Minimiser le risque financier dans les échanges décentralisés

Les échanges décentralisés (DEX) deviennent une partie importante de la finance moderne. Ils permettent aux gens de trader des cryptos sans avoir besoin d'une autorité centrale. Ce nouveau mode de trading est en pleine expansion parce que beaucoup de gens cherchent des moyens d'éviter les risques liés à la confiance dans les systèmes centralisés. Le Code Quest SIAG/FME 2023 a encouragé les équipes à trouver des moyens d'améliorer les DEX, notamment en réduisant le risque financier lors de la fourniture de liquidité à ces échanges.

#Comprendre les DEX et les Market Makers Automatisés

Les DEX fonctionnent différemment des bourses traditionnelles. Ils utilisent des contrats intelligents, qui sont des contrats auto-exécutants avec les termes directement écrits dans le code. Ce système peut aider à éviter les problèmes qu'on a vus dans les échanges centralisés, comme FTX, qui a rencontré de sérieux soucis à cause de sa nature centralisée.

Une technologie clé dans les DEX est le Market Maker Automatisé (AMM). Un AMM utilise des algorithmes pour gérer comment les actifs sont échangés et évalués. Les échanges se font dans des pools de liquidité, qui sont comme des fonds communs où les utilisateurs déposent des actifs. Il y a deux groupes impliqués dans ce processus : les Fournisseurs de liquidité (LP) qui ajoutent des fonds au pool, et les Preneurs de liquidité (LT) qui échangent des actifs.

Quand des LP ajoutent des fonds au pool, ils reçoivent des pièces de fourniture de liquidité, qui montrent combien du pool ils possèdent. Les LT paient des frais chaque fois qu'ils échangent des actifs, et ces frais sont partagés entre les LP en fonction du nombre de pièces qu'ils détiennent.

Les prix dans les AMM sont fixés en utilisant des formules mathématiques. La méthode la plus courante est le Market Maker à Produit Constant (CPMM), qui assure que la valeur totale des tokens dans le pool reste la même avant et après une transaction.

#L'Importance de la Valeur à Risque Conditionnelle

Dans le monde de la finance, gérer le risque est crucial. Une mesure importante du risque est la Valeur à Risque Conditionnelle (CVaR), qui aide à comprendre les pertes potentielles dans de mauvaises situations. Cette mesure devient particulièrement pertinente lors de la fourniture de liquidité dans les DEX, car des investissements initiaux différents peuvent conduire à des rendements très variés.

Minimiser la CVaR signifie trouver la meilleure façon de répartir la richesse entre différents pools pour réduire les pertes potentielles tout en visant de bons rendements. C’est ce que les équipes du Code Quest SIAG/FME cherchaient à réaliser avec leurs stratégies.

#Le Défi de la Compétition

La compétition a demandé aux participants de concevoir une stratégie d'investissement qui minimise la CVaR tout en fournissant de la liquidité dans divers pools. Chaque équipe devait prendre en compte comment la distribution initiale de leur investissement affecterait les rendements finaux et, par conséquent, la CVaR.

Les méthodes traditionnelles d'optimisation des portefeuilles supposent souvent des relations linéaires entre divers facteurs. Cependant, dans le contexte des AMM, le retour sur investissement est non linéaire et complexe. Par conséquent, les équipes devaient développer de nouvelles stratégies qui pouvaient efficacement relever ces défis.

#Notre Approche en Trois Étapes

Pour aborder le problème, nous avons développé une méthode en trois étapes visant à minimiser la CVaR plus efficacement :

1. Approximation de Fonction : D'abord, nous avons approximé la fonction cible, qui mesure la CVaR. Cette approximation était conçue pour être plus facile à traiter que la fonction réelle, rendant les calculs plus rapides.

2. Minimiser l'Approximation : Ensuite, nous avons minimisé la fonction approximée pour trouver un point de départ pour la dernière étape d'optimisation.

3. Optimisation Directe : Enfin, nous avons utilisé le résultat de la deuxième étape pour minimiser directement la fonction CVaR réelle, améliorant ainsi l'exactitude globale.

Cette méthode nous a permis de traiter les complexités mathématiques impliquées tout en veillant à ce que nos solutions restent pratiques.

#Simulation de Scénarios de Marché

Pour calculer des résultats comme la CVaR, il était nécessaire de simuler différents scénarios de marché. La compétition a fourni un moteur de simulation qui générer des ordres de marché basés sur des paramètres spécifiques. Ces paramètres incluaient des éléments comme le nombre de transactions, les types de transactions effectuées, et la période de simulation.

Dans notre approche, nous nous sommes concentrés sur la génération d'un ensemble de données de transactions simulées, qui servait de base à la construction de nos modèles. En réalisant de nombreuses simulations, nous pouvions mieux comprendre les résultats potentiels pour différentes stratégies d'investissement.

#Utilisation de la Régression par Crête Kernel

Pour la première étape de notre approche, nous avons utilisé la Régression par Crête Kernel (KRR). Cette méthode statistique nous permet de faire des estimations éclairées sur les relations complexes entre les stratégies d'investissement et leurs résultats.

La KRR fonctionne en créant une version moins complexe de notre fonction cible, qui peut être évaluée rapidement. Avec un ensemble de données bien choisi, cette méthode permet des prédictions précises tout en gardant les temps de calcul gérables.

#Programmation des Moindres Carrés Séquentiels

Dans la dernière étape, nous avons utilisé la Programmation des Moindres Carrés Séquentiels (SLSQP), une technique mathématique qui aide à trouver des solutions optimales sous certaines contraintes. Cette méthode est particulièrement utile lorsqu'on traite des relations complexes et non linéaires comme celles présentes dans notre problème d'investissement.

En partant des résultats de l'étape KRR, la SLSQP a aidé à affiner notre stratégie pour en faire la meilleure solution possible pour minimiser la CVaR.

#Expérimentations et Résultats : Comparaison des Stratégies

Pour évaluer notre méthode proposée, nous l'avons comparée à d'autres stratégies développées par des équipes concurrentes. Nos tests consistaient à utiliser les mêmes paramètres de marché que la compétition et à analyser comment chaque approche se comportait en termes de CVaR et d'efficacité computationnelle.

Nous avons constaté que notre méthode était capable d'obtenir de meilleurs résultats en matière de minimisation de la CVaR tout en utilisant beaucoup moins de temps de calcul. Cette efficacité est cruciale, surtout lorsqu'il s'agit de faire tourner de nombreuses simulations et itérations.

#Test de Robustesse avec des Paramètres Variés

Pour s'assurer que notre approche ne se limitait pas à un surajustement aux paramètres spécifiques fournis par le défi, nous avons réalisé des tests avec différentes configurations. En variant l'horizon temporel et les niveaux de confiance, nous pouvions observer comment notre méthode tenait le coup dans divers scénarios.

Les résultats ont confirmé que notre stratégie était robuste et adaptable, fonctionnant bien dans une gamme de conditions différentes.

#Conclusion

Notre travail dans le Code Quest SIAG/FME illustre le potentiel de stratégies bien structurées pour minimiser le risque financier dans les échanges décentralisés. En combinant des méthodes statistiques comme la Régression par Crête Kernel avec des techniques d'optimisation telles que la Programmation des Moindres Carrés Séquentiels, nous avons démontré un cadre puissant pour aborder des problèmes d'investissement complexes.

Alors que la finance décentralisée continue d'évoluer, il reste beaucoup d'opportunités d'exploration et d'amélioration dans la gestion des risques. De futurs travaux peuvent encore développer ces méthodes et les appliquer à des environnements de trading plus complexes, améliorant notre capacité à faire face à l'évolution constante du paysage financier.

En adoptant à la fois des approches innovantes et les leçons tirées des expériences compétitives, nous pouvons continuer à affiner des stratégies d'investissement qui respectent les principes de décentralisation tout en assurant la sécurité financière de tous les participants.