作者:CapitalismLab
最近TradejoeV2因為從Uniswap手里搶到大量Arb交易份額而火爆,幣價迅速翻倍。那么其究竟是如何做到的?為其提供流動性又需要注意些什么?
本文將帶你深入淺出的了解JoeV2的機制,分析其為何能在$ARB交易中獲取大量份額,以及產品的優劣勢,幫助你更好地理解DEX。
TradeJoeV2簡單概括:
AMM類似訂單簿,使用非連續流動性
最小價格精度基于比例而非固定數值
垂直聚合流動性帶來更好的可組合性
基于LP獲取的交易手續費和有效TVL的來進行流動性激勵
一、AMM機制
接下來以JoeV2中的ARB/ETH20?bps池為例來進行深入分析,首先我們看一下池的流動性分布,咋一看跟UNIV3是挺像的。
報告:過去一年部署在以太坊和相關區塊鏈上的智能合約激增12倍:金色財經報道,根據 Alchemy 的一份新報告,過去一年,部署在以太坊和相關區塊鏈上的智能合約激增了12倍,Alchemy增長分析師Blake Tandowsky 將這一繁榮歸因于建立在以太坊之上的第2層區塊鏈,例如 Arbitrum和Optimism,它們極大地降低了智能合約平臺的使用成本。Alchemy表示,雖然開發人員數量有所下降,但留下來的開發人員正在開發比以往更多的智能合約。
報告還表示,7 月份新的、用戶友好的加密錢包數量躍升超過 1,200%,即13倍,基于智能合約的錢包有近30萬活躍用戶,6月有2.2萬名活躍用戶。[2023/8/4 16:17:14]
那么其根本性不同在什么地方?JoeV2的一個長條即對應一個單點價格,就是說除非你把這個bin的流動性消耗光,否則價格是不會變化的。比如下圖,可以看到該Bin內有大約35?kArb和2ETH,如果此時有人按0.00066賣了價值2?E的Arb,那么交易的Bin就會向左移動一位,價格才會發生變化。
過去48小時內價值超過6800萬美元的以太坊被橋接至Base網絡:金色財經報道,Dune 鏈上數據顯示,在Meme幣 BALD 大幅飆升的情況下,過去 48 小時內價值超過 6800 萬美元的以太坊被橋接至Coinbase的新第 2 層區塊鏈Base。(周末之前,每天的流入量僅為 50 萬至 70 萬美元左右。)最活躍的錢包將 1,300 萬美元的以太坊轉移到網絡;其他錢包都沒有超過100萬美元。
據悉,BALD可通過建立在Base之上的LeetSwap去中心化交易所 (DEX) 進行交易,價格從初始發布到峰值躍升約 4,000,000%,24 小時內交易量超過 1 億美元。[2023/8/1 16:09:55]
我們再對該池嘗試添加流動性,發現是可以添加單點流動性,就是說添加的流動性就在一個價格上,這其實就相當于在訂單簿中放一個Maker單。那旁邊的PctRage=0.20%是怎么回事?
DFINITY:ICP鏈上區塊數突破20億:5月30日消息,DFINITY發推稱,ICP鏈上區塊數突破20億,達到重要里程碑。ICP瀏覽器顯示,截至發稿區塊高度為2019886279,交易吞吐量為5225.2 TPS。[2023/5/30 11:48:14]
我們稍微移動一下右側滑鈕,將價格范圍擴大到2B?in,然后計算兩個價格的相對差別。
(?0.00067237272-0.00067103065)/0.00067103065=0.20%?
也就是說0.20%就是最小價格精度
我們看下偏離當前價格較大的情況如何,比如ARB/ETH=0.0001的位置。可以得出
/0.00010015473=0.20%?
對的,可以理解為任一位置上下價格之差都是0.2%?,基于比例而非固定數值。這是和傳統訂單簿相差較大的地方,傳統訂單簿一般給一個固定數值的最小精度,比如0.01USDT這樣。
亞馬遜利用人工智能提高物流和配送速度:5月15日消息,亞馬遜正在優先使用人工智能(AI),通過縮短產品與顧客之間的距離來提高配送速度。
5月15日,亞馬遜北美和歐洲客戶履行和全球運營服務副總裁Stefano Perego在接受CNBC采訪時表示,人工智能在亞馬遜運營的各個方面都發揮著作用。這包括將人工智能用于交通,如地圖和路線規劃,以及考慮天氣條件等因素。此外,人工智能還能幫助顧客在亞馬遜上搜索所需產品。
目前,亞馬遜正在優先考慮人工智能來優化其庫存。Stefano Perego強調庫存安置的重要性,認為這是減少提供服務費用的一個關鍵領域,“想象一下,決定把這批庫存放在哪里是一個多么復雜的問題。我們要縮短與客戶之間的距離,提高交貨速度。”(Cointelegraph)[2023/5/15 15:04:08]
Joe的UI也給出了4種添加流動性的方式,點擊上圖右上角的「learnmore」就可以學到對其詳細的定義,但是除了Spot之外,其他四種都是使用官方設定的參數值,不可控。所以我建議使用Spot,存法類似UNIV3,大不了多存幾個不同價格范圍的。另外目前JoeV2目前有流動性激勵,必須考慮這個的收益。
AlgoX與新火科技旗下MPC自托管平臺Sinohope達成合作:據官方消息,新火科技旗下MPC自托管平臺Sinohope宣布正式與專注全球大宗商品的量化交易公司AlgoX達成合作協議,雙方將圍繞虛擬資產安全及合規托管技術進行深度溝通與密切合作。
作為新火科技新近推出的重點產品,Sinohope致力于為每個機構打造專屬的數字資產自托管平臺。該平臺通過采用 MPC-CMP 技術支持用戶分布式管理私鑰分片與協同簽名解決私鑰單點風險,有效增加透明性和易用性。
AlgoX-算法探索技術公司(Algorithm Exploration Technologies)總部位于新加坡,專注于探索適用于超高頻交易(HFT)的數學算法創新研究,打造“交易訂單簿背后的大腦”。通過將先進數學算法與程序自動化交易融合研究,旨在成為全球領先的交易技術探索型創新企業。[2023/5/12 14:59:27]
二、流動性激勵
目前這些池名后帶有「Rewards」標簽的是有流動性挖礦激勵的
JoeV2的流動性挖礦激勵分配模式:
根據LP實際獲取的交易手續費和MakerTVL算出分數,參見下圖
MakerTVL目前只看當前價格+-5?bin內的,比如Arb/ETH0.2%的Bin寬度,那么只有當前價格+-1%以內的TVL才會被記入
當一個Epoch結束后,統計該Epoch之內的分數然后按比例集中發放
就是說如果想要獲取流動性激勵,還是需要比較集中地提供流動性。
如想知道更多細節,可見文檔。
三、$ARB交易為何獲取大量份額
假設當前市場在持續買入Arb,UniswapArb/USDC=1.005?,假設JoeV2的價格精度為1%?,bin分布為。這個時候Joe當前的bin應為1.00?,比Uni便宜0.5%,那只要交易費比這個差距小,通過1inch等聚合器買入Arb的交易自然就會優先走Joe,反之如果是賣Arb的話Joe就沒有優勢。也就是說其在高波動率出單邊行情下較有優勢,而低波動率猴市下則比較平庸。
加上Joe針對ARB/ETH的交易對設置了0.2%的費用,而在當時由于波動預期較高,UNI又只能設置0.01%?/0.05%/0.3%?/1%這四檔,大部分LP位于0.3%以上檔位,相比Joe的0.2%又有劣勢。
高波動率下的經常性匯率優勢+相對較低的費率,使得JoeV2在ARB0.00啟動初期獲取了大量的份額。目前隨著波動率的下降,其匯率也不再有經常性優勢;UNIV3LP回歸0.05%費用的池子,也基本失去費率優勢,所幸名聲打出來了,加上其有不錯的激勵機制,給了項目方更大的操作空間。
四、產品優劣勢
實際上在上面的Arb交易份額論述中,其AMM機制帶來的優劣已經說明,這一節討論其他方面:
優勢:
垂直聚合流動性帶來更好的可組合性
高效率+支持激勵,可以拿到合作方的激勵,比如有望受益于LSDwar
劣勢:
沒有成熟的Bribe等代幣賦能機制,代幣持有者收益有限
無常損失相對較大
五、優勢:可組合性
由于在JoeV2中,流動性是通過每個bin垂直聚合的,而在UniswapV3中,流動性是橫向聚合的。垂直聚合的主要好處是它允許流動性可替代。
我們看一筆具體添加流動性的交易,會發現在用戶添加ETH/USDC后,Joe給用戶返回了大量不同TokenID的ERC-1155LBT,反應了用戶在不同價格水平上的流動性分布。
這跟返回單個NFT的UNIV3有較大差別。因為相同TokenID代表流動性位于單個Bin/價格水平內,這是同質化的,具有更好的可組合性。
優勢:合作方激勵預期
集中流動性高效率+支持激勵,有望吸引到LSD等有流動性需求的合作方來提供激勵,比如此前UNIV3+激勵模式Kyberswap,就從Lido拿到了僅次于Curve的激勵分配,并且占據了極大的Alt-l1/L2的LSD交易量份額。
那么能夠提供類似價值的JoeV2理論上也有這個機會,從而提升TVL和交易量。
六、劣勢:代幣賦能問題
如我此前推文所述,純現貨DEX,如果沒有bribe這類額外賦能機制的話,是比較困難的,空有TVL和交易量卻無法轉化為代幣持有者的收益。
目前是Joe通過手續費抽成來獲取收益,但抽多了又勢必影響份額。Joe雖然有VeJoe,但并不是復制Curve走Bribe這條路,目前看來并不十分成功,因此代幣賦能仍然是個問題。
劣勢:無常損失相對較大
如前文所述,單邊行情下JoeV2有經常性匯率優勢,但這對于LP而言實際上是承擔了更大的無常損失,相當于更便宜的把幣賣了。
Joe會合理設置費用來補足這一點,比如1%bin寬度的ARB/USDC費用為0.8%?,?0.2%bin寬度的ARB/ETH費用為0.2%?。加上此點并不容易察覺,所以還好(笑
總結
TradeJoeV2相對UNIV3在效率上更多的是做到了特定場景下的差異化優勢,而高可組合性這個優勢的發揮非常依賴其的自身規模。因此后續應該持續關注項目方的BD等操作,看能否BD到足夠的合作激勵,構建起增長飛輪。
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