一文掌握Uniswap 新式做市系统软件TWAMM_以太坊

一文掌握Uniswap 新式做市系统软件TWAMM

注：全文作者是paradigm科学研究合作伙伴Dave White、Dan Robinson及其Uniswap创办人Hayden Adams。在本文中，她们叙述了一种称之为時间加权平均值做市商（TWAMM）的新式AMM，它能够协助以太币上的交易者合理地执行大订单，而其原理是将长期性的大订单溶解为无尽好几个无限小的虚似订单，并依据置入的稳定相乘AMM随時间光滑地执行他们。

文件目录

1、详细介绍

2、概述

3、做市基本

3.1 做市商

3.2 信息不对称

4、自动化技术做市商

4.1 稳定相乘公式计算

5、在当今 AMM 上执行大订单

5、1 手动式分拆订单

5、2 子订单尺寸衡量

6、传统式金融业对比

6.1 TWAP 订单

7、時间加权平均值做市商（TWAMM）

7.1 简述

7.2 以太币专业术语备考

7.3 基本设计方案

7.4 无穷小量虚似订单

8、执行

8.1 延迟时间测算（Lazy Evaluation）

8.2 Gas提升

8.3 虚似交易涉及到的数学课

9、潜在性的进攻空间向量

9.1 三明治进攻（别名夹心巧克力进攻）

9.2 数据泄露

10、Python 参照完成

11、结果

文中详细介绍了一种新式的自动化技术做市商（AMM），它可协助以太币上的交易者合理地执行大订单。

大家称其为時间加权平均值做市商，或TWAMM（音标发音为“tee-wham”）。

它的原理是将长期性订单溶解为无尽好几个无限小的订单，并依据置入的稳定相乘AMM随時间光滑地执行他们。

假定 Alice 想在链上选购使用价值 1 亿USDC的ETH，那麼她在Uniswap 等目前 AMM上执行这类经营规模的订单将是价格昂贵的，假如Alice了解他人所不清楚的事儿（内幕信息），则其执行那样的超大金额交易会遭受非常大的滑点。

在今天，Alice 的最好的选择是手动式将她的订单分为几一部分，并在好多个钟头内执行，让销售市场有时间意识到她沒有内幕消息，因而能够给她一个更强的价钱。

假如她推送了几笔大的子订单，而每一个子订单仍将对市价造成重特大危害，而且非常容易遭受敌人交易者的三明治进攻。另一方面，假如她推送了很多小的子订单，她将迫不得已担负全部的工作中和活跃性交易的风险性，并向挖矿付款很多的gas交易花费。

TWAMM根据意味着Alice开展交易来处理这一难点。它将Alice的订单溶解为无尽好几个无限小的虚似订单，以保证随時间的变化极致光滑地执行，而且，应用含有内嵌式 AMM 的独特数学课关联，可以在这种虚似订单中平摊 gas 成本费。除此之外，由于TWAMM是在区块链中间执行的交易，因此 它都不太非常容易遭受三明治进攻的危害。

考虑到一个由二种资产构成的销售市场（例如USDC和ETH），而做市商就是这个销售市场的参加者，她们在任何时刻都想要用在其中一个财产交易另一个财产。

假如您有一亿USDC并想要它来选购ETH，你很有可能找不着另一个人在同一时间做反过来的交易。反过来，你很可能会去一个由单独或好几个做市商构成的销售市场，并与她们开展交易。

做市商从差价中盈利，即她们对每单交易扣除的花费。当价钱与她们反过来时，她们会亏本（例如当她们选购价钱下挫的财产，或是售卖涨价的财产。）

悲剧的是，针对做市商而言，价格行情通常与她们反过来，这类状况被称作信息不对称。产生这类状况，是由于有着相关将来市场价格信息内容的交易者，更有可能与做市商开展超大金额交易。

一般而言，最风险的订单便是这些经营规模又大又应急的订单，由于这种订单恰好是知情人交易者趋向于下的订单种类。因而，最基本上的做市对策便是消除进入市场订单，即当很多买进订单进去时，调高价钱；当很多售出订单进去时，降低价钱。

在过去的一年中，以Uniswap为代表的自动化技术做市商 (AMM) 在以太币上越来越十分受大家喜爱，这种AMM每日解决数十亿美元的交易量。说白了，AMM 自动化技术了绝大多数的做市全过程。

稳定相乘公式计算是一个简易的标准，它容许所有人马上为一对新财产建立新销售市场和新AMM。

为了更好地在2个财产 X 和 Y 中间建立新的相乘 AMM （CPAMM） ，称之为流通性服务提供者（LP）的客户存进这二种财产的x和y储蓄金。

这种财产在一切给出時间的比例意味着 AMM 上的及时价钱。比如，假如 CPAMM 的贮备中包括 2,000 USDC 和 1 ETH，则ETH 的瞬间价钱将为 2,000 USDC。

当交易者与 AMM 开展交易时，它会依据公式计算x * y = k决策给他价格多少，在其中 x 和 y 是贮备经营规模，k 是参量。这代表着其贮备经营规模的相乘在交易期内维持不会改变（忽视花费）。

事例：

考虑到一个ETH/USDC CPAMM，其贮备中有 2,000 USDC 和 1 ETH，因而这时x = 2,000、y = 1 及其 x * y = k = 2,000。该 AMM 的瞬间价钱为每 ETH 2,000 / 1 = 2,000 USDC。

假如交易者来选购使用价值 2,000 USDC 的 ETH，这代表着她们将 2,000 USDC 存进 X 贮备，因而大家的x变成了4,000（2000 2000）。

随后，因为 k = 2000，在该笔交易后，大家的y就变为了0.5 （y = x/k=2000/4000）。因为y最开始是 1，因而有0.5 ETH流入了交易者。

因为交易者用 2000 USDC 选购了 0.5 ETH，因而她们付款的ETH均价为4,000 USDC。

价钱危害与信息不对称

在上述所说情况下，交易员务必为其超大金额订单付款4000美金/ETH，而小额贷款订单的成本费仅为2000美金/ETH。这类价钱差别被称作订单的价钱危害。订单越大，价钱危害（滑点）就越大。

这就是AMM抵抗信息不对称的方法：大订单更有可能和内幕信息相关，因而AMM让她们投入了昂贵的成本，它是消除订单的自动化技术等价物。

如同大家所看的，在每笔交易中对AMM执行一个大订单是价格昂贵的，这篇优秀的文章深入分析了这个问题，并强烈推荐了一些解决方法。

简单点来说，期待在 AMM 上执行大订单的交易者不应该在每笔交易中执行：她们最好是将订单分为好多个一部分。这很有可能涉及到一次向好几个 AMM 推送订单，但这种 AMM 在一切给出时间点的流通性也比较有限。订单越大，伴随着時间的变化将其分拆就越有诱惑力。

比如，假定一个投资人想在链上选购使用价值1 亿USDC的 ETH。她们沒有有关ETH价钱的一切短期内信息内容，因而不在意其订单是不是必须 一些時间来执行。在这类状况下，她们很有可能会将订单拆分为10个小订单，每一个订单1000万美金，而且每过一个钟头执行一次，进而减少订单的价钱危害。

很显著，假如一个十分大的订单被拆分为好多个一部分，每一个独立的子订单依然会非常大，而且会相对应地造成价钱危害。将订单分为更小的一部分会有一定的协助，但这会引进2个新的难题。

第一个难题是实际操作多元性，这代表着风险性和劳动量的提升。交易者很有可能会为给出的交易键入不正确的交易总数或不正确的方位。或是她的电子计算机很有可能会奔溃，进而阻拦她执行一部分订单。即便 一切顺利，这一全过程也必须 時间与活力，它会分散化大家对更能够赚钱的勤奋的专注力。

第二个难题是每单交易都是会造成固定不动的交易成本费，比如付款给以太币挖矿解决交易的 gas。假如交易者将她的订单分为过多一部分，其最后很有可能在交易花费上耗费的资产超出了其具体选购到的ETH。

在传统式金融业行业，假如投资人或组织想选购 1 亿美金的苹果股票，她们不容易立即向交易所推送 1 亿美金的销售市场付钱。她们也不会推送 10 个使用价值1000万美金的订单，而针对沒有专业的交易工作人员和基础设施建设的大部分人而言，将订单分为比这小得多的一部分是脱离实际的。

反过来，她们很可能会将巨额订单发给交易商，经济发展同乡会为她们开展优化算法交易以获得花费。交易商将在特定的时间范围内执行交易，例如八小时，而且价钱类似某一标准。交易商将有一个专业承担安全性且廉价地执行该类交易的精英团队。

或许最基本上的优化算法交易种类是時间加权平均值价钱或TWAP（音标发音为“tee-whap”）订单。说白了，在八小时内选购使用价值 1 亿美金的苹果股票的 TWAP 订单，将以贴近该阶段苹果股票時间加权平均值价钱的价钱交易量。

比如，假如苹果股票在四个钟头的标价为 100 美金，此外四个钟头的标价为 120 美金，那麼時间加权平均值价钱将为（$100*4 $120*4）/8=$110，交易商将执行贴近该价钱的TWAP订单。

关键点不尽相同，但交易商最有可能根据在一天内将其分为很多个一小块并将他们发送至销售市场来执行此交易。在 8 钟头内选购 1 亿美金的苹果股票，等同于每 100 ms选购大概 350 美金的苹果股票，大家很有可能预估交易商多多少少会那样做。

交易商有着降低或清除这般多小额贷款交易的实际操作多元性的基础设施建设，而且因为她们与销售市场有立即联络，因而很有可能不用付款过多的交易成本费。

時间加权平均值做市商 (TWAMM) 给予 TWAP 订单的链上等价物。TWAMM 具备用以订单分拆的专业逻辑性及其与内嵌式交易所的立即联接，以低 gas 成本费给予稳定执行。套利者将 TWAMM 内嵌式交易所的价钱与价格行情保持一致，保证在财产的時间加权平均值价钱周边执行。

每一个 TWAMM 案例推动特殊财产对中间的交易，比如 ETH 和 USDC。

TWAMM 包括一个内嵌式 AMM，它是这二种财产的规范稳定相乘做市商。所有人都可以随时随地应用这一内嵌式 AMM 开展交易，就仿佛它是一个一般的 AMM。

交易者能够向 TWAMM 递交长期性订单，这种订单是在固定不动总数的区块链上售卖固定不动总数财产的订单 -比如，在下面的 2,000 个区块链中售卖 100 ETH 的订单。

TWAMM 将这种长期性订单溶解为无尽好几个无限小的虚似子订单，这种子订单伴随着時间的变化以匀称的速度与内嵌式 AMM 开展交易。独立解决这种虚似子订单的交易将耗费无尽的 gas，但封闭式方式的公式容许大家仅在必须 时测算他们的积累危害。

伴随着時间的变化，长期性订单的执行将促进内嵌式 AMM 的价钱避开别的销售市场的价钱。产生这类状况时，套利者将依据置入 AMM 的价钱开展交易，使其修复一致，进而保证长期性订单的优良执行。

比如，假如长期性售出促使内嵌式 AMM 上的 ETH 比特殊去中心化交易所划算，套利者将从内嵌式 AMM 选购 ETH，使其价钱回暖，随后在去中心化交易所售卖以获得盈利。

区块链（Block）：以太币将交易捆缚成称之为区块链（Block）的持续组，大概每13秒一次。出自于文中的目地，大家将对每一个区块链开展序号：区块链1以后是区块链2，随后是区块链3，以此类推。

挖矿（Miner）：分布式系统挖矿组市场竞争解决每一个区块链。一切能联接互联网技术的人都能够变成挖矿，这代表着在以太币上运作的AMM 这类的程序流程不可以传统一切密秘：每一个人都务必可以精确地测算出在给出键入的状况下她们会干什么。

Gas: 以太币上的测算是一种刚性需求，因而客户务必以 gas 的方式向挖矿付款花费。给出交易中涉及到的测算越多，它耗费的Gas就越大。这类gas花费彻底由递交交易的人付款。

长期性订单：Alice 想在下面的 8 钟头内选购使用价值 1 亿USDC的 ETH，即大概 2,000 个区块链。她在 TWAMM 中键入了一个长期性订单，以在下面的2,000 个区块链选购使用价值 1 亿USDC的 ETH，或每一个区块链 50,000 USDC。

如上所述，大家事前不清楚什么挖矿将在 TWAMM 上解决将来的交易。这代表着 Alice 的订单务必对任何人由此可见，进而引进了大家在下面探讨的信息内容泄露难题。

订单池：Bob 想在下面的 5,000 个区块里将500 ETH换取成USDC，或是每一个区块出售 0.1 ETH。

Charlie 想在下面的 2,000 个区块里将100 ETH换取成USDC，即每一个区块出售 0.05 ETH。

直至Charlie的订单在 2,000 个区块内期满，Bob和Charlie的订单将被排序到一个池里。

该 ETH 市场销售池将在下面的 2,000 个区块中以每一个区块 0.15 ETH 的速度出售 ETH。 Bob 将得到USDC养金鱼的鱼缸的 ≈ 66%（ 0.1/0.15），Charlie 将得到USDC养金鱼的鱼缸的 ≈ 33%（0.05/0.15）。

虚拟订单：

针对下面2,000 个区块的每一个区块，TWAMM 务必意味着 Alice 选购使用价值 50,000 USDC 的 ETH，并意味着 ETH 市场销售池出售 0.15 ETH以获得USDC。

我们可以想像，TWAMM 将这三个子订单中的每一个分拆为数万亿个细微的子子订单，大家称作虚拟订单（事实上，是将他们溶解为无数无穷小量的虚拟订单）。

随后 TWAMM 轮着对于其置入的 AMM 实行这种虚拟订单：第一个是 Alice 的虚拟订单，随后是 ETH 市场销售池的一个虚拟订单，随后是 Alice 的另一个虚拟订单，以此类推。

对冲套利：

由于 Alice 选购的 ETH 要比 ETH 市场销售池出售的多很多，内嵌式 AMM 上的 ETH 价钱将在每一个区块历经增涨。

当这一价钱相对性于别的地区的 ETH 价钱充足高时，套利者将在别的交易中心选购更划算的 ETH 并在内嵌式 AMM 上出售，使其价钱返回销售市场平均，并保证 Alice 的优良实行。

订单期满：

在第 2,000 个区块以后，Alice 的订单将被彻底实行，Charlie 的订单也是这般。 而Bob 出售 ETH 的订单在下面的 3,000 个区块内依然合理，在这段时间 TWAMM 将再次以每一个区块 0.1 ETH 的速率实行它。

除非是有一切外界主题活动，不然伴随着時间的变化，这将推低内嵌式 AMM 上的 ETH 价钱，这一次促进套利者在价钱彻底脱轨后再次拉回至市价。

社会经济学：

因为Alice、Bob或Charlie也不急切实行订单，因而别的销售市场参加者能够推测，她们的订单所意味着的信息不对称比别的状况下需要少，而且能够为她们给予低价钱危害的实行。

因为 TWAMM 将是像Alice、Bob和Charlie这样的人开展买卖的最好场地，因此 TWAMM内嵌式AMM上的LP很有可能会与她们那样的很多不明flow开展互动。这有利于从花费中挣钱，与此同时降低信息不对称的风险性。

上边大家提及 TWAMM 将长期性订单拆分成无尽好几个无限小的子订单。那样做有两个缘故：光滑度和高效率

光滑度

TWAMM 的关键总体目标是伴随着時间的变化光滑实行其长期性订单，便于他们的实行价钱贴近现行标准的時间加权平均值价。

伴随着大家降低虚拟交易的经营规模，AMM上的价钱起伏越来越愈来愈不规律。

在極限情况下，因为有无尽好几个无限小的买卖，当实行虚拟交易时，价钱健身运动是彻底光滑的。

见https://github.com/para-dave/twamm/blob/master/splitting_exploration.ipynb

高效率

因为 TWAMM 致力于用以以太币，因而为每一个区块确立测算分多笔虚拟交易的交易费用会高得令人震惊。殊不知，在我们有无尽好几个无限小的买卖时，我们可以在一次测算中测算交易者的結果（不管自之前查验至今早已有多少个区块）。

TWAMM 将虚拟子订单视作产生在区块中间的室内空间中，这针对防止三明治进攻来讲是很重要的。

为了更好地以一种节约gas的方法完成这一点，TWAMM 应用了延迟时间测算（Lazy Evaluation），仅在必须 明确互动結果时才测算虚拟交易的危害。

每一次客户与TWAMM 互动时（比如，根据应用内嵌式 AMM 开展买卖或加上新的长期性订单），TWAMM 都是会追朔测算自之前互动至今产生的全部虚拟交易的危害。

因为这种虚拟交易仅与 TWAMM 的内嵌式 AMM 互动，因而 TWAMM 的个人行为在外界互动中间是彻底明确的。即便 TWAMM 在外界互动中间挪动了 100 万只区块，下一次有些人与之互动时，它也可以精确测算全部干预虚拟交易的結果。

插进 TWAMM 的前面将能根据追踪当今区块序号并自主开展 TWAMM 测算来考虑到并未在链上表明的虚拟交易。

汇聚订单

如实例所显示，在我们在同一方向有好几个长期性订单（即出售ETH并换取成USDC）时，大家将他们汇聚在一起，随后将他们拆分成虚拟订单。随后，TWAMM 可应用用以追踪 Compound 和 Uniswap 等协议书中LP 奖赏的十亿美元优化算法‌来追踪账户余额。

在技术上讲，每一个TWAMM一直有两个长期性订单池（每一个财产一个）：比如，卖 USDC 的订单池和卖 ETH 的订单池。在一切给出時间，这种订单池中的一个或2个可能是空的。

长期性订单期满

将订单池与延迟时间测算融合应用的时候会发生一种繁杂状况。

想像一下，Bob 下订单在下面的 100 个区块中出售 100 ETH，而 Charlie 下订单在下面的 200 个区块中出售 200 ETH。这两个订单都以每一个区块1 ETH 的速度出售。

假定在下面的 150 个区块中没人与TWAMM 互动，这时会产生新的外界互动。她们的第一批订单是Bob和Charlie的一同订单，每一个区块售出2 ETH。殊不知，在哪以后的50个区块，Charlie的订单是单独的，每一个区块只售出1 ETH。

这代表着大家务必开展2次独立的买卖测算才可以找到发生什么事：一次测算前 100 个区块的結果，一次测算后 50 个区块的結果。在最坏的状况下，假如以往 150 个区块的每一个区块都是有订单期满，这代表着 TWAMM 将迫不得已为每一个区块解决一笔买卖，进而毁坏 gas 高效率。

对于此事非常简单的解决方案，是限定合乎订单期满标准的区块总数：比如，TWAMM 能够特定订单只有每 250 个区块期满一次，或是大概每钟头一次。

撤销长期性订单

客户能够随时随地撤销长期性订单。结合实际，这容许客户为她们的订单挑选撤销時间。这不容易提升系统软件的 gas 压力，由于要想撤销的客户必须 自身付款 gas花费。

界定：

假定自 TWAMM 之前实行一切虚拟交易至今早已有 t 个区块。

为简易考虑，假定沒有长期性订单到期，因而在全部时间范围内，出售 X 的养金鱼的鱼缸以每区块x_rate的速度出售，而出售 Y 的养金鱼的鱼缸在全部时间范围内以每一个区块y_rate的速度出售。

那麼在这段时间卖出的 X 总产量为

，而在这段时间卖出的 Y 总产量为

使我们将时间范围逐渐时置入的 AMM 贮备各自表明为

公式计算：

在解决完全部虚拟交易后，内嵌式 AMM 将有 X 贮备

从这一稳定相乘公式计算，我们知道

出售 X 的养金鱼的鱼缸得到了全部沒有发生在内嵌式 AMM 中的 Y，也就是说，

及其相近的，

叙述：在三明治进攻中，网络攻击 Atticus 见到交易者 Trey 将要在 AMM 上开展一笔买卖，接着Atticus 推送了2个订单并夹到了Trey 的订单，为此完成盈利。

想像一下，Trey 向 AMM 推送了一笔用 USDC 选购 ETH 的订单。而网络攻击 Atticus 在见到这一订单后，提前在rey 以前在 AMM 上选购 ETH，为此促进ETH涨价。因为他已经向 AMM 付款花费并造成价钱危害，因而 Atticus 在实际操作完这一订单后是亏损的。

当Trey 的订单强制执行时，他会以高些的价钱选购ETH，由于Atticus 推高了价钱，而Trey的订单进一步推高了ETH的价钱。

如今，Atticus 马上将他的 ETH 卖回给 AMM，这时他售出的价钱要高过其买进的价钱，因而可以完成赢利。

假如 Atticus 可以确保在 Trey 选购后马上将他的 ETH 卖回给 AMM，那麼这类进攻对 Atticus 才更有意义。在给出的区块内，假如 Atticus 是一名挖矿、与某一挖矿达到买卖或应用 Flashbots 这类的服务项目，则它是很有可能的。

三明治进攻和虚拟订单

乍一看，虚拟订单好像尤其非常容易遭受三明治进攻，由于每一个人都了解他们会来。

但因为他们在** 区块中间实行，因而要开展进攻是不易的，要夹到 TWAMM 的虚拟订单的网络攻击务必在一个区块的结尾与置入的 AMM 开展买卖，造成虚拟订单在区块中间以槽糕的价钱实行，随后在另一个方位买卖，在下一个区块逐渐时完毕买卖。

现阶段，网络攻击没有办法确保执行这类进攻。当这类多区块MEV越来越更为广泛，容许交易者在好几个区块中间开展夹心巧克力买卖时，这很有可能会变成一个更高的难题。

长期性交易者在 TWAMM 中很有可能碰到的较大 衡量是，她们在下公布由此可见订单的时候会遭遇数据泄露的难题，它是以太币的特性所造成的。

假如一个交易者下了充足大的长期性订单，别的交易者很有可能会尝试提前在TWAMM的内嵌式AMM和别的地区选购财产，便于在长期性订单推升价钱后将其出售给交易者。

因为客户能够随时随地撤销她们的长期性订单，大家预估过度激进派的提前交易者会被别的交易者运用，进而操纵信息内容泄露的总体危害。

想像一下，者Sally早已注意到 TWAMM 上的攻击能力提前买卖，她从流通性汇聚商那边选购了使用价值100 万USDC的 ETH，进而推高了全部销售市场的价钱。随后她在 TWAMM 左右了一个极大的长期性订单，在下面的 24 钟头内每一个区块选购 10 万USDC的 ETH。

提前交易者Frank马上看到了这一订单，并根据汇聚器选购了使用价值一百万 USDC的ETH，进一步推高了价钱。Sally 根据汇聚商卖回她的 ETH 以获得盈利，这造成ETH价格波动，并让Frank 蒙受损失。最终，她在一切订单进行以前取消了她的长期性订单。

你能在这里‌查询 TWAMM 的 Python 参照完成。

这一 Jupyter 手记‌演试了TWAMM在好几个长期性订单和套利者存有下的状况。

为了更好地简易考虑，这一Python版本号并沒有执行gas提升，例如订单池次序或真真正正的延迟时间测算。

大家早已刻画出了TWAMM的设计方案，但大家的工作中才刚开始。假如您有兴趣爱好处理此难题或相近难题，能够发送邮件至dave@paradigm.xyz或是在Twitter上发来私聊，或是你还可以根据ideas@uniswap.org联络Uniswap Labs。

感谢：Sam Sun, Georgios Konstantopoulos, Michael Bently, Michael Kustermann, Kevin Pang, Hasu, Sam Bankman-Fried, Henry Prior, Tom Cadwell, Alex Wice, Mewny, Big Magic, Lily Francus, Tarun Chitra, Moody Salem, Noah Zinsmeister, Teo Leibowitz。

注：全文作者是paradigm科学研究合作伙伴Dave White、Dan Robinson及其Uniswap创办人Hayden Adams。在本文中，她们叙述了一种称之为時间加权平均值做市商（TWAMM）的新式AMM，它能够协助以太币上的交易者合理地实行大订单，而其原理是将长期性的大订单溶解为无尽好几个无限小的虚拟订单，并依据置入的稳定相乘AMM随時间光滑地实行他们。

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