研報 | 交易平臺的流動性與做市定價標準_ETH

導讀

流動性是指資產被買入或賣出并輕松，快速，無成本/低成本地轉換為現金或其他資產/通證的能力。通過個人加密平臺處理加密市場行業內流動性的最常見方法之一是與做市商合并，無論這些做市商是自動算法和智能合約，還是貿易伙伴公司和團體或個人。

展望未來，流動性可確保市場中每個人的價格更優惠，更公平，因為需求和供應方面相互滿足而沒有太多的異動。它還確保更快的交易時間，原因很明顯，買方或賣方正在尋找的東西隨時可用，并因此得到滿足。

1.交易平臺的流動性：旨在維持更穩定的市場與更為公平的價格

流動性之于交易平臺而言，長期以來，一直是其參與激烈的加密市場競爭的法寶之一，優質的交易對，配上良好的流動性，可以讓一個交易平臺快速制勝。

而流動性對于客戶而言，同樣是交易體驗是否友好、順暢的重要保障。能否在短時間內順利買入/賣出大量某一交易對同時又不影響到整體市場價格的穩定性，這是投資者交易過程中的重要考量。

如果說流動性關乎交易平臺的競爭力與投資者的體驗感，如何確定某個交易對的價格即做市標準則直接影響市場的透明性與公平性。需要進一步指出的是，流動性與做市定價標準并非是兩個無關聯的指標，一般來說，流動性愈加優質，做市定價標準會愈加多元和透明;反過來，做市的相關行為又會給市場提供流動性。這兩個指標，實質上是一體兩面的復合體。

好的流動性至少在以下層面能夠有一定的價值：

●?提供更好的、更公平的價格

流動性差的、單一的交易對，它的流動性非常地差，甚至就是純粹的“記賬”幣，流動性好的交易對則能夠在多個主要的交易平臺順暢交易（比特幣是最知名的例子，大量的交易活動能夠推動它形成一個“均衡價格”，對于買家、賣家而言，都能夠有所獲利。

●提供更穩定的市場

流動性差的交易平臺中，大戶/巨鯨很容易通過單次或者幾次大額的買入/賣出，極大影響整個市場的價格，而流動性好的交易平臺則能較好地避免這一問題。

●增加對市場進行技術分析的正確性

目前加密世界存在大量的第三方研究團隊鉆研這一市場的情況，充分的流動性能夠使得各項數據“趨于正常”，這顯然有利于技術分析。

研報：2030年全球區塊鏈消息傳遞應用市場規模預計將超過5億美元:2月1日消息，據市場研究機構Grand View Research發布的最新報告內容顯示，該機構認為到2030年，全球基于區塊鏈的消息傳遞應用程序市場規模預計將達到 5.365 億美元。據悉，2021年時，區塊鏈消息應用的市場估值約為2220萬美元，由北美市場占據主導地位；該報告預測顯示，亞太地區區塊鏈消息應用市場將實現快速增長。

該報告強調了用戶對隱私和安全的日益關注，是用戶選擇采用基于區塊鏈的消息傳遞應用程序的主要原因。[2023/2/1 11:41:43]

2.主流做市定價標準：通過價格推導獲取公允價值

那做市定價機制又是怎樣的呢？首先需要明白，做事定價機制的意義是：當做市商進行大量、頻繁地買賣以增加流動性/穩定幣價時，需要有一套機制對其進場和離場的價格點進行指導；或者是對于投研/分析機構來說，做市的定價機制對于其分析一系列數據指標具有輔助作用。

它的具體方法有哪些呢？Hackernoon向我們展示了三種：

2.1三段論式的價格推導

首先通過所有比特幣/法幣的交易對，計算出比特幣以交易量計算的美元的加權平均價格；

其次，羅列出那些有以比特幣或者法幣為單位計價的加密資產的比特幣或者美元價格，進而以第一部中算出的比特幣價格作為參考價格，算出方才列出的加密資產以交易量計算的加權平均價格；

第三，考慮到并非所有的加密資產都有比特幣/美元的交易對，但是它們又會與其他加密資產組合形成交易對，因而我們將第二步中計算出的加密資產的美元價格作為參考價格(referenceprice)，進而計算出這些加密資產的美元價格。

第四，重復以上步驟，直至所有的加密資產都獲取到相應的美元價格。

我們以如下幣種為例：

假設有以下交易對：BTC/USD,ETH/BTC,ETH/USD,LTC/BTC,LTC/USD,LTC/ETH,MKR/ETH,MKR/LTC,ADA/MKR

首先利用BTC/USD交易對，計算得出BTC價格；

通過ETH/BTC,ETH/USD以及LTC/BTC,LTC/USD，計算得到ETH和LTC的美元價格；

動態 | 多倫多上市公司研報：全球哈希率與比特幣價格差異顯著:據消息，近日多倫多上市區塊鏈投資公司Block One Capital Inc.發表了一篇關于加密貨幣采礦業的研究報告。研究顯示，隨著越來越多比特幣礦工的加入，哈希率迅速上升，采礦收益率迅速下降，因此，當下并不是投資挖礦業的好時機。同時，研究還顯示，采礦硬件在運營最初幾天利潤率最高，采礦設備的部署時機對收入影響極大。[2018/9/6]

通過MKR/ETH,MKR/LTC，計算得知MKR的價格；

進而通過，ADA/MKR交易對，計算的值ADA的價格。

通過以上的步驟，不難看出，后一項交易對的價格得出，依賴于前一項交易對價格的計算，而所有這一切都是基于比特幣美元價格的計算，充滿著大前提、小前提、結論等要素的三段論意味，這是其名稱的由來。

2.2修正三段論式的價格推導/Coinmarketcap可能的定價機制

這一部分是Hacernoon指出的Coinmarketcap可能運用的一種定價機制，相較第一種價格推導的方式，它更為全面一些。前兩項的步驟是一樣的，區別從第三項開始：

除了BTC的價格固定外，利用所有可獲取的交易對，重新計算步驟二中的代幣價格，得出一個調整后的參考價格（referenceprice)；

步驟四計算剩余代幣的價格；

步驟五再次重新計算；

步驟六重復以上步驟，直至所有的代幣均獲得了對應的美元價格，并且所有的交易對都被納入了計算；

同樣的，我們運用“三段論式價格推導”中的例子，詳細化以下第二種計算方法：

假設有以下交易對：BTC/USD,ETH/BTC,ETH/USD,LTC/BTC,LTC/USD,LTC/ETH,MKR/ETH,MKR/LTC,ADA/MKR

首先利用BTC/USD交易對，計算得出BTC價格；

使用步驟2中未使用的LTC/ETH對重新計算ETH和LTC價格。可以將步驟2中找到的ETH美元價格納入等式并獲得LTC美元價格和LTC/ETH美元交易量；

現在我們可以使用三組交易對重新計算LTC平均美元價格。然后，可以將步驟2中找到的LTC美元價格納入LTC/ETH等式，并獲得該貨幣對的ETH美元價格和新交易量；

分析 | 加拿大央行研報：在區塊鏈進行雙花欺詐是不現實的:加拿大央行日前公布對區塊鏈技術的激勵相容研究結果，著重于通過區塊鏈技術的工作量證明（PoW）共識機制建模，模擬誠實和不誠實礦工的行為，發現利用區塊確認時間差進行雙重支付的欺詐是“不現實的”。上述研究報告查看區塊鏈這樣的數字賬本是否免于對雙重支付——所謂雙花這類欺詐，發現如果一個礦工掌握50%以上算力，具備了51%攻擊的能力，理論上說，不誠實的礦工可以進行雙花欺詐，但從經濟角度看，為了實現這種欺詐，不誠實的礦工必須有很雄厚的財力，而且是“風險中性”，因此報告認為：“這種假設情況通常是不現實的，現實情況下，用戶幾乎沒有經濟方面的動機發起這種攻擊，特別是在其他礦工的計算投資龐大時。”[2018/7/23]

算出MKR的價格；

重新計算LTC和ETH的價格；

進而算出ADA的價格；

這種方法中涵括了方法一中那些較為小眾的交易對，讓整體的定價機制更為全面。

2.3TheSilicoinMethodology

其方式主要通過對于每個交易平臺，計算在該交易平臺交易的每枚通證的價格

特定交易平臺的通證價格是從最佳交易對建立的，即具有最小步驟數和最大交易量

對于沒有法幣交易的交易平臺，使用一個主流的通證建立法定鏈接，之后：

1.計算特定交易平臺中通證的總交易量，作為該交易平臺上所有交易對的交易量。

2.計算所有交易平臺的交易量加權平均通證價格。

但當前在定價機制上普遍存在一定的誤區

主要表現在目前有些第三方價格指數存在一定的問題，它們會將某個幣種的所有價格聚合在一起，然后直接取平均值。由于市場摩擦的存在，這一做法可能會導致價格的極大偏離。

同樣地，我們引用Hackernoon的例子如下：

假設我們在某交易平臺有以下交易對，MKR/BTC=0.092andMKR/ETH=3.60；

首先我們通過其他交易平臺中BTC和ETH法幣交易對的數據，算出這兩個幣種的法比幣價格，假設分別為：BTC=$3,400andETH=$90；

其次，我們運用以上價格，進而算出Maker的價格，MKR/BTC的價格為$3,400*0.092=$312.8,MKR/ETH的價格為$90*3.60=$324.0。

全球比特幣挖礦成本研報：年耗電量超過捷克，相當于全球總用電量0.3%:鏈塔智庫發布《全球比特幣挖礦成本研究報告》。報告中稱，截至22日，比特幣年耗電量估計為68.08萬億瓦小時，相當于全球總用電量0.3%。如果比特幣是一個國家，它的耗電量排名大致在41名，位于智利和捷克之間。在韓國比特幣挖礦電力成本最高，委內瑞拉最低。大部分挖礦依靠煤電。全球58%的比特幣礦場位于中國，16%位于美國。[2018/5/23]

至此，我們可以發現，如果引入不同交易平臺的同一交易對作為參考價格，進而計算其他幣種的價格，很容易出現價格不同的情況。這就是所謂的市場摩擦的作用，也是投資者套利的機會所在。

3.做市商的必要性：主要的市場參與者與操作策略

做市商的主要活動是通過在交易平臺的訂單簿中放置多個限價訂單，為買賣雙方創造一個健康活躍的市場。提供做市解決方案的機構需注冊，并且通常與交易平臺簽訂了特別協議。這樣的協議一方面賦予它們特殊的交易條件，包括降低費用，但另一方面，它要求做市商提供一定質量的流動性。不同交易平臺可用的流動性質量可以通過訂單深度和點差大小來衡量。

對于交易平臺而言，流動性是最重要的一個方面之一，客戶能夠在任何給定時間交易加密資產而不會缺乏配對或交易量。

流動性市場的利差越來越大，使得客戶進入和退出交易頭寸的成本更低。精通技術分析的更為成熟的投資者可能更傾向于那些具有更嚴格價差的市場，因為這類市場更具可預測性，因此與具有較大價差的市場相比，他們的分析策略在這樣的市場中更可靠。

同時，大型訂單對流動性市場的可能價格波動影響小于非流動性市場。

擁有做市商的眾多好處之一是能夠支持大量交易平臺和通證有序發展，直到交易量增長到不需要任何進一步的做市。

做市商不僅可以防止非流動性，還可以防止給定通證或交易平臺的波動，更高的流動性允許即將在平臺上買賣的交易者進行即時交易，不必等到匹配的買家。

然而，做市商并沒有規定資產的價格。他們根據市場反應采取行動，提供訂單，降低差價，制定上市策略，協助與交易平臺談判，并就項目的營銷工作提供反饋。

做市不僅僅是運營交易機器人。做市商需專門了解訂單需求，技術分析和構建定制化的交易軟件作為策略的一部分，但在實施策略之前還應了解并考慮宏觀條件。

大摩研報：加密貨幣的興起可能改變央行應對金融危機的方式:摩根士丹利分析師Sheena Shah及其團隊近期發布的研報分析了央行使用加密貨幣的幾個可能的領域，其中最引人注目的潛在應用領域為貨幣政策領域。報告稱，各國央行可以使用加密貨幣，以便在未來一旦發生金融危機時能夠激進地降低利率，減輕危機的影響：“理論上，一個100%數字化的貨幣系統可以允許出現更低的負利率”。[2018/5/15]

目前市場中活躍的做市商的主要包括：

●?GSRMarkets

GSRMarkets最初是一家位于香港的算法數字交易公司，它使用專有軟件為多個加密資產及交易平臺提供流動性。

該公司通過復雜的貿易訂單支持做市和場外交易，包括超大和專業訂單，并對受媒體和世界事件影響嚴重的加密資產做出響應。GSR目前與多家數字資產交易平臺集成，以在全球范圍內提供這些流動性解決方案。

該公司擁有一支曾在高盛和IBM工作過的團隊，在金融，定量投資和交易技術方面擁有數十年的經驗。還接受過麻省理工學院和哥倫比亞大學等商業，數學，計算機工程和法律方面的培訓，公司也是數字資產市場協會的創始成員之一。

●KaironLabs

KaironLabs總部位于比利時和荷蘭，為所有公開發行的效應型通證提供市場營銷服務，與GSR一樣使用自營交易軟件。

Kairon目前正在與各大交易平臺進行磋商談判，以便與他們直接合作。其管理人員不僅擁有信息學，商業管理，金融和保險方面的學歷，還具有銀行業企業架構經驗，開發交易算法，財務咨詢和資產交易經驗。

●CoinFlow

CoinFlow是一家位于香港的加密市場做市商，為通證發行人，交易平臺提供指定的做市與通證發行咨詢服務。它目前正在為前100位的項目通證提供做市服務。他們的交易軟件也是內部構建的，提供全天候自動監控。

其專有軟件目前已經集成到了多個流行的加密資產交易平臺，包括Binance，OKex，Bittrex，Kraken，Liquid，IDEX，Bit-Z和CoinBene。

該團隊在投資銀行，高頻交易，軟件開發，業務開發和通信方面擁有多元化經驗。根據其網站，該公司符合道德規范，并通過公司治理和反洗錢政策制定了防洗錢，恐怖主義融資和其他金融犯罪的戰略。

●Keyrock

Keyrock.eu采用內部開發的算法交易機器人和高頻交易基礎設施和行業專業知識，為加密生態系統提供市場營銷和流動性。

除了與主要的加密資產交易平臺集成以提供流動性之外，該公司還為其客戶提供透明的數據，讓客戶了解其市場、通證等的運營和整體健康狀況.

Keyrock還根據客戶的要求提供有關登陸交易平臺和量身定制的開發咨詢和市場支持。來自公司監控系統的數據能夠告訴客戶的API和加密市場的性能。此外，客戶可以使用公司的模塊化技術構建和發布可擴展的策略。

●WintermuteTrading

WintermuteTrading旨在為IC*0創建流動市場，它目前連接到100多個加密資產交易平臺，并與主要交易平臺建立了穩定合作關系。對于IC*0，ITO或STO，通證發行人能夠使用該公司的服務為其IC*0公開發售創造流動性。在根據項目的定義和定制流動性參數制定可行的策略之前，公司與發行人合作首先了解他們的目標和要求，并且還可以幫助通證發行人在合適的交易平臺上市。

已上交易平臺的項目方可以集成Wintermute以支持其項目的流動性或促進他們的二次交易。該公司還可以協助已上EX的項目恢復流動性損失，從而避免項目從交易平臺上除名。

該做市商的整體費用模型是基于績效的，這意味著客戶在達到目標時才需付費。除了創建自定義交易策略外，該團隊系統技術還可以監控客戶在各大平臺的各項交易活動。

●Hummingbot

Hummingbot主要通過運行高頻做市機器人以達到加密資產交易的自動化。由于項目整體是開源的，因此服務相對免費和可審計，當前已與DDEX和RadarRelay等去中心化的交易平臺，以及一個中心化的交易平臺相集成，為他們提供做市服務和流動性。

集成化的做市機器人在不同的交易平臺自動化運行，通過高頻率的交易和報價，將買賣差價和市場之間的價格錯位產生利潤。加密資產交易平臺能夠使用該技術可以創建和維護流動性。

●Platinum

PlatinumSecurities為STO，IEO和IC*0提供流動性和做市解決方案，協助通證在前十大交易平臺上市，并獲得流動性和穩固的交易量。對于其客戶，Platinum將確保買/賣價差小于1％，并且有一個精確和穩固的流動性策略。該公司目前正在為400多個通證項目提供支持和咨詢。

該公司還允許客戶直接監督市場營銷中使用的資金，以保持透明。根據客戶的需求或取決于客戶的服務類型，客戶可以獲得月度報告以及專屬的個人客戶經理。

●ScavengerBot

無論BTC價格是下跌還是上漲，ScavengerBot都會在加密市場上交易比特幣以獲得利差。它可以作為交易機器人與個人交易賬戶集成，以根據點差贏得賬戶所有者的利潤，并且可以自動關閉銷售或購買訂單。

該平臺于去年9月推出了內測，其機器人沒有任何前期成本，但收取自動交易平臺產生的所有利潤的15％。帳戶的所有者每周根據機器人為他們賺取的每日利潤開具發票。

●CyberX

CyberX成立于2016年，由華爾街銀行高盛，瑞銀，美林，Citadel基金，AQR，Blackrock，GSA、百度和湯森路透的資深人士創立。它的創始人還聯合創辦了中國第一家加密資產錢包公司Bihang.com，該公司后來被OKEx加密交易平臺收購。

據該公司網站稱，該公司正在建立一個平臺，為通證發行人，機構投資者/通證基金，交易平臺和高凈值客戶提供“全方位的金融服務”。

它提供的服務包括市場營銷，以便在各個市場層面上全天候提供交易平臺的流動性。該服務最終將支持所有主要交易平臺，包括期貨交易平臺;它提供訂單深度并維持買/賣價差;提供對知情交易者的預警機制，交叉三角套利，并基于定量分析監控市場以識別異常交易行為。

它還提供被動和主動資產管理，套利。

CyberX的交易平臺專為機構客戶設計，重點關注算法交易智能，目標實現利潤最大化，低延遲，高可靠性，賬戶安全性，區塊鏈數據分析和多級加密資產支持。它的平臺可以本地安裝在客戶端的機器和網絡上，也可以直接連接到交易平臺，但API不會泄露信息給第三方。

交易平臺支持交易算法，如TWAP/VWAP和其他高級算法。使用該算法，除了防止信息泄漏之外，用戶還能夠隱藏交易意圖，降低交易成本，最小化市場影響。該平臺還支持自動訂單執行，并提供全天候可配置的參數和指標。

●CyptoMarketMakers

雖然一些做市商和流動性提供商主要使用自動交易，但CryptoMarketMakers使用手動和算法交易策略。該公司在為每種類型和種類的交易平臺和通證提供流動性方面經驗豐富，每月費率為10BTC，其中75％用于實際訂單。這確保了公司提供流動性的任何加密和通證都在積極地進行交易，并且在市場中保持高銷量以獲得其他好處，例如被其他交易平臺優先列入并獲得更多宣傳。

●B2C2

B2C2成立于2015年，總部位于倫敦，為世界各地的經紀公司，交易平臺，銀行和加密資產基金提供服務，包括市場上主流的加密資產交易對和法定貨幣對。

因此，它以24/7/365為基礎，以美元，英鎊，歐元，日元，新加坡元，澳元，加元，瑞士法郎等方式為比特幣，以太幣，萊特幣，比特幣現金，瑞波和以太坊經典提供流動性。它還提供即時執行和交易后結算，其客戶可以通過公司的API和網絡平臺全天候地購買和出售加密資產。

此外，該公司可以提供價格，提供FIX連接，即插即用的連接方式，可與現有場外交易市場相媲美，也可提供多幣種專業知識。

到2015年，該公司通過各種加密和本地貨幣交易了數百億美元，包括美元，歐元，日元，新加坡元，瑞士法郎，比特幣，以太坊，萊特幣，瑞波，比特幣現金等等。它還提供靈活的交易規模，包括從小型算法交易到數百萬美元的場外交易業務服務。

此外，當前市場中活躍的做市服務商還包括HashcashConsult、GenesisTrading、Bankex、Prycto、Cumberland等。總體看來，由于當前加密市場的全球化與分散化交易的特性，無論是交易平臺或是項目方在短期內對于做市服務商仍然有著巨大的需求；從長期的角度看，當前做市商大體策略差異化不大，而隨著市場的逐漸成熟與主流交易平臺的馬太效應，長期考驗的是其團隊對于數據的理解深度以及自動化反應效率。

未經授權，嚴禁轉載。本文僅提供參考，不構成投資建議。

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