Constant Product Market Makers use fees that are typically fixed proportions of trade size. When these fees are automatically reinvested into the pool, as in Uniswap~V2 and some designs of Uniswap V4, the final state after a trade can depend on how the trade is split into smaller transactions. This path dependence complicates the risk assessment for liquidity providers and affects composability guarantees. We characterize the functional class of fee structures that ensure path independence: the combined fee factor must depend only on the current pool invariant k=xy. For this class, we derive a system of ordinary differential equations governing pool dynamics and obtain a closed-form integral exchange formula. Within this class, we construct a parametric family of fee functions that achieve zero Impermanent Loss for a given initial pool state, and prove that no universal fee function can eliminate Impermanent Loss for all initial states simultaneously. We analyze implications for arbitrage windows and slippage, and validate our theory through controlled simulations. Our framework provides protocol designers with a principled approach to fee optimization that aligns liquidity provider and trader incentives while preserving composability.


翻译:恒定乘积做市商通常采用交易规模固定比例的费用。当这些费用被自动再投资到流动性池中时(如Uniswap V2及Uniswap V4的部分设计),交易完成后的最终状态可能取决于该笔交易被拆分为多笔子交易的方式。这种路径依赖性增加了流动性提供者的风险评估难度,并影响组合性保证。我们刻画了能确保路径无关性的费用函数类:组合费用因子必须仅依赖于当前池的恒定乘积 k=xy。针对该函数类,我们推导出支配池动态的常微分方程组,并得到闭合形式的积分交换公式。在此函数类中,我们构造了一个参数化费用函数族,能在给定初始池状态下实现零无常损失,并证明不存在能同时消除所有初始状态下无常损失的通用费用函数。我们分析了该框架对套利窗口和滑点的影响,并通过受控仿真验证了理论结果。本研究为协议设计者提供了在保持组合性的同时协调流动性提供者与交易者激励的费用优化原则性方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

零样本量化:综述
专知会员服务
13+阅读 · 2025年5月15日
【2023新书】光滑流形上的优化引论,368页pdf
专知会员服务
56+阅读 · 2023年8月7日
【干货书】高频交易算法,360页pdf
专知会员服务
106+阅读 · 2023年7月19日
机器学习损失函数概述,Loss Functions in Machine Learning
专知会员服务
84+阅读 · 2022年3月19日
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
15+阅读 · 2018年8月18日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数
机器学习研究会
29+阅读 · 2018年2月21日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
Agent Harness综述:大模型智能体执行器工程全景
专知会员服务
15+阅读 · 5月28日
《基于理论的威慑效能评估》
专知会员服务
8+阅读 · 5月28日
相关资讯
异常检测(Anomaly Detection)综述
极市平台
20+阅读 · 2020年10月24日
从信息论的角度来理解损失函数
深度学习每日摘要
17+阅读 · 2019年4月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
一种轻量级在线多目标车辆跟踪方法
极市平台
15+阅读 · 2018年8月18日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数
机器学习研究会
29+阅读 · 2018年2月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员