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人人都是做市商,Algorand的拍卖该怎么玩?

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1993 天前
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来源:橙皮书     作者:Ninos Mansor    编译:风答


在之前的文章中,我们跟Algorand的创始团队一起聊了聊他们的非典型去中心化哲学,而对于很多用户来说,他们更加关心的是:

Algorand的荷兰式拍卖究竟是怎么回事,我该去梭哈一把么?

今天我们带来了arrington关于Algorand的分析,arrington是一家tokenfund,由TechCrunch创始人创立,相信你看完之后,会对于Algorand的荷兰式拍卖会有更好的理解。

以下是正文,enjoy:

01

看跌期权&三种策略

90%成本回购是吸引很多玩家参与这次荷兰拍卖的重要原因,它本质是一种看跌期权,你在买入algo一年后,有权将其卖回给项目方。

涨跌期权是一种相对高阶的金融工具,用在这里使得algo的荷兰拍卖跟此前的ico和ieo完全区别开来,除了公开发行,这种有项目方做back up的拍卖,更是一种做市和风险对冲的手段,中期来看,这种方式会引导用户去做价值发现,同时帮助二级市场找到有效的价格。

我们举一个例子说明:

今天,Bob以2美金价格买入1000个algo,这意味着Bob 90%的的风险有了back up,在90%兑付来临之前,我们可以思考一下A在一年内可能的交易行为:

1、algo市场价格一直高于Bob的认购价,那他的选择有两种,卖掉algo,赚钱走人或者长期持有algo

2、algo价格处于波动状态,先高于Bob的认购价,后来又跌破两美金了,那对于来Bob来说,一个套利机会是,在高于认购价卖出algo,然后找一个algo价格低于1.8的时刻买回来,然后一年后找algo项目方做兑付

3、algo 长期低于Bob的认购价,类似于第二条的机会同样存在,Bob应该设置风险线,一旦价格跌破1.8,就应该立马在市场上卖掉,随后在成交价90%以下的价格再把algo买回来,等待一年后的90%本金兑付,采用这样的策略,此前10%的风险也被对冲掉了。

当然,在第三种策略中,有一种情况是,Algo的价格长期处于偏低的稳定状态,可能找到不到合理的对冲点。


02

人人都是做市商

上面我们讨论了只进行一次拍卖的情况,大部分参与拍卖用户的可能行为,但algorand的拍卖长达五年,这就意味着每次拍卖都会有一个成交价格。

这就会出现很多个Bob,然后他们都可能采用上述的三种策略来处理自己手中的algo,这也意味着,每一次拍卖都会对algo的流动性产生影响,而最后algo的定价可能是基于不同价格模型的加权。

这也就解释了,为什么我们说,algo的拍卖除了公开发行,还有风险对冲和做市的作用。

想象以下Alice的拍卖价格是2美金,Bob的拍卖价格是3美金,在临近90%兑付的时候会发生什么?

这里我们来看看每次拍卖加权后,可能的情况(为了方便计算,我们默认90%兑付,即拍卖成交价大于1美金):

拍卖卖结束后的加权平均价格:

P = 90% x (A1P1+A2P2+...+AnPn)/(A1+A2+...+A2)

其中An=每次拍卖卖出的algo数量

Pn=每次拍卖的最终成交价

当然,这个价格算的非常粗略,我们只考虑了拍卖中Algo的流动性,基金逐步释放的份额和团队、节点手上的algo并没有完全考虑进去。

如果把这些并进去,最后的模型会更加复杂,但目前来看,这种计算是一个不错的参考,至于algo的价格会怎么走,将会是一件非常有趣的事情。

所有参与拍卖的用户都在玩一场游戏,这个游戏随着时间的推移,理论上会出现一个最低价格,而每一个参与者又都会有自己的价格来判断当前的价格是高或者低,所以在algo的拍卖中,每个人都是做市商。


03

你是哪种用户

这种机制让algo的流动性效率会大大提升,能更加有效的做市场运转,相较于EOS或ETH,它更加像传统的外汇市场,大部分货币都有自己独立的流动性,而不是跟着BTC的波动而波动。

值得注意的是,Smart Trader也会参与其中。如果拍卖提供了真实数据(实际是的,数据都在链上),他们能根据模型,推倒出一个相对有效的价格,那么其价格的偏差就构成了algo的套利空间,你可以想象市场可能对“价格”的错误判断,就像usdt不是长期处于1:1水平一样,而“smart trader”会利用usdt阶段性恐慌进行套利。

你可以想象的到,这些用户,会利用algo的经济模型给algo定价,跟踪每次一拍卖的结算日期和当期价格,他们会为低效率定价,并随着时间的推移消除波动性。比如:越接近退款日期,这些模型就越有可能生效,因为投机者的套利需求会增多。

同时他们会感谢拍卖者们的参与,让这一切都可能变成了可自我实现的预言,无论实际参与拍卖者的行为如何,市场都会为algo找到合理的价格。

所以,你是哪种用户?



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