Curve:深度研究 逆向解构Curve V2

以为Uni V3 已经开启了AMM 通用兑换的巅峰，没想到Curve V2 是更为艰难的“冈仁波齐峰”。在为技术蝶变而惊喜的同时，我们更惊讶地发现这些头部DEX/AMM 项目正在走向一种“大同归一”的演变模式，就像今天要讲的Curve V2 实际上正是一种直接竞争Uniswap 的通用兑换模式，而在这之前不久，UniV3 也正式携全新的数学模型向Curve V1 长期霸占的稳定币交易领域干涉和蚕食。本文尝试用逆向解构的方式呈现Curve V2 的基本数学原理。

基础模型

简单来讲，CurveV2 采用了一种跟UniswapV3 非常类似的基本哲学——围绕“均衡点”聚集流动性。两者都并未依赖外部预言机来达成“均衡点”，而是依靠传统AMM系统内的交易博弈，直至系统均衡，在Uni V3里叫“职业做市商LP紧跟市场变化调整range”，在Curve V3中其命名为“内部预言机internaloracle”。作为两大最顶尖的AMM项目，可见其对任何外部风险都十分敬畏。虽然没有依赖外部因子，但这两种模型，尤其是CurveV2，在通用兑换的道路上给出了非常优越的无常损失、集中流动性、提升资本效率、低滑点、动态费用等一系列难题的解决方案。这当然得益于其“变态”的数学模型。

Kaiko：3月份Coinbase的市场深度腰斩，币安下降13%:金色财经报道，据Kaiko研究的数据，USDC-USD交易对的交易量在3月11日创历史新高，达6亿美元，其中以Kraken为主。此外，Aave和Compound在3月11日收到了超过20亿美元的还款，其中大部分是USDC。

同时，在交易所流动性方面，Gemini市场深度在3月份下降了74%，Coinbase下降了50%，Binance.US下降了29%，但币安则受益于其更多的全球风险敞口，流动性仅下降了13%。[2023/3/14 13:02:49]

（图1）

数学模型最核心的部分是其创造了一条全新形态的曲线。从上图直观来看，两条虚线是恒定乘积曲线，蓝色线是著名的Curve V1稳定币兑换曲线，而Curve V2构造的黄色曲线具备两个基本特征——

（1）介于恒定乘积曲线和Curve V1曲线之间；

（2）其曲线尾部特征拥有明显的恒定乘积曲线拟合。

国家邮政局：加快推动区块链等与制造业供应链的深度融合:国家邮政局发布《关于促进快递业与制造业深度融合发展的意见》，加快推动5G、大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网与制造业供应链的深度融合。[2020/4/2]

所以它可以解决什么问题：

（a）继承了Curve V1在“均衡点”附近区域超低滑点和聚集流动性的优势；

（b）通过介于恒定乘积曲线和Curve V1曲线之间，以及在曲线的中尾部区域向恒定乘积曲线拟合，获得恒定乘积曲线快速响应流动性变化的优势，避免池子流动性枯竭，灵活响应快速的市场变化。

直接来看表达式：

（图2）

乍一看十分晦涩，这里再引用一张KurtBarry 分享在twitter上的图：

《河北省应急产业发展规划(2020-2025)》提出推进区块链等与应急产业深度融合:河北省工业和信息化厅22日透露，为加快河北应急产业发展，该省近日印发《河北省应急产业发展规划(2020-2025)》提出，推进互联网、大数据、人工智能、区块链、物联网等与应急产业深度融合，加速应急产业数字化、网络化、智能化转型。（中新社）[2020/3/23]

（图3）

稍微有点恍然大悟。没错，CurveV2 的“变态”曲线其实也是脱胎于Curve V1表达式。

（图4：CurveV1 表达式）

当K0 趋近于1时，即从曲线形态上逼近“均衡点”范围时（对照图1 来理解），整个Curve V2表达式将退化为Curve V1表达式，使得兑换曲线拥有Curve V1的优良特性。

公式里最复杂的引入变量是gamma，它的由来要从图1中的两条恒定乘积曲线来讲。上方恒定乘积曲线与Curve V1表达式共同成就了V2曲线的“均衡点”区域范围，而下方恒定乘积曲线是对上方恒定乘积曲线的一个参数化缩小，即

声音 | 海通证券党委副书记：区块链等技术目前深度应用于金融行业的业务场景当中:金色财经报道，11月27日，以“人工智能与金融创新”为主题的2019金融发展高峰论坛在上海举办。海通证券党委副书记、董事、总经理，海通国际控股、海通国际证券董事局主席瞿秋平表示，对于金融科技相关的技术我们用英文字母缩写为ABCDMI，大家知道A代表人工智能、B代表区块链、C代表云计算，D代表数据，M代表移动，I代表物联网。这些技术目前深度应用于金融行业的业务场景当中，这些技术与证券行业的经济业务、投资业务、投研业务、资管业务等业务形态相结合，助力证券公司的转型。[2019/11/28]

上方恒定乘积曲线：

下方恒定乘积曲线：

gamma是一个很小的正小数，在曲线形态上会比上方曲线更缩进原点。如前所述，CurveV2 需要引入这么一条gamma曲线，使得V2 曲线摆脱V1曲线在中、尾段的劣势（流动性枯竭和快速响应汇率变化），也就是让曲线拥有更大的后半段曲率。在这个基本原理的指引下，我们需要逆向来理解表达式的构成——

公告 | 平安银行：各项相关业务深度借助区块链等科技手段 旗下没有陆金所:平安银行在回复投资者提问时表示：平安银行各项相关业务深度借助人工智能、区块链、物联网、大数据等科技手段。同时平安银行还表示，目前没有子公司，旗下没有陆金所。[2019/10/17]

当坐标变化不断向横纵坐标轴的远方移动时，越趋近无穷大，V2曲线形态越向下方恒定乘积曲线拟合。即K0 趋近gamma，CurveV2 表达式reduction：

移项：

很明显，这将是一条偏向下方恒定乘积曲线的新曲线。

在这里，我们暂时只能从混合曲线的基本构造原理出发，逆向来解释Curve V2表达式的构成缘由，即以极限的思想分别向“均衡点”范围逼近以及向横纵远端逼近，表达式会分别reduction为Curve V1和恒定乘积曲线，以此来实现Curve V2将Uniswap 和Curve V1融合的目的，使得这种复杂混合曲线可以支撑通用兑换，并且具备更好的集中流动性和滑点优势，同时保留Uniswap对流动性的保护以及对市场汇率突发变化的响应优势。

内部预言机

其实Curve V2还有一项非常重要的创新——内部预言机repegging机制。这项机制对实施更好的集中流动性以及减缓无常损失是十分有利的。

Curve V2 引入了一种price_scale的价格度量，比如池子中有USDT 和B_token两种资产，balance为b=[1000,500]，汇率上1 B = 2USDT，则price 为p=[1,2]，最后相乘获得一种scaledbalance 为x=[1000,1000]。

结合图1，在均衡点处，scaledbalance 序列内元素相等（恒定乘积特性）——

随着市场汇率的变化、兑换的发生、LP做市行为的影响，系统坐标点会逐渐偏离原始“均衡点”，如果不加以纠正曲线形态，不仅会造成流动性的聚集性减弱，还会带来无常损失。CurveV2 为此提出了MarketPrice Update 机制[1]——

i)exponentially moving average (EMA) price oracle

ii)profit measurement

iii)repricing algorithm (depends on i and ii)

概括来讲，系统会通过经典的内部预言机机制EMA不断捕获系统内汇率的移动序列，然后不断在每一次交易和做市行为后根据priceoracle 来更新一种名为收益度量（profit）的变量Xcp。

这种变量可以理解为每一次价格偏移距离原始均衡点的幅度，可以直观理解为，如果汇率变化幅度不大，系统公式将依旧以原始均衡点为根基，如果汇率变化非常大，坐标点在曲线上偏移很大，则系统应该重建公式，更换新的“均衡点”根基，以此来缩小无常损失和重新聚集流动性。Xcp这个变量便是用来量化合适可以更换公式和均衡点的手段。

如上所述，当Xcp突破阈值后，系统会根据此时更新的oracleprice 来更新price_scale，以此来为新公式定位新的均衡点位置，随后更新新的D值，获取新的表达式。

这样，原本固定的Curve V1曲线便会随着场内汇率的大偏移不断变换均衡点，使得永远在当前汇率附近具备最大的流动性，及时对抗套利者，减缓无常损失。论文中有关于此项机制非常详细的参数化定义，也是实现的复杂之处。

总结

Michael Egorov一如既往地不愿意多说，所以我们看Curve V2非常晦涩。本文介绍了V2引领性的两大创新机制：新曲线和repegging。这条新曲线不仅静态复杂，还拥有了动态属性，可以根据EMA 和Xcp智能响应系统偏移，让池子流动性最大化地聚集在当前汇率范围内，极大地提高了动态资本效率，这是可以超越Uni V3的地方。我们最终会发现，CurveV2 可以与Uni V3再组合。

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