論文の概要: Adaptive Liquidity Provision in Uniswap V3 with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10129v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 20:10:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:36:01.495932
• Title: Adaptive Liquidity Provision in Uniswap V3 with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるuniswap v3の適応流動性提供
• Authors: Haochen Zhang and Xi Chen and Lin F. Yang
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.916721360624997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decentralized exchanges (DEXs) are a cornerstone of decentralized finance (DeFi), allowing users to trade cryptocurrencies without the need for third-party authorization. Investors are incentivized to deposit assets into liquidity pools, against which users can trade directly, while paying fees to liquidity providers (LPs). However, a number of unresolved issues related to capital efficiency and market risk hinder DeFi's further development. Uniswap V3, a leading and groundbreaking DEX project, addresses capital efficiency by enabling LPs to concentrate their liquidity within specific price ranges for deposited assets. Nevertheless, this approach exacerbates market risk, as LPs earn trading fees only when asset prices are within these predetermined brackets. To mitigate this issue, this paper introduces a deep reinforcement learning (DRL) solution designed to adaptively adjust these price ranges, maximizing profits and mitigating market risks. Our approach also neutralizes price-change risks by hedging the liquidity position through a rebalancing portfolio in a centralized futures exchange. The DRL policy aims to optimize trading fees earned by LPs against associated costs, such as gas fees and hedging expenses, which is referred to as loss-versus-rebalancing (LVR). Using simulations with a profit-and-loss (PnL) benchmark, our method demonstrates superior performance in ETH/USDC and ETH/USDT pools compared to existing baselines. We believe that this strategy not only offers investors a valuable asset management tool but also introduces a new incentive mechanism for DEX designers.
• Abstract（参考訳）: 分散取引所(DEX)は、分散型金融(DeFi)の基盤であり、ユーザーは第三者の認可なしに暗号通貨を取引できる。 投資家は、ユーザーが直接取引できる流動性プールに資産を預けるインセンティブを与え、流動性プロバイダ(lps)に手数料を支払う。 しかし、資本効率や市場リスクに関する未解決の問題はデフィのさらなる発展を妨げている。 先進的で画期的なDEXプロジェクトであるUnixwap V3は、LPが預金資産の特定の価格範囲内で流動性に集中できるようにすることで、資本効率に対処する。 それでもこのアプローチは、LPが所定のブラケット内に資産価格がある場合にのみ取引手数料を得るため、市場リスクを悪化させる。 本稿では、これらの価格範囲を適応的に調整し、利益を最大化し、市場リスクを軽減するための深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。 当社のアプローチは、中央集権先物取引所におけるリバランス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。 DRL政策は、LPが得られる取引手数料を、ガス料金やヘッジコストなどの関連するコストに対して最適化することを目的としている。 ETH/USDC および ETH/USDT プールにおいて,既存のベースラインと比較して優れた性能を示す。 我々は、この戦略が投資家に価値ある資産管理ツールを提供するだけでなく、DEXデザイナーに新たなインセンティブメカニズムを導入すると考えている。

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