Trading et fourniture de liquidité dans les AMM à liquidité concentrée

Résumé

La thèse développe des modèles et des stratégies pour les teneurs de marché automatisés à produit constant et à liquidité concentrée. Elle couvre à la fois les preneurs de liquidité, notamment pour les ordres importants et l’arbitrage statistique, et les fournisseurs de liquidité qui gèrent des positions dans un ou plusieurs pools. Les données de marché motivent la modélisation : elles comprennent des données d’Uniswap v3 et des analyses des prix, de la liquidité, des coûts de trading, de la coévolution, des effets d’avance-retard, des retombées et de la causalité entre plateformes.

Pour les preneurs de liquidité, le travail déduit des stratégies qui utilisent les prix sur des plateformes concurrentes comme signaux et négocient des paniers de cryptomonnaies évoluant conjointement. Pour les fournisseurs, il présente une stratégie de contrôle stochastique qui choisit la largeur de la fourchette de liquidité selon la rentabilité du pool, la dynamique de la position et le risque de concentration, ainsi qu’une approche sans modèle fondée sur un réseau LSTM pour plusieurs pools. Le document expose les motivations issues des données et la dérivation des stratégies, mais ne fournit aucun résultat numérique de performance ; les résultats dépendent des hypothèses du modèle, des données et de la mise en œuvre.

Idées clés

• La thèse étudie le trading et la fourniture de liquidité dans les AMM à produit constant avec liquidité concentrée.
• Les stratégies des preneurs de liquidité s’appuient sur les prix de plateformes concurrentes et les relations entre actifs pour guider les transactions importantes et l’arbitrage statistique.
• L’analyse porte sur les prix, la liquidité, les coûts de trading, les relations d’avance-retard, les retombées et la causalité entre plateformes.
• Une méthode de contrôle stochastique fixe la largeur de la fourchette de liquidité d’un fournisseur selon la rentabilité du pool, la dynamique de la position et le risque de concentration.
• Une approche LSTM sans modèle estime des stratégies de fourniture de liquidité sur plusieurs pools.

Étiquettes

# Automated Market Making and Decentralized Finance


# Automated Market Making and Decentralized Finance









Automated market makers (AMMs) are a new type of trading venues which are revolutionising the way market participants interact. At present, the majority of AMMs are constant function market makers (CFMMs) where a deterministic trading function determines how markets are cleared. Within CFMMs, we focus on constant product market makers (CPMMs) which implements the concentrated liquidity (CL) feature. In this thesis we formalise and study the trading mechanism of CPMMs with CL, and we develop liquidity provision and liquidity taking strategies. Our models are motivated and tested with market data. We derive optimal strategies for liquidity takers (LTs) who trade orders of large size and execute statistical arbitrages. First, we consider an LT who trades in a CPMM with CL and uses the dynamics of prices in competing venues as market signals. We use Uniswap v3 data to study price, liquidity, and trading cost dynamics, and to motivate the model. Next, we consider an LT who trades a basket of crypto-currencies whose constituents co-move. We use market data to study lead-lag effects, spillover effects, and causality between trading venues. We derive optimal strategies for strategic liquidity providers (LPs) who provide liquidity in CPMM with CL. First, we use stochastic control tools to derive a self-financing and closed-form optimal liquidity provision strategy where the width of the LP's liquidity range is determined by the profitability of the pool, the dynamics of the LP's position, and concentration risk. Next, we use a model-free approach to solve the problem of an LP who provides liquidity in multiple CPMMs with CL. We do not specify a model for the stochastic processes observed by LPs, and use a long short-term memory (LSTM) neural network to approximate the optimal liquidity provision strategy.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.