作者：Lucas Baker、Nihar Shah、Alex Toberoff 和 Suraj Srinivasan，Jump Crypto研究员；翻译：金色财经0xxz
去中心化交易所（DEX）是DeFi的核心基础之一，每天促进数十亿美元的交易。人们可能会认为，生态系统中这样一个关键且久经考验的组成部分将面临巨大的优化压力，而“交易供应链”的许多方面确实已经进行了优化，无论是实现跨池交易的DEX聚合平台，还是无gas费的互换交易。
零知识身份验证方案Outdid完成250万美元种子轮融资，Jump Crypto领投:6月30日消息，总部位于英国的零知识证明隐私身份验证方案提供商Outdid宣布完成250万美元种子轮融资，Jump Crypto领投，Superscrypt以及Matias Woloski、Martin Varsavski、Gaston Frydlewski等15名天使投资人参投。
Outdid提供了一个隐私身份验证工具，通过利用零知识证明来验证政府颁发的原始文件，而无需中介机构进行验证并出具证明。2023年5月份，隐私区块链Dusk Network宣布向Outdid投资5万美元。[2023/6/30 22:09:37]
协议层也具有丰富的创新设计，包括RFQ平台、私有中继服务、订单流拍卖（OFA），甚至是重新捕获交易活动所创造的价值的竞争工具。然而，令人惊讶的是，很少有人审视分析那些让交易一开始变得“脆弱”的基本参数。
由Jump控制的Robinhood平台地址目前剩余7.96亿美元加密资产:6月10日消息，据0xScope监测数据显示，由Jump控制的Robinhood平台地址目前剩余价值7.96亿美元加密资产，该地址目前持有的433,955枚ETH价值7.59亿美元。此外，该地址目前剩余价值2300万美元的SHIB、价值667万美元的COMP、价值469万美元的UNI，以及价值209万美元的LINK等山寨币。[2023/6/10 21:28:29]
对于通过内存池公开提交的交易来说，“三明治”攻击仍然是一个主要问题，即通过在交易前后下单相同资产的交易来提取互换交易或类似操作所创造的价值。Eigenphi的研究人员估计，仅在以太坊上，三明治攻击就在30天内产生了超过800万美元的利润，这构成了所有链上“最大可提取价值”（MEV）的大部分。
OKX Jumpstart将于2023年4月23日开启SUI销售:据OKX官方消息，OKX Jumpstart将于2023年4月23日 (UTC+8) 开启SUI新币销售，活动将采用最新的“认购+抽签”的方式销售SUI币，销售价格为0.1美元，支付币种为OKB，这个流程包括持仓统计、新币认购、抽签与发放，通过OKX APP，并完成KYC2验证等条件即可参与活动。同时针对Sui生态的贡献者，额外开启白名单销售。白名单销售只面向Sui生态的贡献者开放，用户需要完成Sui Foundation的白名单验证。[2023/4/15 14:05:32]
Jump Crypto正在与Solana基金会合作为Solana推出第二个验证者客户端:8月16日消息，高频交易巨头Jump Trading旗下加密投资部门Jump Crypto正在和Solana基金会合作，为Solana构建第二个验证者客户端Firedancer。该客户端将基于C++编程语言，旨在与SolanaLabs现有的基于Rust编程语言的验证器客户端共存。
在部署之后，Firedancer可能有助于避免Solana Labs的单个客户端持有绝大多数验证者权益的问题。另外，Jump Crypto表示，将提议对Solana的开源核心软件进行重大升级。（Decrypt）[2022/8/16 12:29:26]
虽然使用上述服务当然可以进行私下交易或以其他方式保护交易价值不泄漏，但三明治攻击的持续流行表明大多数用户尚未采用这些服务。在实践中，大量的DeFi互换交易是通过使用默认执行参数的协议前端直接提交的（例如Uniswap上的最大滑点为0.5%）。不管这是由于不熟悉还是不愿意依赖第三方服务，我们认为这表明了需要一个更简单的解决方案。其中一种解决方案是智能交易结构——优化交易数量和每笔交易参数——仅在DEX前端就可实现，不需要额外的信任假设或对基础设施进行任何更改。
最近对预防三明治攻击的博弈论方法的研究解释了取决于交易规模的滑点范围如何能够减少很多Uniswap交易者的预期损失（有些人减少了一个数量级或更多）。然而，更广泛的设计空间还需要回答以下三个问题：
单笔互换参数：内存池交易员应该如何设置滑点范围，以最大限度地减少单笔交易的预期损失？
最佳互换分割：在单个池中，内存池交易员应该如何将单个大单互换交易分割成跨顺序块执行的多个部分？
MEV-aware的DEX路由：针对跨多个池的交易，DEX聚合平台应该如何考虑MEV因素，以最大限度地减少预期的端到端损失？
我们最近提出了一个理论框架来解决前两个问题，将问题简化为一组闭环解决方案。首先，我们展示了如何为给定的交易规模设置参数，以平衡执行的预期损失（例如交易失败和gas成本）和提取的损失（例如三明治攻击）。其次，我们展示了，对于滑点随交易规模增加而增加（例如，Uniswap和Curve等恒定乘积DEX）的一个给定凹函数，最佳解决方案是将大规模交易拆分为跨顺序块的若干同等规模交易，其确切规模由价值函数确定。
虽然目前的框架还只是初步理论性的，但我们非常希望看到框架的实现和扩展。未来要做的工作可能包括扩展到较小规模的互换，其中每笔交易的gas费所占财富比更大，以及将多区块互换推广到多个池的工作。更广泛地说，我们鼓励DeFi建设者从交易双方角度优化互换市场的效率，帮助用户表达智能前端默认参数，同时持续改进市场设计和架构。随着交易量的增加、应用的成熟和采用的扩大，为用户提供高效交易的工具将变得越来越重要，无论他们是否精明老练或者或对加密货币的种种是否有足够经验。
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