6 Arbeiten
Die Studie analysiert ein Nash-Gleichgewicht im Wettbewerb zwischen dezentralen Börsen (DEXs) mit dynamischen Gebühren, bei dem sich die Gebührenstrategien durch ein gekoppeltes System partieller Differentialgleichungen beschreiben lassen und zeigen, dass ein Anstieg der Wettbewerber die Ausführungs-Slippage für strategische Marktteilnehmer senkt, während die Auswirkungen auf Noise-Trader von der Marktaktivität abhängen.
Die Arbeit stellt RAmmStein vor, eine auf Deep Reinforcement Learning basierende Methode, die durch die Berücksichtigung von Marktregimen und Mean-Reversion die Rebalancing-Häufigkeit in konzentrierten AMMs drastisch reduziert und so die Kapitalrendite im Vergleich zu heuristischen Strategien signifikant steigert.
Das Papier nutzt ein globales Spiel, um zu zeigen, wie Informationsstrukturen und fundamentale Bedingungen die Wahrscheinlichkeit von Stablecoin-Runs beeinflussen, wobei präzisere private Signale paradoxerweise die Stabilität bei starken Fundamenten erhöhen und bei schwachen Fundamenten verringern, was die Stabilität intransparenter Stablecoins erklärt.
Die Studie widerlegt die Markteffizienz im Kryptoasset-Markt durch die empirische Ablehnung notwendiger Gleichgewichtsbeschränkungen für Investments mit unterschiedlichen Risikopositionen, was auf Marktineffizienzen hindeutet, die durch Reibungsverluste bei der Kapitalallokation verursacht werden und nicht auf fehlende Risikoprämien zurückzuführen sind.
Diese Arbeit verallgemeinert das Kyle-Modell (1985) auf einen unendlich-dimensionalen Rahmen mit einer Kontinuum von Vermögenswerten, in dem ein informierter Händler über beliebige Aspekte der Querschnittsrenditen verfügt, und leitet ein Gleichgewicht her, das sich durch einen einzigen skalaren Fixpunkt charakterisieren lässt und geschlossene Lösungen für Handelsstrategien, Preisimpakte und Informationseffizienz liefert.
Die Arbeit zeigt, dass die Fisher-Rao-Metrik die natürliche Riemannsche Metrik für die Gewichtsrebalancierung in dynamischen AMMs ist und dass die kostenminimierende Interpolation durch SLERP in Hellinger-Koordinaten realisiert wird, was eine rekursive, trigonometriefreie Näherung mittels des AM-GM-Halbschritt-Heuristik ermöglicht.