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Este artigo caracteriza um equilíbrio de Nash aproximado entre DEXs que competem definindo taxas dinâmicas, demonstrando que, embora a estrutura de dois regimes persista, a concorrência desloca o limite de alternância para uma média ponderada das taxas e reduz o deslizamento de execução para agentes estratégicos, enquanto o impacto sobre traders ruidosos varia conforme a atividade do mercado.
Este artigo apresenta o RAmmStein, um método de Aprendizado por Reforço Profundo que formula a gestão de liquidez concentrada em DEXs como um problema de controle ótimo, demonstrando que a adaptação do regime de mercado e a "preguiça" estratégica reduzem drasticamente as taxas de transação e superam as estratégias heurísticas tradicionais em rentabilidade líquida.
Utilizando um jogo global, o artigo demonstra que a precisão das informações públicas e privadas afeta de maneiras distintas a probabilidade de corridas bancárias em stablecoins, revelando como a opacidade pode paradoxalmente contribuir para a estabilidade e permitindo a decomposição dos riscos de depegamento entre vendas maciças e a qualidade dos ativos de reserva.
O artigo demonstra a ineficiência dos mercados de criptoativos ao rejeitar empiricamente restrições de equilíbrio que não podem ser atribuídas a riscos mal precificados, indicando a presença de fricções que impedem a realocação de capital.
Este artigo generaliza o modelo seminal de Kyle (1985) para um cenário infinito-dimensional com múltiplos ativos, estabelecendo um equilíbrio de jogo bayesiano que permite caracterizar estratégias de negociação, impacto de preços e eficiência informacional em um mercado contínuo através de um único ponto fixo escalar.
O artigo demonstra que a trajetória de pesos ótima para minimizar as perdas de arbitragem em pools de AMM dinâmicos corresponde a uma geodésica sob a métrica de Fisher-Rao (interpolada esférica ou SLERP), provando que a heurística recursiva de média aritmética-geométrica utilizada anteriormente localiza-se exatamente sobre essa geodésica.