UNISWAP: Impermanent Loss and Risk Profile of a Liquidity Provider
Uniswap是一个去中心化交易所（DEX），于2018年11月2日首次在以太坊主网上推出[1]，是去中心化金融（DeFi）产品生态系统的一部分。它用确定性模型取代了集中式交易所（CEX）常见的传统订单簿交易类型，该模型沿着由流动性提供者提供的货币数量确定的固定价格函数交换货币（或代币/资产）。流动性提供者可以被视为去中心化交易所的投资者，每笔交易赚取固定佣金。它们将资金锁定在不同货币对的流动性池中，允许市场参与者使用固定价格函数进行互换。流动性提供者作为流动性提供者承担市场风险，以换取每笔交易的佣金。在这里，我们分析了流动性提供者的风险状况，特别是所谓的非永久（未实现）损失。我们提供了一个改进的版本，通常表示的非永久性损失函数的Uniswap v2的半无限域。本文还讨论了Uniswap v2和v3之间的差异。
2021-06-28 q-fin.CP q-fin.GN q-fin.PM
Impermanent Loss in Uniswap v3
AMM是部署在区块链上的自治智能合约，它在该链上的不同资产之间建立市场。在本文中，我们正在研究一个特定类别的AMM称为常数功能做市商的交易概况，忽略费用，是由他们的债券曲线。这类AMM遭受通常被称为临时损失的损失，我们之前已经确定为相关自融资交易策略的Gamma成分，这是LP提供商针对潜在费用收入下注的风险。最近的Uniswap v3版本推广了杠杆流动性供给的概念--其中提供流动性的交易范围被缩小，并通过消除未使用的抵押品实现更高程度的资本效率。这种杠杆增加了所赚取的费用，但也增加了所承担的风险，即IL。Uniswap v3的费用水平已广为宣传，因此在本文中，我们将重点关注IL的计算。我们发现，对于我们分析的17个池，覆盖了TVL的43%，并根据规模，复合令牌和数据可用性进行选择，自成立以来到截止日期的总费用为1.993亿美元。我们还发现，在此期间，LP遭受的总IL为2.601亿美元，这意味着如果他们只是HODLd，这些LP的总收入将增加6080万美元。
2021-11-17 q-fin.PM q-fin.TR
Automated Market Makers: Mean-Variance Analysis of LPs Payoffs and Design of Pricing Functions
本文提出一种基于外部预言机的自动做市商机制，通过均值-方差分析证明其优于常数函数做市商，为流动性提供者带来更优收益。
2023-11-19 q-fin.TR
Automated Market Makers: Toward More Profitable Liquidity Provisioning Strategies
针对加密经济系统中流动性提供者缺乏有效策略指导易亏损的问题，本研究构建基于无常损失的度量模型，分析Uniswap v3 700天历史数据，揭示策略关键参数对盈利的影响，助力制定更优策略。
2025-01-14 q-fin.TR
G3Ms:Generalized Mean Market Makers
在去中心化金融（DeFi）的设置，我们提出了一个新的参数化家庭的常数函数做市商（CFIAN），我们称之为广义均值做市商（G3 Ms），基于广义均值。G3 M介于算术平均和几何平均CFMM模型之间，G3 M将其作为特例。我们还提出了一个扩展的G3 Ms，基于所谓的广义f-均值，称为广义f-均值做市商（Gf 3 Ms）。此外，我们还表明，G3 Ms具有某些性能优于那些表现出的算术平均CFMM或几何平均CFMM单独。
2022-08-15 q-fin.TR
Size matters for OTC market makers: general results and dimensionality reduction techniques
在大多数场外交易市场中，少数做市商为其他市场参与者提供流动性。更准确地说，对于一系列资产，他们设定了他们同意买卖的价格。因此，做市商面临一个有趣的优化问题：他们需要选择出价和卖价赚钱，同时减轻风险与持有库存在波动的市场。学术文献中提出了许多做市做市模型，其中大多数是针对单一资产的做市做市，而做市商通常负责一长串资产。然而，处理多资产做市的罕见模型在最优报价的数值近似方面受到维数灾难的影响。本文的目的是提出一个降维技术，以解决多资产做市，通过使用因子模型。此外，我们推广了现有的做市商模型，增加了一个重要的功能：的存在不同的交易规模和做市商的可能性，在场外市场上，以不同的价格响应不同的请求的大小。
2022-09-21 q-fin.TR
Cooperation between Independent Market Makers
随着金融市场的数字化，交易商越来越多地通过算法来处理做市活动。最近的反垄断文献引起了对人工智能引起的共谋的关注。本文研究了做市商之间通过独立Q学习进行合作的可能性。将具有库存风险的做市定价问题描述为一个重复的一般和博弈。在猎鹿型回报下，我们发现做市商可以在没有沟通的情况下学习合作策略。一般来说，即使最低点差是唯一的纳什均衡，高点差也可能具有最大的概率。此外，在游戏中引入更多的代理人并不一定会消除超竞争价差的存在。
2022-06-11 q-fin.TR
Market Informedness and Market-Maker Profitability: The Trade-Off Between Adverse Selection and Price Discovery
University of Zurich（苏黎世大学）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；Aisot Technologies（艾索特科技）
本文通过多智能体强化学习框架研究市场知情度对做市商盈利能力的影响，发现知情订单流在低知情市场中导致严重逆向选择风险，但整体上市场知情度提高带来的价格发现效应抵消了逆向选择的负面影响，使做市商盈利能力呈上升趋势。
2026-06-18 q-fin.TR
Price-Setting of Market Makers: A Filtering Problem with an Endogenous Filtration
研究了连续时间下完全竞争和风险中性条件下做市商的定价问题。因此，我们遵循经典的Glosten-Milgrom模型，该模型将买入价和卖价定义为给定做市商部分信息（包括客户交易决策）的资产真实价值的预期。真实值被建模为一个马尔可夫过程，可以观察到的客户在泊松时间的一些噪声。我们通过解决具有内生过滤的过滤问题，以数学上严格的方式分析价格制定问题，该过滤问题取决于做市商报价的买入价和卖价过程。在一定条件下，证明了价格过程的存在唯一性.
2012-10-15 q-fin.TR
Looking into informal currency markets as Limit Order Books: impact of market makers
本研究将市场微观结构框架应用于古巴非正式货币市场，利用限价指令簿建模买卖动态，并通过 Avellaneda-Stoikov 模型证明引入做市商能提升市场质量，为政策制定者干预资源受限的非正式市场提供参考。
2025-03-05 q-fin.TR
Concentrated Superelliptical Market Maker
本文提出适用于电力等市场的集中超椭圆做市商，支持负/正定价资产交换并需货币记账单位，扩展了流动性倾斜与集中功能，且对比了其与Black-Scholes备兑看涨期权等的关键特征。
2024-11-26 q-fin.TR
The Impact of Designated Market Makers on Market Liquidity and Competition: A Simulation Approach
本文通过基于智能体的模拟研究指定做市商（DMMs）对市场质量指标的影响，发现DMMs能增强市场流动性，且存在最佳竞争水平可最大化收益并减少对价格发现的负面影响，过度激励则收益递减。
2024-09-25 q-fin.TR
Concentrated Liquidity in Automated Market Makers
本文研究集中流动性如何改变自动做市商中的流动性提供市场，通过比较引入前后的平均费用回报，并利用历史交易数据评估多种基础集中流动性策略在不同交易对和市场条件下的表现。
2021-10-04 q-fin.TR
Phase Transitions in Kyle's Model with Market Maker Profit Incentives
我们考虑了三种类型的参与者之间的随机博弈：一个内部交易者，噪声交易者和做市商。在一个类似的方式凯尔的模型，我们假设，内幕人士首先选择她的市场订单的大小，然后做市商确定的价格通过观察总订单流从内幕人士和噪声交易者的交易。除了经典的框架，收入项被添加到做市商的性能函数，这是成比例的订单流和买卖价差的大小。我们推导出内部人的收入函数的最大化，并证明了在游戏中的均衡的充分条件。然后，我们使用神经网络的方法来验证这种平衡。我们发现，在这个模型中的平衡状态经历有趣的相变，作为做市商的性能函数中的收入项的权重的变化。具体而言，均衡状态下的资产价格经历了三个不同的阶段：无价差的线性定价规则、包含线性中间价和买卖价差的定价规则以及中间价为零且价差较大的亚稳态。
2021-03-07 q-fin.TR
Optimal Trading in Automatic Market Makers with Deep Learning
本文研究CFMMs与中心化交易所的最优交易策略，提出通过控制交易速率隐藏订单的最优执行模型，并采用深度Galerkin方法求解动态规划方程，实验表明该策略优于朴素策略且不易受价格滑点影响。
2023-04-05 q-fin.TR
Market Making with Model Uncertainty
保证金互助市场是一个交易平台，通过它，共同做市商可以同时清算多个或有债权市场。这个市场有几个独特的属性，在2000年代开始吸引金融业的注意力。例如，该平台将个人或有债权市场的流动性聚集到共同池中，同时保护做市商免受潜在的财务损失。本文的贡献是双重的。首先，我们提供了一个新的经济学解释的市场出清策略的同注分彩市场是众所周知的文献。同注分彩拍卖商等价于对未来或有事件具有极端模糊厌恶的做市商。其次，基于这种理论的理解，我们提出了一个新的市场出清算法，称为Boghtian Pari-mutuel机制（KPM）。KPM保留了同注分彩市场的许多有趣的特性，同时明确控制了做市商的模糊性厌恶。此外，KPM在计算上是高效的，因为它可以在多项式时间内求解。
2015-11-10 q-fin.TR
Optimal Market Making in the Presence of Latency
本文研究了存在延迟时大报价资产的最优做市问题。我们考虑了一个随机游走的资产价格模型，并制定了市场庄家的优化问题，使用马尔可夫决策过程（MDP）。我们刻画了一个订单的价值，并证明了它在MDP模型中起着单期报酬的作用。基于这一特征，我们提供了明确的标准，评估做市的盈利能力时，有延迟。在我们的模型下，我们表明，做市商可以赚取一个积极的预期利润，如果有足够的不知情的市价订单击中做市商的限价订单的价格跳跃率相比，和交易时间跨度足够长。此外，我们的理论和数值结果表明，延迟可能是一个额外的风险来源，延迟会对做市商的表现产生负面影响。
2020-03-17 q-fin.TR
The Market Maker's Dilemma: Navigating the Fill Probability vs. Post-Fill Returns Trade-Off
Department of Statistics, University of Oxford（牛津大学统计系）；Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, University of Oxford（牛津大学牛津量化金融研究所）；Department of Mathematics, University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校数学系）；Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所）；School of Mathematical Sciences, Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院数理科学学院）；Department of Mathematics and Statistics, Memorial University of Newfoundland（纽芬兰纪念大学数学与统计系）
本文研究了做市商在成交概率与成交后收益之间的权衡，发现反向策略在特定条件下更有效。
2025-11-23 q-fin.TR
Price-Aware Automated Market Makers: Models Beyond Brownian Prices and Static Liquidity
本文针对价格感知型自动做市平台的报价优化需求，提出融合随机波动率、跳变、Hawkes过程微观价格模型及两类需求过程的模型体系，并分析各模型最优报价计算的数值方法复杂度。
2024-05-18 q-fin.TR
High Frequency Market Making
自1998年获得美国证券交易委员会授权以来，电子交易所蓬勃发展，到2010年，高频交易占美国股票交易的70%以上。由于做市商的存在，这些市场被认为增加了流动性，做市商愿意在任何时候作为交易对手进行交易，以换取一笔费用，即买卖价差。在本文中，我们提出了一个均衡模型，显示这样的做市商如何提供流动性。该模型依赖于客户交易的密码本，即隐含的alpha。在解决了单个客户的优化问题，并确定其隐含的阿尔法，我们框架的做市商随机优化问题作为一个随机控制问题的无限维控制变量。假设所有客户的时间范围相同，或随机偏微分方程模型，他们的信念，我们解决了做市商问题，并推导出易于处理的公式的最优策略和由此产生的限价订单簿动态。
2012-10-21 q-fin.TR
FX Market Making with Internal Liquidity
HSBC（汇丰银行）；Department of Mathematics, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数学系）
本文研究了外汇市场中做市商在内部流动性池中的最优多目标策略，探讨了流动性管理与市场条件、风险承受能力及算法之间的关系。
2025-12-04 q-fin.TR
Limit Order Book (LOB) shape modeling in presence of heterogeneously informed market participants
限价订单簿的建模与对真实市场参与者行为的假设直接相关。本文件具有双重意义。我们首先提出的实证研究结果奠定了两个改进这些模型的基础，第一个是关注市场参与者，增加了额外的维度知情的做市商，而第二个，也许是更原始的一个，地址之间的比赛在书中知情的交易员和知情的做市商导致不同的形状的订单簿。也就是说，我们建立了一个基于主体的订单簿模型，其中有四种类型的市场参与者：知情交易者，噪声交易者，知情做市商和噪声做市商。我们基于Glosten-Milgrom方法和最新的Huang-Rosenbaum-Saliba方法构建我们的模型。我们引入了一个参数，捕捉知情的流动性交易者和供应商之间的竞争后，一个新的信息的基本价值的资产。然后，我们从代理之间的相互作用中推导出整个“静态”限价订单簿及其特征--即买卖价差和每个级别价格下的成交量--并将其与预先存在的模型进行比较。然后，我们讨论的情况下，噪声交易者对资产的基本价值的影响，并扩展模型，考虑到许多种知情的做市商。
2020-09-06 q-fin.TR
A Utility Framework for Bounded-Loss Market Makers
我们引入了一类基于效用的做市商，他们总是以风险中性的价格接受订单。我们得到了做市商有界损失的充分必要条件。证明了双曲绝对风险厌恶效用做市商等价于加权伪球形评分规则做市商。特别是，汉森的对数评分规则做市商对应于负指数效用做市商在我们的框架。我们描述了第三个等效配方的基础上保持成本函数，似乎最自然的实施目的，我们说明了如何翻译之间的三个等效配方。我们研究市场的流动性和做市商的最坏情况下的损失之间的权衡。对于最坏情况损失的固定界限，一些做市商在统一价格附近表现出更大的流动性，一些做市商在极端价格附近表现出更大的流动性，但没有做市商可以在所有制度中表现出一致的流动性。对于固定的最低流动性水平，在一定的正则性条件下，给出了做市商最坏情况损失的下界。
2012-06-20 cs.GT q-fin.TR
Optimal make-take fees for market making regulation
我们考虑的交易所希望设定合适的买入-卖出费用，以吸引其平台上的流动性。使用委托代理的方法，我们能够描述在准明确的形式，最优的合同，提出一个做市商。该合约基本上取决于做市商库存轨迹和资产的波动性。我们还提供做市商应显示的最佳报价。我们的公式的简单性使我们能够详细分析与交易所相比，没有合同的情况下，最优合同的影响。我们特别指出，它为投资者带来了更高质量的流动性和更低的交易成本。
2019-11-25 q-fin.TR
Equilibrium in closed constant-function market maker economies
Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo（滑铁卢大学统计与精算科学系）
该研究针对含两资产两交易者的无费用封闭式CFMM经济，推导了单边均衡的帕累托最优性、代表性代理人存在条件，证明交易可收敛至帕累托最优均衡，并给出首轮交易先动优势的相关条件。
2026-10-23 q-fin.TR
Optimal make take fees in a multi market maker environment
根据最近的文献，我们考虑一个交易所希望与几个做市商建立一个合适的合同，以提高其平台上的交易质量。为此，我们使用委托代理方法，其中代理人（做市商）以纳什均衡方式优化其报价，为委托人（交易所）提出的合同提供最佳响应。该合同旨在吸引平台上的流动性。这是因为交易所的财富依赖于市价订单的到来，而市价订单的到来又是由做市商的价差推动的。我们计算了准显式形式的最优合约，并推导出了做市商的最优价差策略。在这种多做市商环境中出现了几个新现象。特别是，我们表明，它不一定是最优的，有大量的做市商在存在的一个承包计划。
2021-03-07 q-fin.MF q-fin.TR
Analysis of the impact of maker-taker fees on the stock market using agent-based simulation
最近，美国的大多数证券交易所都采用了庄家-接盘者收费，即交易所向在订单簿中下订单的交易员支付回扣，并向从订单簿中接受订单的交易员收取费用。做市商-接受者费用鼓励交易者下许多订单，为交易所提供市场流动性。然而，目前尚不清楚做市商-接盘商费用如何影响一笔接单的总成本，包括所有收取的费用和市场冲击。在这项研究中，我们调查了制造商-接受者费用的总成本采取的订单与我们的人工市场模型，这是一个代理人为基础的模型金融市场。我们发现，制造商-接受者费用鼓励市场有效性，但增加了接受订单的总成本。
2020-10-18 cs.MA q-fin.TR
Can maker-taker fees prevent algorithmic cooperation in market making?
在半现实的市场模拟器中，独立的强化学习算法可以帮助做市商即使在没有沟通的情况下也能保持较宽的价差。这一意想不到的结果挑战了现行的反垄断法框架。我们通过算法研究了制造者-接受者费用模型在防止合作方面的有效性。在将做市建模为一个重复的一般和博弈之后，我们通过实验证明了净交易成本与做市商回扣之间的关系不一定是单调的。除了接受者费用的上限，我们可能还需要制造商回扣的下限来破坏合作。我们还考虑了接受者-制造者模型以及中间价格波动、库存风险和代理商数量的影响。
2022-11-01 cs.MA q-fin.TR
SoK: Decentralized Exchanges (DEX) with Automated Market Maker (AMM) Protocols
作为去中心化金融（DeFi）生态系统的一个组成部分，具有自动做市商（AMM）协议的去中心化交易所（DEX）随着最近对区块链和分布式账本技术（DLT）的兴趣重新燃起而获得了巨大的吸引力。自动做市商（AMM）采用对等池方法，通过所谓的守恒函数在算法上确定资产价格，而不是匹配买卖双方。为了促进基于自动做市商（AMM）的去中心化交易所（DEX）的改进和发展，我们创建了该领域知识的第一个系统化。我们首先建立了一个通用的自动做市商（AMM）框架，描述了经济学和形式化系统的状态空间表示。然后，我们采用我们的框架系统地比较顶级自动做市商（AMM）协议的机制，说明他们的守恒函数，以及滑移和发散损失函数。我们进一步讨论了安全和隐私问题，以及基于自动做市商（AMM）的去中心化交易所（DEX）的固有属性如何实现这些问题，并探索缓解解决方案。最后，我们对分散金融（DeFi）和传统市场微观结构的相关工作进行了全面的文献综述。
2023-03-14 cs.GT q-fin.TR
Improved Price Oracles: Constant Function Market Makers
自动做市商，首先由汉森的对数市场评分规则（或LMSR）推广到预测市场，已经成为分散金融的重要组成部分，称为“原始”。一个特别有用的原始是衡量资产价格的能力，这个问题通常被称为定价预言问题。在本文中，我们专注于分析一个非常大的自动化做市商，称为常数功能做市商（或CFIAN），其中包括现有的流行的做市商，如Uniswap，平衡器和曲线，其年交易量总计数十亿美元。我们给出了充分的条件，使得在相当一般的假设下，与这些常数函数做市商互动的代理商被激励正确地报告资产的价格，并且他们可以以计算有效的方式这样做。我们还得到了一些其他有用的属性，以前不知道。这些包括CFMM持有的资产总值的下限，以及保证任何代理人都不能通过任何一组交易耗尽给定CFMM持有的资产储备的下限。
2020-06-26 math.OC q-fin.TR
Strategic Insider Trading Equilibrium with a Non-fiduciary Market Maker
研究了Kyle（1985）模型的连续时间版本，其中做市商不是受托人。他们有一些市场力量，他们利用这些力量来设定对他们有利的价格，从而产生积极的预期利润。这对均衡有几个影响，最重要的是，通过设定一个适度的费用条件的订单流，做市商能够获得的利润数量级，甚至比一个完全知情的内幕交易者更好。我们的模型还表明了为什么投机价格比基本面预测的更不稳定。
2019-08-23 math.OC q-fin.TR
Unified Approach for Hedging Impermanent Loss of Liquidity Provision
Abu Dhabi Investment Authority（阿布扎比投资局）；ADIA Lab（ADIA实验室）；Khalifa University（哈利法大学）；Imperial College（帝国理工学院）；Marex；LGT Bank（LGT银行）
本文针对 Uniswap V2/V3 流动性提供的无常损失，提出统一的 IL 定义，并通过 IL 保护求偿权构建静态期权复制与风险中性动态对冲及解析估值框架。
2026-10-30 q-fin.MF q-fin.TR
Market Making via Reinforcement Learning in China Commodity Market
做市商在金融市场中发挥着重要作用。一个成功的做市商应该控制库存和逆向选择风险，并为市场提供流动性。强化学习作为控制问题中的一种重要方法论，具有数据驱动和较少刚性假设的优势，自2018年以来在做市领域受到极大关注。然而，尽管中国大宗商品市场以农产品、有色金属等交易量最大，但将强化学习应用于中国市场做市做市的研究还很少。本文试图填补这一空白。我们的贡献有三个方面：我们开发了自动交易系统，并验证了在中国商品市场应用强化学习的可行性。此外，我们探测代理的行为，通过分析它如何对不同的环境条件作出反应。
2022-07-01 q-fin.TR
Automated Liquidity Provision and the Demise of Traditional Market Making
传统的做市商正在失去其重要性，因为自动化系统在很大程度上承担了市场中提供流动性供给的角色。我们更新了Glosten和Milgrom（1985）的模型来分析这个新的世界：我们添加了多个证券，并引入了一个自动做市商，它使用证券之间的关系来为订单流定价。这种新的自动化参与者处理大多数订单，设置更有效的价格，并增加知情交易者的交易成本，减少不知情交易者的交易成本。这些结果可以解释最近高频交易在美国市场的主导地位，以及美国股票交易量的相应增加和交易成本的降低。
2010-07-14 q-fin.TR
Market making and incentives design in the presence of a dark pool: a deep reinforcement learning approach
我们考虑做市商同时在交易所的明池和暗池中行动的问题。该交易所希望建立一个合适的交易费用政策，以吸引在其场地进行交易。我们首先解决做市商在没有交易所干预的情况下的随机控制问题。然后，我们推导出定义做市商和交易所之间的最优合约的方程。该合约取决于做市商在两个交易场所的活动所产生的交易流量。在这两种情况下，我们显示的存在性和唯一性，在粘性的意义下，哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的解决方案，相关的做市商和交易所的问题。最后，我们设计了深度强化学习算法，使我们能够有效地近似做市商的最优控制和交易所提供的最优激励。
2019-12-02 q-fin.MF q-fin.TR
Optimal Execution and Macroscopic Market Making
Monash University（莫纳什大学）
提出一个随机博弈模型，刻画做市商与交易者之间的策略互动，通过FBSDEs刻画纳什均衡，并在特定模型中建立全局适定性，模拟揭示报价与策略订单负相关。
2026-06-11 q-fin.TR
A Unified Framework for Dynamic Pari-Mutuel Information Market Design
最近，一些新的同注分彩机制已经被引入，以组织或有债权市场。汉森介绍了一个做市商从对数评分规则，后来陈和彭诺克开发了一个成本函数公式的做市商。另一方面，Peters等人的SCPM模型基于使用凸优化模型的呼叫拍卖设置的想法。在这项工作中，我们开发了一个统一的框架，桥梁这些看似无关的模型集中组织或有债权市场。该框架，作为SCPM的推广，将支持许多理想的属性，如适当的评分，真实的出价（在近视的意义上），有效的计算，并保证最坏情况下的损失。事实上，我们的统一框架将使我们能够表达各种适当的评分规则，现有的或新的，从经典的效用函数在凸优化问题代表市场组织者。此外，我们利用对偶的概念表明，市场模型是等价的风险最小化问题的凸风险度量。这将使我们更清楚地了解各种机制所采取的风险态度的差异，特别是加深我们对汉森做市商等流行机制的直觉。总的来说，我们相信这项工作推进了我们的目标，市场组织者正在优化流行的同注分彩机制，将它们重新塑造成一个统一的框架。
2009-02-14 q-fin.TR
Multi-Currency AMMs for Decentralized FOREX Markets: Feasibility & Optimal Design
University of Toronto（多伦多大学）
本文针对去中心化外汇市场，提出多货币AMM池设计，结合层次凝聚聚类算法划分货币，实证显示较载体货币路由降低约13%交易成本，在金融压力期收益稳定。
2026-07-30 q-fin.TR
Automated Market Makers in Cryptoeconomic Systems: A Taxonomy and Archetypes
本研究针对密码经济系统中去中心化代币交易所的AMM设计复杂易出风险的问题，构建AMM分类法并提出三类适配代币发行交易的原型，衔接工程与经济视角，助力多元场景AMM设计与可持续密码经济系统构建。
2025-03-21 cs.CR q-fin.TR
Optimal Dynamic Fees in Automated Market Makers
University of Warwick（华威大学）；University of Stuttgart（斯图加特大学）；University of Oxford（牛津大学）
该研究针对自动做市商（AMM），确定了恒定函数做市商中的最优动态手续费，发现两种手续费机制，并提出与库存线性相关且对外部价格敏感的动态手续费是合适候选方案。
2026-07-31 q-fin.MF q-fin.TR
Competition and Incentives in a Shared Order Book
本文通过委托-代理模型分析两个交易所共享限价订单簿的监管效率，证明纳什均衡存在性并揭示激励提供作为公共品导致的搭便车问题，最终可能削弱市场竞争。
2025-09-12 q-fin.TR
About constant-product automated market makers
恒定产品做市功能由Hayden Adams于2017年首次引入，以创建Uniswap，这是一个以太坊上的分散交易所。这使用户能够以任何给定的汇率交换资产。一些变化，如平衡器和曲线后来推出。在本文中，我们分析了规则这种类型的协议的数学。我们发现，将一笔交易拆分为多笔较小的交易不会影响最终汇率。我们还表明，该协议是更安全，更有利可图的时候，没有人重新复合他们的费用。
2023-01-20 cs.GT q-fin.TR
Bandit Market Makers
我们介绍了一个模块化的做市的框架。它将基于成本函数的自动做市商与强盗算法相结合。我们得到了最坏情况下的利润保证的最好的事后在一类自然的“overround”成本函数。这种组合使我们有分布免费保证利润的遗憾，同时保持有界的最坏情况下的损失和计算的易处理性在组合空间的成本函数为基础的方法。我们目前的模拟结果，以更好地了解做市商的实际行为的框架。
2013-08-02 cs.GT q-fin.TR stat.ML
Optimal Routing for Constant Function Market Makers
我们考虑在多个常数函数做市商（CFNTR）的网络上最优执行涉及多个加密资产（有时称为代币）的订单的问题。当我们忽略与在CFMM上执行订单相关联的固定成本时，该最优路由问题可以被转换为凸优化问题，这在计算上是易于处理的。当我们包含固定成本时，最优路由问题是一个混合整数凸问题，可以使用（有时很慢）全局最优化方法来求解，或者使用基于凸优化的各种算法来近似求解。最优路由问题包括作为特殊情况的问题，识别存在于网络中的套利的CFR4，或证明不存在。
2022-04-11 math.OC q-fin.TR
Automated Market Makers for Decentralized Finance (DeFi)
本文比较 DeFi 中多种自动做市商模型，提出基于恒定圆/椭圆的成本函数，以更低计算量和凸曲线改进恒定乘积模型，并增强抗滑点抢跑攻击能力。
2024-05-18 cs.DM cs.GT q-fin.TR
An Efficient Algorithm for Optimal Routing Through Constant Function Market Makers
Uniswap等常数函数做市商（CFSs）促成了数万亿美元的数字资产交易，并拥有数十亿美元的流动性。一个自然的问题是，如何在一个CFBTC网络中最佳地路由交易，以确保最大可能的效用（由用户指定）。我们提出了一个有效的算法，基于分解方法，以解决最佳执行的订单在分散的交易所网络的问题。分解方法的副作用是，可以简单地将更复杂的CFcnt，甚至包括“聚合CFcnt”（如Uniswap v3），纳入路由问题。数值结果表明，显着的性能改进，这种方法，测试现实网络的CFITERS相比，对现成的商业求解器。
2023-02-09 math.OC q-fin.TR
Optimal Exit Time for Liquidity Providers in Automated Market Makers
Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所）；Oxford-Man Institute of Quantitative Finance（牛津曼定量金融研究所）
本文将AMM中LP的流动性撤回建模为含内生停止时间的随机控制问题，证明HJB拟变分不等式粘性解唯一性，并用两种数值方法求解最优退出与手续费策略。
2025-10-20 q-fin.MF q-fin.TR
Design of a Decentralized Fixed-Income Lending Automated Market Maker Protocol Supporting Arbitrary Maturities
Antai College of Economics；Management Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China
本文提出了一种支持任意期限的去中心化固定收益借贷AMM协议，通过整合不同期限的固定收益工具提升资本效率和金融稳健性。
2025-12-18 cs.CR q-fin.TR
Oracle-Parametrized Constant Function Market Makers: From Price Feeds to Pricing Rules
University of Florida（佛罗里达大学）；Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）
本文提出预言机参数化做市商（OP-AMMs），在严格收缩条件下证明报价在预言机价格与储备自给价格间插值，推导LVR分解，并发现OP-AMMs在提高资本效率的同时降低归一化LVR，但噪声或过时预言机会逆转收益，回测验证了权衡。
2026-09-29 q-fin.MF q-fin.TR
Optimal Fees for Geometric Mean Market Makers
恒定功能做市商（CFIAN）是一系列自动化做市商，可以在公共区块链上实现抗审查的去中心化交易。套利交易已被证明可以使CFCFRIC报告的价格与外部市场的价格保持一致。这些交易对向CFTC提供准备金的流动性提供者（LP）施加了成本。交易费被提议作为补偿有限合伙人套利损失的一种机制。然而，高额的费用降低了CFCFTC报告的价格的准确性，并可能导致储备偏离理想的资产组成。因此，CFMM设计者面临着如何最佳选择费用以吸引流动性的问题。我们开发了一个框架来确定的价值有限合伙人提供流动性的CFMM费用时，基本过程如下一般扩散。专注于一个受欢迎的类的CFINUS，我们称之为几何平均做市商（G3Ms），我们的方法也允许一个选择最佳的费用，最大限度地提高LP值。我们说明了我们的方法，表明平均方差效用的LP将更喜欢G3M在所有其他交易策略的费用接近零。
2021-04-01 q-fin.MF q-fin.PM q-fin.TR
A Note on Optimal Fees for Constant Function Market Makers
本文提出一个确定CFMM最优交易费用的框架，证明多流动性池竞争下存在纯纳什均衡而非逐底竞争，并通过数值实验和真实交易数据验证其效果。
2021-05-28 cs.GT q-fin.TR
Optimal Transport and Risk Aversion in Kyle's Model of Informed Trading
我们建立了最优运输理论和动态版本的凯尔模型之间的联系，包括通过共轭对偶和Monge-Kantorovich对偶的知情交易利润的新特征。我们使用这些连接扩展到多个资产，一般分布和风险厌恶的做市商的模型。对于厌恶风险的做市商，流动性较低，资产表现出短期逆转，风险溢价取决于做市商库存，这是均值回复。我们说明了模型表明，隐含波动率预测股票收益率时，有知情的股票和期权交易和做市商是风险厌恶。
2021-08-12 q-fin.MF q-fin.TR
Equilibrium Reward for Liquidity Providers in Automated Market Makers
本研究通过领导者-追随者随机博弈模型，推导出自动做市商（AMM）为最大化订单流而向策略性流动性提供者（LPs）提供的均衡合约，发现LPs仅在流动性吸引更多噪声交易时才有动力添加流动性，合约依赖于外部价格、池参考价格和储备。
2025-03-28 math.OC q-fin.TR
Expiring Assets in Automated Market Makers
针对传统AMM不适用于到期资产、临近到期时套利失效且流动性提供者风险过高的问题，本文提出结合AMM与限价订单簿的到期资产去中心化交易所设计，保障市场出清并支持风险控制与动态调价。
2024-01-09 cs.DC q-fin.TR
