論文の概要: Strategic Liquidity Provision in Uniswap v3

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12033v5
• Date: Fri, 16 Aug 2024 04:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 21:24:14.531119
• Title: Strategic Liquidity Provision in Uniswap v3
• Title（参考訳）: Uniswap v3における戦略的流動性規定
• Authors: Zhou Fan, Francisco Marmolejo-Cossío, Daniel J. Moroz, Michael Neuder, Rithvik Rao, David C. Parkes,
• Abstract要約: 流動性提供者(LP)は、資産の価格の1つ以上の閉区間に流動性を割り当てる。 動的流動性供給問題を形式化し、ニューラルネットワークベースの最適化フレームワークを提供する一般的な戦略に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.436603092715247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uniswap v3 is the largest decentralized exchange for digital currencies. A novelty of its design is that it allows a liquidity provider (LP) to allocate liquidity to one or more closed intervals of the price of an asset instead of the full range of possible prices. An LP earns fee rewards proportional to the amount of its liquidity allocation when prices move in this interval. This induces the problem of {\em strategic liquidity provision}: smaller intervals result in higher concentration of liquidity and correspondingly larger fees when the price remains in the interval, but with higher risk as prices may exit the interval leaving the LP with no fee rewards. Although reallocating liquidity to new intervals can mitigate this loss, it comes at a cost, as LPs must expend gas fees to do so. We formalize the dynamic liquidity provision problem and focus on a general class of strategies for which we provide a neural network-based optimization framework for maximizing LP earnings. We model a single LP that faces an exogenous sequence of price changes that arise from arbitrage and non-arbitrage trades in the decentralized exchange. We present experimental results informed by historical price data that demonstrate large improvements in LP earnings over existing allocation strategy baselines. Moreover we provide insight into qualitative differences in optimal LP behaviour in different economic environments.
• Abstract（参考訳）: Uniswap v3は、デジタル通貨の最大の分散取引所である。 その設計の新規性は、流動性提供者(LP)が、可能な価格の全範囲ではなく、資産の価格の1つ以上の閉区間に流動性を割り当てることである。 LPは、この間隔で価格が移動すると、その流動性割当額に比例する報酬を得る。 より小さな間隔は、価格が一定間隔にある場合、流動性の集中度が高く、それに応じて大きな手数料がかかるが、価格が手数料の報酬なしでLPを去る間隔を抜ける可能性があるため、リスクが高くなる。 流動性を新しい間隔に再配置することは、この損失を軽減することができるが、LPはガス料金を課す必要があるため、コストがかかる。 我々は、動的流動性供給問題を形式化し、LP収益を最大化するためのニューラルネットワークベースの最適化フレームワークを提供する一般的な戦略に焦点をあてる。 我々は、分散取引所における仲裁および非仲裁取引から生じる価格変動の外来的シーケンスに直面する単一のLPをモデル化する。 本稿では,従来の配当戦略ベースラインよりもLP収益が大きく改善したことを示す,過去の価格データから得られた実験結果を示す。 さらに,異なる経済環境における最適LP動作の質的差異について考察した。

関連論文リスト

• Game Theoretic Liquidity Provisioning in Concentrated Liquidity Market Makers [8.56210578177444]
  集中流動性市場メーカ(CLMM)におけるLPのインセンティブについて検討する。 リスク資産を有する流動性プールでは、LPはナッシュ均衡から遠く離れた投資戦略を採用する。 いくつかのプールにおいて、我々のゲームのナッシュ均衡をより緊密に適合させる戦略を更新することで、LPは日々のリターンの中央値を16.99ドル改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T18:09:43Z)
• ZeroSwap: Data-driven Optimal Market Making in DeFi [23.671367118750872]
  AMM(Automated Market Makers)は、分散金融における流動性供給と需要に合致する主要なセンターである。 本稿では,アセットの外部価格を最適に追跡する,最初の最適ベイズアルゴリズムとモデルフリーなデータ駆動アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T21:28:19Z)
• Adaptive Liquidity Provision in Uniswap V3 with Deep Reinforcement Learning [19.916721360624997]
  分散取引所(DEX)は、分散金融(DeFi)の基盤である 本稿では,価格範囲を適応的に調整する深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。 当社のアプローチは、リバランシングポートフォリオを通じて流動性ポジションをヘッジすることで、価格変動リスクを中和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T20:10:28Z)
• Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
  長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。 多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。 深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。 本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z)
• Uniswap Liquidity Provision: An Online Learning Approach [49.145538162253594]
  分散取引所(DEX)は、テクノロジーを活用した新しいタイプのマーケットプレイスである。 そのようなDECの1つ、Unixwap v3は、流動性プロバイダが資金のアクティブな価格間隔を指定することで、より効率的に資金を割り当てることを可能にする。 これにより、価格間隔を選択するための最適な戦略を見出すことが問題となる。 我々は、この問題を非確率的な報酬を伴うオンライン学習問題として定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:21:40Z)
• Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices using Normalizing Flows [62.997667081978825]
  ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。 本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T08:38:20Z)
• Label Distributionally Robust Losses for Multi-class Classification: Consistency, Robustness and Adaptivity [55.29408396918968]
  多クラス分類のためのラベル分布ロバスト(LDR)損失という損失関数群について検討した。 我々の貢献は、多クラス分類のためのLDR損失のトップ$kの一貫性を確立することによって、一貫性と堅牢性の両方を含んでいる。 本稿では,各インスタンスのクラスラベルの雑音度に個別化温度パラメータを自動的に適応させる適応型LDR損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T00:27:30Z)
• On Liquidity Mining for Uniswap v3 [0.0]
  最近提案されたUnixwap v3は、ファンジブル流動性プロバイダトークン(LPトークン)を非ファンジブルトークンに置き換えている。 本研究では,局所的な報酬の細かい制御により,全体の流動性分布を実現するフレキシブルな流動性マイニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T15:29:12Z)
• A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Intraday Market Bidding [69.37299910149981]
  再生可能エネルギー源統合の成功の鍵となる要素は、エネルギー貯蔵の利用である。 欧州の継続的な日内市場におけるエネルギー貯蔵の戦略的関与をモデル化するための新しい枠組みを提案する。 本アルゴリズムの分散バージョンは, サンプル効率のため, この問題を解決するために選択される。 その結果, エージェントは, ベンチマーク戦略よりも平均的収益率の高い政策に収束することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T13:50:13Z)
• Momentum Improves Normalized SGD [51.27183254738711]
  モーメントを追加することで、目的に対する大きなバッチサイズの必要性を確実に排除できることを示す。 本稿では,ResNet-50 や BERT といった大規模タスクの事前学習において,提案手法が有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T07:00:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。