原文作者：Markus Schmitt
原文编译：Luffy，Foresight News
然而，去中心化交易所（DEX）的交易量仍然落后于中心化交易所（CEX），原因在于：价格没有竞争力；执行容易被滥用（MEV）；LP 还不够赚钱。
改进方案将使 DEX 更具吸引力：使用预言机定价；批量交易和交易后结算；集中和自动化的流动性；转向更便宜的 L2。我们还列举了一些这个领域工作的团队，他们正在试图解决我们提出的问题。
DEX 是智能合约区块链的主要用例之一。人们常批评它们是山寨币的赌场，但无论是否导致了投机，无需许可的代币上市机制都具有巨大的价值。
当前加密货币交易所格局由场外交易、CLOB（中央限价订单簿）、RFQ（报价请求） 和 AMM（自动化做市商）组成。
AMM 已经发展成为在不需要专业做市商参与的情况下创建交易市场的主要用例。但 CLOB 仍然是交易量的主要来源（根据 Defillama 数据，DEX 交易量仅占 CEX 的 16% ，并且超过 60% 的 DEX 交易量由 MEV 驱动，包括 CEX 与 DEX 间套利，请参阅 Alastor, 第 16 页）。
信任感：在的交易之前、期间和之后的托管风险应该是透明的，并且最小化。
最好的价格：我每次都能在这个交易所获得最好的价格，或者接近它——这样我就不需要担心在价格上吃亏。
公平：其他人不应该得到比我更好的价格或支付比我更低的费用。
速度和可用性：缩短等待交易完成或交易所开盘的时间。
信息：交易所帮助我做出明智的选择并监控我的订单。我可以看到交易可能结算的价格，并获得良好的限价单价格和滑点建议。我还可以查看未完成、已结算或已取消的订单。
深度流动性和广泛的资产覆盖：大量资产的高流动性可以让我更加放心。
流动性提供者和做市商 (MM) 需要什么：
收益率：证明资本风险和机会成本背后合理的利润。
最佳的风险调整后收益率对做市商来说很重要，其他指标只是达到此目的的一种手段。高交易量、低竞争、高利差、良好的回扣、较低的托管风险等都是为了提高风险调整后的收益率。
区块链是运行交易所的好地方，已经为交易者和做市商提供了他们想要的大部分东西：去中心化、开源的结算机制和开放的交易历史是信任、安全、透明和公平的坚实基础。
但去中心化交易所还需要一些改进：
提供可靠的价格；
为 LP 提供良好的收益；
应对违反公平执行承诺的 MEV。
AMM 占据所有 DEX 交易量的 95% 以上，是 DEX 市场的绝对主导。以下是 AMM 迄今为止领先于传统限价订单簿或 RFQ 等替代设计的最重要原因：
低流动性要求：AMM 始终提供价格，即使流动性很小。
被动流动性：你的流动性在 AMM 中被自动管理，所以成为 LP 很容易，任何人都可以赚取费用。
简单性：与订单簿交易所相比，AMM 需要更少的计算和存储，因此它们消耗更少的 gas；
没有看门人：做市商和交易所上市费用可能高得令人望而却步，而且中心化交易所可以随时下架代币。AMM 使任何项目都可以轻松地自行上线交易和激励流动性。
到 2020 年底，即 Uniswap 推出两年后，DEX 交易量才大幅回升。资料来源：Dune
当第一个去中心化交易所推出时，它的流动性很小，做市商很少，交易很少，gas 成本高。在这些条件下运行 CLOB 是不可能的，但 AMM 非常适合。它们相当简单，易于构建、模拟和审核。
但是 defi 现在不一样了。订单量正在回升，专业做市商报价的资产种类繁多，Gas 费更低的 L2 开始普及，而且每个人都多多少少了解一些 CFMM（即当今大多数 AMM）的弱点。
AMM 仍然是某些市场的最佳选择（例如，长尾代币），但它们在关键领域落后于中心化交易所。
链上交易仍然很昂贵。AMM 交易手续费 ( 0.01 – 0.3% ) 与 CEX 相差不大，但 Gas 费很容易让小额交易（< 1000 美元）承担过高的成本，即使在 L2 上也是如此。
AMM 通常不会给你最好的价格，它的价格仅通过交易变动。因此，你需要依靠套利交易者来确保 AMM 价格与当前市场价格保持同步。然而，套利交易者除了持有风险外，还受到交易手续费和 Gas 费的限制。因此，流动性较低的 AMM 池很容易与其他交易所的最佳报价相差 1-5% 。
在随后的几项分析中，Uniswap LP 被证明由于有毒订单流的 LVR 而无利可图。请在此处查看 CrocSwap 的概要
AMM 是被动的，因此如果资产的价格由其他市场（例如，在币安上）决定，则 AMM 上的价格将始终落后。如果币安上价格上涨，那么 AMM 将以过低的价格将代币出售给套利者。如果币安上价格下跌，AMM 将以过高的价格从套利者手中购买代币。
随着时间的推移，AMM，特别是其 LP，将不断累积亏损。这是 LP 支付给套利者的成本，以将价格拉回市场价格。
相比之下，限价单上的做市商会在价格发生变化时立即尝试调整报价。然后以市场价格重新平衡他们的投资组合。所以将 AMM 的这种机制称为损失与再平衡 (LVR)。这是被动 LP 因以错误的价格与套利者交易而遭受的损失，而不是以当前市场价格重新平衡其资产。
来自 Ankit 的这个推文很好地解释了 LVR。
LVR 是永久性的：如果价格回到之前的水平，LVR 的损失将无法恢复，这与无常损失不同。
LVR 随着波动性增加而增加：价格上涨越大，LP 的损失就越大。事实上，损失与波动率呈二次方关系。
LVR 取决于发现价格的位置：重要的是你卖给套利交易者的价格比当前加权平均市场价格差多少。
由于你作为 LP 也在每笔交易中赚取费用，因此如果你的资金池在市场上具有足够大的权重，这将对你有利。如果 LVR < 赚取的费用，这些交易实际上让你获利而不是亏损。市场权重较小的池将获得较高的 LVR，并且它们的利润被转移到较大池中的 LP 所赚取的利润中。
交易者和 LP 容易受到 AMM 价值提取的影响：
交易者：搜索者可以抢先、插入或阻止你的交易，并影响你的成交价格。
被动 LP：更成熟和主动的 LP 可以提供及时的流动性来收取你的大部分交易费用。
在 CFMM 上，相同的代币通常与多个不同的代币配对（例如，USDC-WBTC、DAI-WBTC、ETH-WBTC），甚至同一交易对分为多个费用等级。这会分散多个池中的流动性（在本例中为 WBTC），并导致 LP 的费用减少，交易者的深度和价格更差。大部分流动性未用于交易（例如在 Uniswap V2 设计中），甚至在范围订单 AMM 上，价格也经常远离流动性集中的区域。
在中心化交易所中，通常只有一种报价资产（例如美元），做市商会主动将大部分流动性保持在当前市场价格附近，对交易者的价格影响较小。
上述问题还给 CFMM 带来了更多缺点：
价格和包含的不确定性：交易经常失败
固定滑点：AMM 对订单收取固定点差。这使得它们在高度波动的市场中容易受到攻击，而在波动较小的市场中竞争力较弱。
难以吸引流动性：损失与再平衡和流动性碎片化使得 AMM 上的 LP 利润较低，吸引流动性更加困难。因此，协议通常需要通过流动性挖矿激励来补贴 LP，以吸引足够的流动性。
分散的流动性：在 DEX 上，一个代币通常有多个交易对。大部分流动性未用于交易（，甚至在范围订单 AMM 上，价格也经常远离流动性集中的地方。
但这些问题并不意味着 AMM 注定失败。研究和区块链技术都取得了显着进步，并启用了可以解决这些缺点的新方案。
当前已经有几种方法在尝试解决 DEX 的不良价格、MEV、损失与再平衡和流动性碎片化等问题。让我们总结一下最重要的方法，并提出一些新方法。
更便宜的区块空间
L2 的交易成本要比 L1 便宜一到两个数量级。因此，交易成本现在不再是瓶颈。这意味着更多计算密集型协议设计（如订单簿）开始成为可能。但要在小额交易中与 CEX 竞争，Gas 成本可能还需要再降低一个数量级。
Cows
三个交易者之间的需求匹配 (CoW) 交易示例。每个人都进行他们想要的交换，为彼此提供流动性——无需通过 DEX 路由或支付 DEX 费用。
需求匹配 (CoW) 基本上是同时交易互补对的交易者之间的 P2P 资产交换。交易者不支付 AMM 交易费并且支付更少的 Gas（只是转账）。然而，要使它们发挥作用，你需要具有当前最佳出价和报价的优秀预言机。
CowSwap 完全支持匹配需求（全部、部分和多方环交易）——结算许多不需要支付 DEX 费用的交易。
链下计算，链上验证
如果你将计算密集型部分方在链下，并且仅将链用于托管、结算和验证，则可以实现更复杂的功能。例如，在链下跟踪和匹配限价订单，但在链上保管资金和结算交易。
RFQ
通过 RFQ，你可以直接从做市商处购买。由于做市商可以在所有场所（链下和其他链）进行交易，通过他们，你也可以访问这些场所的价格和流动性。RFQ 订单的 Gas 效率也更高（只是传输和签名验证，不需要通过池路由）。
Hashflow 和 Airswap 提供了对 RFQ 的轻松链上访问。
即时流动性
为了补偿有毒订单流的风险，做市商不会在交易所提供尽可能严格和深度的报价。实际上，普通用户向做市商缴税以补贴有毒订单流。
但是，如果反过来，在用户提交交易后让做市商定价，那么做市商可以报出更好的价格，因为他们承担的风险更小。这为普通用户提供了更好的价格，并使套利者的日子更难过。
这个想法来自于 ChainFlip 的 JIT AMM 模型的设计。
降低 DEX 费用
费用高的原因之一是保护 LP 免受 LVR 的影响。但是，如果 DEX 可以保护自己免受 LVR 的影响（见下文），那么它也可以设置较低的费用。
保持价格最新并防止无利可图的套利的一种方法是使用 Oracles 设定价格。
基于 Oracle 的定价
只要 AMM 被动地设定价格，它们就可能容易受到有毒订单流的影响。避免这种情况的一种方法是在套利交易者进来之前主动更新 AMM 上的价格。
预言机需要足够快和准确，以免留下套利机会。只要交易产生的费用 < 市场价格的差价，套利就无利可图。因此，为避免有毒订单流，预言机价格的准确性需要小于 AMM 的交易费。
AMM 甚至可以在用户签署交易后设定价格。这进一步保护 LP 免于提供过时的价格，从而避免套利风险。
Swaap 使用预言机指导的定价来大幅降低 LP 的 LVR。
激励延迟
如果 AMM 能够区分知情（可能非常无利可图）和不知情（平均盈利）的订单流，并且只保留不知情的订单流，那么许多问题就会得到解决。
动态费用和交易延迟可以帮助 AMM 区分有毒订单和零售订单。
交易信号衰减很快，因此预言机的长时间延迟将使知情交易者更难让 AMM 措手不及。它是这样工作的：
缓慢的结算很便宜：如果你可以等待 5 分钟让你的交易结算，那么交易费用就会很便宜（例如， 0.1% 的费用）。交易将以预言机 5 分钟后的价格结算。不知情的交易者不会介意此选项，因为他们可以节省费用并且等待 5 分钟的成本很小。
快速结算是昂贵的：以当前预言机价格结算是昂贵的（例如， 0.4% ）。较高的费用会降低知情交易者的信号优势大到 AMM 无利可图的可能性。而且，这仍然为愿意为此付费的用户提供了一个快速结算的选择。
延迟允许 DEX 将有毒订单流与无毒订单流分开，或者 DEX 可以简单地完全禁止快速结算。为了有效阻止有毒订单流，快速结算费用必须考虑货币对市场波动性的影响。
这方面的令人兴奋的例子是最近的一个投票，Balancer 决定将来自 CowSwap 的所有订单流的交易费用降低 50-75% 。CowSwap 进行批量拍卖，而批量拍卖会引入延迟，使它们对有毒订单流没有吸引力，因此 Balancer 可以安全地为其降低费用，增加其 LP 的利润。
积极的流动性管理
集中流动性头寸 (Uniswap V3) 允许 LP 将其流动性引导至特定价格范围。这使得 LP 或第三方可以将流动性保持在当前市场价格附近，并大幅提高 LP 的资本效率。
积极的流动性管理甚至可以保护 LP 免受某些 LVR 的影响。
有了可靠的预言机，AMM 甚至可以自行设置当前预言机价格附近的流动性，因此不需要主动的 LP 管理。
Maverick 成功地利用这一策略大幅提高了 LP 的资本效率。
动态滑点和波动率预言机
由于 AMM 的损失取决于套利者信号优势的大小，因此有毒订单流更有可能出现在更不稳定的代币对上。在传统订单簿中，做市商会在市场波动较大时增加价差。AMM 可以做同样的事情，并根据当前的市场波动动态调整费用。
Uniswap v3 已经有了一个粗略的版本，它为同一交易对提供不同的费用等级，并让 LP 选择适合该代币对价格波动的费用等级。
做市商也会调整他们的滑点，以重新平衡他们的头寸以达到他们的目标——AMMs 可以为他们的 LPs 做类似的事情。
隐私交易提交
绕过公共内存池的隐私 RPC 是有效保护交易免受抢先交易和三明治攻击的一种方式。
批量拍卖
批量拍卖是使价格公平的好方法：你可以在一段时间内批量下单，同一交易对的所有交易都以相同的价格执行。这减少了你的交易被抢先交易的可能性。批量拍卖还增加了阻止有毒订单流的延迟。与负延迟预言机一样，批量拍卖的可组合性较低。
它们还极大地改善了交易的定价、可用流动性和路径。这主要消除了交易回溯的可能。
如前所述，CowSwap 已经运行批量拍卖，为交易者带来更公平、更安全的结算。
动态滑点容忍度
设置滑点并不容易。如果交易对价格波动较大，滑点太小会使你的交易失败，而滑点太大会使你容易受到三明治的攻击。因此，为了避免交易失败，去中心化交易所通常具有较高的默认滑点容忍度。
然而，有了波动率和深度预言机，DEX 用户界面可以做得更好，并为每笔交易预测正确的滑点。这有助于用户避免三明治攻击或交易失败。
1inch 已经运行逻辑来动态设置滑点。
所有 LP 都成为即时 LP
还有一种方法可以减轻即时 (JIT) 流动性攻击：与上面对 LP 的「最后查看」一样，如果你更改模型以确定用户签署交易后的价格，那么你可以允许每个人提交他们的即时报价并公平竞争。然而，这只适用于愿意运行积极策略并能够单独响应每笔交易的 LP。
从结构上讲，批量拍卖也是即时流动性交易，因为是在用户提交交易后找到流动性和价格。
虽然公共区块链是交易所的优秀基础设施，但 DEX 尚未处理大部分交易量。交易量和做市商尚未完全上链的原因有很多：价格没有竞争力，交易者的用户体验不好，收益率太低，执行不安全。幸运的是，所有这些问题都已经有了很好的解决方案，它们有望将大部分交易量带到链上。
非常感谢@ankitchiplunkar、@thegostep、@orbmis、@SimonAHarman、@paul_burlage、@CyrillePastour 和@senken_io 提供的有用输入和深入反馈。
