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स्टोकेस्टिक फ़ंडिंग लागत के साथ परपेचुअल मार्केट मेकिंग

लेख arXiv papers · लेखक: Nam Anh Le
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सारांश

यह शोधपत्र इष्टतम मार्केट मेकिंग को उन परपेचुअल कॉन्ट्रैक्टों तक बढ़ाता है जहाँ फ़ंडिंग दरें स्टोकेस्टिक रूप से बदलती हैं। चूँकि मार्केट मेकर की इन्वेंटरी कीमत जोखिम और फ़ंडिंग नकदी प्रवाह, दोनों को प्रभावित करती है, लेखक इन्वेंटरी और फ़ंडिंग नियंत्रण की संयुक्त समस्या बनाते हैं। वे इसे हैमिल्टन-जैकोबी-बेलमैन समीकरण की एकदिश परिमित-अंतर विधि से हल करते हैं, फिर इन्वेंटरी स्तरों में मूल्य परिवर्तन से बिड और आस्क कोट के अंतर निकालते हैं।

फ़ंडिंग व्यवहार का अंशांकन Hyperliquid ETH, BTC और SOL परपेचुअल डेटा से किया गया है। लेखक गॉसियन ऑर्नस्टीन-उलेनबेक फ़ंडिंग को सुगम आधाररेखा के रूप में लेते हैं और भारी-टेल वाले फ़ंडिंग नवाचारों के संकेत देने वाले जंप निदान देखते हैं। दो फ़िल-प्रॉक्सी अंशांकनों वाले होल्डआउट सिमुलेशन में उनकी पद्धति औसत प्रदर्शन सुधारती है और शास्त्रीय Avellaneda-Stoikov की तुलना में ETH और BTC के लिए इन्वेंटरी RMS घटाती है। SOL बिना स्केल किए Avellaneda-Stoikov की तुलना में सकारात्मक लाभ दिखाता है, लेकिन जोखिम-स्केल किए गए निदान की तुलना में पारेतो सुधार नहीं दिखाता। निष्कर्ष सिमुलेशन मान्यताओं और प्रॉक्सी फ़िल पर निर्भर हैं; अंश लाइव बाज़ार के नतीजे सिद्ध नहीं करता और जंप व्यवहार भविष्य के मॉडल विस्तार का विषय बना रहता है।

मुख्य विचार

  • परपेचुअल मार्केट मेकिंग में इन्वेंटरी मार्क-टू-मार्केट जोखिम और फ़ंडिंग नकदी प्रवाह, दोनों को प्रभावित करती है।
  • नियंत्रण समस्या इन्वेंटरी को स्टोकेस्टिक फ़ंडिंग अवस्था के साथ संयुक्त रूप से मॉडल करती है।
  • बिड और आस्क कोट का अंतर निकालने के लिए परिमित-अंतर HJB समाधान इस्तेमाल किया गया है।
  • भारी-टेल वाले नवाचारों के प्रमाण के बावजूद गॉसियन ऑर्नस्टीन-उलेनबेक फ़ंडिंग सुगम आधाररेखा का काम करती है।
  • होल्डआउट सिमुलेशन नतीजे परिसंपत्ति और बेंचमार्क के अनुसार बदलते हैं; जोखिम-स्केल किए गए Avellaneda-Stoikov के मुकाबले SOL में पारेतो सुधार नहीं है।

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# Funding-Aware Optimal Market Making for Perpetual DEXs


# Funding-Aware Optimal Market Making for Perpetual DEXs









This paper studies optimal liquidity provision for perpetual contracts when the funding rate is a stochastic state variable. The core extension to classical market making is the coupling between inventory and funding payments: inventory creates both mark-to-market exposure and a state-dependent funding cash flow. A reduced inventory-funding control problem is formulated, solved with a monotone finite-difference Hamilton-Jacobi-Bellman scheme, and bid and ask quote offsets are recovered from discrete inventory value differences. Funding is calibrated on Hyperliquid ETH, BTC, and SOL perpetual data. Gaussian OU funding is retained as a tractable diffusion baseline, while OU-plus-jump diagnostics document the heavy-tailed funding innovations that should enter a future extension. In 100-seed holdout simulations under two official-fill proxy calibrations, the funding-aware HJB improves mean ETH/BTC performance while lowering inventory RMS relative to classical Avellaneda-Stoikov. SOL gains are positive versus unscaled AS but are not a Pareto improvement once a risk-scaled AS diagnostic is included.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।