Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Liquidity Mining for Uniswap v3

論文の概要: On Liquidity Mining for Uniswap v3

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05800v1
Date: Thu, 12 Aug 2021 15:29:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-13 19:02:40.576061
Title: On Liquidity Mining for Uniswap v3
Title（参考訳）: Uniswap v3の流動性マイニングについて
Authors: Jimmy Yin and Mac Ren
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The recently proposed Uniswap v3 replaces the fungible liquidity provider token (LP token) into non-fungible ones, making the design for liquidity mining more difficult. In this paper, we propose a flexible liquidity mining scheme that realizes the overall liquidity distribution through the fine control of local rewards. From the liquidity provider's point of view, the liquidity provision strategy forms a multiplayer zero-sum game. We analyze the Nash Equilibrium and the corresponding strategy, approximately, deploying the liquidity proportional to the reward distribution, in some special cases and use it to guide the general situations. Based on the strategic response above, such a scheme allows the mining rewards provider to optimize the distribution of liquidity for the purpose such as low slippage and price stabilization.
Abstract（参考訳）: 最近提案されたUnixwap v3は、可燃性流動性プロバイダトークン(LPトークン)を非可燃性トークンに置き換え、流動性マイニングの設計をより困難にしている。本稿では,局所的な報酬の微調整を通じて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。流動性提供者の見地からすると、流動性提供戦略はマルチプレイヤーのゼロサムゲームを形成する。我々はnash平衡とそれに対応する戦略を概ね分析し, 報酬分布に比例する流動性分布を, 特定の場合において展開し, 一般的な状況の誘導に利用する。上記の戦略的対応に基づき、鉱業報酬提供者は低すべりや価格の安定化といった目的のために流動性の配分を最適化することができる。

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)
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)
Benefits of Permutation-Equivariance in Auction Mechanisms [90.42990121652956]
競売人の収益を最大化しつつ、競売人の過去の後悔を最小限にする競売メカニズムは、経済学において重要であるが複雑な問題である。ニューラルネットワークによる最適なオークションメカニズムの学習を通じて、注目すべき進歩が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-11T16:13:25Z)
Delta Hedging Liquidity Positions on Automated Market Makers [5.122487534787007]
Liquidity Providers on Automated Market Makersは毎日数百万USドルを取引手数料で調達する。流動性位置の純値は、プールの根底にある資産の価格変動に弱い。本研究では,流動性位置PNLを測定するための新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-04T19:30:26Z)
Strategic Liquidity Provision in Uniswap v3 [13.436603092715247]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-22T19:48:02Z)
Decentralized Reinforcement Learning: Global Decision-Making via Local Economic Transactions [80.49176924360499]
我々は、シーケンシャルな意思決定問題を解決するために、単純で専門的で自己関心のあるエージェントの社会を指示する枠組みを確立する。我々は分散強化学習アルゴリズムのクラスを導出する。我々は、より効率的な移動学習のための社会固有のモジュラー構造の潜在的な利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-05T16:41:09Z)
Regulation conform DLT-operable payment adapter based on trustless - justified trust combined generalized state channels [77.34726150561087]
物の経済(EoT)は、ピアツーピアの信頼性のないネットワークで動作するソフトウェアエージェントに基づいています。基本的価値と技術的可能性が異なる現在のソリューションの概要を述べる。我々は,暗号ベースの分散型の信頼できない要素の強みと,確立された,十分に規制された支払い手段を組み合わせることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-03T10:45:55Z)
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)

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。