[论文解读] FLAIR: A Metric for Liquidity Provider Competitiveness in Automated Market Makers

Jason Milionis, Xin Wan+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2023

Financial Markets and Investment Strategies被引用 4

一句话总结

本文提出 FLAIR，一种用于衡量自动做市商（AMMs）中做市商（LP）竞争力的新型度量指标，该指标量化了相对于投入资本的、经费用调整的瞬时回报。通过捕捉动态的 LP 行为与竞争关系，FLAIR 补充了现有指标（如 LVR），并支持事后的绩效评估与前瞻性的流动性提供策略优化。

ABSTRACT

This paper aims to enhance the understanding of liquidity provider (LP) returns in automated market makers (AMMs). LPs face market risk as well as adverse selection due to risky asset holdings in the pool that they provide liquidity to and the informational asymmetry between informed traders (arbitrageurs) and AMMs. Loss-versus-rebalancing (LVR) quantifies the adverse selection cost (Milionis et al., 2022a), and is a popular metric to evaluate the flow toxicity to an AMM. However, individual LP returns are critically affected by another factor orthogonal to the above: the competitiveness among LPs. This work introduces a novel metric for LP competitiveness, called FLAIR (short for fee liquidity-adjusted instantaneous returns), that aims to supplement LVR in assessments of LP performance to capture the dynamic behavior of LPs in a pool. Our metric reflects the characteristics of fee return-on-capital, and differentiates active liquidity provisioning strategies in AMMs. To illustrate how both flow toxicity, accounting for the sophistication of the counterparty of LPs, as well as LP competitiveness, accounting for the sophistication of the competition among LPs, affect individual LP returns, we propose a quadrant interpretation where all of these characteristics may be readily visualized. We examine LP competitiveness in an ex-post fashion, and show example cases in all of which our metric confirms the expected nuances and intuition of competitiveness among LPs. FLAIR has particular merit in empirical analyses, and is able to better inform practical assessments of AMM pools.

研究动机与目标

• 通过量化 LP 竞争力来弥补现有指标的不足，该指标与流动性的毒性及不利选择性正交。
• 提供一种动态的、事后的个体 LP 绩效度量，以捕捉 AMM 池中策略定位与时机选择的影响。
• 通过反映现实世界竞争动态的指标，实现对流动性提供策略的实际评估与优化。
• 提供一个框架，用于比较 LP 策略，并在不同市场条件下识别最优的流动性部署方式。
• 通过支持跨不同 AMM 结构与传统交易所的对比分析，为未来市场设计提供支持。

提出的方法

• FLAIR 通过将费用收入相对于随时间变化的有效投入资本进行归一化，计算费用调整后的瞬时回报。
• 该方法利用 tick 间距与价格路径数据，计算流动性放置的最小与最大 tick，以考虑 Uniswap v3 等 AMM 中离散价格水平的影响。
• 模型同时涵盖被动型与完全竞争型 LP：被动 LP 覆盖从最小到最大价格的完整范围，而竞争型 LP 则根据观察到的价格变化动态调整头寸。
• 池的总 FLAIR 通过时间上的积分计算得出，反映费用收入除以有效流动性范围与投入资本。
• 该指标对舍入与 tick 间距效应具有鲁棒性，当价格波动率较高或 tick 间距较粗时，会收敛至全范围定位状态。
• FLAIR 可用于任意时间点、任意时间段，以及投资组合或整个池，支持回测与前瞻性的策略优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何以一种补充现有指标（如 LVR，其衡量不利选择性）的方式，量化 LP 竞争力？
• RQ2 相较于被动的全范围定位，动态的、竞争性的流动性提供在多大程度上能提升 LP 回报？
• RQ3 费用率、部署时机与流动性集中度等因素如何影响瞬时 LP 竞争力？
• RQ4 FLAIR 是否可用于识别最大化 AMM 回报的最优流动性范围与部署时机？
• RQ5 FLAIR 在哪些方面可为跨不同市场结构的组合优化与市场设计提供信息支持？

主要发现

• FLAIR 成功捕捉了 LP 竞争力的动态特性，表明策略性定位对回报的影响显著超过被动流动性提供。
• 当价格变动频繁且处于狭窄 tick 范围内时，完全竞争型 LP 的 FLAIR 高于被动 LP，这归因于更高的资本效率。
• 该指标证实，更高的费用率与更优的部署时机可提升 FLAIR，反映出更强的竞争力。
• 当价格路径稳定或 tick 间距较粗时，FLAIR 收敛至全范围情况，验证了模型在极端条件下的自洽性。
• FLAIR 支持对 LP 策略进行有意义的比较，并支持最优资本部署的回测，具有在组合优化中的潜在应用价值。
• 该指标具有通用性，可适配于传统交易所，从而支持跨市场结构的比较分析。