INC:解析 DeFi 線性與非線性交易算子設計思路及差異_cofi幣發行價

原文標題：《第三講 | DeFi 行業本質研究之交易算子》

大家在開發 DEX 的時候，本質是設計一個交易算子，這個算子可以是線性，也可以是非線性，同樣大家在設計利率算子的時候，本質上也是在設計一個交易算子，同樣存在線性和非線性的區別。但這種區別，大部分人還不容易理解。

線性的含義，是指我們在完成交易的時候，使用了均衡價格，交易只是在這個價格下，資產組合的一種簡單的線性變換。為何在這個時候要線性，因為使用了均衡價格理論上接受了無套利假設，在這種情況，合理的金融交易都是線性的，如果出現非線性的結果，比如 STP = Y 中，T 是非線性的，那么得到的 Y 就是不可定價資產組合，或者說是存在套利機會的資產組合。原則上使用了預言機的交易模型，其交易算子應該是線性的，否則會被套利。換個角度來說，只要是完備市場，定價有效的情況下，只有線性的交易算子才會無套利。

Numen發布微軟漏洞解析，黑客可通過該漏洞獲取Windows完全控制權:6月9日消息，安全機構 Numen Cyber Labs 發布微軟 win32k 提權漏洞解析。Numen 表示，該漏洞系 win32k 提權漏洞，是微軟 Windows 系統層面的漏洞。通過該漏洞，黑客可獲取 Windows 的完全控制權。

Numen 指出，win32k 漏洞歷史眾所周知。但在最新的 windows11 預覽版中，微軟已經在嘗試使用 Rust 重構該部分內核代碼。未來該類型的漏洞在新系統可能被杜絕。

此前報道，5 月，微軟發布的補丁更新解決了 38 個安全漏洞，其中包括一個零日漏洞。[2023/6/9 21:25:55]

但線性代表一個特征：任意池子都是平等且該算子無法 token 化，因為被復制后完全一樣。這里需要提一句，所謂的協議在鏈上捕獲價值和 token 化是一個概念的兩個表達方式，就是這個協議具備了某種構建新均衡的能力，如果只是在已有均衡上做線性變幻（為了無套利，只能如此），則是不可能捕獲價值的。想象一下，當每個鏈上資產都接受給定的均衡價格的時候，這些資產完成交易，在哪個合約里都是等價的，不需要在指定的合約內完成，因為這些交易都是簡單的線性變換，那么任何一個交易合約或者交易算子都是不可能捕獲價值并 token 化的。在不考慮自動對沖的情況下，復制一張 CoFiX 合約，可以完成和 CoFiX 完全一樣的功能，所謂的流動性分散在哪張合約里都是不重要的（不考慮 GAS ），鏈上是一個完全開放的世界，線性變換意味著處處等價。

1inch Network：已向解析器激勵計劃發放超150萬枚INCH:2月12日消息，DEX聚合器1inch Network在社交媒體發布項目數據更新，截止目前已向解析器激勵計劃發放1,507,992 INCH代幣，按照當前價格計算超過80萬美元。1inch Network于1月底啟動解析器激勵計劃代幣發放，總計為1000萬枚INCH。

此外，1inch Network還公布了當前主流鏈上數據，按交易額排名：以太坊（2406億美元）、BNB（326億美元）、Polygon（181億美元）、Avalanche（33億美元）、Arbitrum（32億美元）、Optimism（16億美元）、Fantom（7.291億美元）、Gnosis（1.92億美元）。[2023/2/12 12:02:19]

如果采用非線性交易算子就不一樣了。這個時候，按照上面的分析，是不需要預言機的，非線性算子試圖完成三件事：定價、交易和沉淀價值（token 化）。由于非線性交易算子在設計上更加開放，因此原則上可以設計成與規模相關的自增強屬性從而沉淀價值（CoFiX 就不需要這一點，關于 CoFiX 如何 token 化，見后面觸發算子），這就帶來幾個問題：其一是當市場逐漸完備時，非線性交易算子本質上是在極小的交易規模里擬合線性算子；其二是當市場不完備時，這種非線性交易算子的設計，成本和效率是否足夠？其三是非線性的價值輸入由誰來提供？這種價值輸入是否會在線性交易算子的競爭下逐漸流失？

浪潮集團王偉兵：標識解析、標識密碼、區塊鏈是構建工業區塊鏈三個技術要素:金色財經現場報道，12月5日，2020世界區塊鏈大會于武漢舉辦，會上浪潮集團區塊鏈技術研究院首席架構師王偉兵演講表示，消費互聯網是實現人和人的連接的，工業互聯網從技術上看更偏重物，工業互聯網數量多，管理難度大，面向物的標識解析和密碼學適合應用。標識解析的本質是提供名稱映射的分布式數據庫，構建工業區塊鏈的三個技術要素是標識解析、標識密碼、區塊鏈。標識解析需要目錄服務、數據共享，標識密碼主要做設備身份認證、設備寫入鏈，區塊鏈則增強安全，完成可信交易。[2020/12/5 14:06:24]

前面提到，當市場完備的時候，無套利的交易就是線性的，因此非線性算子在完成交易的時候，其合理性完全取決于市場有效性，一旦市場足夠完備，那么采用非線性交易算子的合約，本質上是在極小區間里擬合線性算子。我們看到當前很多 AMM 采用了所謂的固定乘積的交易模型，XY = K ，這是一個典型的規模相關的非線性交易算子，即只有當做市商池子足夠大時，局部模擬線性交易才成為可能，也就是如果 AMM 的交易對象是完備市場的話，其核心意義在于規模效應后擬合的有效性（套利損失小），這種有效性并不是很本質，相比較之下 CoFiX 更加本質和自然。

哈勃公鏈CTO全面解析項目技術開發進展:據官方消息，近日，哈勃公鏈（Hubble Chain）首席架構師 Kevin 從美國硅谷視頻連線，對目前項目的技術開發進度，進行詳盡的匯報解讀。

Hubble Chain是一條支持跨鏈交易且擁有去中心化交易系統的公有鏈，通過采用H+POR 共識機制、蟲洞網絡系統，以及底層跨鏈協議等區塊鏈技術，構建全球區塊鏈智能金融新生態。

2020年5月，哈勃GDP（全球數字支付）計劃面向全球正式啟動，通過HB跨境兌換、HB全球結算、HB尊享支付，全面實現以HB為價值流通轉換的全球化數字貨幣支付場景的應用落地。[2020/6/5]

之所以如此，是因為很多人希望把定價權放在鏈上，這是一種錯覺，因為當市場完備的時候（簡單的說就是供給需求極其巨大，沒有人能操縱市場），中心化交易所的優勢就非常明顯了，或者更本質一點，鏈上每個行為都是拍賣后的產物，這和定價交易服務的需求差距太大，定價交易是一種極致的活動，即使正常的中心化交易所都對計算存儲和通信提出了最高要求，何況鏈上的離散性和拍賣屬性，這是不能用于完備市場的有效定價的。那換成不完備市場呢？比如那些大家常說的尾部資產？新項目？這個時候，核心的問題不在被套利，或者說不存在這樣有效性的檢測和需求，那這個時候的需求應該是快速低成本形成價格并完成較大量的交易。 約束條件主要是兩個成本：快速形成價格的成本，完成較大規模交易的成本。注意這里的成本不是營銷成本、流量成本，而是純粹交易算子內生成本，以 XY = K 這樣的交易算子為例，這種成本包含在 AMM 資金池形成的成本和滑點的相關性里，這種內生的成本、效率區分出各種交易算子的價值。

動態 | 浙江大學攜手劍橋大學發布區塊鏈生態深層解析報告:近期，浙江大學互聯網金融研究院攜手劍橋大學新興金融研究中心發布區塊鏈生態深層解析報告《Distributed Ledger Technology Systems-A Conceptual Framework》的中文版——《分布式賬本技術系統:一個概念框架》。浙大AIF副院長楊小虎指出，該報告不僅闡明了如何識別DLT系統，分析和比較現有的DLT系統，還通過六個實例為新系統設計提供有用的借鑒。[2018/8/17]

除此之外，一個重要的問題是，這些非線性交易算子同時把定價和交易放在一起，還需要經受接受預言機（價格算子）的線性交易模型的競爭，這種競爭下，至少交易效率是完全不能對比的：預言機下的交易算子交易效率遠遠超越非線性交易算子。剩下的可比較的優勢，就是定價成本和效率，這一塊可以展開深入和全面的研究，但直覺上非線性算子也是處于優勢。

繼續討論非線性交易算子的第三個問題，價值輸入問題。這個問題也非常致命，如果從完備市場來說，一定是有大量的小額交易（擬合線性算子）輸入價值，從而補償非線性算子在均衡價格波動時候的套利損失，這種約束條件是非常苛刻的，因為大量的小額需求（相對 AMM 池子，或者池子足夠大，一切普通交易相對看起來很小）往往會因為鏈上邊際成本增加而被淘汰出市場，等于長期來講不利于這種鏈上算子的生存。如果市場是高度不完備的，確實存在大量不在乎價格滑點的交易者，那么任何非線性算子都可以實現這一交易需求，這里面重要的反而是盡可能大量的完成交易（價格不敏感），這又變成類線性模型，比如在穩定幣的交易上，不得不改變 XY = K 的模型，讓非線性的特性降低，對于沉淀價值不利。

從以上三個特點上來看，交易算子的非線性化并不是一個有價值的方向，或者說在鏈上沉淀去中心化價值的協議群里，非線性交易算子并不是我們要去尋找的那一類非線性算子：交易就不應該這樣做。有意思的是前面提到了利率算子，也是一個交易算子，這個算子和純粹的二級市場買賣交易略有差異，這種差異源于利率套利的困難性：沒有足夠的期限結構交易市場讓你去實現套利。這也是為何很多人認為鏈上做借貸比做交易更靠譜的原因，并不是因為什么本質的理由，而是因為套利有效性或者套利難度導致的。目前區塊鏈上的利率市場十分稀薄，還沒有交易到有效的地步，這個時候又沒有好的利率預言機，因此用非線性算子給利率進行定價，就存在一定的價值，但這種價值是一種權宜之計，并不是什么本質創新。

非線性交易算子也是可以進行改進的，這種改進需要引入遞歸信息，即歷史成交信息中捕捉一些有價值的成分，從而降低套利風險，這一部分目前市場研究的非常少，但是已經有很多人意識到可以基于遞歸算子和非線性交易算子結合來降低當前 DEX 的所謂無常損失等等，這些思想并不困難，困難的是對每個算子背后的核心風險進行深度分析，并對交易目標清晰建模，這是 NEST 社區致力的方向：將所有的金融服務統一在算子理論下，得到更多有效的數學方程，讓產品設計更加有效和完整，推動鏈上金融世界的發展。

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