去中心化衍生品交易所 dTrade融资2280万美元提供做市流动性
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来源:区块链瞭望
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去中心化衍生品交易所dTrade在其几家市商支持下 , 宣布融资2280万美元为交易所注入大量流动性 , 融资主要来自Hypersphere、Polychain、DeFiance、Alameda、CMS、Divergence、MGNR、Altonomy等机构 。 在dTrade正式启动后 , 社区成员和各方也可以参与链上活动计划 , 预计时间将会在今年年底波卡平行链拍卖之后开始 。
Polychai负责人BenPerszyk说:“通过最先进的Rollup扩容技术整合到其高性能的DEX中 , 并确保从第一天起就有深度的流动性 , dTrade正将自己打造成新生波卡生态系统中DeFi基础设施的重要组成部分 。 我们很高兴在启动时支持该协议 , 并对dTrade和波卡DeFi未来发展感到兴奋 。 ”
dTrade拥有强大做市商阵容的支持 , 其中一家做市商最近签约成为dTrade的做市商 , 并将以其在Binance上部署的定价模型的3至5个基点的价差为选定市场报价 , 大大低于行业标准 。 例如 , 当DOT/USDT永续合约在Binance上的价格为18.122美元时 , dTrade上的出价为18.119美元 , 要价为18.125美元 , 0.5%的价差内有超过40万美元的流动资金 。 为了实现这一目标 , 做市商需要40万美元的流动性来为每一对订单报价 。
做市商如何运作概述
做市商是为某些可交易资产下达买单和卖单的市场参与者 。 做市商提供有效市场的一项基本服务 , 使交易者能够以接近公平的价格顺利开仓和出仓 。 作为回报 , 做市商从交易活动中获取做市商价差或买卖价差 。 为了说明这一点 , 让我们想象一个XYZ/USD市场 , XYZ资产的公平价格是100美元 。 为简单起见 , 让我们假设MM将最接近的出价(买单)放在每XYZ99美元 , 最近的报价(卖单)放在每XYZ101美元 。 如果这两个订单被其他市场参与者完成 , 那么忽略费用 , 做市商为每个单位的XYZ获利2美元 。
然而 , 需要注意的是 , 这些都是概括性的 , 并不相互排斥 。 在现实中 , 所有的做市商有不同的市场报价方式 , 并从买卖价差中获利 。
第一种方法是利用统计学上的假设 , 即卖家和买家的需求在长期内是平衡状态 , 在单一的交易所里围绕公平价格进行出价和报价 。 出于这个原因 , 我们将其称为统计方法 。 这种方法需要对市场进行建模 , 以不断确定公平价格 , 并围绕一项资产的公平价格更新报价 , 例如XYZ 。
市场的第二种方式是复制另一个交易所的价格 , 并加上额外的点差 。 例如 , 当XYZ在Binance上的出价是99美元 , 而报价是101美元时 , 做市商将在dTrade上以98.5美元报价 , 并以101.5美元报价XYZ 。 只要有人在dTrade上出价98.5美元 , 做市商就会立即在Binance上以99美元卖出 。 反之亦然;每当有人在dTrade上抬出101.5美元的报价 , 做市商就会在Binance上以101美元的价格买入XYZ 。 假设0.5美元的差额涵盖了两个交易所的交易费用 , 由于多头和空头的平衡风险 , 做市商将无风险的利润收入囊中 , 并对市场波动保持中立 。 出于这个原因 , 我们将这种方法称为对冲或delta中性方法 。 上面的例子是针对两个交易所 , 但做市的对冲方法可以同时扩展到许多交易所 。
用统计方法做市来降低价差
通过过去的数据 , 一个定价模型不断计算出资产公平价格 , 围绕它进行分层出价 , 并从价差中获利 。 当价格发生变化时 , 报价也相应地上下波动 。 这种做市方式有利于小买卖差价的市场 , 但在订单簿中没有太多深度 。
用Delta-Neutral方法做市深度更高
对冲或Delta-Neutral的做市是指同时在不同交易所报价 , 平衡整体风险暴露 , 保持对市场波动的中立 。 每当他们的卖单在交易所得到满足时 , 做市商就会在其他地方以更低的价格买入同样资产 , 获取买卖价差 。 这样的做市旨在尽量减少对市场波动暴露 , 并始终保持对波动的保护 , 优势是套期保值的做市商所面临的风险较小 , 而且可以更深入地报价 。 然而 , 买卖价差通常较高 , 因为做市商需要在对冲的两个交易所支付两个做市商或做市商费用 。
优势
与套期保值做市相比 , 其优势在于交易费用较少 , 没有因动用现货而产生管理费用 , 买卖价差较低 , 正常运行时间较长 , 对波动的适应性较强 , 资本要求较低 。 反过来 , 与统计型做市相比 , 对冲型做市的优势是市场风险较小 , 市场深度较高 , 而且更容易使用杠杆来做市场 。 对冲做市风格在概念上也很容易理解 , 并被证明是有效的 。
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