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확률적 펀딩 비용을 고려한 무기한 선물 마켓 메이킹

기사 arXiv papers · 저자: Nam Anh Le
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요약

이 논문은 펀딩 금리가 확률적으로 변하는 무기한 계약에 최적 마켓 메이킹을 적용합니다. 마켓 메이커의 재고는 가격 노출과 펀딩 현금 흐름 모두에 영향을 주므로, 저자들은 재고와 펀딩을 함께 제어하는 문제를 설정합니다. 단조 유한차분법으로 해밀턴-야코비-벨만 방정식을 풀고, 재고 수준별 가치 변화로 매수·매도 호가 오프셋을 도출합니다.

Hyperliquid ETH, BTC, SOL 무기한 계약 데이터로 펀딩 동학을 보정합니다. 저자들은 다루기 쉬운 기준선으로 가우스 오른슈타인-울렌벡 펀딩을 사용하고, 두꺼운 꼬리의 펀딩 혁신을 시사하는 점프 진단을 살펴봅니다. 두 가지 체결 대리값 보정으로 홀드아웃 시뮬레이션을 수행했을 때, 이 방법은 고전적인 Avellaneda-Stoikov보다 ETH 및 BTC에서 평균 성과를 높이고 재고 RMS를 줄입니다. SOL은 조정 전 Avellaneda-Stoikov에 비해 개선을 보였지만, 위험 조정 진단과 비교하면 파레토 개선은 아니었습니다. 결과는 시뮬레이션 가정과 대리 체결값에 따라 달라집니다. 발췌 내용은 실거래 시장 결과를 입증하지 않으며, 점프 동학은 향후 모형 확장으로 남아 있습니다.

핵심 아이디어

  • 무기한 계약 마켓 메이킹 재고는 시가평가 위험과 펀딩 현금 흐름 모두에 영향을 줍니다.
  • 제어 문제는 재고와 확률적 펀딩 상태를 함께 모형화합니다.
  • 유한차분 HJB 해법으로 매수·매도 호가 오프셋을 도출합니다.
  • 두꺼운 꼬리의 혁신이 관측되지만, 가우스 오른슈타인-울렌벡 펀딩을 다루기 쉬운 기준선으로 사용합니다.
  • 홀드아웃 시뮬레이션 결과는 자산과 벤치마크에 따라 다르며, SOL은 위험 조정 Avellaneda-Stoikov 대비 파레토 개선이 없습니다.

태그

가상자산시장 조성무기한 선물리스크 관리통계
전문
# 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.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.