原文标题：《Navigating DeFi Option》
原文作者：0x Keyu
原文编译：深潮 TechFlow
考虑到整体加密货币期权月度交易量仅为 400 亿美元（永续合约的月度交易量约为 1.6 万亿美元），我们可能还需要一个市场周期才能让链上期权获得显著发展。
目前，去中心化交易所（DEX）与中心化交易所（CEX）期货交易量约为 2% 。如果我们假设链上期权的市场份额将达到链上永续合约的类似水平，预计链上期权交易量应该约为 8 亿美元，这可能不足以激励做市商在链上进行做市。
利用集中流动性 LP 头寸的衍生品可能是解决流动性问题的一种方式，因为已经有大量流动性存在于集中流动性池中。这些产品（Infinity Pool、Panoptic、Itos、Smilee 等）还为 CEX 提供了显著的产品差异化，例如能够对长尾资产进行投机。对它们来说，主要的挑战是说服集中流动性 LP 重新存入他们的流动性池。
从长期来看，我看好基于 CLOB （中央限价订单簿）的链上期权协议，该协议首先利用类似 dYdX 的链外订单簿匹配和链上结算，然后随着底层区块链基础设施的改进逐步将订单簿放到链上。
在传统金融中，期权是最常用的金融工具。根据 FIA 的数据， 2022 年全球交易所衍生品（ETD）衍生品交易量（以交易和 / 或结算的期货和期权合约数量为衡量标准）较去年增长 34% ，达到惊人的 838 亿美元。期权（545 亿美元）和期货（293 亿美元）的交易量占总交易量的 65% 和 35% ，较去年增长了 63.7% 和 0.1% 。
与 TradFi 中期权交易量大于期货交易量相反，当前的加密衍生品交易量主要被期货占据： 2023 年 6 月，ETH 和 BTC 期权的交易量（约 300 亿美元）仅相当于期货交易量（约 1 万亿美元）的 2% 。这可能是由于 Bitmex 引入了永续期货，将流动性聚集在到期日上，从而实现了比传统金融期货更高的资本效率。更高的资本效率转化为更好的期货定价、更低的滑点和更高的杠杆机会，迎合了加密货币交易者风险偏好的特点。对于像加密货币这样的新兴资产类别来说，资本效率至关重要，因为与传统股票市场相比，它的流动性起点并不高。在加密货币期权的情况下，由于到期日和执行价格之间的流动性分散，导致交易量远低于加密货币期货。
链上期权仅占去中心化金融衍生品交易量和总锁定价值（TVL）的一小部分。
目前，链上衍生品协议的总 TVL 约为 15 亿美元，而链上期权协议的 TVL 仅约为 1.1 亿美元，意味着存在巨大的未开发市场。就交易量而言，在每月约 300 亿美元的衍生品交易量中，DEX 期权交易仅占 1.14 亿美元名义交易量（溢价为 370 万美元）。这意味着链上期权市场仍处于初级阶段，具有巨大的市场潜力。
由于期权赋予买方权利而非义务，在执行价格上执行其头寸时，买方需要提前支付溢价以支付这种灵活性。这种机制使得期权买方具有凸性回报函数（固定的下行风险和无限的上行收益），而期权卖方具有凹性回报函数（固定的上行收益和无限的下行风险）。与期权买方和卖方的非对称回报函数相反，期货买方和卖方具有对称的回报函数。不同的回报函数导致了不同的用户投资列表和用例：
期权：进入门槛较高；买方：多 Gamma，空 Theta；卖方：空 Gamma，多 Theta。
期货：进入门槛较低（特别是在永续期货，它摒弃了实物交割和到期日），适用于要求高杠杆的典型加密货币用户。
期权：收入生成（卖方），对冲，投机，波动性风险敞口；
期货：对冲，投机，高杠杆（对于永续期货）。
根据其机制，期权协议大致可分为五类：结构化产品、期权基础设施、自动做市商（AMM）、中央限价订单簿（CLOB）和利用集中流动性池的协议。
结构化产品旨在通过各种产生收益的策略为 LP 创造回报，通常依赖于期权基础设施来铸造 / 结算链上期权。目前，结构性产品包括提供备兑看涨 / 看跌头寸的期权金库（例如，Ribbon、Psyoption 等）和更复杂的收益产品（Cega），其中包括奇异期权以及质押、借贷和提供流动性的机会。期权基础设施本质上是智能金融托管协议，允许用户创建、铸造和结算各种金融衍生品。期权 AMM 通过使用流动性池来承担交易者的相反方向。它们使用算法根据修改后的 Black-Scholes 公式以及期权合约的供求情况自动定价期权。期权 CLOB 是一个市场，积极匹配期权买方和卖方的买卖订单。利用集中流动性池的协议是指通过与集中流动性池提供者承担相反方向来创建衍生品原语的协议。
目前，由 AMM 驱动的期权交易所占据了大部分期权交易市场份额，类似于早期的链上永续模式。这是因为与基于 CLOB 的模型相比，由 AMM 驱动的期权交易所通常更容易建立并启动其流动性。完全基于链上的 CLOB 期权交易所需要一个能够快速扫描订单簿并匹配订单的撮合引擎，这在区块链上很难实现，并且需要大量的业务发展资源来寻找中心化的做市商来启动初始流动性。
因此，大多数订单簿只支持期权铸造和结算，而不支持交易，交易通常通过做市商拍卖进行场外交易。Zeta 通过与 Serum 的订单簿基础设施组合，每秒最多检查其订单簿两次来解决了这个问题。然而，由于 FTX 事件导致 Serum 的流动性流失，所有用户和交易量都迁移到了社区分叉的 Openbook 上，导致 Zeta 的期权交易暂时停止。另一种解决方案可能是链下订单簿和链上结算的混合模型，这正是 Aevo 目前正在构建的。话虽如此，由于市场处于初级阶段，目前的市场份额并不具有指示性。随着更多基于 CLOB 的模型的出现以及 AMM 对池模型在 Delta 中性和资本效率方面的更多创新，市场格局将发生重大变化。接下来，我将概述期权协议的历史，确定它们面临的一些关键挑战以及所做的改进。
期权定价错误：AMM 点对池模型的问题在于它们需要准确定价期权。在传统市场中，期权的价格由期权的供求决定。然而，在点对池模型中，期权没有供求，因为供应是固定的（自动充当期权买方的交易对手方）。因此，如何得出有效的定价模型来定价期权成为 AMM 流动性池模型面临的主要问题。
定价最常见方法是使用 Black-Scholes 公式，该公式考虑了资产价格、执行价格、无风险利率、到期时间和隐含波动率。在这五个因素中，唯一不可观察的因素是隐含波动率（IV），它是反映市场对特定证券未来波动性预期的指标。传统上，可以通过期权合约的供求来计算 IV：需求高、供应低导致 IV 高，反之亦然。然而，由于需求和供应的流动不一致，IV 对于链上期权协议来说是困难的。例如，在 Hegic 中，其 IV 是在链下计算的，并每周手动更新到链上。这意味着无论您开设 100 美元还是 10000 美元的平值期权，其定价都将相同。这一点很重要，因为与基于 CLOB 的系统中的做市商可以根据有关真实价格的新信息动态重新定价报价不同，AMM LP 仅依赖于嵌入在智能合约中的定价函数。因此，在市场波动时，LP 可能面临高额的无常损失，其中 IV 可能显著低于实现波动率。如下图所示，大多数第一代期权 AMM 具有静态波动率输入，不会根据实时交易量动态调整。
未对冲的 LP 头寸：在第一波 AMM 中，像 Hegic、Dopex 和 Premia 这样的协议为 LP 提供了不友好的体验，因为它们的抵押品没有进行对冲。这种机制是出于对资本效率的担忧，因为 Delta 对冲通常需要从流动性池中获取一部分流动性，以根据其空头头寸的净 Delta 进行多头 / 空头交易。然而，这导致 LP 积累了对基础资产的高度敞口。结果，这增加了 LP 的流动性成本，阻碍了流动性池的增长。
从交易者的角度来看，与 CEX 相比，他们在资产选择、执行价格和到期日方面的选择有限，并且定价效率低下。资产选择、执行价格和到期日的选择有限归结为流动性有限，因为更广泛的选择将使池中已经稀缺的流动性进一步分散。
强调 Delta 中性以吸引流动性：Lyra 的 Valon 更新首次引入了 Delta 对冲的 AMM。Lyra 通过 GMX 或 Synthetix 采取对冲头寸来降低风险。例如，当交易者持有 ETH 看涨期权的多头头寸时，Lyra 的市场做市保险库（MMV）在头寸建立时采取与净 Delta 相等的 ETH 多头头寸。通过这样做，MMV 可以保护自己免受持有多头看涨期权的交易者在 ETH 价格上涨时可能赚取的潜在无限利润的影响。
类似地，Siren Flow 也引入了 Delta 对冲系统，通过与 Prennial 合作来对冲 Delta 敞口以提供流动性。同时，其他 AMM 流动性池协议也尝试以不同的方式解决 LP 的问题：Hegic、Premia 和 Dopex 将流动性池分为看涨和看跌保险库，使 LP 对他们承保的期权拥有更多控制权。然而，这种方法不如 Lyra 和 Siren 的方法好，因为它仍然将对冲的负担转嫁给了 LP，并且分散了流动性。
改进低效的定价模型并引入部分抵押以提供更好的用户体验：与 Hegic 的静态 IV 问题相比，Lyra、Dopex 和 Siren Flow 等协议都实施了新策略来提高定价效率。Lyra AMM 的核心机制是根据市场情况调整隐含波动率（IV）和期权成本。当期权需求高时，AMM 增加隐含波动率；当供应过剩时，降低隐含波动率。这种方法使得 AMM 能够收敛于每个执行价格和到期日的 IV 的市场清算价值。
在 Lyra 上列出到期日时，将初始化基线波动率值 IV 以及列出的执行价格波动率与 IV 的比率。这些初始值是根据当前市场数据从 50 Delta（平值）执行价格的 IV 派生出来的。初始化后，IV 和执行价格波动率比率（偏斜）由特定执行价格及其相关到期日的期权供求决定。另一方面，Siren Flow 实施了一个混合的链上 / 链下询价（RFQ）系统，以提供具有竞争力的期权交易定价。这种创新使得 Siren Flow 能够提供与中心化交易所衍生品相媲美的定价，同时保留自托管和去中心化交易的优势。然而，Siren 的方法决定它不能作为价格发现平台，因为它依赖于中心化交易所的数据来推导其 IV。
此外，Lyra 还采用了创新的方法，为期权卖方提供部分抵押，从而提高了资本效率 4-5 倍。Avalon 允许交易者对空头头寸进行部分抵押，使他们能够以相同的资本量卖出 4-5 倍数量的期权。部分抵押的空头交易对于两个原因非常重要：它为期权交易者提供了与 CeFi 平台相媲美的更完整的体验，并且使 AMM 能够提供更高效的定价。实施部分抵押的主要困难在于根据各种因素计算初始抵押金额，并建立健全的风险管理系统以防止坏账问题。
由于 FTX 事件导致 Zeta 的期权交易所停止运营，Aevo 是一个有前景的基于 CLOB 的期权交易所，由 Ribbon 孵化，采用链下撮合和链上结算的混合模型。Aevo 建立在自定义的 EVM-rollup 上，据说可以提供对数百种工具的访问，这些工具可以在各种执行价格和到期日上进行交易，并具有深度流动性。为了启动其流动性，除了与专业做市商合作外，Aevo 还计划与 Ribbon 的 DOV 集成，作为售出的期权合约结算的场所。目前，Ribbon 的月度交易量约为 3000 万美元，为 Aevo 铺设了流动性基础。此外，这也解决了当前 DOV 面临的利益不一致问题，这可能会将更多交易量带到 Ribbon。DOV 的存款人在到期前也可以获利或减少损失，大大增加了 Ribbon DOV 的灵活性。最后，Aevo 将为目前在链下购买 DOV 期权的做市商创造流动性，他们可以直接在交易所上对冲头寸。Aevo 还可以作为基础设施层对其他 DOV 协议产生协同效应。
总体而言，在评估链上期权交易所时，有三个最重要的指标：流动性、资本效率和资产选择。
流动性: AMM 流动性池模型在吸引初始流动性方面具有明显优势，因为它可以轻松吸引散户流动性来为其自动做市。然而，从长远来看，基于 CLOB 的模型具有更高的上限，因为它使专业做市商能够在平台上做市。此外，像 Elixir 这样的协议还为零售用户在基于 CLOB 的系统上提供了做市商功能。因此，基于 CLOB 的模型在吸引流动性方面比 AMM 流动性池模型具有优势。
资本效率: CLOB 和 AMM 都有不同的优势。基于 CLOB 的模型在期权交易量足够大时，有可能充当价格发现平台，从而实现更高效的期权定价。它也不会像 AMM 模型那样面临任何无常损失问题。另一方面，基于 AMM 的期权协议可以通过组合其 LP 头寸来提高资本效率。
资产选择: 我认为基于 CLOB 的模型相对具有优势，因为它类似于中心化交易所，可以潜在地允许更多的资产在平台上上市。另一方面，AMM 流动性模型将很难实现更广泛的资产范围，因为这些虚值期权的定价将非常困难。此外，交易者可以通过购买跨式期权赚取大笔财富，耗尽流动性池的资金。
对于结构化产品，面临着激励错位和风险状况错配两个问题：
市场做市商和结构化产品保险库之间的利益不一致：目前，由于链上期权交易所尚未普及，大多数期权保险库通过使用 LP 的存款构建备兑认购策略，然后通过拍卖将其出售给市场做市商。市场做市商通常会以协商的溢价价格从 Ribbon 的存款人那里购买认购期权，然后通过出售具有相同规格（到期日、执行价格）的等量认购期权进行对冲。通过这样做，他们在从 Ribbon 购买的价格和在 Deribit 上出售的价格之间获得利差。问题在于市场做市商和期权保险库面临的利益相互矛盾，因为市场做市商希望尽可能便宜地购买看涨期权，而存款人希望在风险范围内跑赢市场。然而，由于 DOV 只能将期权出售给有限数量的市场做市商，大多数出售的期权被低估，导致 LP 的收益微不足道。
与当前加密货币用户的风险配置不匹配：实际上，DOV 中的 LP 是多头时间价值（theta）和空头 Gamma（gamma），因为大多数保险库都涵盖看涨 / 看跌期权。然而，加密货币本质上非常波动，这使得 LP 在牛市中通常表现不佳，并在熊市中承担类似的损失。这种回报函数与大多数加密货币用户的利益不匹配，因为他们参与加密货币是为了非对称的上行潜力，而不是为了获得微不足道的收益。
未来：基于 CLOB 的期权交易所的成熟可以解决市场做市商和结构化产品之间的利益不一致问题。随着像 Aevo 这样的基于 CLOB 的期权交易所的出现，这可以为 DOV 提供一个价格发现场所，以找到它们的卖方，解决场外交易中不平衡的权力动态。此外，如上所述，与链上 CLOB 期权交易所组合的 DOV 可以允许存款人在 DOV 到期前获利或减少损失，为存款人提供更大的灵活性。
总结一下，当前的链上期权协议，无论是基于 CLOB 还是基于 AMM 的模型，在交易量和流动性方面都取得了很少的进展。这引出了一个典型的先有鸡还是先有蛋的问题，如果没有流动性，就没有交易量，反之亦然。从流动性的角度来看，链上流动性提供者面临着与期权定价不一致的问题，导致实现波动率通常高于计算的隐含波动率，从而使他们不愿意参与流动性池。对于传统的市场做市商来说，由于交易量微不足道，他们没有足够的动力在这些协议中做市。从长远来看，我对基于 CLOB 的模型在期权交易量方面占据类似于 DyDx 的市场份额持乐观态度。但是，当前的链上期权协议与 CEX 相比在产品差异化方面并不足够，这引出了我们下一波利用集中流动性池的协议，以利用大量存在于集中流动性池中的流动性。
这些新一波协议背后的核心思想是，Uniswap v3 流动性提供者（LP）头寸可以被视为代币化的空头看跌期权。这是因为 LP 的经济回报函数在数学上与卖出看跌期权相同。对于 Uniswap V3 LP 来说，他们本质上是空头 Gamma（gamma）和多头时间价值（theta），因为当基础资产价格快速波动时，LP 会遭受损失，而随着时间的推移，会获得交换费用。因此，包括 Panoptic、Infinity Pool、Smilee 和 Itos 在内的各种协议试图利用集中流动性池中的大量空头期权头寸来构建其衍生品原语。尽管在基本理念上相似，但这些产品在设计和提供方面存在一些显著差异。
Panoptic
总体而言，Panoptic 由流动性提供者、交易者（期权买方 / 卖方）和清算者组成。流动性提供者需要以任意比例的 token 1/token 0 将可互换的代币存入 Panoptic 池中。期权卖方可以借用这个流动性来通过将流动性存入相应的 Uniswap v3 池来创建空头期权。类似地，交易者可以通过从 Uniswap v3 池中移出流动性来创建多头期权。例如，假设交易者希望购买行权价为 1000 USDC，宽度为 10% 的看跌期权。当交易者购买该期权时，Uniswap V3 池中在每个 ETH 范围内的 909 - 1100 USDC 的部分流动性将被取出并移回 Panoptic 池。该期权的成本是如果流动性保留在 Uniswap 池中将产生的费用金额。现在，让我们考虑不同的情况：
如果 ETH 价格在购买期权时高于 1100 USDC，则该期权处于虚值（OTM）- 尚未盈利，因此不会累积任何溢价。
如果 ETH 价格在期权的有效期内保持在 909 和 1100 USDC 之间，该期权仍然处于虚值状态，其成本保持为零。用户可以决定关闭他们的期权头寸，不需要支付任何溢价。
如果 ETH 价格下跌到 1100 USDC 以下，该期权开始增值 - 溢价开始累积。如果 ETH 价格进一步下跌到 909 USDC 以下，该期权现在处于实值（ITM）状态，意味着它是盈利的。此时，该期权停止赚取费用，用户可以决定行使该期权。
在行使期权时，用户必须归还借用的流动性，该流动性现在以 ETH 的形式存在。因此，他们向 Panoptic 池发送 ETH，并保留他们最初购买看跌期权时收到的 USDC。这意味着他们实际上以 1000 USDC 的价格出售了他们的 ETH，即使市场价格可能低于 909 USDC。
在 Panoptic 流动性池中的任何可用代币上，期权卖方可以获得 5 倍杠杆，期权买方可以获得 20 倍杠杆。
Itos
与依赖 Uniswap V3 AMM 创建多头 / 空头期权的 Panoptics 不同，Itos 通过在正向流动性提供之上建立自己的集中流动性 AMM（CLMM），利用负流动性提供头寸（称为 takers），提供类似的产品。AMM 结构有三个市场参与者：maker、taker 和 trader。在 Uniswap V3 中，maker 和 trader 是相同的概念，maker 指的是将可互换的代币对存入流动性池的流动性提供者，trader 指的是在流动性池中交换一种代币以换取另一种代币的参与者。与 maker 提供流动性不同，taker 保留流动性以进行交易。这些 taker 始终与交换进行交易，支付费用以确保交易进入更有价值的代币。这使得可以创建类似看跌期权和看涨期权的 TakerPuts 和 TakerCalls。例如，在去中心化交易所（DEX）上发生交易时，taker 通过参与该交易获利，同时支付资金费率以确保有足够的流动性执行交易。通过始终利用每一笔交易，他们的头寸价值随着价格的变动而增加，而市场做市头寸的价值往往会下降。因此，这使得 taker 可以体验类似多头期权的回报函数（如下图中的绿线），有效对冲任何 maker 头寸。
Infinity Pool
与 Itos 类似，Infinity Pool 是一个基于其自己的 CLMM（称为 float pool）构建的杠杆交易去中心化交易所（DEX）。LP 可以直接存入可互换的代币对，或将其 Uniswap V3 LP 代币存入 float pool（协议将代表 LP 将 LP 代币转换为可互换的代币）。Float pool 具有两个功能： 1）现货交易和 2）借给杠杆交易者。在第二种情况下，借用的 LP 代币将从 Float pool 中提取到私人池（swappers），交易者可以在预定的执行价格下进行无限次数的免费交换。作为回报，交易者通过固定期限贷款（1 ～ 40 倍杠杆）或循环贷款（40 倍以上杠杆）向 LP 支付资金费用。更进一步，交易者可以通过借用所需的 LP 代币在 Float pool 中的所需价格范围内，通过链下撮合引擎将其转换为私人池中的可互换代币，以及任何后续的外部交换（如果需要），在 Float pool 中的任何代币组合中偿还贷款，从而在 Float pool 中的任何可用资产上实现杠杆交易体验。例如，在他们的白皮书中概述的示例中，交易者可以通过借用价值为 1000 USDC 的 ETH/USDC LP 代币，在以 900 USDC 为中心的紧密流动性范围内，以 10 倍杠杆做多 ETH，假设 ETH 的市场价格为 1000 USDC。由于 ETH 的价格目前高于流动性范围，交易者可以以 1000 USDC 兑换该 LP 代币，并在任何现货 DEX 上将 1000 USDC 兑换为 1 ETH（假设没有交换费用或滑点）。如果 ETH 下跌到 900 USDC 以下，LP 头寸将包含 1.11 （1000/900）个 ETH，如果决定平仓，LP 将需要购买额外的 0.11 个 ETH。因此，对于交易者来说，最糟糕的情况是 ETH 在 900 USDC 时，交易者需要用 99 USDC 购买 0.11 个 ETH。这意味着在这个例子中，交易者只需要提供 100 USDC 作为抵押品，就可以实现 10 倍杠杆。
在 Infinity Pool AMMs 中为任何上市代币提供理论上无限杠杆的永续期权，具有类似永续合约的用户体验。
从根本上说，上述协议面临的主要挑战是说服集中流动性池的 LP 重新部署到他们的协议中。
在这三个协议中，与 Infinity Pool 和 Itos 相比，Panoptic 不需要引导太多的流动性，因为他们的期权产品是通过与 Uniswap V3 池的交互创建的。然而，Panoptics 仍然需要足够的流动性，以供期权买家和卖家借用，以进行杠杆交易。因此，这三个协议实施了不同的费用模型来补偿 LP。在 Panoptic 中，LP 根据池利用率获得 20-60 个基点的佣金率。在 Infinity Pool 中，LP 在未被借出时获得交换费，并根据交易者的杠杆水平获得贷款利息支付。在 Itos 中，LP（maker）根据 taker 保留的活跃范围内的流动性利用率获得货币市场借款利率（持有成本）的报酬。从理论上讲，与 Uniswap V3 AMM 提供的固定掉期利率相比，所有上述协议都应提供相当有竞争力的利率，并考虑到其报价范围的预期波动性。
这些衍生品最令人兴奋的部分是它们提供了对小市值代币的投机体验，这在任何其他 DEX 或 CEX 中都是不可能的。另一方面，由于相对较高的费率，这些协议可能难以与 CEX 竞争主要资产对。对于 Panoptic 来说，这一点尤为明显。
对于在 Panoptic 中创建的任何期权，用户至少需要支付 30 个基点（20 个基点的佣金率和 10 个基点的 Uniswap V3 交换费），这甚至高于许多其他衍生品 DEX，更不用说 CEX 了。
对于 Infinity Pool 来说，他们仍然需要与外部 AMM 进行交互才能成功平仓，导致相对较高的费用。另一方面，与其他两个协议相比，Itos 的定价可能更具竞争力，因为它们不需要与任何外部 AMM 进行交互，并且根据波动性调整交换费。话虽如此，这些协议的不同提供意味着它们可以吸引具有不同风险配置的用户：Infinity Pool 的理论上无限杠杆可能更适合永续期货交易者，而 Panoptics 和 Itos 可能更适合更复杂的零售交易者和需要直接在链上进行对冲的 DAO。
总的来说，这一波新的衍生品通过发现 Uni V3 LP 头寸和期权卖家之间类似的支付函数，释放了集中流动性池中的流动性。简而言之，所有这些协议的目标都是承担无常损失的另一方，以解决阻碍期权市场增长的流动性问题。此外，如果它们能够获得一定规模的流动性，我也很期待看到建立在这些协议之上的各种结构化产品。
