自動マーケットメイカーのトレーディング戦略を強化する

近年、自動マーケットメイカー（AMM）が暗号通貨の取引方法を変えたよね。ユーザーは従来の中央集権的取引所に頼ることなく、スマートコントラクトを介して直接取引できるんだ。この記事では、深層学習を使ってAMMシステムでより良い取引戦略を作る方法を見ていくよ。

#AMMと中央集権的取引所の背景

UniswapみたいなAMMは、特定の数学的な式を使ってトークンを取引するんだ。注文書で注文を追跡する代わりに、AMMはプール内のトークンの量に基づいて価格を設定する。この構造のおかげで、誰かに注文をマッチングしてもらうのを待たなくても、ユーザーが取引しやすくなるんだ。

対照的に、中央集権的取引所では、ユーザーが買いや売りの注文を出し、その注文が他の誰かとマッチングされるシステムになってる。ユーザーは買いまたは売りの注文を出すけど、それらは誰かがマッチングするまでシステムに残ってる。このモデルはもっと馴染みがあって、長らく標準的なやり方だった。

#AMMと中央集権的取引所の相互作用

両方のシステムはお互いに影響を与えることがあるよ。例えば、中央集権的取引所で誰かが大きな取引をすると、AMMシステムの価格も変わるかもしれない。この相互作用を理解することが、効果的な取引戦略を作るためには重要なんだ。

#取引戦略の問題

トレーダーは通常、市場価格に対する影響を最小限に抑えながら、特定の量のトークンを買ったり売ったりしたいと思ってる。この問題は「最適な実行」として知られているんだけど、トレーダーは自分の意図を明らかにすることなく、どのくらいの速さで取引を実行するか決めなきゃいけないから難しいんだ。

私たちは、AMMと中央集権的取引所の動態を捉えるモデルを提案するよ。このモデルを使うことで、市場の状況を考慮しながら、取引を実行するのに最適なレートを見積もることができるんだ。

#私たちのアプローチ：深層学習の利用

市場の動態の複雑さを考えると、最適な実行問題を解決するために深層学習に頼ることにしたよ。従来の数学的手法は、市場の行動の複雑さを簡単には捉えられないことが多いから、深層学習を使って動態を扱うことができるんだ。

#経験的データ分析

まずは、特定のAMMからの取引データを分析するよ。ETH-USDCの取引ペアに焦点を当てて、人気のプールでの取引量が多いところを見ていくんだ。このプールは通常、高い取引量を持っているから、私たちの研究には適してる。さらに、このデータを中央集権的取引所の取引情報と比較して、取引パターンの違いを理解するよ。

#取引サイズと取引パターン

最初に観察するのは取引のサイズだ。取引サイズを分析すると、通常の分布には従ってないことがわかる。代わりに、異なる取引行動を示す二つの明確なパターンが見つかったよ。

#取引間の到着時間

次に重要な分析は、取引の間にかかる時間だ。買いと売りの取引が発生するまでの平均時間を見てみる。私たちの発見では、買いの取引はしばしば売りの取引のすぐ後に続くことがわかった。これは、トレーダーが市場の変化に迅速に反応していることを示唆しているよ。この反応は、アービトラージによる利益の機会を追求する動機によるものだろう。

#AMMと中央集権的取引所間の価格ダイナミクス

次に、AMMと中央集権的取引所の価格の関係に注目するよ。両方の場所で価格がどのように変わるのか、そしてそれがどのようにお互いに影響するのかを理解したいんだ。

#価格スプレッドに基づく期待リターン

価格のスプレッドに基づく取引からの期待リターンを調べるよ。歴史データを分析することで、現在の価格差に基づいた潜在的なリターンを見積もることができる。私たちの分析から、価格スプレッドと期待リターンの間には、確かに関係があることがわかった。

#市場動態のモデル化

経験的基盤を確立した後、私たちは両市場の動態を表す定量モデルの開発に移る。ここでは、AMMと中央集権的取引所での価格と取引量の行動を説明できる方程式を作成するよ。

#AMMと中央集権的取引所の共同モデル

私たちのモデルには、AMMでの取引行動と中央集権的取引所での価格の動きが含まれているんだ。取引量や価格の動態など、さまざまなパラメータを含めて、これらの市場がどのように相互作用しているかを包括的に見ることができるよ。

#最適化問題の定式化

このセクションでは、トレーダーのための最適化問題を提起するよ。具体的には、トレーダーが取引のリターンを最大化し、市場への影響を最小限に抑える方法で注文を実行できるかを決定したいんだ。

#エージェントの取引強度の制御

私たちのモデルのトレーダーは、取引を実行する速さをある程度制御できるんだ。このレートを調整することで、彼らの取引の意図がどれだけ明らかになるかを制限できるから、行動に注目を集めることを避けられるんだ。

#モデルの数値的実装

最適化問題を解決するために、深層学習技術を使って解の近似を行うよ。これはDeep Galerkin Method（DGM）という特別な方法を使って行う。この方法を使うことで、従来の数値手法に比べて、より効率的に最適な取引戦略を見つけることができるんだ。

#深層学習モデルのトレーニング

私たちは、膨大な歴史的取引データを使ってモデルをトレーニングするよ。トレーニングプロセスでは、モデルのパラメータを調整して、最適な取引戦略の信頼できる予測を得られるようにするんだ。

#モデルテストの結果

モデルがトレーニングされたら、異なる取引戦略に対してテストして、どれだけうまく機能するかを見るよ。結果として、深層学習に基づくアプローチが、利益に関してよりシンプルで素朴な戦略を上回ることが示されたんだ。これは、モデルが市場動態の複雑さを効果的に捉えていることを示唆しているよ。

#最終的な取引結果のヒストグラム

私たちはまた、最適化戦略を使用した場合と素朴なアプローチを比較して、その結果を分析するよ。リターンの分布を比較することで、情報を持った取引戦略の利点を明確に見ることができるんだ。私たちのモデルを使ったトレーダーは、市場状況を考慮せずに資産をすぐに売却する人たちよりも、最終的なリターンが良い傾向があるよ。

#結論

ここで提示したモデルは、自動マーケットメイカーの領域で取引を行うトレーダーにとって貴重なツールを提供するよ。AMMと中央集権的取引所での取引がどう相互作用するかを理解することで、トレーダーは効果的でリスクを最小限に抑えた戦略を設計できるんだ。

深層学習は、このコンテキストでの最適化問題を解決する可能性を示していて、金融や取引戦略においてその有用性を証明しているよ。市場が進化し続ける中で、私たちのフレームワークは異なるシナリオにさらに適応できるかもしれないし、より高度な取引ソリューションを提供できるかもしれない。

将来的には、モデルを拡張してより複雑な取引行動や戦略を含め、さまざまな条件が取引結果にどのように影響するかを探求するかもしれない。これが暗号通貨取引の速い世界でのトレーダーにとって、さらなる洞察とツールにつながるかもしれないよ。