撰文：Devin Goodkin，GammaSwap Co-Founder
编译：Peng SUN，Foresight News
首先，我将介绍作为跟踪流动性池表现指标的隐含波动率（implied volatility），这与个人投资者在决定提供流动性时参考的典型 APY 指标相对应。简单起见，我将专注于恒定函数做市商（CFMM），如 Uniswap V2。大多数个人投资者通过 APY 来衡量流动性池的表现。新项目喜欢宣传其高达两到三位数的收益率来吸引流动性，然而，这是判断流动性池表现的错误指标，因为这没有考虑到波动率。
观点：NFT市场应该促进“代表性不足的艺术家和艺术形式”:金色财经报道，Amberfi首席执行官JD Lasica表示，NFT市场应该促进“代表性不足的艺术家和艺术形式”，西方艺术继续在NFT领域占据主导地位，并且通常被视为比其他文化的艺术更有价值和更有声望，这可能会限制非西方艺术形式的可见度和认可度。相反，Web3可以消除文化之间的界限。[2023/3/18 13:11:50]
为了理解流动性头寸与期权类似的原因，让我们来看看传统金融的期权操作方式。期权是一种合约，买方有权在到期日之前或当天以预定价格购买或出售资产，但这并非是强制性的。当标的资产价格变为货币时，期权获得巨大价值的可能性被称为期权性风险（optionality），这就是为什么在判断期权作为投资的潜力时，期权的价格是一个无关紧要的指标。
观点：马斯克相信与购买特斯拉股票相比 购买比特币收益增长更快:对冲基金Great Hill Capital LLC管理成员Thomas Hayes表示，（特斯拉斥资15亿美元购买比特币表明）马斯克相信，与购买特斯拉股票相比，购买比特币获得的收益将增长更快，能为股东带来更好的回报，在我看来，这不是对特斯拉股票的巨大信心。不过这无疑是对比特币的巨大信心，因为现在其他公司也将开始考虑是否应该将部分资金配置到比特币中。（金十）[2021/2/9 19:16:13]
相反，最重要的指标是期权到期时实值期权（ITM）的概率。在某种假设下，这一概率可以用资产的波动率来衡量。在传统金融中，Black Scholes Model（BSM）是最常用于期权定价的模型。对 BSM 的解释超过了本文的范围。从本质上讲，BSM 模型确定了驱动期权价格的标的资产和期权合约的特征。它最重要的推断是标的资产的波动率是决定期权价值的最重要因素。因为波动率越大，期权到期时赚钱的可能性就越大。
观点：美国政府将Libra等视为对美元的真正威胁:Pantera Capital创始合伙人Steven Waterhouse近日表示，美国政府将拥有数亿用户的公司发行的加密货币视为对美元的真正威胁，“无论是Facebook还是Telegram或其他人，都可能挑战中央银行数字货币或现有中央银行货币，这一定会引起监管机构的注意。这就是为什么我们对Facebook的Libra和Telegram的Gram都有如此强烈反应的原因。”（Cointelegraph）[2020/5/15]
就隐含波动率而言，价值是指权利金（premium）所隐含的波动率。在无套利原则下，权利金应该被正确定价，一个追求利润的交易者会假设期权的权利金要大幅高于或低于均值价。
分析师观点：比特币S2F模型核心要素是“人类心理”:比特币分析师，BTConometrics公司S2F（存量-流量比率）模型研究员Nick Emblow强调了S2F模型中容易被遗忘的一个方面。根据Emblow的观点，人们普遍认为S2F对比特币价格的影响。这种看法变成了市场情绪，导致比特币的价格波动。话虽如此，这一流行的模型更多的是“社会学”而不是“计量经济学”。为了进一步解释他的观点，Emblow说，人们主要是着迷于BTC日益增加的稀缺性。这反过来又增加了个人购买比特币(BTC)的可能性。即使没有计量经济学背景，“S2F”模型作为长期预测也是正确的。然而，正如这位分析师所说，它的核心要素是“人类心理”。（U.Today）[2020/5/10]
观点：BTC等各类资产暴跌因投资者急于套现:从比特币到贵金属和欧洲股市的大跌资产抛售，因为投资者正在清算投资组合中的头寸以筹集现金。抛售是受到各种因素的刺激，从冠状病轨迹的不确定性及其对经济的影响，到对美国对欧洲旅行禁令将如何打击航空公司和石油需求的担忧等。芝加哥High Ridge Futures金属交易主管David Meger表示，交易员和投资者正在出售各种资产类别，这是急于套现和轻度的恐慌型举动。（路透社）[2020/3/13]
也就是说，相对于标的资产在整个期权有效期内将实现的实际波动率（actual volatility）而言，期权的隐含波动率过高或过低。实际波动率被称为期权实际波动率（realized volatility）或 RV。对这种实际波动率的一个估计通常是资产的历史波动率（historical volatility，HV）。还有很多其他方法来估计波动率，譬如，相对于市场预期，能够预测宏观经济或某些事件。
重点是，在期权交易时，相对于实际波动率的隐含波动率（IV）才是最重要的指标。鉴于确定期权价值的最佳方式是资产的预期波动率，聪明的交易员可能会寻求只交易由期权权利金所隐含的波动率。
只要历史波动率低于他卖出期权时的隐含波动率，或者历史波动率高于他买入期权时的隐含波动率，那他就会盈利。做到这一点就是通过 Delta 对冲策略来对冲标的资产价格变动的影响。期权的 Delta 是指期权价格相对于标的资产价格变化的变化。重点是买入或卖空标的资产，其数量与期权的 Delta 值相反，以对冲价格的变化。
这样一来，期权交易商仍然会存在受期权波动率影响的主要风险。然而，当标的资产价格变化时，期权的 Delta 值也会发生变化。这种风险被称为 gamma 风险，这是期权价格相对于资产价格的二阶导数。
因此，为了解释 gamma 风险，期权交易者会进行动态对冲，尤其是对冲基金和做市商。也就是说，每当标的资产价格发生重大变化时，它们就会持续重新对冲其 Delta 风险。一段时间后，它们调整与标的资产的对冲以匹配新的 Delta。这就导致了这样一种情况：当标的资产价格上涨或下跌时，期权交易者必须买入更多的标的资产以保持 Delta 中性。
动态对冲的目标是在相反方向上重复期权的 Delta 回报，以对冲标的资产价格涨或跌的风险。因此，期权交易者只存在波动率风险，譬如 BSM 模型中定义的 Vega 风险。
如果你是一个敏锐的观察者，你会意识到每当基础资产价格发生变化时，Uniswap 都会动态地对冲流动性池。当价格上涨或下跌时，Uniswap 会对流动性池的交易对资产分别进行增减。
因此，Uniswap 算法通过动态对冲，重复其持有的储备资产的多头看跌期权的负 Delta，其运作方式是通过激励外部交易者通过与其他交易所的价差来调整储备数量。
在下图中，当资产 A 的价格下跌时，Uniswap 增加对资产 A 的多头敞口，以对冲资产 A 的假定多头看跌价值中不断增加的 Delta 值。当资产 A 的价格下跌时，资产 B 的价格上升，反之亦然。
由于 Uniswap 是动态对冲其资产储备的假定看跌期权多头的风险，那么它基本上总会进行相反的交易。因此，在任何时间，Uniswap 都持有其资产储备的看跌期权头寸。当流动性提供者向一个池子中增加流动性时，他们就会存在内嵌于流动性池的空头期权风险。与传统的期权相比，这些期权非常独特。
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