[论文解读] SoK: Decentralized Exchanges (DEX) with Automated Market Maker (AMM) Protocols

Jiahua Xu, Krzysztof Paruch+2 more|RePEc: Research Papers in Economics|Mar 23, 2021

Blockchain Technology Applications and Security被引用 7

一句话总结

本文首次对基于自动做市商（AMM）协议的去中心化交易所（DEXs）进行了知识体系化（SoK）研究，提出了一种形式化的状态空间框架，用于建模AMM机制、比较各类守恒函数，并分析价差损失（slippage）与偏离损失（divergence loss）。研究全面调查了基于AMM的DEX在安全与隐私方面的问题，并为未来去中心化金融（DeFi）的研究与协议开发建立了基础性分类体系。

ABSTRACT

As an integral part of the decentralized finance (DeFi) ecosystem, decentralized exchanges (DEXs) with automated market maker (AMM) protocols have gained massive traction with the recently revived interest in blockchain and distributed ledger technology (DLT) in general. Instead of matching the buy and sell sides, automated market makers (AMMs) employ a peer-to-pool method and determine asset price algorithmically through a so-called conservation function. To facilitate the improvement and development of automated market maker (AMM)-based decentralized exchanges (DEXs), we create the first systematization of knowledge in this area. We first establish a general automated market maker (AMM) framework describing the economics and formalizing the system's state-space representation. We then employ our framework to systematically compare the top automated market maker (AMM) protocols' mechanics, illustrating their conservation functions, as well as slippage and divergence loss functions. We further discuss security and privacy concerns, how they are enabled by automated market maker (AMM)-based decentralized exchanges (DEXs)' inherent properties, and explore mitigating solutions. Finally, we conduct a comprehensive literature review on related work covering both decentralized finance (DeFi) and conventional market microstructure.

研究动机与目标

• 提出一种基于状态空间表示的通用形式化框架，用于建模基于AMM的DEX，结合守恒函数实现统一建模。
• 通过分析守恒函数、价差损失与偏离损失特性，系统性比较主流AMM协议的性能差异。
• 识别并分析基于AMM的DEX中因协议设计与运行特性而固有的安全与隐私风险。
• 综述并分类现有关于AMM协议、DeFi市场微观结构及关联安全威胁的研究成果。
• 通过整合零散的洞见，构建一个连贯的知识体系，为去中心化金融（DeFi）的未来研究与开发提供系统性基础。

提出的方法

• 提出一种基于状态空间表示的通用AMM框架，通过守恒函数建模系统的状态与动态行为。
• 采用数学形式化方法对守恒函数（如恒定乘积、加权型、对数市场评分规则等）进行建模，以系统比较不同协议的机制差异。
• 推导并分析价差损失与偏离损失函数，作为衡量AMM协议经济性能的关键指标。
• 开展全面的文献综述，涵盖DeFi、市场微观结构及安全威胁（包括MEV、抢先交易与区块链DoS攻击等）。
• 整合实证研究、模拟实验与案例研究的洞察，评估协议在真实场景下的行为表现。
• 采用基于分类学的方法，对AMM变体、安全漏洞及缓解策略进行系统分类。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过统一的状态空间框架，对基于AMM的DEX进行形式化建模，以准确捕捉其经济与机制行为？
• RQ2 主流AMM协议在守恒函数设计上存在哪些关键差异？这些差异如何影响价格发现、价差损失与无常损失？
• RQ3 基于AMM的DEX中固有的主要安全与隐私威胁是什么？这些威胁如何源于协议设计与区块链特性？
• RQ4 现有AMM协议在经济效率、风险暴露及对市场与对抗性条件的韧性方面表现如何？
• RQ5 在AMM驱动的DEX设计与分析中，存在哪些关键的研究空白与开放挑战？如何系统性地加以解决？

主要发现

• 所提出的状态空间框架成功实现了对多种AMM协议机制的抽象与形式化，使不同守恒函数之间的系统性比较成为可能。
• 恒定函数做市商（CFMMs），如恒定乘积模型，在当前AMM生态中占据主导地位，但在价格波动下表现出显著的价差损失与偏离损失。
• 偏离损失被形式化为价格变动与初始流动性分配的函数，当资产价格偏离初始值时，做市商（LP）需承担相应风险。
• MEV、抢先交易与L7 DDoS攻击等安全威胁，源于区块链交易排序的公开性与概率性，且在AMM设计下进一步加剧。
• 隐私风险源于链上交易的透明性，使得LP头寸与交易模式可被追踪，而当前协议中此类风险的缓解手段仍有限。
• 文献综述表明，关于AMM安全性的研究正快速增长，尤其集中于MEV与抢先交易问题，但目前仍缺乏统一的形式化模型用于经济与安全分析。