作者：比原链研究院 Bytom Research

摘要：探索一种具备（指数）基金性质的新型 AMM，兼获阿尔法收益（AMM 手续费收益）和贝塔收益（被动跟随市场牛熊收益）。

背景介绍

近期，市场迅速由牛转熊，其速度和力度令人震惊，不仅对以 BTC 为首的加密货币投资市场带来罕见冲击，也对正处少年壮期的 DeFi 事业带来“成人礼”前猛烈的一击，人们参与的热情、耐心和资金不复从前。即便如此，作为研究人员，我们的职责依然是为大家、为行业去芜存菁，尤其是在当前的大浪淘沙中继续坚守研究本质，让真正有价值的事物得以再次被发现，而这些事物一定还会是下一次崛起的领头羊和中流砥柱。

早在一年前，我们便公开发出“AMM 将成为继比特币和以太坊之后第三大区块链发明”【1】的论断，在这一年时间里我们也一直围绕“交易”进行前沿性研究、探索和实践实战，至今我们始终认为“AMM 依旧是这一波 DeFi 洪流带给加密行业最有价值的发明形态”。尤其是随着深入研究和躬身入局，我们愈发认为 AMM 能做的事情还会更多、能给加密行业带来的改变还会更大，所谓“内行看门道，外行看热闹”。Uniswap V3 的阶段性成功启动更加印证了我们的坚持。基于此，在这波大跌中，我们依旧关注 AMM 概念板块的项目和发展，危机中潜藏的机遇相信也会不日重现。在这里，我们也为大家和同行呈现一种对 AMM 未来形态全新的思考，这种方案会融合很多如今知名的项目和模型，也是希望可以戮力同心、彼此互助，一同撑过短暂的阴暗时刻，还是一起抬头向前挺进。

AMM与指数基金

不久前我们发表了对 DeFi 指数基金的思考和认知 ——《论再平衡：DeFi实现指数基金的正确方式》【2】，在这篇文章里，我们提出了一种更为复杂的 AMM 策略控制，我们认为基于 AMM 实现指数基金的思想是值得一试的，也是如今头部 AMM 项目很有可能在未来去集成的创新特征，因为 AMM 和指数基金有着同一本质的存在形态。在这个思路启发下，我们选择了加密货币投资领域被很多大玩家奉为圭臬的“神指数” —— ahr999，并将之结合到 AMM 基本形态，共同形成一种智能化的自动基金池。

先简单了解一下 ahr999 指数。如下图，整个区域分成了三个颜色区：抄底区（红线以下）、抛售区（绿横线以上）以及定投区（两者之间）。其中蓝色线是 ahr999 指数线，其是根据绿色线表示的实际 BTC 价格经过图中公式计算得来。信奉 ahr999 的加密货币投资者会时刻关注蓝色线到达的区域，例如在 2020 年 3 月 12 日，当天的大跌直接导致 ahr999 蓝色线从定投区转到抄底区，释放“大量抄底”信号；在随后的一年里，ahr999 蓝色线一路上扬，不断冲破抄底区、定投区，直至去年底形成的大牛市，并释放“开始抛售”信号；如今 ahr999 蓝色线已经开始逼近定投区，告诫投资者此时需要谨慎投资，并不给予强烈的“抄底”或者“抛售”信号。

（图片来自 https://www.qkl123.com/）

选择 ahr999 并不代表我们十分认同或者坚决相信其对投资指导的正确性，只不过在当今的加密行业中，ahr999 所形成的独特共识群体和指导依然是比较领先的，因此我们选择将 ahr999 作为我们践行理论的首选指数参考。在这个指数的指导下，基金经理可以得到直接的指示，在哪里高位套现，在哪里低位抄底，甚至去定投。而选择这种基金的投资者本身也较为认同 ahr999 的历史正确性。于是我们再重新回到 AMM 的视角，AMM 本身不就是一种被动跟随市场变换仓位的基金吗，只不过它的策略十分单一且较为“笨拙”——虽然它确实可以在牛市期间直到牛市最高点不断卖出 BTC 换成 USDT，但随着下跌和熊市开启，这些高位变现的 USDT 又统统在同一位置变成了 BTC，一圈下来基金收益可能为零，所以传统的 AMM 策略在基金的角度是朴素的，十分依赖普通投资者（在 AMM 中叫 LP）的择时正确性。那是否可以将朴素的 AMM 进化为一种基金形态呢？当然可以。今天我们所提出的设计也正是在认识到传统 AMM 收益增长的局限性的同时，受到了传统金融市场指数基金经理策略的启示，通过一种比较有验证性的 ahr999 链上指数来代替传统基金经理人，去自动化指导 AMM 系统设置智能化的买卖策略和数学模型，而不是全程仅遵循恒定乘积公式的单一控制。

半自动化方案

我们将这种 AMM 形态称之为「ahr999-AMM智能基金池」。因此本质上这还是一种基于 AMM 的交易平台，LP 可自由加入与退出，可正常享受手续费年化收益，给普通用户的操作体验也与正常 AMM 产品无异。只不过当 LP 可以穿越一个牛熊周期，甚至更长周期时，可以发现自己的财富增幅远远大于传统 AMM 的手续费收益幅度，而在背后默默做出这个贡献的便是基于 ahr999 指数预言的智能基金策略模型。我们会给出两种方案实现，其中最简单也是最灵活的是半自动方案。

两种方案都依赖一种用来解决无常损失的模型，在我们年初发表的《五大类无常损失解决方案》【3】中有详细提到——动态权重的恒定加权几何平均函数，简称“动态权重方案”，或者可以归为大类“预言机方案”，因为后面我们也会提到可供选择的其他几种模型。简单再回顾一下此种模型解决无常损失的原理。

动态权重模型本质上跟 Uniswap 的恒定乘积和 Balancer 的带权重恒定加权几何平均一样，只不过它将如下 Balancer 公式中权重项 w1 和 w2 变成了实时动态变化，而驱动这一变化的便是引入的价格预言机，预言机将交易对实时市场汇率不断反馈给 AMM 系统，AMM 可以在不变动池子资产数量的情况下通过不断调整 w1 和 w2，使得 AMM 报价公式 P 可以时刻保持跟市场汇率一致，同理兑换公式也会在新权重的定义下重新提供兑换数量计算。这种预言机驱动权重的方案，避免了池子资产仓位的变动，理想情况下，可以使得资产数量永远保持跟初始化时一致，也就避免了无常损失的引入。从几何直观来看，这种动态权重实则是对普通的恒定乘积曲线围绕一个固定点位（初始化资产仓位）做旋转运动，以使得该点切线斜率（场内汇率）时刻与市场汇率值一致。

该模型最早由 Balancer 提出，后续 Bancor V2 对其进行了更为详细的设计和测试，虽然有两大项目方加持，但终究还未走入到实战环境，未获得检验，终究会有“坑”出现。因此，我们也推荐几种替代方案，例如也是归为“预言机”大类的 DODO。DODO 在解决无常损失时也是通过引入预言机来直接输出系统的报价公式，因此并不需要通过改变资产仓位来变换报价输出，在发生具体用户兑换操作时，它构造了一种混合曲线来做需求曲线，可以理解为一种介于直线公式和恒定乘积公式之间的简单混合函数，如下——

?

其中 k 为权重倾向，例如当 k=1 时，公式将全部倾向恒定乘积公式，当 k=0 时，将全部倾向直线公式，k 在 0 和 1 之间时，为图中深黑色的混合形态，可以通过调整 k 的大小来调整曲线的曲率，例如 k 越趋近 0，曲线曲率越小，越适合提供稳定币类的兑换服务。

所以总的来说，虽然 DODO 的实现本质上是对 orderbook 模型的再优化，但其也存在 AMM 兑换的形态。DODO 的实战经验也有利于此种模型的推广。再次表示，我们对几种方案仅做客观描述，并不存