解析DeFi线性与非线性交易算子设计思路及差异
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原文标题：《第三讲|DeFi行业本质研究之交易算子》
大家在开发DEX的时候，本质是设计一个交易算子，这个算子可以是线性，也可以是非线性，同样大家在设计利率算子的时候，本质上也是在设计一个交易算子，同样存在线性和非线性的区别。但这种区别，大部分人还不容易理解。
线性的含义，是指我们在完成交易的时候，使用了均衡价格，交易只是在这个价格下，资产组合的一种简单的线性变换。为何在这个时候要线性，因为使用了均衡价格理论上接受了无套利假设，在这种情况，合理的金融交易都是线性的，如果出现非线性的结果，比如STP=Y中，T是非线性的，那么得到的Y就是不可定价资产组合，或者说是存在套利机会的资产组合。原则上使用了预言机的交易模型，其交易算子应该是线性的，否则会被套利。换个角度来说，只要是完备市场，定价有效的情况下，只有线性的交易算子才会无套利。
奇虎360公开“基于联盟区块链的标识解析方法”专利:8月30日消息，北京奇虎科技有限公司、中国信息通信研究院日前联合公开一种“基于联盟区块链的标识解析方法、装置、存储介质及服务器”专利，申请日期为2021年4月29日，申请公布号：CN113315811A。天眼查App显示，该专利属于计算机技术领域。方法包括在第一对外节点接收到标识解析请求的情况下，从第一对外节点对应的本地数据库中查询是否存在与标识解析请求中的标识符对应的IPFS哈希值。
若未查询到IPFS哈希值，则基于标识解析请求向联盟区块链中除第一对外节点之外的其他节点发送第一查询请求；接收由联盟区块链中响应于第一查询请求的节点发送的IPFS哈希值，并基于IPFS哈希值通过第一对外节点访问IPFS服务，以获取IPFS哈希值对应的标识解析信息由此可有效提高对标识解析过程的安全性，保证通过标识解析得到的数据不易被篡改。（邮箱网）[2021/8/30 22:45:51]
但线性代表一个特征：任意池子都是平等且该算子无法token化，因为被复制后完全一样。这里需要提一句，所谓的协议在链上捕获价值和token化是一个概念的两个表达方式，就是这个协议具备了某种构建新均衡的能力，如果只是在已有均衡上做线性变幻，则是不可能捕获价值的。想象一下，当每个链上资产都接受给定的均衡价格的时候，这些资产完成交易，在哪个合约里都是等价的，不需要在指定的合约内完成，因为这些交易都是简单的线性变换，那么任何一个交易合约或者交易算子都是不可能捕获价值并token化的。在不考虑自动对冲的情况下，复制一张CoFiX合约，可以完成和CoFiX完全一样的功能，所谓的流动性分散在哪张合约里都是不重要的，链上是一个完全开放的世界，线性变换意味着处处等价。
哈勃公链CTO全面解析项目技术开发进展:据官方消息，近日，哈勃公链（Hubble Chain）首席架构师 Kevin 从美国硅谷视频连线，对目前项目的技术开发进度，进行详尽的汇报解读。
Hubble Chain是一条支持跨链交易且拥有去中心化交易系统的公有链，通过采用H+POR 共识机制、虫洞网络系统，以及底层跨链协议等区块链技术，构建全球区块链智能金融新生态。
2020年5月，哈勃GDP（全球数字支付）计划面向全球正式启动，通过HB跨境兑换、HB全球结算、HB尊享支付，全面实现以HB为价值流通转换的全球化数字货币支付场景的应用落地。[2020/6/5]
如果采用非线性交易算子就不一样了。这个时候，按照上面的分析，是不需要预言机的，非线性算子试图完成三件事：定价、交易和沉淀价值。由于非线性交易算子在设计上更加开放，因此原则上可以设计成与规模相关的自增强属性从而沉淀价值，这就带来几个问题：其一是当市场逐渐完备时，非线性交易算子本质上是在极小的交易规模里拟合线性算子；其二是当市场不完备时，这种非线性交易算子的设计，成本和效率是否足够？其三是非线性的价值输入由谁来提供？这种价值输入是否会在线性交易算子的竞争下逐渐流失？
动态 | EOS疑似将推出基于EOS的HandShake DNS解析服务:EOS疑似将推出基于EOS 的 HandShake DNS解析服务，一位开发者的Github显示正在开发EOS-handshake服务。Cosmos社区总监Chjango Unchained4月30日发推表示发现EOS开发者正在复用 Handshake 的开源代码。EOS或许会加入域名解析服务，生态会进一步扩大。（IMEOS）[2019/4/30]
前面提到，当市场完备的时候，无套利的交易就是线性的，因此非线性算子在完成交易的时候，其合理性完全取决于市场有效性，一旦市场足够完备，那么采用非线性交易算子的合约，本质上是在极小区间里拟合线性算子。我们看到当前很多AMM采用了所谓的固定乘积的交易模型，XY=K，这是一个典型的规模相关的非线性交易算子，即只有当做市商池子足够大时，局部模拟线性交易才成为可能，也就是如果AMM的交易对象是完备市场的话，其核心意义在于规模效应后拟合的有效性，这种有效性并不是很本质，相比较之下CoFiX更加本质和自然。
分析 | 资金流入榜首DASH盘面解析:在过去24小时中，DASH在各主流币中非常强势，资金净流入31.97亿人民币。从图中可以看出，DASH目前4小时走势处于上升楔形三角中，底部不断抬高，100均线上穿长期200均线，表明近期压力位将会上移，并且MA100和MA 200将会对币价起到支撑作用，不过目前两均线的缺口在收窄，说明近期上冲动能在逐步减弱，RSI显示进入超买区域，短期有回撤蓄势的需求，上方压力95，下方支撑89，收盘若站稳89上方，还会有上涨空间，反之币价可能回撤至三角底部$75附近寻求支撑。利好消息面，区块链支付服务PolisPay宣布与Dash合作，将支持其万事达卡借记卡。[2019/3/13]
之所以如此，是因为很多人希望把定价权放在链上，这是一种错觉，因为当市场完备的时候，中心化交易所的优势就非常明显了，或者更本质一点，链上每个行为都是拍卖后的产物，这和定价交易服务的需求差距太大，定价交易是一种极致的活动，即使正常的中心化交易所都对计算存储和通信提出了最高要求，何况链上的离散性和拍卖属性，这是不能用于完备市场的有效定价的。那换成不完备市场呢？比如那些大家常说的尾部资产？新项目？这个时候，核心的问题不在被套利，或者说不存在这样有效性的检测和需求，那这个时候的需求应该是快速低成本形成价格并完成较大量的交易。约束条件主要是两个成本：快速形成价格的成本，完成较大规模交易的成本。注意这里的成本不是营销成本、流量成本，而是纯粹交易算子内生成本，以XY=K这样的交易算子为例，这种成本包含在AMM资金池形成的成本和滑点的相关性里，这种内生的成本、效率区分出各种交易算子的价值。
摩根士丹利分析师深度报告全解析：比特币“见底”规律及六大必读趋势:摩根士丹利分析师Sheena Shah 19日发表最新研报。主要观点包括：今天正在经历的比特币熊市早就在2000年的纳斯达克市场上演过，只不过是以15倍速度在“快进”；熊市看到唯一交易量增加的数字货币可能就是USDT，尽管USDT的可靠性遭遇广泛质疑，因为交易员们面对各种币的大跌只能暂时先买回USDT；日元升值可能促使日本散户增加对比特币的投资；千币齐跌，但区块链行业依旧火热，对于传统VC来说，参与ICO也有三大好处；比特币与其它币之间的相关性随价格下跌而上升，市场上涨时，它们的相关性反而下降；比特币在不同交易所的价差显示，价格触底反弹的日子，价差会有规律的突然拉大。[2018/3/20]
除此之外，一个重要的问题是，这些非线性交易算子同时把定价和交易放在一起，还需要经受接受预言机的线性交易模型的竞争，这种竞争下，至少交易效率是完全不能对比的：预言机下的交易算子交易效率远远超越非线性交易算子。剩下的可比较的优势，就是定价成本和效率，这一块可以展开深入和全面的研究，但直觉上非线性算子也是处于优势。
继续讨论非线性交易算子的第三个问题，价值输入问题。这个问题也非常致命，如果从完备市场来说，一定是有大量的小额交易输入价值，从而补偿非线性算子在均衡价格波动时候的套利损失，这种约束条件是非常苛刻的，因为大量的小额需求往往会因为链上边际成本增加而被淘汰出市场，等于长期来讲不利于这种链上算子的生存。如果市场是高度不完备的，确实存在大量不在乎价格滑点的交易者，那么任何非线性算子都可以实现这一交易需求，这里面重要的反而是尽可能大量的完成交易，这又变成类线性模型，比如在稳定币的交易上，不得不改变XY=K的模型，让非线性的特性降低，对于沉淀价值不利。
从以上三个特点上来看，交易算子的非线性化并不是一个有价值的方向，或者说在链上沉淀去中心化价值的协议群里，非线性交易算子并不是我们要去寻找的那一类非线性算子：交易就不应该这样做。有意思的是前面提到了利率算子，也是一个交易算子，这个算子和纯粹的二级市场买卖交易略有差异，这种差异源于利率套利的困难性：没有足够的期限结构交易市场让你去实现套利。这也是为何很多人认为链上做借贷比做交易更靠谱的原因，并不是因为什么本质的理由，而是因为套利有效性或者套利难度导致的。目前区块链上的利率市场十分稀薄，还没有交易到有效的地步，这个时候又没有好的利率预言机，因此用非线性算子给利率进行定价，就存在一定的价值，但这种价值是一种权宜之计，并不是什么本质创新。
非线性交易算子也是可以进行改进的，这种改进需要引入递归信息，即历史成交信息中捕捉一些有价值的成分，从而降低套利风险，这一部分目前市场研究的非常少，但是已经有很多人意识到可以基于递归算子和非线性交易算子结合来降低当前DEX的所谓无常损失等等，这些思想并不困难，困难的是对每个算子背后的核心风险进行深度分析，并对交易目标清晰建模，这是NEST社区致力的方向：将所有的金融服务统一在算子理论下，得到更多有效的数学方程，让产品设计更加有效和完整，推动链上金融世界的发展。
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文章作者：Banach
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