Price Adjustment When Updating Requires Execution: Evidence from Automated Market Makers

在现代金融世界中，价格很少是静止的；它们不断变化以反映新信息，就像温度计随天气变化而升降一样。在传统市场中，即使在某一秒钟没有人进行买卖，价格也可以瞬间调整。然而，在一种被称为自动化做市商（automated market maker）的特定数字市场中，规则却有所不同。在这里，只有当实际发生交易时，价格才会改变。如果没人交换一种资产为另一种资产，无论外部世界如何变动，价格都会保持原样。这为研究人员创造了一个独特的谜题：当他们观察一段时间内的平均价格变动时，他们看到的是两种截然不同的事物的混合体。他们看到的是交易的频率以及这些交易发生时价格跳跃的大小，两者交织在一起。很难判断一个市场变得更有效率是因为价格修正得更快了，还是仅仅因为市场更频繁地访问了发生交易的不同状况。

一位名叫 Wen-Ting Wang 的研究人员通过研究以太坊（Ethereum）和 Base 区块链上的两个特定数字货币池解决了这个谜题。这些资金池充当自动化做市商，每笔交易都会收取费用，且池内资产的价格严格由池中持有的比例决定。Wang 专注于两个设计几乎完全相同的资金池，两者在以太坊与一种名为 USDC 的稳定币之间的交易中均收取五个基点的费用。这项研究涵盖了 2026 年夏季为期 57 天的一段时期，分析了超过 250 万个区块的数据。目标是将总的价格修正分解为三个截然不同的部分：市场访问价格偏离状态的频率、在这些状态下实际发生交易的频率，以及当交易发生时价格自我修正的幅度。由于这些资金池只有在交易执行时才会改变价格，因此数学计算变得非常精确；如果没有交易发生，价格修正就是零。这使得研究人员能够分离“频率”与“幅度”，而无需猜测隐藏变量。

研究从观察原始数据开始，这些数据讲述了一个看似直截了当的故事。通过比较研究期间内的两个不同时间窗口，平均价格修正似乎在较晚的窗口中略有上升。在第一个窗口中，以太坊池的平均修正约为 0.484 个基点，Base 池为 0.107。在第二个窗口中，这两个数字分别上升到 0.580 和 0.143。乍看之下，这可能表明市场正在变得更加响应，或者价格正在更积极地回归其真实价值。然而，研究人员怀疑这种简单的平均值掩盖了一个更复杂的现实。为了测试这一点，他们使用了一种类似于通过给予相同权重来比较两组人的方法，无论每组的人数有多少。他们问道：如果市场在两个窗口中访问了相同的价格状况组合，修正是否仍会上升？

答案是一个清晰的反转。当研究人员调整数据以解释市场在两个窗口中访问了不同状况这一事实时，故事发生了反转。在较晚的窗口中，价格反应实际上比早期的窗口更弱。原始平均值之所以上升，是因为市场改变了其行为，更频繁地访问了不同的状况。具体而言，市场开始更频繁地访问极端的价格差异。在较晚的窗口中，很大一部分数据来自于一个罕见的、开放式的超大价格缺口类别，这种情况发生的频率比以前高得多。这种“状态构成”（state composition）的转变推高了原始平均值，尽管在每个特定状况下实际发生的价格修正实际上变小了。

为了理解这一点，想象一位医生在测量患者的平均康复时间。如果医生对比两周的时间，而在第二周，医院接收了更多自然康复时间较长的重伤患者，那么那一周的平均康复时间就会上升。这并不意味着医生的治疗水平变差了；这仅仅意味着患者的构成发生了变化。在这项研究中，“医生”是自动化做市商，而“患者”是价格差异。市场开始看到更多的极端情况，这扭曲了整体平均值，掩盖了在最常见的状况下，价格修正本身（即每笔交易的价格修正）实际上变得不再那么有效的这一事实。

研究人员还检查了交易发生的频率与发生交易时的价格变动幅度之间的关系。他们发现，交易频率与价格修正的大小呈反向变动。在较晚的窗口中，市场访问了交易更有可能发生的状况，但当这些交易发生时，价格修正却比以前更小。这两股力量几乎完美地抵消了彼此。市场访问某些状态的频率增加，被在这些状态下价格修正强度的下降所抵消。这种微妙的平衡意味着，头条数据——即原始平均修正值——几乎没有变动，而市场的底层机制却发生了实质性的转变。

这一发现挑战了衡量市场质量的方式。如果一个简单的统计数据在没有考虑到发生这些修正的条件时，仅仅说“价格正在进行更多修正”，可能会产生误导。研究表明，一个市场可能仅仅因为它访问了不同的状态而显得在改善，即便其实际的价格修正能力正在减弱。研究人员通过测试一个基于价格缺口大小来预测价格行为的简单规则证实了这一点。这个规则在研究的第一部分似乎有效，但在第二部分却无法成立，这进一步证明了价格缺口与修正之间的关系是不稳定的。结果仅适用于所研究的两个资金池及观察的时间段，但其分离这些效应的方法为观察数字市场提供了一种新的视角。

研究还观察了移除最极端的观测点后会发生什么。当研究人员排除了那个罕见的、开放式的巨大价格缺口类别时，这种相反力量的模式依然可见，尽管程度有所减弱。这证实了该效应并非仅仅是由少数异常值引起的统计技巧，而是这些市场运作的一个真实特征。市场状况构成的转变是驱动平均值变化的主要因素，而不是市场基本规则的变化。研究结论指出，当价格更新完全依赖于执行时，仅看平均值是不充分的。必须分别观察市场的构成、交易的频率以及修正的规模，才能了解真实发生的情况。

最后，论文揭示了数字市场是一个动态系统，其中平均值所讲述的故事可能与细节所讲述的故事截然相反。市场并没有变得更有效率；它只是改变了形态。研究人员的工作提供了一种清晰的、非数学化的方式，去透视聚合统计数据中的噪音，并理解自动化系统中价格调整的真实机制。它提醒我们，在复杂的金融环境中，整体往往是朝着不同方向运动的部分之和，只有通过分离这些部分，我们才能看到真实的图景。