Informe de análisis de eficiencia comercial de par estable de Crema Finance
El comercio de pares estables es una de las mayores demandas del mercado en el mercado DeFi. Los pares estables pueden estar formados por todo tipo de activos vinculados, como monedas estables, activos envueltos (por ejemplo, wBTC), activos en participación (por ejemplo, stETH) y activos certificados emitidos por diferentes protocolos DeFi como cDAI y cUSDC de Compound, yDAI de Yearn, yUSDC, yUSDT y yTUSD, aDAI de Aave, aUSDC, aUSDT, etc. Los emisores de tokens de estos activos vinculados son básicamente los equipos de proyectos de primer nivel en el mundo criptográfico. La liquidez de estos activos tiene un impacto significativo y directo en sus negocios e incluso en toda la industria de la cadena de bloques. En el futuro previsible, la diversidad y la escala de mercado de los activos vinculados seguirán creciendo. Es crucial para cualquier plataforma DEX y protocolos de liquidez competir por la cuota de mercado en el comercio de pares estables.
Crema Finance acaba de lanzar sus fondos de liquidez de USDT-USDC y UST-USDC recientemente en Solana Mainnet y logró un volumen de negociación diario de más de $2,6 millones con solo $1,2 millones de TVL. En la aplicación de jup.ag (Jupiter, el mayor agregador de Solana y socio estratégico de Crema), podemos ver los mejores precios de las transacciones entre estos tres activos que son básicamente dominantes por Crema en este momento.
De acuerdo con las estadísticas de Coingecko y otros sitios web de análisis de datos, la mayor parte del mercado del comercio de pares estables en Solana siempre ha estado ocupada por plataformas AMM de estilo Curve, como Sabre y Mercurial, y el sistema de libro de pedidos de Serum también es un complemento importante. .
El objetivo de este informe es principalmente comparar el modelo CLMM de Crema Finance con el AMM de estilo Curve convencional en el ecosistema de Solana desde las perspectivas de prueba de datos y algoritmos.
1. Introducción a CLMM y AMM de estilo curvo
CLMM
El algoritmo CLMM permite a los proveedores de liquidez especificar los rangos de precios cuando agregan su liquidez. Esto no solo puede mejorar drásticamente la eficiencia del capital de los proveedores de liquidez, sino que también puede permitir que los LP controlen mejor el riesgo a un nivel con el que se sientan cómodos. También amplía notablemente el espacio designable para la liquidez automática. Al configurar múltiples posiciones de liquidez personalizadas en CLMM, se puede simular cualquier modelo AMM estático.
La siguiente es la función comercial que describe la relación entre las reservas de una sola posición CLMM mientras su liquidez está dentro del rango:
Si una estrategia implica la provisión de liquidez en múltiples posiciones, es difícil definir la liquidez utilizando las reservas totales de tokens.
Por lo tanto, sería útil encontrar una definición local de liquidez que describa la liquidez en su sentido convencional: la resistencia del pool al impacto de los precios cuando hay nuevas transacciones. L se puede definir como:
Cuando una gran cantidad de pequeños ticks encajan, se forma el siguiente diseño de distribución de liquidez.
- AMM de estilo curvo
Curve es la primera plataforma que diseñó la función invariante StableSwap especializada en el comercio de pares estables, que es el AMM de estilo Curve al que nos referimos en este artículo. Es un algoritmo entre la fórmula de suma constante y la fórmula de producto constante, que se ajusta por el coeficiente μ:
Cuando el precio se desvía del precio de equilibrio, μ tiende a 0 y el AMM de estilo Curve estará más cerca de la fórmula del producto constante; cuando el precio está cerca del precio de equilibrio, μ estará más cerca del coeficiente A y el AMM de estilo de curva se parece más a la fórmula de suma constante.
Por lo tanto, en comparación con el algoritmo de producto constante común de AMM, el modelo StableSwap de Curve tiene marcadas ventajas en torno al precio de equilibrio en aspectos de bajo deslizamiento de precios y concentración de liquidez.
2. Comparación de la profundidad del algoritmo y la utilización del capital
Comparamos matemáticamente la utilización de capital de Crema y Curve style-AMM. Seleccionamos el rango de precios real de Crema en el grupo USDT-USDC [0.9998, 1.0008] para hacer la comparación.
En la actualidad, el precio de mercado de USDT-USDC es 1,0003. De acuerdo con el mecanismo del algoritmo CLMM que mencionamos anteriormente, la utilización de liquidez de Crema dentro de este rango de precios es del 100%. Por otro lado, la fórmula del algoritmo del AMM de estilo curvo existente en Solana es:
En grupos de pares estables, el AMM de estilo curvo establece A en 1000. Para facilitar la comprensión, la ilustración visual es la siguiente:
El intercambio entre dos activos bajo este modelo básicamente sigue la relación 1:1. Mediante cálculo algebraico, descubrimos que una caída significativa de los precios solo ocurre cuando el tamaño de la orden supera el 99,2 % de la liquidez total.
Por lo tanto, podemos decir que con respecto a la utilización de capital en el comercio de pares estables, el CLMM de Crema y el AMM de estilo Curve están mostrando básicamente un rendimiento del mismo nivel.
3. La prueba del algoritmo bajo el mismo nivel de TVL
Debido a que actualmente el tamaño del grupo de Crema aún es muy pequeño en comparación con el de las principales plataformas Dex existentes en Solana, realizamos la prueba controlando el tamaño del pedido como porcentajes iguales de TVL correspondiente en diferentes protocolos en lugar de cantidades iguales.
Las condiciones de la prueba:
- Controle el porcentaje como 1%, 10%, 20%, …, 90% respectivamente;
- Establecer el rango de precios de liquidez en Crema como [0.9998, 1.0008];
Estos son los resultados de deslizamiento de precios que obtenemos de esta prueba comparativa:
Podemos ver que Crema superó al AMM de estilo Curve en términos de control de deslizamiento de precios en todas las condiciones. Del 1% al 100%, la tendencia de crecimiento del deslizamiento de precios de Crema es una línea que es casi plana. El aumento del tamaño de los pedidos no afectó drásticamente el precio de Crema. Esto significa que cuando el TVL está en el mismo nivel, el CLMM de Crema puede incluso brindar una mejor experiencia comercial y el deslizamiento de precios más bajo para los usuarios en comparación con los modelos AMM de estilo Curve.
4. Prueba de simulación de fricción de transacciones (incluyendo deslizamiento y tarifas)
Cuando proporciona liquidez para modelos AMM de productos constantes, esencialmente está alargando sus activos y acortando la fluctuación. Cuando se trata de pares estables como USDT-USDC, en realidad está anhelando el volumen de negociación de los grupos. Por lo tanto, el volumen de negociación es una de las métricas más cruciales para el comercio de pares estables.
Asumimos que el TVL del CLMM de Crema y el AMM de estilo Curve son ambos de $100 millones, y luego probamos para comprar USDT con USDC en diferentes montos de pedido, de pequeño a grande. Comparamos la fricción de las transacciones tanto en Crema como en AMM de estilo Curve con el mismo tamaño de orden (el rango de precios de Crema se establece en 0,9998–1,0008).
Podemos observar que bajo el mismo nivel de TVL, la fricción de transacción del comercio de pares estables es alrededor de un 40% menor que la del AMM de estilo Curve. No importa si es un pedido de tamaño grande o pequeño.
5. Prueba de simulación de la fricción de las transacciones (incluido el deslizamiento pero sin las tarifas)
Dado que la tarifa de transacción actual en Crema es más baja que la de los AMM de estilo Curve existentes en Solana, para reflejar el rendimiento del algoritmo de manera más real y justa, excluimos las tarifas de ambos en esta ronda de cálculo mientras que todas las demás condiciones permanecen sin cambios. Obtenemos los resultados de la siguiente manera:
Podemos observar que después de excluir la consideración de la tarifa, Crema todavía muestra menos fricción en las transacciones que el AMM de estilo Curve, independientemente del tamaño del pedido.
6. Prueba en cadena de fricción de transacciones (incluyendo deslizamiento y tarifas)
Además de la simulación del algoritmo, también realizamos una prueba real de comercio en cadena. Todos los datos provienen de las transacciones reales que ejecuta Crema y el AMM de estilo Curve existente en Solana. Durante el período de prueba, el TVL de Crema y el AMM de estilo Curve elegido son de 1 millón de dólares y 130 millones de dólares, respectivamente. Todas las demás condiciones se establecen igual que las rondas anteriores. Obtuvimos los siguientes resultados de la prueba:
Podemos ver que Crema tiene ventajas sobre AMM de estilo Curve cuando el tamaño del pedido no supera los $ 300K, con solo 1/130 del TVL de AMM de estilo Curve.
Bueno, debido a las limitaciones de TVL, el rango dominante de Crema durante el comercio real de USDT-USDC se encuentra actualmente por debajo del tamaño de la orden de $ 100K. Cuando el tamaño del pedido supera los $ 100K, el modelo de libro de pedidos de Serum generalmente se unirá a la competencia y la mejor ruta generalmente la forman Serum y Crema juntos.
Creemos que después de que Crema comience sus incentivos de liquidez a partir de marzo, mostrará una competitividad cada vez más fuerte en el comercio estable a medida que crezca el TVL.
Acerca de Crema Finance
Crema Finance es un poderoso protocolo de liquidez concentrada basado en Solana que brinda un rendimiento superior tanto para los comerciantes como para los proveedores de liquidez. Cambia el juego Solana DeFi al introducir una serie de innovaciones para mejorar la eficiencia general del capital y la profundidad comercial.
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Descargo de responsabilidad:
No soy el autor original de este contenido. Este artículo es la traducción al español de un artículo de Crema para el programa de embajadores.
