ضوضاء الخصوصية وأثر السعر وتحويلات المتداولين في أسواق Kyle

الملخص

تحلل هذه الوثيقة أثر ضوضاء الخصوصية في تكوين الأسعار ضمن سوق على نمط Kyle. وتفترض أن صانع سوق بايزي ملتزماً يراقب تدفق الأوامر ممزوجاً بضوضاء غاوسية مستقلة، ثم تشتق توازناً خطياً وحيداً. وفي هذا التوازن، يتغير معامل أثر السعر لدى صانع السوق واستراتيجية المتداول المطلع باتجاهين متعاكسين مع تغير معلمة الخصوصية، فيما يبقى حاصل ضربهما ثابتاً.

يفضي تحليل الرفاه إلى تحويل بصيغة مغلقة من مجمع مزودي السيولة في البروتوكول إلى المتداولين، ويُسمى إعانة الخصوصية. ويفسر المؤلفون هذا التحويل على أنه رسم التعادل لمنصة تستخدم تدفق أوامر مجمعاً يحافظ على الخصوصية، ويربطون النتيجة بنظير لفترة واحدة لمفهوم الخسارة مقابل إعادة التوازن. والتطبيق المذكور هو صناع السوق الآليون المحميون الذين يضيفون ضوضاء، بما في ذلك تصاميم الخصوصية التفاضلية. والتحليل نظري وللفترة الواحدة؛ أما المقايضات المجمعة والمزادات المغلقة العطاءات والصفقات المرتبطة بسعر مرجعي، فهي مستبعدة صراحة من إطاره وتتطلب تحليلاً منفصلاً.

الأفكار الرئيسية

• يدرس النموذج صانع سوق يسعّر تدفق أوامر تشوبه ضوضاء خصوصية غاوسية مستقلة.
• تغير الخصوصية أثر السعر والتداول المطلع باتجاهين متعاكسين، مع بقاء حاصل ضربهما ثابتاً.
• يحدد تحليل الرفاه تحويلاً من مجمع مزودي السيولة إلى المتداولين.
• تعطي الإعانة الناتجة رسماً تعادلياً للمنصة النموذجية التي تجمع تدفق الأوامر مع حماية الخصوصية.
• الإطار لفترة واحدة، ولا يشمل عدة تصاميم سوق أخرى تحافظ على الخصوصية.

الوسوم

# The Privacy Subsidy: Kyle's $λ$ under Noise-Perturbed Order-Flow Observation


# The Privacy Subsidy: Kyle's $λ$ under Noise-Perturbed Order-Flow Observation









Privacy-preserving cryptocurrency exchanges alter what the pricing mechanism observes about order flow. We derive the unique linear Kyle equilibrium when a committed Bayesian market maker observes order flow perturbed by independent Gaussian privacy noise. The price-impact coefficient and informed-trader strategy rescale by reciprocal factors of the privacy parameter (one down, one up), so their product is invariant. A welfare decomposition then identifies a closed-form per-period transfer from the protocol's LP pool to traders -- the "privacy subsidy", the break-even fee any privacy-aggregated exchange must charge. The result is the single-period closed-form privacy-noise analog of Loss-Versus-Rebalancing (Milionis et al. 2022). The primary application is shielded AMMs with explicit additive-noise injection (e.g., differential privacy); related designs (batched swaps, sealed-bid auctions, oracle-pegged crossings) require separate frameworks that we leave to future work.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.