TW-AMM：一种Dex高效率解决超大金额订单的新设想_以太坊

TW-AMM：一种Dex高效率解决超大金额订单的新设想

文中详细介绍了一种新式的自动化技术做市商（AMM），能够协助以太币上的交易者合理地实行超大金额订单。

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

TWAMM 的原理是将长期性订单溶解为无限多的小订单，并伴随着時间的变化，对于内嵌式稳定商品自动化技术做市商而顺利地实行他们。

假定Alice想在链上选购使用价值 1 亿美金的 ETH，那麼假如在像 Uniswap这类目前的 AMM 上实行这类经营规模的订单将是十分价格昂贵的，它是为了更好地避免 Alice了解一些她们不清楚的内情，因此 它务必向 Alice 扣除昂贵的花费。

如今，Alice 的最好的选择是手动式将她的订单分为很多一部分并在好多个钟头以内实行，让销售市场有时间意识到她并沒有内幕信息，那样就可以给她一个更强的价格。

倘若她推送了好多个规模性的子订单，那麼每一个订单依然会对价格造成重特大危害，而且非常容易遭受竞技性交易者的三明治进攻。另一方面，假如她推送很多小规模纳税人的子订单，她将迫不得已担负积极交易的全部工作中和风险性，并将以交易gas花费的方式向挖矿付款巨额成本费。

现如今，TWAMM根据意味着Alice开展交易为她解决了这个问题。它将她的订单转化成无数无限小的虚似订单，以保证伴随着時间的变化能够极致地顺利实行，而且应用与内嵌式 AMM 的特殊函数关联，在这种虚似订单中平摊 gas 成本费。因为它解决的是区块中间的交易，因此 它都不太非常容易遭受三明治进攻。

1. 做市商

充分考虑这一销售市场有二种资产，比如 USDC 和 ETH。而做市商是这一销售市场的参加者，他期待能在任何时刻用随意一种财产与另一种财产开展交易。

倘若您有 1 亿美金的 USDC 并想要它来选购 ETH，你很有可能没法在同一时间寻找另一个想要做反过来交易的人。取代它的的是，您很可能会进到到一个由一个或好几个做市商构成的销售市场并与她们开展交易。

2. 信息不对称

做市商从差价中得到的盈利，事实上是她们对每单交易扣除的花费。当价格迈向与她们反过来时，她们会亏本——当她们选购了某类财产后价格接着下挫，或者售卖了某类财产后价格随后增涨。

悲剧的是，针对做市商而言，价格行情通常与她们的实际操作反过来，这类状况被称作信息不对称。 产生这类状况是由于获知相关将来价格行情的交易者更有可能与做市商开展超大金额交易。

最风险的订单是经营规模既大又应急的订单，由于这种订单恰好是这些有内幕信息的交易者趋向于下的订单种类。 因而，最基本上的做市对策是“淡入淡出订单”（fade incoming orders），当有很大付钱时将价格调高，当有很大卖盘时将价格降低。

在过去的一年中，以 Uniswap 为意味着的全自动做市商 (AMM) 在以太币上十分受大家喜爱，每日解决数十亿美元的交易。说白了，AMM便是自动化技术了绝大多数做市全过程。

1. 参量交易公式计算

参量交易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 X 和 Y 这二种财产中间建立新的参量交易 AMM (CPAMM)，被称作流通性服务提供者（LP）的客户会存进这二种财产的风险准备金 x 和 y。

这种财产在一切给出時间内的比例意味着着在 AMM 上的及时价格，或是是它向一个十分小的订单扣除的价格。比如，假如 CPAMM 的贮备中包括 2,000 USDC 和 1 ETH，则其 ETH 的瞬间价格将为 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 来决策给他哪些价格，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是维持不会改变的（忽视花费）。

2. 实例

例如一个 ETH/USDC的CPAMM，其贮备中有 2,000 USDC 和 1 ETH，因而 x = 2,000、y = 1 ，因而 x * y = k = 2,000。 该 AMM 的瞬间价格就为每 ETH 2,000 / 1 = 2,000 USDC。

假如交易者来选购使用价值 2,000 USDC 的 ETH，这就代表着她们将 2,000 USDC的保证金存进了X开展贮备，因而大家将有 x = 2,000 2,000 = 4,000。

然后，因为 k = 2000，大家务必在交易后获得 y = x/k = 2000/4000 = 0.5。 因为 y 最开始是 1，因而 1 – 0.5 = 0.5 ETH 一定早已流入了交易者。

因为交易者用 2000 USDC 选购了 0.5 ETH，因而她们付款的均值价格为每一个 ETH 4,000 USDC。这类相对性于瞬间价格的高价位体现出了相关AMM 流通性的大订单经营规模。

3. 价格危害和信息不对称

在上述所说情况下，当小订单的成本费仅为每一个ETH 2,000 USDC 时，交易者则务必为其大订单付款每一个 ETH 4,000 USDC的花费。 这类价格差别称之为订单的价格危害。当新入订单经营规模越大，对价格的危害就越大。

这就是 AMM 抵抗信息不对称的方法：大订单更有可能被告之，因而AMM会使她们投入昂贵的成本。

1. 手动式分拆订单

如同大家所闻，在AMM上实行每笔大订单的交易成本费被设置得很高。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 上实行大订单的交易者不应该在单独交易中实行：她们最好是将订单分为几一部分。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是比较有限的。伴随着時间的变化，订单越大，将其分拆就越更有意义。

比如，假定一位投资人想在链上选购 1 亿美金的 ETH，但因为她们沒有有关 ETH 价格的一切短期内信息内容，因而她们的订单很有可能会必须 一些時间来实行。在这类状况下，她们很有可能会将订单拆分为10单，每单1000万美金，并每过一小时实行一单，进而降低每单的价格危害。

2. 对联订单尺寸的衡量

显而易见，假如将一个经营规模十分大的订单分为几一部分，那麼每一个独立的子订单依然会非常大，并会相对应地造成价格危害。此刻，要将订单拆分为得更小才会有效，但是这与此同时会产生2个新的难题。

第一个难题是实际操作的多元性，这代表着风险性和劳动量的提升。交易者很有可能会将他的交易拆分为不正确的总数或者挑选了不正确的方位。另一方面，他的电子计算机为了更好地阻拦实行一部分订单很有可能会产生奔溃。而就算一切都很顺利，这一全过程也必须 投入時间和活力，这会危害大家针对更有使用价值的物品的试着。

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花费。假如交易者将他的订单拆分为过多一部分，那麼他最后很有可能会耗费比具体选购 ETH 多很多的钱。

在传统式金融业行业，假如投资人或是组织想选购 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。一样她们也不会推送10个使用价值 1000 万美金得订单。针对沒有专业的交易工作人员和基础设施建设的绝大部分人而言，将订单分为比这小得多的子订单是脱离实际的。

反过来，她们很可能会将巨额订单发给艺人经纪人，艺人经纪人会为她们开展优化算法交易以获得花费。 艺人经纪人将在特定的时间范围内实行交易，例如八个钟头，价格参照某一规范。艺人经纪人有着一个专业承担安全性且经济发展地实行该类交易的精英团队。

1. TWAP 订单

或许最基本上的优化算法交易种类是時间加权平均值价格或者TWAP（音标发音为“tee-whap”）订单。说白了，便是倘若在八小时内实行使用价值 1 亿美金的苹果股票的 TWAP 订单，那麼最后将以该时间段内贴近苹果股票時间加权平均值价格的价格交易量。

比如，若苹果股票在这段时间本质在其中四个钟头的价格为 100 美金，此外四个钟头的价格为 120 美金，那麼時间加权平均值价格将为 ($100 * 4 $120 * 4)/8 = $110，艺人经纪人将实行贴近该价格的TWAP订单。

尽管实际操作起來关键点各不相同，但交易商们最有可能在一天内将其分为很多大份并将他们发送至销售市场来实行此交易。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，大家应当都是会期待艺人经纪人能开展那样相近的实际操作。

因为交易商有着技术专业的基础设施建设，这种设备能够降低或者清除这般多小额贷款交易的实际操作多元性，而且因为他们与销售市场拥有立即联络，因而很有可能不用投入过多的交易成本费。

時间加权平均值做市商 (TWAMM) 给予了 TWAP 订单的链上等价物。 TWAMM 凭着自身与众不同的用以订单分拆的逻辑性优化算法及其与内嵌式交易所的立即联络，根据较低的gas 花费实行稳定的交易。此外，套利者会将 TWAMM 内嵌式交易所的价格与销售市场价格保持一致，保证在财产的時间加权平均值价格周边实行。

1. 简述

每一个 TWAMM 都是会推动特殊的财产对中间开展交易，比如 ETH 和 USDC。

TWAMM 包括一个内嵌式 AMM，它是这二种财产的规范参量商品做市商。所有人都能够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 一样。

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上售卖固定不动总数的一种财产的订单——比如，在下面的 2,000 个区块中售卖 100 ETH 的订单。

TWAMM 将这种长期性订单溶解为无数无限小的虚似子订单，这种子订单将伴随着時间的变化均速地与内嵌式 AMM 开展交易。要了解，独立解决这种虚似子订单的交易将耗费无尽多的gas花费，但密闭式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，长期性订单的实行将促进内嵌式 AMM 的价格避开别的销售市场的价格。产生这类状况时，套利者将依据置入的 AMM 价格开展交易，使其保持一致，进而保证长期性订单的优良实行。

倘若长期性售卖促使内嵌式 AMM 上的 ETH 比特殊去中心化交易所要便宜，那麼套利者将从内嵌式 AMM 选购 ETH，当其价格回暖之后再在去中心化交易所开展售卖以获得盈利。

2. 以太币升级

2.1 区块

以太币将交易装包成持续的组块，这一组块也被称作是区块（block），大概每 13 秒开展一次。 在文中里，大家将对每一个区块开展序号：区块 1 以后是区块 2，随后是区块 3，以此类推。

2.2 挖矿

分散型的挖矿群组逐渐争相解决每一个区块，而一切能联接到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相近 AMM 那样的程序流程不是信息保密的：每一个人都务必精准地测算出在给出键入的状况下能产出率些哪些。

2.3 Gas 花费

算率在以太币上是一种刚性需求，因而客户务必以 gas 花费的方式向挖矿付款花费。 给出交易中涉及到的测算量越大，它耗费的gas 就越大。而该笔gas花费彻底是由递交交易的人付款的。

3. 基本交易设计理念

3.1 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。她在 TWAMM 中键入了一个长期性订单来选购使用价值 1 亿 USDC 的 2,000 个区块ETH，等同于每一个区块 50,000 个 USDC。

如上所述，大家事前不清楚什么挖矿可能在 TWAMM 上解决这种将来的交易。这也就代表着 Alice 的订单务必对任何人由此可见，进而引起了大家将要在下面探讨的信息内容泄露难题。

3.2 订单池

假定 Bob 要想在下面的 5,000 个区块中以 USDC 价格售卖 500 ETH，等同于每一个区块售卖 0.1 ETH。

而 Charlie想在下面的 2,000 个区块中以 USDC 价格售卖 100 ETH，即每一个区块售卖 0.05 ETH。

直到Charlie的订单在 2,000 个区块内一期满，Bob和Charlie的订单便会被组成在一个池里。

该 ETH 市场销售池将在下面的 2,000 个区块中以每区块 0.15 ETH 的价格售卖 ETH。Bob 将能得到该矿池获得的USDC的66%（0.1/0.15 ≈ 66%）；Charlie 将得到该矿池获得的 USDC 的33%（ 0.05/0.15 ≈ 33%）。

3.3 虚似订单

针对下面的 2,000 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 市场销售池以 USDC 的方式售卖 0.15 ETH。

我们可以想像，TWAMM 将这三个子订单再分拆为数万亿个细微的子订单的子订单，大家称作虚似订单（事实上，它将他们拆分成无数无穷小量的虚似订单）。

随后 TWAMM 轮着对于其置入的 AMM 实行这种虚似订单：第一个是 Alice 的虚似订单，随后是 ETH 市场销售池中的一个，再随后是 Alice 的另一个订单，以此类推。

3.4 对冲套利

由于 Alice 选购的 ETH 比 ETH 池售卖的多很多，因而内嵌式 AMM 上的 ETH 价格将在每一个区块上增涨。

当这一价格相对性于别的地区的 ETH 价格充足高时，套利者将在别的交易所选购更划算的 ETH 并在内嵌式 AMM 上售卖，使其价格与销售市场平均保持一致并保证不错地实行Alice的订单。‘

3.5 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 售卖 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 的速率实行着。

除非是有一切其他外界主题活动，不然伴随着時间的变化，这将驱使内嵌式 AMM 上的 ETH 价格下跌，也将促进套利者一旦摆脱价格后促使价格能够回暖。

3.6 代币总经济发展

由于 Alice、Bob 或 Charlie 也不急切实行她们的订单，因此 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要少，而且能够为她们给予低价格危害的实行。

因为TWAMM到时候将变成 Alice、Bob 和 Charlie 等开展交易的最好场地，因而 TWAMM 内嵌式 AMM 上的 LP 很有可能会与像她们一样的很多不知情人开展互动。这也将有利于 LP 从花费中获得权益，与此同时降低她们信息不对称的风险性。

4. 无穷小量虚似订单（Infinitesimal Virtual Orders）

上边大家提及了TWAMM将长期性订单拆分成无限个无限小的子订单。那样做有两个缘故：流畅性和高效率。

4.1 流畅性

TWAMM 的关键总体目标是伴随着時间的变化稳定地实行长期性订单，便于他们能够以贴近现行标准時间加权平均值价格的价格来实行交易。

伴随着大家降低虚拟交易的经营规模，AMM 上的价格变化越来越愈来愈稳定了。

在极端化状况下，因为有无数无限小的交易，因而实行虚拟交易时价格变化十分稳定。

4.2 高效率

因为 TWAMM 设计方案初心是用以以太币区块链，因而为每一个区块的好几个虚拟交易确立测算交易的成本费十分高。殊不知，在我们有无尽多的无穷小量交易时，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。

1. 可塑性评定（Lazy Evaluation）

TWAMM 将虚似子订单视作产生在区块中间的室内空间中，这针对避开三明治进攻很重要。

为了更好地以一种节约gas花费的方法完成这一点，TWAMM 会应用可塑性评定，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 开展交易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 个人行为在外界互动中间是彻底明确的。即便 TWAMM 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，它或是可以精确测算全部干预虚拟交易的結果。

针对插进 TWAMM 的前面来讲，能够根据追踪当今区块序号并自主开展 TWAMM 测算来解决并未在链上表明的虚拟交易。

2. Gas 提升

2.1 资金池订单（Pooling Orders）

如实例所显示，在我们在同一交易方位有好几个长期性订单（就是以 USDC 售卖 ETH）时，大家会将他们集中化在一起，随后把他们拆分成虚似订单。随后，TWAMM 能够应用优化算法来跟踪账户余额，而这一优化算法与追踪 Compound 和 Uniswap 等协议书中数十亿美元LP代币总鼓励的优化算法版本号一样。

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，售出 USDC 的订单池和售出 ETH 的订单池。值得一提的是，在一切给出時间内，这种订单池中的一个或2个可能是空的。

2.2 长期性订单到期（Long-Term Order Expiration）

将订单池与可塑性求值融合应用的时候会发生一种繁杂状况。

想像一下，Bob 下了一个长期性订单，将在下面的 100 个区块中售卖 100 ETH，而 Charlie 也下了一个订单，将在在下面的 200 个区块中售卖 200 ETH，2个订单都以每区块 1 ETH 的价格售卖。

假定在下面的 150 个块中没人与 TWAMM 互动，这时便会产生新的外界互动。在 Bob 和 Charlie 下订单后的前 100 个区块中，她们的订单可能汇聚到一个一同订单中，每一个区块售卖 2 ETH。殊不知，针对以后的 50 个区块，Charlie的订单就变为是单独的了，每一个区块只能售卖 1 个 ETH。

这代表着大家务必开展2次独立的交易测算才可以找到发生什么事：

* 一次测算前 100 个区块的結果；

* 一次测算最终 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 将迫不得已每一个区块解决一笔交易，进而毁坏了 gas 高效率。

对于这个问题，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，或是大概每钟头期满一次。

2.3 长期性订单撤销（Canceling Long-Term Orders）

客户能够随时随地撤销长期性订单。结合实际，这将容许客户为他们自己的订单挑选撤销時间（cancelation time）直至区块进行订单交易。在这类状况下，系统软件的 gas 压力不容易提升，由于全部撤销实际操作全是客户自身作出的决策，因而必须 他们自己付款 gas。

3. 虚拟交易数学课（Virtual Trade Math）

3.1 界定

假定自 TWAMM 之前实行一切虚拟交易至今早已造成了 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，售卖 X 的挖矿软件每片售卖 x_{rate}，而售卖 Y 的挖矿软件在全部时间范围内每片售卖 y_{rate}全部时间范围。

那麼在这段时间卖出的 X 总产量为 tx_{rate} = x_{in}，而在这段时间卖出的 Y 总产量为 ty_{rate}=y_{in}。

使我们将时间范围逐渐时置入的 AMM 贮备各自表明为 x_{ammStart} 和 y_{ammStart}。

3.2 公式计算

在解决完全部虚拟交易后，内嵌式 AMM 可能得到的贮备财产 X 为

从参量相乘公式计算，我们知道

售卖 X 的挖矿软件得到了全部沒有发生在内嵌式 AMM 中的 Y——也就是说，

一样地，

1. 三明治进攻

1.1 叙述

在三明治进攻中，网络攻击 Atticus 见到交易者 Trey 将要在 AMM 上开展交易。 Atticus 推送了2个订单，夹到了 Trey 的订单，进而从这当中盈利。

想像一下，Trey 向 AMM 推送了一个用 USDC 选购 ETH 的订单，这时该订单被 Atticus 发觉了，因此 Atticus 在 Trey 以前提交订单并在 AMM 上选购 ETH，促进价格增涨。因为他已经向 AMM 付款花费并造成价格危害，因而 Atticus 在这里订单上已经亏本。

当 Trey 的订单强制执行时，他迫不得已以高些的价格选购 ETH，由于 Atticus 推高了价格，这时 Trey的具体订单价格又被进一步推高了。

如今，Atticus 将他的 ETH 卖回给 AMM。因为自 Trey 买进至今，Trey 推高了 AMM 的价格，因而他售出的价格实际上 是高过买进价格的，因此 可以完成赢利。

可是，仅有当 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、与某一挖矿达到交易或应用 Flashbots 这类的服务项目时，这类种类的进攻实际上 是很有可能产生的。

1.2 夹心巧克力订单和虚似订单

乍一看，虚似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她们会来。

可是，因为他们在一定总数的区块中间实行，因而订单能得到储存。要想“夹到”TWAMM的虚似订单网络攻击，务必在一个区块的结尾与置入的 AMM 开展交易，那样会造成虚似订单在区块中间以槽糕的价格实行，随后在在下一个区块逐渐时往另一个方位交易。

现阶段，网络攻击没有办法确保她们只能在给出区块尾端开展交易，由于进攻执行的前提条件是她们务必在下一个区块逐渐时开展交易。当好几个区块较大可获取使用价值（MEV）越来越更为广泛且容许交易者夹在好几个区块中间时，难题很有可能会越来越更为严重。

2 数据泄露

长期性交易者在 TWAMM 中很有可能碰到的较大衡量（tradeoff）是她们在下“公布由此可见”订单的时候会遭遇信息内容泄露风险性，因为以太币特性，这类风险性难以防止。

假如交易者下了一个经营规模充足大的长期性订单，别的交易者很有可能会想在他/她以前提前交易并在 TWAMM 内嵌式 AMM 和别的地区选购财产，便于稍候将其做为长期性订单卖回给交易者彬推升价格。

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大订单交易者会被别的交易者运用，因而，大家必须 操纵信息内容泄露的总体危害。

2.1 实例

想像一下，欺诈者 Sally 早已注意到 TWAMM 上发生了攻击能力提前交易机遇。这时她能够从流通性汇聚商那边选购了 100 万美金的 ETH，进而推高了全部销售市场的价格。随后，她能够在 TWAMM 左右了一个超大金额长期性订单，殊不知在下面的 24 钟头内，在每一个区块上选购 10 万美金的 ETH。

Frank 迅速看到了这一超大金额订单并根据汇聚器选购了 100 万美金的 ETH，价格被进一步推高了。下面，Sally 根据汇聚器售出她的 ETH 以获得盈利，結果价格会被推低并让 Frank 蒙受损失。最终，她在订单进行以前取消了自身的长期性订单。

您能够在这里查询 TWAMM 的 Python 参照完成。

GitHub 上的 Jupyter Notebook 展现了 TWAMM 的个人行为，在其中包括好几个被撤销的长期性订单和套利者的实际操作个人行为。

为简易考虑，这一 Python 版本号沒有完成像池化订单或真真正正的可塑性评定这类的 gas 提升。

大家早已刻画出了 TWAMM 的设计方案架构，但大家的工作中才刚开始。

假如您有兴趣处理此难题或相近难题，能够推送电子邮件或在 Twitter 上私信联络 Uniswap Labs。

原文作者：Dave White、Dan Robinson、Hdyden Adams

假设Alice想在链上选购使用价值 1 亿美金的 ETH，那麼假如

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