論文の概要: Asymptotic Analysis of Trading Fees in CFMM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03262v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 13:06:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.380842
• Title: Asymptotic Analysis of Trading Fees in CFMM
• Title（参考訳）: CFMMにおけるトレーディングフィーの漸近解析
• Abstract要約: 我々は,手数料がゼロに近づくと,流動性提供者(LP)が仲裁取引からどれだけの手数料を受け取れるかを検討する。 AMM設計者やLPの実践的なガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.642676164576166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the dominant trading mechanism in decentralized finance, Automated Market Maker has been widely studied in research. However, limited research has been done with the trading fees taken into consideration. In this work, we study how much trading fee Liquidity Providers(LPs) can receive from arbitrage trading when the fee rate approaches zero. We give a closed-form formula for it and our result shows that the trading fees generated by arbitrage trading can fully offset the LVR loss when the price process is continuous. We further extend our conclusions to price processes with jumps and the theoretical analysis shows that jumps are the only cause of LP loss apart from market risks. Our results provide practical guidance for AMM designers as well as LPs.
• Abstract（参考訳）: 分散金融における支配的な取引メカニズムとして、Automated Market Makerは研究で広く研究されている。 しかし、取引手数料を考慮に入れた研究は限られている。 本研究では,手数料がゼロに近づいた場合の仲裁取引から,流動性提供者(LP)がどの程度の取引手数料を受け取れるかを検討する。 クローズドフォームの定式化を行い、この結果から、仲裁取引によって生じる取引手数料が、価格プロセスが継続している場合のLVR損失を完全に相殺できることが示されている。 さらに、ジャンプによる価格プロセスの結論をさらに拡張し、市場リスクとは別に、ジャンプがLP損失の唯一の原因であることを示す理論分析を行った。 AMM設計者やLPの実践的なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• When a Correct Reward Is Not Enough: Diagnosing and Guiding PPO in an Analytically Solved Broker-Trader Game [0.0]
  強化学習は、金融最適制御問題にますます利用されている。 本稿では,ポリシー最適化エージェントがブローカーを置き換え,取引速度を選択する,連続時間ブローカー-トレーダゲームを提案する。 我々は、ブローカーの継続的な支払いから有限ステップの報酬を導き、グリッドリファインメントを通じてその個別の実装を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-10-02T17:03:29Z)
• Where Does MEV Really Come From? Revisiting CEXDEX Arbitrage on Ethereum [2.9847673458229393]
  エコシステムの中心的な疑問は、MEV(Maximal Extractable Value, 最大抽出可能価値)がどこから生まれたのか、そしてそれがどの程度の程度で、疑わしいユーザーを傷つけることに起因するのかである。 離散時間AMMモデルを提案する。このモデルでは、価格プロセスは拡散成分の和であり、任意の雑音分布を持つことができるジャンプである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-17T11:37:39Z)
• Computational Arbitrage in AI Model Markets [73.20636221068352]
  仲裁員は、市場を弱めるために、提供者間で推論予算を効率的に割り当てる。 単純な仲裁戦略が最大40%の純利益率を生み出すことを示す。 我々の結果は、仲裁は、モデル開発、蒸留、デプロイメントに影響を及ぼすAIモデル市場において、強力な力となり得ることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-23T18:00:14Z)
• Trade in Minutes! Rationality-Driven Agentic System for Quantitative Financial Trading [57.28635022507172]
  TiMiは、アーキテクチャ上、戦略開発を分単位のデプロイメントから切り離す合理性駆動型マルチエージェントシステムである。 本稿では,マクロパターンからマイクロカスタマイズ,トレーディングボット実装のための階層型プログラミング設計,数学的リフレクションによって駆動されるクローズドループ最適化までの2層解析パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T13:08:55Z)
• When AI Meets Finance (StockAgent): Large Language Model-based Stock Trading in Simulated Real-world Environments [55.19252983108372]
  LLMによって駆動される、StockAgentと呼ばれるマルチエージェントAIシステムを開発した。 StockAgentを使えば、ユーザーはさまざまな外部要因が投資家取引に与える影響を評価することができる。 AIエージェントに基づく既存のトレーディングシミュレーションシステムに存在するテストセットのリーク問題を回避する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T06:49:30Z)
• Trading Volume Maximization with Online Learning [3.8059763597999012]
  取引量を最大化するためにブローカーがどのように振る舞うべきかを検討する。 我々は、トレーダーのバリュエーションを未知の分布を持つi.d.プロセスとしてモデル化する。 提案した価格で販売または購入する意思が各インタラクション後に明らかにされる場合、多言語的後悔を実現するアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T17:26:44Z)
• Quantifying Arbitrage in Automated Market Makers: An Empirical Study of Ethereum ZK Rollups [6.892626226074608]
  本研究は、ZKロールアップにおけるAMM(Automated Market Makers)とCEX(Centralized Exchanges)の仲裁の機会を体系的にレビューする。 このような仲裁の機会を計測し、関連する最大任意値(MAV)の式を導出する理論的枠組みを提案する。 全体として、USDC-ETH SyncSwapプールにおける2023年7月から2023年までの累積MAVは104.96k(取引量の0.24%)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T10:26:34Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [48.87381259980254]
  我々は、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)が、直接の金融トレーニングなしでニュースの見出しから株式市場の反応を予測する能力について文書化している。 GPT-4は、認識後カットオフの見出しを使って、最初の市場の反応を捉え、取引不能な初期反応に対して、ポートフォリオの1日当たりのヒット率を約90%達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)

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。