Taxas dinâmicas de AMM para proteger retornos de provedores de liquidez

Resumo

Este estudo analisa como as taxas de formadores de mercado automatizados afetam a rentabilidade de provedores passivos de liquidez quando o AMM concorre com uma corretora centralizada. Em seu modelo de forma reduzida, os traders direcionam ordens para o melhor preço, enquanto arbitradores negociam contra discrepâncias de preço. Esses mecanismos expõem provedores de liquidez a perdas por seleção adversa, que taxas estáticas podem não compensar.

Com simulações em larga escala e calibração com dados reais de mercado, a análise relaciona os lucros de LP e as taxas ótimas a condições como volatilidade e volume de trading. As taxas envolvem uma escolha: precisam atrair fluxo de ordens e, ao mesmo tempo, gerar receita e cobrir perdas com arbitragem. Em condições normais, a taxa ótima é descrita como competitiva em relação aos custos de trading em corretoras centralizadas e relativamente estável; com volatilidade muito alta, uma taxa maior pode proteger os provedores de perdas maiores. A estrutura dinâmica de taxas proposta, baseada em limites, é um resultado do modelo, e sua utilidade depende de quanto o modelo e a calibração representam o comportamento real do mercado.

Ideias principais

• O modelo inclui a concorrência entre um AMM e uma corretora centralizada, com traders direcionando ordens e arbitradores explorando diferenças de preço.
• A seleção adversa pode tornar a provisão passiva de liquidez não rentável quando as taxas não cobrem as perdas.
• As taxas ótimas equilibram a atração de volume de trading, a geração de receita e a redução das perdas com arbitragem.
• O estudo conclui que as taxas são relativamente estáveis em condições normais, mas devem subir durante períodos de volatilidade muito alta.
• A estrutura de taxas proposta, baseada em limites, é sustentada por simulações e calibração com dados de mercado.

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# Optimal Fees for Liquidity Provision in Automated Market Makers


# Optimal Fees for Liquidity Provision in Automated Market Makers









Passive liquidity providers (LPs) in automated market makers (AMMs) face losses due to adverse selection (LVR), which static trading fees often fail to offset in practice. We study the key determinants of LP profitability in a dynamic reduced-form model where an AMM operates in parallel with a centralized exchange (CEX), traders route their orders optimally to the venue offering the better price, and arbitrageurs exploit price discrepancies. Using large-scale simulations and real market data, we analyze how LP profits vary with market conditions such as volatility and trading volume, and characterize the optimal AMM fee as a function of these conditions. We highlight the mechanisms driving these relationships through extensive comparative statics, and confirm the model's relevance through market data calibration. A key trade-off emerges: fees must be low enough to attract volume, yet high enough to earn sufficient revenues and mitigate arbitrage losses. We find that under normal market conditions, the optimal AMM fee is competitive with the trading cost on the CEX and remarkably stable, whereas in periods of very high volatility, a high fee protects passive LPs from severe losses. These findings suggest that a threshold-type dynamic fee schedule is both robust enough to market conditions and improves LP outcomes.

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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.