Kyle市场中的隐私噪声、价格冲击与交易者转移
文章 arXiv papers · 作者: Yuki Nakamura
总结
本文分析隐私噪声如何影响Kyle式市场中的价格形成。模型假设一名承诺型贝叶斯做市商观察到混有独立高斯噪声的订单流，并据此推导出唯一的线性均衡。在该均衡中，随着隐私参数变化，做市商的价格冲击系数与知情交易者策略呈反向变化，两者的乘积保持不变。
福利分解得出一项从协议流动性提供者资金池流向交易者的闭式转移，称为隐私补贴。作者将这项转移解释为采用隐私聚合订单流的交易所的盈亏平衡费用，并将结果与单期版本的Loss-Versus-Rebalancing联系起来。所述应用是加入噪声的隐私保护型自动做市商，包括差分隐私设计。该分析属于单期理论框架；批量兑换、密封投标拍卖和预言机锚定交叉交易明确不在框架范围内，需要单独分析。
核心观点
- 该模型研究做市商如何对受独立高斯隐私噪声扰动的订单流定价。
- 隐私参数以反向方式影响价格冲击和知情交易，但两者乘积保持不变。
- 福利分解识别出一项从流动性提供者资金池流向交易者的转移。
- 由此得到的补贴构成模型中隐私聚合交易所的盈亏平衡费用。
- 该框架为单期模型，不涵盖其他几种隐私保护型市场设计。
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全文
# The Privacy Subsidy: Kyle's $λ$ under Noise-Perturbed Order-Flow Observation # The Privacy Subsidy: Kyle's $λ$ under Noise-Perturbed Order-Flow Observation Privacy-preserving cryptocurrency exchanges alter what the pricing mechanism observes about order flow. We derive the unique linear Kyle equilibrium when a committed Bayesian market maker observes order flow perturbed by independent Gaussian privacy noise. The price-impact coefficient and informed-trader strategy rescale by reciprocal factors of the privacy parameter (one down, one up), so their product is invariant. A welfare decomposition then identifies a closed-form per-period transfer from the protocol's LP pool to traders -- the "privacy subsidy", the break-even fee any privacy-aggregated exchange must charge. The result is the single-period closed-form privacy-noise analog of Loss-Versus-Rebalancing (Milionis et al. 2022). The primary application is shielded AMMs with explicit additive-noise injection (e.g., differential privacy); related designs (batched swaps, sealed-bid auctions, oracle-pegged crossings) require separate frameworks that we leave to future work.
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