作为 DEX 处理模型的 FBA 案例研究

我们研究了基于区块链的利用订单簿记录未成交订单的 decentralized exchanges（DEX，去中心化交易所）中连续与离散订单匹配模型的福利损失。连续处理将每笔到达的交易与当前订单簿进行匹配。离散处理模型，即频繁批量拍卖（FBA），以统一价格双向拍卖按批次离散执行交易：订单先按价格匹配，若竞争订单指定相同价格则按确切交易顺序匹配。我们发现，在典型情景下（例如少数参与方私下掌握资产估值信息），FBA 比连续处理施加更少的福利损失并提供更好的流动性。即便在其他情况下，在以下设定中其亦实现更优的社会福利与流动性供给：当价格接受者与反映资产价值变化的公开信息的到达频率相对于私人信息足够高时；当优先级费用（用于更快将交易纳入区块链）较小时；或当市场买卖双方更为均衡时。我们对名为 dYdX 的 DEX 上 BTC-USD 与 ETH-USD 交易的实证分析表明，FBA 可降低 21%–37% 的交易成本。