Маркет-мейкинг бессрочных контрактов с учётом стохастического фондирования

Сводка

В статье оптимальный маркет-мейкинг распространяется на бессрочные контракты с меняющимися по стохастическому закону ставками фондирования. Поскольку инвентарь маркет-мейкера влияет и на ценовой риск, и на денежные потоки от фондирования, авторы формулируют совместную задачу управления инвентарём и фондированием. Они решают её монотонным конечно-разностным методом для уравнения Гамильтона—Якоби—Беллмана, а затем выводят смещения котировок покупки и продажи по изменениям стоимости при разных уровнях инвентаря.

Поведение ставок финансирования калибруется на бессрочных контрактах Hyperliquid ETH, BTC и SOL. Авторы используют гауссовское финансирование Орнштейна — Уленбека как удобную базовую модель и анализируют диагностику скачков, указывающую на тяжелохвостые инновации ставок финансирования. В имитациях на отложенной выборке с двумя вариантами калибровки прокси исполнения их метод повышает среднюю результативность и снижает среднеквадратичное значение инвентарной позиции RMS для ETH и BTC по сравнению с классическим методом Авелланеды — Стоикова. Для SOL наблюдается положительный эффект по сравнению с методом Авелланеды — Стоикова без масштабирования, но не улучшение по Парето относительно диагностики с масштабированием по риску. Результаты зависят от допущений симуляции и прокси исполнения; отрывок не подтверждает результаты на реальном рынке, а моделирование скачков остается темой для будущего расширения модели.

Ключевые идеи

• Инвентарь при маркет-мейкинге бессрочных контрактов влияет и на риск переоценки позиции, и на денежные потоки от фондирования.
• В задаче управления инвентарь моделируется совместно со стохастическим состоянием фондирования.
• Для вывода смещений котировок покупки и продажи используется конечно-разностное решение HJB.
• Гауссовское фондирование Орнштейна—Уленбека служит удобной базовой моделью, несмотря на признаки тяжёлых хвостов инноваций.
• Результаты симуляций на отложенных данных различаются в зависимости от актива и эталонной модели; для SOL нет Парето-улучшения относительно Avellaneda—Stoikov с поправкой на риск.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.