこの二つの三角形を説明するには、中間価格と傾きだけでいいです。トレイ右側の売り台の台形の深さを狙っています。一番大きな特徴は、買われたBaです。ストップが多ければ多いほど、価格が高くなります。したがって、この線形深さは、トレイここでiは最初のパラメータ「mid price」であり、kは第二のパラメータ「sloope」である。
Bは現在のBase Token在庫を表しています。B 0は初期Base Token在庫を表しています。(B 0-B)/B 0は何パーセントのBaseTokenが消耗されたかを表しています。
この数式は、Base Tokenの販売数量とともに価格を直線的に増加させることができます。
しかし、直線は本当に流動性を記述する一番いい方法ですか?線形記述には二つの限界があります。
真の市場では、ほとんどの流動性集中市場の中間価格の近くにありますが、線形記述にはこのようなアンバランスな分布が反応していません。train.価格が市場の中間価格から遠く離れていても、流動性があるべきです。線形で説明する価格には上下限があります。私たちは価格曲線に非線形性を導入した。パラメータを拡充しない前提で、深さ分布を市場法則に適合させ、柔軟性がより高い。トレイ・最も簡単な非線形解は、足し算ではなく掛け算を使うことです。トレイこの公式はBの減少とともにPが無限大まで増加することを満たすことができる。しかし、傾きの影響はどうやって入ればいいですか?
これはB 0/Bを改造する必要があります。B 0/B≧1は一つのパラメータでスケーリングします。この値が1以上であることを維持しながら、「1より大きい程度」を制御できます。トレイ上式では、kの取値範囲は[0,1]であり、価格の傾きが決まっています。trak.当k=0の場合、価格が全く変わらない
k=1の場合、価格の傾きが前のバージョンの公式
kに下がるほど、価格の変化が敏感になります。kが小さいほど、価格の変化に敏感ではない。しかし、ここのPは限界価格で、限界価格のポイントはユーザーが支払うべき資産の数です。上式では、B 0/Bという積分の後に対数関数が現れ、その後の計算が複雑になります。このトラブルを避けるために、私たちはさらに進みます。トレイB 0/Bの外に平方項を加えると、ポイントが貯まると簡単な割り算になります。
驚いたのは、k=1の時に、この曲線がAMMによって定義されたbonding curveであることです。このような偶然は私達に信じさせて、これはセットが更に市場の本質に触れる計算方法です。train.同理に対して左半分の深さ図は対称的なやり方でBase tokenを「te token」に置き換え、乗算を除算に置き換えます。トレイ左右の深さ図を結合するとPMMアルゴリズムの完全バージョンが得られます。整理してみます。

PMMアルゴリズムはOrderbook市場に対する高度圧縮であり、パラメータは簡単でありながら、極めて柔軟である。
これは私達を冷蔵庫のこのような狭い空間の中でならせて、象に匹敵する能力を持ちました。
以下に列挙します。パラメータを調整して規則を充実させることによって、このアルゴリズムはどのuse caseを実現できますか?
UseCase 1外部市場価格に従う能動的な市場
.このuse caseの応用シーンは巨大な外部市場の主流貨幣、例えばETHを持っています。BTC等
PMM自動調整ディスクの価格を実現し、ILを減らすことができます。AMMより高い資金利用率を獲得し、貨幣を持っていれば流動性の
提供することができます。
価格iを外部市場価格
設定します。kを1より小さい数字
設定します。誰でも単独で
を担当することができます。このUse CaseはDO Class Poolと呼ばれています。
UseCase 2軽資本需要の自動決済アルゴリズム
このuse caseは主観的な定価能力のない長尾貨幣市場に適用され、定価権を完全にTaer
渡します。通常、長尾元はすべて新資産で、AMMフレームの下では十分な販売流動性がなく、その流動性が長期にわたり欠乏しています。n.トレーン.価格iを最初の発行価格
設定します。任意にk
設置します。最初のチャージは任意の資産比率で、かつ市場価格
変更しません。その後のチャージは現在の資産比率で同時に二つの資産
操作しなければなりません。このUse CaseはDO Vending Machineといいます。
UseCase 3は完全に自由にアルゴリズム
やっています。このuse caseは野心に満ちています。(市営業者でもプロジェクト側か個人でもいいです。)
use caseの下で、資金プールの資金は全部商人の所有になります。すべてのパラメータは調整できます。メーカーは彼の判断に基づいて資産の柔軟な価格を設定できます。同時に商人が任意で船荷証券1貨幣をチャージできます。市場価格に影響する。例えば、
ETH=700 USDTの近くで市を作って、小さいkを使って非常に競争力のある流動性を得て、大量の手数料を獲得します。ETHの上昇が予想されることを察知したとき、ETHの在庫を撤去し、片側のリスクを減らす。しかし、この操作は取引の流動性を弱めません。
新資産の発行事業者は資金を提供せずに貨幣のみを提供します。ドルでトークンの販売を開始します。より多くの人が合理的な価格でトークンを買うために、より小さいkを設置して、トークンの上昇を温和にします。その後、プロジェクト側は資金の使用が必要であることを発見しました。直接に資金プールの資産を提出できます。販売の流動性を損なうことなく、つまり、ユーザーは依然として大量の廉価貨幣を買うことができます。
設置は以下の通りです。
トレーダーだけがチャージできます。通貨単体での操作ができます。このUse CaseはDODと呼ばれています。O Private Pool。
UseCase 4流動性の衆チップ.私達は新しい資産の発行を二つの段階に分けられます。
現物取引を開けないで、すべての販売に参与する人は同じ価格で貨幣
を獲得します。上記の段階の終値は現物取引を開始して、前の段階の残りの貨幣と資産を使ってDODODO Vending Machinetraを創立します。このUse Case CaseはCrowdPoolingと言います。
UseCase 5はAMM
退化した。以下の条件を満たすとPPMアルゴリズムの表現はAMMと同じである。
k=1
を設定します。現在の価格比率で同時に二つの資産
をチャージしなければなりません。これはAMMがPMMの特殊な状況であることを意味します。。導き出す過程は以下の通りです。
AMMの価格の公式はx y=kで、その中のkは定数で、x、yはそれぞれ2種類の貨幣の数量を代表します。アルファベットの曖昧さを避けるために、AMM公式の定積をConstと定義し、y=Const/xに書き換えます。トレイその中のyは「token在庫」を表しています。xはbase token在庫を表しています。価格はyに対する案内と書いてもいいです。トレイ次にk=1のPMM公式に戻ります。トレイPMM価格公式の分子上に定数があり、分母がbase tokenの在庫があることを発見しました。命令があれば

AMMの定価公式はPMMの定価公式と一致します。
UseCase 6安定貨幣取引
は以下のように設定されています。
i=1
k=0.001(この値が小さいほど、安定貨幣の剛体両替に近いです。)
アルゴリズム表現はcurveと同じで、より柔軟で、curveより剛体両替に近いか、あるいはAMMに近いです。train.