动态权重 AMM 作为组合: 观察到的套利效率与 LVR 分析

动态权重 AMM（亦称时序函数市场制造者,TFMM）通过持续更新池的权重来实现算法化资产配置, 类似于指数基金或智能 Beta 基金。策略会随时间更新目标权重, 套利者将池的价格拉回至这些权重。这导致一系列小幅可预测的失价, 直到被套利者捕获, 从而以系列 Dutch 逆向拍卖形式执行平衡。先前的理论与仿真工作（Willetts & Harrington, 2024）预测该机制可能优于 CEX 风格的平衡。我们在 QuantAMM 协议上的两个活跃池进行测试：一个在 Ethereum 主网, 一个在 Base, 分别相隔六个月（2025 年 7 月和 2026 年 1 月）。我们进行逐区块套利分析, 随后使用损失-平衡（LVR）和平衡-平衡（RVR）基准衡量长期结果。主网表明, 随着时间推移, 套利效率显著提高（套利次数更多, 每笔套利提取的价值更低），达到甚至超过 CEX 模型的水平。在 Base 上, 当每笔套利提取几乎为零甚至更低时, 套利仍然持续，符合路由驱动的执行模式, 实现的效率达到或超过标准“完美平衡”LVR 基准。这些结果表明, 动态权重 AMM 是作用于代币化基金的高效执行层, 在路由和数据成本降低压缩套利价差的 L2 上表现尤为出色。