在衍生品市场中,中心化交易所占据了绝大部分市场,衍生品 DEX 的渗透率还比较低,也意味着其还有很大的发展空间。当前 Binance 提供了 301 个衍生品交易对,而 dYdX 和 GMX 仅分别提供 37 个和 7 个交易对。因此,对投资机构来说,扩张衍生品交易对列表是衍生品交易平台一个很有吸引力的卖点,毕竟加密市场的发展离不开精进资金效率的追求。
近期,BitMEX 创始人 Arthur Hayes 时隔一年投资了新的项目,基于 AMM 机制的杠杆交易平台 Particle。1 月 12 日,Particle 宣布完成种子轮融资,Polychain Capital 领投,Nascent、Inflection、Neon DAO、Naveen Jain、Arthur Hayes 等参投。
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Particle 为何能够获得 Arthur Hayes 看好?据介绍,Particle 引入了 Uniswap V3 的集中性 AMM 机制,流动性从预定义的 LP 范围中借用,使协议不需要借贷就可拥有流动性,可对任何代币创建无许可的资金池。
Particle 的「LAMM」机制
大多数杠杆交易协议只能交易少部分主流代币,而 Particle 设想的是一个真正无需许可的杠杆交易协议。正如 Uniswap 允许任何代币进行交易一样,Particle 将允许任何代币通过杠杆进行交易。
Particle 创建了名为「LAMM」的协议,使交易者能够直接从流动性集中的 AMM 流动性池中借款(来自 Uniswap v3)。无需单独的借贷协议即可构建代币杠杆头寸。
LAMM 为 LP 代币设定了价格边界,将流动性集中在该范围内,并确保代币始终可以在这些边界内进行转换。然而,如果 LP 代币的价格低于预定义的下限,Particle 会根据预设公式自动将所有资产转换为两种代币之一并清算它们。这个过程有效地允许借用 LP 代币来建立杠杆头寸。
在清算机制上,LAMM 可以确保 LP 借入的资产在任何价格条件下都能始终存在,不会失去流动性。
传统衍生品协议的清算机制依赖于准确的价格预言机和来自市场的外部流动性。在这种机制下,流动性不足的长尾资产面临很大的风险。Particle 以一种不同的方法来解决这个问题,对于代币对的任何集中流动性头寸,其价格边界在数学上定义了在所有价格点要转换的代币数量。当从集中的流动性头寸借款时,协议会计算充值所需的确切金额,以便合约锁定足够的代币,以防价格向价格边界不利移动)。
此外,通过记录借贷和归还时累积的掉期费用,该协议可确保借款人支付的利息不低于借入流动性从原始资金池中赚取的掉期费用。通过这种方式,Particle 能够为 LP 产生严格更高的利息费用,并且不会产生比其原始掉期流动性规定更高的无常损失。
例子:
考虑 ETH/USDC LP 头寸,集中在 [1800, 2200] USDC/ETH 价格范围。
当前 ETH 价格为 2000 USDC;头寸使用 USDC 做多 ETH 根据 Uniswap 的数学计算,对于当前价格的 LP 头寸,借入 10¹⁴ 单位的流动性将导致提取 0.104 ETH 和 229.495 USDC。假设没有价格影响,按当前汇率(2000 USDC/ETH)将 229.495 USDC 转换为 ETH 将得到 0.115 ETH。
如果 ETH 价格跌破下限(1800 USDC/ETH),则 10¹⁴ 单位的流动性将集中为 0.225 ETH(并且没有 USDC)。交易者需要投入 0.225 − 0.104(借入的 ETH)− 0.115(交换的 ETH)= 0.006 ETH。这确保了无论 ETH 的回报价格如何,LP 都能保证收回 10¹⁴ 单位的流动性。这是因为,在下限,无论 ETH 和 USDC 的组合如何,都能保证最大数量的 ETH 能够覆盖借入的流动性。
杠杆分析:交易者仅使用 0.006 ETH 即可杠杆化价值 0.219 ETH 的流动性。这相当于杠杆率为 0.219/0.006 = 36.5 倍。
通过这种设计,Particle 协议消除了对价格预言机的需求,也就消除了许多潜在的攻击情况和市场操纵的可能性。此外,对于大多数传统的永续合约平台来说,交易者(例如多头头寸)的交易对手是另一方的交易者(例如空头头寸)。这些平台需要复杂的机制来通过平衡双方的激励(例如动态融资利率)来管理交易对手风险。
在 Particle 上,杠杆来自于基础资产的相对价值增减。这意味着损益 (PnL) 由资产本身的表现决定,而不是由交易对手的损失决定。Particle 协议的可扩展性意味着,只要有足够的可用流动性,该协议就可以有效地支持各种交易头寸。
LP 和交易者的激励机制
Particle 协议提供了具有 7 天固定借款期限的高级模型。建仓时,交易者选择一部分流动性作为溢价。该头寸按照相当于借入流动性在其原始资金池中作为掉期费赚取的利率计算利息。在技术层面上,Particle 合约在开仓时记录流动性边界上的费用跟踪器。当前的费用跟踪器允许按比例计算借入流动性的掉期费用。
当 LP 决定提取流动性并停止赚取利息时,未借入的流动性可以随时提取。Particle 提供了 7 天定期借款后抢占流动性的功能。每当利息耗尽溢价或借款期限到期时,任何人都可以作为外部清算人平仓,赚取部分溢价作为清算奖励。份额金额和 7 天参数可在之后进行调整。
从流动性提供者的角度,Particle 中有两种收益率提升方法。
交易费用:对于每个开立的杠杆仓位,交易者需支付杠杆金额的 0.05% 的费用。该交易费用不包括借入的流动性通过互换活动赚取的标准利息。该机制旨在确保 LP 通过在 Particle 生态系统内进行借贷来赚取明显更高的费用。Particle 金库与提供流动性的 LP 分摊交易费用,金库将用于进一步奖励和提高不同代币对的流动性。
借入超出范围的流动性:通常,当集中的流动性头寸超出其价格范围时,它将停止赚取通常的掉期费用。然而在 Particle 中,交易者仍然可以借用这种超出范围的流动性进行杠杆交易,直接向这些 LP 支付头寸费用。这种模式使 LP 能够继续从流动性中赚取收益,即使流动性超出了活跃交易范围。
从交易者的角度来看,这种安排体现出了无息杠杆的优势,前提是价格不会恢复到集中流动性范围内。
基于这些设计,Particle 协议协调了多方的利益。对代币项目来说,可以为其增加关注度和更快的价格发现,此外,杠杆交易形式涉及现货市场上的实际资产互换,直接促进了代币项目交易量的增加。对流动性提供者,将获得借入流动性的收益和掉期费用。此外,Particle 协议的 LAMM 架构建立在流动性集中的 AMM 之上。由于协议中的每笔交易都涉及现货市场上的交易,因此基础 AMM 也将获得费用。
入局 NFT 衍生品赛道?
碰巧的是,今日(1 月 19 日)是 Particle 的 Alpha 测试的最后一天,而针对 NFT 的去中心化永续合约协议 nftperp 也在今日公布了 V2 界面。BlockBeats 曾介绍过可以加杠杆做空 NFT 的 nftperp,半年前,其 V1 因 vAMM 模型无法扩展而关停。
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据 Particle 团队在 Discord 中的介绍,在推出 Particle 之前,团队曾推出过一个与 NFT 流动性解决方案相关的产品。不过 Particle 并没有提供团队的具体信息,仅透露团队成员在 Google、Facebook 等公司中拥有多年的工作经验,创始人从麻省理工学退学,投身 Web3 创业。
从宣发上看,在 2023 年 9 月的一条推文中,Particle 将自己的定位介绍为「使交易者能够卖空任何集合的 NFT 并从价格下跌中获利」,10 月,Praticle 宣布了自己与 NFT 碎片化协议 Flooring Protocol 的合作关系。在 Particle 的刚刚结束的 Alpha 测试中,所提供的交易对也有 FLC/ETH 和μBAYC/ETH 等 NFT 碎片化代币交易对。
尽管目前 Particle 推特账号的简介是「适用于任何数字资产的无许可杠杆交易协议」,并在 1 月 17 日宣布将参加 Blast 的 Big Bang 竞赛的 Perp Dex 组,但基于这些宣发信号,也许 Particle 之后的资产交易对会更偏向 NFT 市场一些。
不过,关于如何锚定 NFT 地板价的机制,以及「创建任何交易对」是否意在解决长尾 NFT 流动性不足问题,Particle 还没有给出更多信息。
无论是否侧重 NFT,衍生品一直是资本青睐的潜力市场。尽管很少有人能从合约交易里全身而退,但自 Arthur Hayes 的 BitMEX 在 2016 年首创「永续合约」这一交易衍生品以来,能够放大波动、高收益与高风险并存的各种衍生品一直吸引着追求资金效率的交易者。
目前,链上衍生品交易市场头部效应明显,已经出现了订单薄、vAMM 和 P2P 等不同机制的分类,已经涌现了数个结合 AMM 机制的永续合约协议,如诞生于 2021 年的基于虚拟 AMM 的 Perpetual Protocol,其曾占据 Perp 赛道交易量第一的位置。2023 年,InfinityPools 凭借可对任何资产提供无限杠杆交易的亮点成为当时备受关注的潜力协议。在这方面,Particle 不是先来者,不过近一年还尚没有非常亮眼的产品出现,Particle 的发展空间仍在。
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Particle 还没有正式上线,团队也没有透露发币情况,其未来发展情况还不得而知。BlockBeats 提醒,杠杆交易虽然潜在收益丰厚,但投资者也面临更大的损失风险,因此在采用杠杆策略时,投资者需要具备更为精细的风险管理能力,务必谨慎、充分了解市场风险,并制定科学的风险管理策略。