作者:?DmitriyBerenzon
翻译:?闵敏
来源：以太坊爱好者
很多市场可能没有足够的有机流动性来支持活跃交易。做市商就是解决这一问题的代理方，促使市场达成原本不会达成的交易。“
自动做市商”就是通过
算法来实现这些功能的代理方，可以
为数字化的市场注入流动性。
虽然自动做市商在理论和实践上都有了长足发展，但是“恒定函数做市商”对学术界和金融市场来说是“从零到一”的创新。后者为数字资产交易所引入了确定性的定价规则，重新定义了做市商的流动性供给流程，并实现了全球资金池访问平等化。
在这篇文章中，我将：
解释AMM和CFMM之间的区别
探索CFMM的优缺点及其设计和用例的未来发展方向
术语解读
尽管密码学货币社区对自动做市商有浓厚的兴趣，但是他们对相关术语的概念不甚了解。
每当谈及自动做市商，大多数人都会想到Uniswap。实际上，过去十年来，已经有大量学术文献研究了自动做市商这一概念。在大多数情况下，自动做市商主要是为了信息聚合而设计的，并在收益取决于未来状况的市场中执行。
最受欢迎的自动做市商是2002年提出的对数市场评分规则。大多数预测市场都采用这一模型。另外，用于信息聚合的自动做市商模型种类繁多，例如，贝叶斯做市商和动态同注分彩做市商。
虽然Uniswap确实是自动做市商，但是我们可以给出更具体的解释。由于Uniswap做市商使用的是“恒定乘积做市商”，我们将这类自动做市商归入恒定函数做市商一类。
每当谈及CFMM，人们经常会把它跟“联合曲线”联系起来，但这是不对的。联合曲线定义了价格和代币供应量之间的关系，而CFMM定义了两个或以上代币的关系。实际上，“联合曲线”一词的创造者指出，这个词原本用于“联合型策展社区”的语境中。
动态 | 链客社区联合北京交通广播推出区块链技术科普节目:12月11日15:15—16:00，区块链技术社区——链客区块链技术社区将联合北京交通广播FM103.9从零开始为大众科普解码区块链技术，蜻蜓FM及北京广播网同期进行全球直播。首期做客嘉宾为链客区块链技术社区创始人郄建军和百度区块链产品负责人于雅楠。[2019/12/11]
最后，经常有人将Compound等算法借贷协议称作自动做市商。我相信，这些算法市场所使用的AMM是不包括CFMM的，因为利率函数是基于利用率的动态变化的，而且不以保持利率不变为目标。
恒定函数做市商
CFMM是第一类应用于现实金融市场的AMM。密码学货币社区设计CFMM的目的是为了构建去中心化的数字资产交易所，并基于两个或以上资产的可用数量在实际交易前预定义出一组价格。不同于基于订单簿的传统交易所，交易者是基于一个资产池而非特定的交易对手进行交易。
“恒定函数”一词指的是，无论交易如何改变资产储备额，资产储备额的乘积都是不变的。
CFMM通常有三类参与者：
交易者：使用一种资产交换成另一种资产
流动性提供者（
Liquidityprovider,LP）：愿意提供他们的资产组合来满足交易需求，以此赚取交易费
套利者：将资产组合中资产维持在市场价格，并从中获利
CFMM通常用于二级市场交易，往往会通过套利交易准确反映每个资产在参考市场上的价格。例如，如果CFMM的价格低于参考市场价格，套利者会在CFMM上买入资产，然后到基于订单簿的交易所卖出，以此获利。
恒定乘积做市商
恒定乘积做市商由Uniswap率先实现。其公式如下所示：
动态 | 新浪财经：官媒针对区块链的报道从科普宣传转向打假监管:据新浪财经今日消息，“1025新政”满月，一个月间，官媒对区块链的态度风向已转。据11月初的一项统计，七家党媒在新政一周内发布了65篇直接相关报道，当时文章中的关键词是数据、产业、安全、创新等，大量文章偏向于科普区块链的概念以及应用介绍，提醒警惕虚拟货币炒作的仅有3篇。近期，官媒的批评焦点则纷纷指向借区块链之名进行的虚拟货币发行和炒作行为。据统计，新华网、人民网收录转载的，以打击虚拟货币或揭露假借区块链行为主题的文章，自10月25日到11月25日午间，共28篇；其中，11月19日至11月25日的一周内就高达15篇。这些文章主要围绕三个观点展开：厘清区块链和虚拟货币的关系，说明二者概念不等；打击伪“区块链”局，或是虚拟货币局揭露；提醒民众，区块链不能成为炒作的噱头，更不是行的招牌，需警惕此类活动，理性投资。[2019/11/26]
其中，
R(α)?和?
R(β)?分别代表两种资产的池内储备数量，
γ?代表的是交易费率。无论资产α或β的交易数量是多少，当费用为零时，
R(α)*R(β)的乘积恒等于常数k。这一等式常被简化为x*y=k，其中x和y分别代表两种资产的储备额。实际上，由于Uniswap会收取0.3%的交易费添加到资金池内，每笔交易都会
增加k?。
两种资产的恒定乘积函数构成一条双曲线，其优点是资产价格越接近无穷大，越能产生流动性。
恒定总和做市商
恒定总和做市商是较为简单的恒定函数做市商的实现。其公式如下所示：
动态 | 币安科普MimbleWimble算法:币安官方推特今日发布隐私算法Mimblewimble的科普贴，在下方留言区大量网友留言猜测是否是基于 Mimblewimble算法的隐私币Grin或者Beam即将登陆币安交易所，其中猜测Grin的呼声更高。[2019/9/2]
其中，R(i)?代表了每种资产的储备量，k?是一个常数。尽管这个函数会产生“零滑点”，但是它不能无限提供流动性，因此可能不适合作为独立的去中心化交易所用例实现。实际上，如果作为储备代币的参考价格不等于1，那么所有套利者会不断买入其中一种代币，直至其流动性耗尽。
两种资产的恒定总和函数构成一条直线，并得到一个等式?x+y=k。
恒定平均值做市商
恒定平均值做市商由恒定乘积做市商这一概念推广而来，可用于两种以上资产，权重比例不仅限于50/50。恒定平均值做市商由Balancer率先引入，其公式如下所示：
其中?R?代表每种资产的储备量，W?代表每种资产的权重，k?是常数。换言之，在不计入费用的情况下，恒定平均值做市商可确保资产储备量的加权几何平均值保持不变。
-来源：Balancer白皮书-
例如，
三种资产的平均加权函数是?
(xyz)^(1/3)=k。
混合型CFMM
声音 | 中科院姚建铨：要加快推进区块链与物联网融合的科普 培训:据新华网消息，日前，在区块链与物联网融合发展峰会上，中国科学院院士姚建铨说，关注区块链技术里面的大数据，跟区块链技术结合起来进行测量和检测，能更好地提升激光清洗技术。姚建铨建议，无锡今后要加快推进区块链与物联网融合的科普、培训，正确引导广大人民群众对技术的认知；同时，建立专业、权威，但又普适、成套的理论体系和标准，以此切入区块链的实际应用。[2018/9/18]
一些项目根据交易资产的特征使用混合函数获得理想属性。
Curve的设想是，如果底层资产的价格相对稳定，就可以减少函数的滑点。因此，它采用了恒定常数和恒定乘积的混合函数，得到了一个非常复杂的公式：
其中，x?代表每种资产的储备量，n?代表资产种类数，D?代表储备资产中的不变量，A?是“放大系数”，当资产组合处于平衡状态时，该函数就会发挥恒定总和的作用，当资产组合的平衡状态被打破时，该函数就会发挥恒定乘积的作用。实际上，该函数看起来像是“放大的双曲线”。
-来源：Curve白皮书-
虽然ShellProtocol有着类似的目标，但是它采取的方法截然不同。它不仅像Curve那样利用稳定币来优化函数的滑点，还像Balancer那样使用加权资产篮子作为储备资产，但是它的独特之处在于，它引入了多个可调参数。其公式如下图所示：
-来源：Shell白皮书-
科普时报：区块链与云计算长期发展目标不谋而合:据《科普时报》今日报道，区块链与云计算两项技术的结合，从宏观上来说，一方面，利用云计算已有的基础服务设施或根据实际需求做相应改变，实现开发应用流程加速，满足未来区块链生态系统中初创企业、学术机构、开源机构、联盟和金融等机构对区块链应用的需求。另一方面，对于云计算来说，“可信、可靠、可控制”被认为是云计算发展必须要翻越的“三座山”，而区块链技术以去中心化、匿名性，以及数据不可篡改为主要特征，与云计算长期发展目标不谋而合。[2018/5/4]
其中，U(x)?是由增益函数?G(x)?和损失函数?F(x)?组成的效用函数；x?代表的是每种资产的储备量。实际上，当流动性池达到平衡时，该函数起到恒定总和的作用，但是当流动性池中每种资产的权重都偏离指定阈值时，就会逐渐增加滑点。这种设计可以确保流动性池基于每种资产的预设权重保持平衡。
CFMM的优势
提高交易速度
在传统的交易所流程中，做市商需要创建订单，并将它们发布到交易所上，然后浏览订单，等待订单成交。由于订单需要被撮合，一些订单可能需要等待较长时间才能成交。CFMM可以解决经济学上的“需求巧合”问题，让交易立即达成，这一点对某些应用场景来说至关重要。
引导流动性
对基于订单簿的交易所来说，冷启动流动性是一个非常复杂且成本高昂的过程。通常来说，交易所必须找到做市商，让他们编写自定义代码来定价以及发布订单，通常还要直接提供交易所需的账户和资金。交易所还要运行一个带有控件的内部交易平台来执行一些交易，确保做市商不会通过抢先交易来损害客户的利益。或者，交易所创始人会编写一个python脚本，利用自己的资产来提供流动性，同时在其他交易所上对冲风险。对于“Deltaneutral”的做市商来说，很难找到一种方法来对冲账面上资产，因为市场上没有纯粹的多头或空头。
由于CFMM鼓励被动的市场参与者将资产借给流动性池，这种模式能够大幅降低流动性供给的难度。例如，Synthetix能够使用Uniswap为其sETH流动性池引导流动性，让用户能够更容易地在交易所上开展交易。
链上信息输入系统
CFMM无需通过中心化的第三方机构来衡量资产价格，从而解决了所谓的信息输入系统问题。受到经济激励的代理方在与CFMM交互时会提供正确的资产价格。因此，去中心化交易所成为了可靠的
链上价格信息输入系统，可以作为智能合约的价格信息来源。
Uniswap2.0又在此基础上进行了完善，在每个区块的第一笔交易执行之前确定并记录价格，因此在出块期间价格更难被操控。
路径独立
简而言之，路径依赖意味着“过往对未来有影响”。基于订单簿的交易所的价格发现过程具有路径依赖性，资产价格取决于参与者的行为反应。无论是在传统市场还是中心化的密码学货币交易所，这一点都很明显，资产价格受到了订单簿深度、买方或卖方流动性、交易历史和私人信息等因素的影响。
CFMM具有很强的路径独立性。这意味着，任意两种资产的价格取决于它们的数量，而非它们之间的路径。这会带来两大重要优势：
无论交易者参与所有的交易，还是一小部分交易，得到的价格都是相同的。因此，交易者
无需制定交易策略。
CFMM通过了最小化的状态表示：我们只需知道数量就可以对该资产进行定价。
CFMM的劣势
滑点
滑点指的是因交易者吸收流动性而导致价格与交易者行为背离的趋势——交易量越大，滑点越大。CFMM会产生较高的滑点成本，因此适合体量较小的订单。
外部金融风险
往CFMM中注入流动性虽然简单，但是会带来一些复杂的财务风险。
例如，Uniswap收益曲线的是凹形的。这意味着，流动性提供者在一定的价值范围内是盈利的，在价格波动较大时会亏损。
-来源：AlfaBlok-
理想情况下，我们希望在承担风险时，收益曲线呈“凸形”，也就是说，风险范围的两侧都有上升空间。在这种收益结构下，流动性提供者应该积极监控流动性池的变化情况，并迅速采取措施来避免重大损失。
CFMM的未来
特定资产函数
通过Curve和Shell的案例可以看出，我们可以针对特定类型的数字资产打造恒定函数。
因此，我相信除了稳定币之外，将会出现很多针对不同资产类型设计的CFMM，包括衍生品和证券性代币。
这些CFMM的价格函数最能反映各类资产的特征，从而减少滑点，并提升交易效率。
流动性敏感度
流动性敏感度的含义是，做市商会基于市场交易量来调整对定价反应的
弹性。流动性敏感度是非常可取的，因为它在直观上符合人们对市场运作的期望：同等资金规模的投入，在流动性充足的市场上比在缺乏流动性的市场上造成的影响更小。
目前，CFMM模型的流动性敏感度受到价格的限制，但是还有其他一些维度可以是动态的。
例如，固定的LP费用
不具有流动性敏感度，因为
该费用不随交易量的变化而变化。
另一种方法是，在流动性较低时提高LP费用，来激励流动性提供者存入资产。
还有一种方法是，在市场诞生之初降低LP费用，以促进交易量，并随着市场日趋成熟逐渐提高费用。虽然较低的LP费用会增加交易量，但是不利于聚集流动性。如何收取费用才能在平衡交易激励与流动性激励的同时实现收益最大化呢？这是个有趣的研究方向。
另外，LP费用可以基于除流动性以外的其他因素。例如，人们可以根据拖尾波动性来调整LP费用，形成一种随机定价机制，同时赋予CFMM“波动性敏感度”这一额外优点。
一级市场
虽然迄今为止大多数CFMM都用于二级市场交易，但是它们也可以用来引导一级市场的资产发行。通过CFMM，发行方可以提高实物资产和数字原生资产的发行效率，捕捉二级市场的上涨空间，并提高消费者的流动性和价格发现。
Unisocks率先进行了尝试。它创建了$SOCKS，每个$SOCKS都代表一双限量版袜子。Uniswap的$SOCKS/ETH流动性池中有500$SOCKS和35ETH。如果ETH的交易价格是200美元，则第一双袜子的最低价为14美元，第499双袜子的最低价约为3.5美元。SaintFame利用这一概念来售卖衬衫。Zora更是利用这一概念创建了一个限量版市场。我希望未来看到更多项目使用CFMM发行代币。
有趣的是，这又将我们带回到了AMM的初始用例，即，信息诱导。但是，此时它影响的不是事件发生的可能性，而是资产的价格！
结论
CFMM从根本上对金融市场进行了革新，并开拓了关于AMM的学术研究领域。
CFMM仍处于发展初期。我期待未来几年内会有新的设计和应用诞生。
非常感谢?TomSchmidt、TarunChitra、GuillermoAngeris和DanRobinson对本文的反馈。
欢迎关注我的推特。
参考资料:
AutomatedMarketMaking:TheoryandPractice
AnanalysisofUniswapmarkets
ImprovedPriceOracles:ConstantFunctionMarketMakers
原文链接:
https://medium.com/bollinger-investment-group/constant-function-market-makers-defis-zero-to-one-innovation-968f77022159
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