DEX 聚合器只是固定化模式？從調整后價格等方面入手分析五大項目_API:UNI

最佳報價并不一定是最佳調整后價格，就像買機票一樣，可能還有一堆后續費用和成本。

延伸閱讀：《DeFi?獨角獸?1inch?的正滑點收入模式是利是弊？為何有人喜歡有人恨？》?《鏈聞精選好文｜讀懂風頭漸盛的?DeFi?聚合器》

原文標題：《引介?|?DEX?聚合器性能全面分析》?撰文：Fulvia?翻譯?&?校對：閔敏?&?阿劍

太長不看

在?70%?的情況下，0x?API?所提供的調整后價格優于?1inch、Dex?Ag、Paraswap?和?Uniswap。所謂的調整后價格，就是支付完交易費后的價格。

0x?API?1.0?在?gas?效率上處于市場領先地位。0x?API?提供一個經過高度優化的自定義架構。因此，用戶通過該?API?訪問?Uniswap?流動性的成本與直接訪問?Uniswap?一樣低，甚至更低。

聚合器通過承諾讓用戶獲得整個生態的最佳報價，來消除用戶在選擇交易平臺時的心理障礙。然而，并非所有聚合器都相同：它們在定價、報價準確性、gas?使用量、回滾率和響應時間方面有不同程度的區別。

最佳報價并不一定是最佳調整后價格。就像買機票一樣，可能還有一堆后續費用?/?成本。雖然基礎票價可能很便宜，但是當你把所有附加費用算進來后，實際費用可能會很高。

0x?API?和?Matcha?是?0x?Labs?推出的兩款產品，可以?讓?DeFi?開發者和交易者輕而易舉地以所有?DEX?流動性來源中的最佳價格買賣資產。

DEX?流動性之戰和聚合器的崛起

過去幾周涌現出了大量新的流動性來源。有超過?40?億美元的資金分布在?15?個來源上，而且每周還會有新的來源出現。因此，DEX?流動性變得比以往更加分散，讓?DeFi?用戶更難為特定交易找到最佳價格。

這就推動了聚合器的崛起。過去?12?個月以來，聚合器取得了巨大發展，其交易量在第三季度占總交易量的?9.6%?左右。但是，人們對聚合器有點誤解。例如，雖然報價通常被當作是比較聚合器性能的唯一指標，但是人們時常會遇到一些聚合器報價?100?美元卻以?90?美元結算的情況。報價并非實際的結算價格。這就引出了一個問題：究竟什么才是衡量聚合器性能的正確指標？

本文旨在揭示聚合器行業的現狀以及如何客觀衡量并比較聚合器的性能。

調整后價格——比較聚合器的黃金指標

MakerDAO：wstETH超過ETH成為Maker上最大抵押資產:7月8日消息，MakerDAO發推稱，wstETH超過ETH成為Maker上DAI的最大抵押資產，5.3億枚DAI來自wstETH，4.97億枚來自ETH。[2023/7/9 22:26:20]

我們認為要構建一個高性能的專業級聚合器，必須遵循以下原則：

1.準確性：聚合器應該具備準確性，即，結算價格應等于報價。輕微的差異是可以接受的，因為交易提交的時間與交易在鏈上確認的時間之間往往存在市場波動。然而，在其它所有條件不變的情況下，報價越準確的聚合器越好。所見即所得。

2.低成本：鏈上執行的操作越多，gas?使用量即越多，進而導致?gas?成本越高。聚合器的目標應該是盡可能降低成本，以確保用戶獲得最佳成交價格。聚合器應該適應當前?gas?價格市場，并相應調整路徑。在?gas?上花的每一分錢都應該為用戶帶來更多價值。

3.低回滾率：為了保護用戶，聚合器必須將任意大小交易的回滾率控制在較低范圍內。如果遇上交易失敗的情況，用戶會感到非常沮喪，因為?gas?費已經付過了。

最后，我們將上述原則總結成一個黃金指標：調整后價格。

雖然我們單獨分析了上述指標，但是本文主要聚焦于調整后價格。調整后價格指的是當交易在鏈上完成時，用戶支付完交易成本后的價格。其計算公式如下所示：

調整后價格?=?已賣出資產的美元價值?/(已買入資產的美元價值?-?交易成本的美元價值)

我相信，這個指標更適合用來比較聚合器，因為這是用戶最終影響用戶收益的價格。讓我們來看一個例子：

某用戶想要花?100?DAI?來買入?USDC。聚合器?1?的報價是?100?USDC，交易成本為?5?美元。根據上述公式，我們可以得出調整后價格?=?100/=?1.05?美元。

再看另一個聚合器。同樣的?100?DAI，聚合器?2?的報價是?104?USDC，但是交易成本為?10?美元。在這種情況下，調整后價格?=?100/=?1.06?美元。

在上述例子中，聚合器?1?找出了一個更便宜的價格。雖然聚合器?2?的報價更高，但是我們可以看出交易成本對調整后價格的影響。總而言之，多花?5?美元買入?4?USDC?顯然略貴一些。

我們模擬了?59,975?個交易，并計算了不同交易所的調整后價格，得出了以下結論：

_0x?API、1inch、Dex?Ag、Paraswap?和?Uniswap?的調整后價格勝率。0x?API?提供的調整后價格在?72%?的情況下優于其它聚合?_

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平均來看，0x?API?在?70%?的情況下表現優于其它交易所。也就是說，使用?0x?API?聚合器的交易者獲得所有?DEX?最佳價格的概率是?70%。

就調整后價格而言，我們發現隨著交易額增加，交易所的獲勝率會發生變化。就小型交易而言，Uniswap?的表現較好，因為其交易成本相比大多數聚合器更低。隨著交易額增加，聚合器將履行其職能，開始將交易拆分給不同的來源。就任意大小的交易而言，0x?API?都表現良好。隨著交易額增加，聚合器開始顯露競爭力。例如，就大型交易而言，1inch?相比?0x?API?更具競爭力，因為它的來源更多。

方法論

這一節中分享的數據來自我們?0x?Labs?構建的模擬工具。面對不同的代幣對、交易額和確認延遲，我們都可以通過該工具持續進行報價并執行交易。如果你懂技術，我一說你們就懂了：這種模擬是在?Geth?節點上執行?eth_call?調用，并使用狀態覆寫來為交易提供資金并對其進行追蹤，包括買賣數量和?gas?使用量等指標。

我們追蹤的交易所包括?0x?API、1inch、Dex?Ag、Paraswap?和?Uniswap。在這次研究中，我們選擇了這些?DEX?上最常見的?20?個交易對，并通過公開?API?平均每個交易所取?11,995?個交易作為樣本。交易額范圍在?100?美元至?100?萬美元之間，結算延遲在?0?至?180?秒之間。這次模擬持續大約?78?小時，gas?價格在?47?至?194?gwei?之間波動，這樣可以保證我們的研究反映市場情況。

在本報告內的圖表中，綠色條形和?Matcha?代表的都是?0x?API。只有調整后價格超出其它交易所?0.005%?的交易所才會被視為最終贏家。如果差距在?0.005%?以內，則視為平局。「包括?Metcha?在內的平局」指的是，0x?API?和另外一家或多家交易所打平。「不包括?Metcha?在內的平局」指的是，除了?0x?API?以外的兩家或多家交易所打平。所有圖表采用的顏色都是統一的。

數據：比特幣波動率下降到2020年6月水平:1月11日消息，Arcana Research的一份研究報告顯示，比特幣30天波動率已經下降到2020年6月的水平，這一低位已觸及2013年、2015年、2016年、2018年、2019年和2020年的前幾個低點。 （todayq）[2023/1/11 11:06:12]

準確性、gas?使用量、回滾率和響應時間

在本研究中，我們分析了三個不同的價格。因此，我們給出以下定義：

報價：針對特定交易的初始廣告價格?——?用戶在?UI?中看到的標價。

實際價格：延遲后的實際結算價格。從交易提交到鏈上確認之間通常需要?0?至?180?秒。

調整后價格：當一筆交易完成時，用戶支付完交易成本后的價格。換言之，就是實際價格減去成本。

我們先來看看報價和實際價格。

0x?API、1inch、Dex?Ag、Paraswap?和?Uniswap?的報價和實際價格勝率。許多聚合器似乎針對報價進行了優化，但是最佳報價并不一定意味著最佳調整后價格

在上圖中，我們可以看出，Uniswap?的整體表現并不突出。上圖與調整后價格勝率圖表形成鮮明對比。換言之，雖然?Uniswap?無法提供最佳報價，但是就?5000?美元以下的交易而言，它有時能提供最佳的調整后價格，因為交易費低。正如上文所述，隨著交易額增加，Uniswap?的勝率會大幅降低，因為聚合器能夠將交易拆分給不同的來源，從而找到最佳價格。

從這些圖表中，我們還可以看出，0x?API?在報價和實際價格上的勝率遠遠低于它在調整后價格上的勝率?——?相差幅度平均為?19%，如果考慮到平局情況，報價和實際價格的勝率分別為?57%?和?63%。0x?API?在調整后價格的平均勝率約為?72%。0x?API?在報價和實際價格上的勝率之所以如此低，是因為我們在設計智能合約路由邏輯時作了明確的權衡，在計算訂單的交易路徑時考慮了?gas?成本。通過在?0x?API?的智能訂單路由中考慮?gas?成本，我們可保證價格優勢超過從不同來源獲取流動性的成本。

遺憾的是，許多聚合器似乎僅為在報價競爭中勝利做了優化，因為這能為他們吸引更多用戶。然而，正如上文的聚合器?2?例子所示，不考慮交易成本的聚合器能提供更好的報價，因為他們愿意支付更多錢，但是這實際上對用戶來說不是最優惠的方案。因此，最佳報價并不一定會帶來最佳調整后價格。

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一個很貼切的比喻是訂機票。你有沒有因為某個航空公司的航班看似比其它公司的航班便宜而訂它的機票，最后卻發現需要為選座位支付額外的費用，行李托運的收費也貴一點？雖然基礎票價可能更便宜，但是加上雜七雜八的費用后反而支付了更多的錢。某些聚合器也是同樣的道理：看似報價比其它聚合器高，但是一旦交易完成，實際到手的錢卻低于預期。

但是，為什么會出現這種情況？

以?1inch?為例，因為它在報價和實際價格上的勝率最高。從報價到實際價格再到調整后價格，1inch?的勝率呈階梯式下降，從?22%?降至?19%?再降至?14%。這意味著，1inch?看似有?20%?的可能達成最佳交易。然而，一旦交易完成后扣除成本，事實往往并非如此。

通常來說，報價和實際價格之間產生差異的原因是，報價不準確，或者在報價到鏈上結算這段時間內市場價格發生變化，從而導致報價失效。實際價格和調整后價格之間的差異就是使用聚合器而產生的額外成本。

我們來看看所有交易所的準確性。交易所按照報價結算的概率是多少？

準確性很重要，因為它可以建立用戶信任，并反映聚合器的報價是否與終端用戶實際支付的價格相符。如果有足夠多的時間和樣本，差異會趨于?0。

正如上圖所示，0x?API?和?Uniswap?始終存在正偏差，也就是說交易的報價至鏈上結算之間的價格波動對用戶有利。也就是所謂的正向滑點。一旦發生這種情況，0x?API?總是會將正偏差傳導給用戶。

有趣的是，1inch?的偏差始終小于零，也就是說無論市場價格如何波動，用戶都得不到更有利的價格。偏差小于零也表明，聚合器正在使用過時信息報價，或者響應速度不夠快。這些問題可能會導致交易回滾概率變高。如果發生交易回滾，雖然沒有發生代幣買賣，但是用戶依然需要支付交易費。后文會給出詳細解釋。

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現在，我們再說回成本，在以太坊上是以?gas?使用量衡量的。在下圖中，我們可以看出這些交易所的?gas?使用量之間存在很大差異。

就聚合器而言，正應了那句老話「少即是美」。如果聚合器能給用戶帶來更多價值，那么成本高一點也無妨，但是正如我們之前在調整后價格勝率圖中所顯示的那樣，大多數聚合器都無法做到這點。優化代碼來降低?gas?使用量會提高聚合器將交易分割給更多來源以獲取更多價值的可能性。

Uniswap?是?gas?使用量最低的交易所之一，因此這是所有聚合商都應該追求的目標，尤其是對于那些小型交易來說。一筆價值?100?美元的交易根本不可能分割到多個交易所上，即使?gas?價格只有?1?gwei?也是如此。

通常情況下，0x?API?的成本比?Uniswap?高。但是，正如調整后價格勝率圖所示，雖然?0x?API?在?gas?使用量上略高一些，但是它有?70%?的概率讓用戶獲得最佳調整后價格。其它所有聚合器的成本至少是?0x?API?的兩倍，也就是說，為用戶帶來了雙倍的成本，但是幾乎沒有創造額外價值。1inch?和?Paraswap?是?gas?使用量最高的交易所，從它們在調整后價格上的低勝率也可看出這點。

為便于客觀比較，以下是所有價值?500?至?1000?美元的模擬交易的平均成本：

0x?API?—?$6.43

1inch?—?$13.58

Dex?Ag?—?$13.41

Paraswap?—?$18.59

Uniswap?—?$3.93?

過去?8?個月來，減少?gas?使用量一直是我們團隊的重點。我們最初的目標是將交易成本降低?50%。然而，在?0x?API?1.0?中，我們成功將平均交易成本降低了?76%?左右。就一筆?5?萬美元的交易而言，0x?API?1.0?的?gas?使用量約為?46?萬?gwei，0x?API?0.0?的?gas?使用量約為?150?萬?gwei。這些優化已經將?0x?API?變成了最高效的聚合器，無論交易大小如何。

事實上，gas?價格在上個月已經遠高于?100?gwei。我們想向你展示?0x?API?在這種情況下的調整后價格勝率。我們進行了第二次模擬，手動抬高了?gas?價格，結果發現在?gas?價格較高的情況下，0x?API?的表現依然優于其它競爭者?——?在?gas?價格高于?400?gwei?的情況下，提供最優調整后價格的概率為?80%。

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現在，再回到?0x?API?和?Uniswap?的?gas?使用量上。通常情況下，0x?API?在?gas?使用量上高于?Uniswap。然而，在?70%?的情況下，0x?API?提供比?Uniswap?更高的調整后價格。0x?API?是如何做到這點的？我們的?0x?Labs?團隊構建了一個高度優化的合約，可以讓?0x?API?通過比默認?Uniswap?合約更節省?gas?的方式獲得?100%?來自?Uniswap?的流動性。這對于路由至單個來源的小型交易來說尤為有利。

以下圖兩個交易為例：

圖左是直接路由至?Uniswap?的?ETH<>UNI?交易。圖右?是通過?0x?API?100%?路由至?Uniswap?的?ETH<>UNI?交易。正如圖中的“交易的?gas?使用量”字段所示，Uniswap?的交易成本約為?11.4?萬?gwei，0x?API?的交易成本約為?11?萬?gwei，后者比前者低了?3.7%。某些鏈上狀態和條件可能會改變結果，但是通常來說，通過?0x?API?將交易路由至?Uniswap?的成本只會比直接在?Uniswap?上交易更低。

至此，我們已經討論過了準確性和?gas?使用量，接下來該談談交易回滾了。當用戶在這些交易所上交易時，交易失敗的可能性有多大？

聚合器應該盡可能將回滾率維持在較低水平，因為在交易失敗后還要支付?gas?對用戶來說體驗感很差。導致交易回滾的常見原因有：報價至鏈上結算這段時間內市場出現波動，以及報價不準確。

我們的模擬工具始終在完美條件下執行交易，即，資金充足、不限量?gas?和無搶跑交易。我們排除了由這些原因以及現實生活中用戶行為導致的交易回滾。因此，對于所有交易所來說，模擬回滾率都低于實際回滾率。盡管如此，模擬回滾率可以很好地反映交易所的表現。

在上圖中，0?至?10?秒的延遲是最有趣的。延遲低于?10?秒則意味著交易立即執行，或交易剛提交后就被打包進了下一個區塊。因此，在該延遲時段內，高回滾率意味著報價不準確。

一般而言，我們發現?Paraswap?的回滾率相比其它交易所是最高的，之后是?Dex?Ag?和?1inch。在人類行為不會導致交易回滾的模擬環境中，發生回滾的可能原因之一是報價過時或報價不準確。如果你還記得，Dex?Ag?和?Paraswap?的準確率最低。

接著來看回滾率對終端用戶的影響。如果用戶在每個交易所上進行?100?筆價值?500?至?1000?美元的交易，交易失敗所造成的平均損失為：

0x?API?—?$6.89

1inch?—?$62.52

Dex?Ag?—?$3.47

Paraswap?—?$119.22

Uniswap?—?$0.21

在現實世界中，我們看到?Uniswap?的日回滾率高達?30%，然而在我們的模擬環境下，較長延遲情況下的最高回滾率為?1.3%?左右。實際回滾率和模擬回滾率之間的差異意味著所有?DEX?的用戶體驗都有很大的改進空間，不過這是另一個話題了。

模擬實驗的結果是，我們的?0x?API?的模擬回滾率在不同延遲情況下都是最低的。0x?API?的模擬回滾率范圍在?0.6%至?1.8%之間。在現實世界中，?我們發現?Matcha?等集成?0x?API?的應用的周均回滾率范圍在?3%?至?4%?之間。

現在，還有一個我們尚未提及的重要指標：響應時間。Matcha?等應用的終端用戶可能對這一指標沒有很深的感受。然而，當你在第三方基礎設施上構建產品時，必須盡可能保證該產品是可靠且快速的。速度更快的聚合器可以讓用戶更快完成交易，減低滑點率和回滾率，并改善用戶體驗。

由于我們的?0x?API?要從超過?13?個來源取樣，保持較低的響應時間是一項技術挑戰。然而，我們的目標是讓?0x?API?成為最專業的流動性聚合?API。目前，0x?API?的響應時間約為?1.5?秒，對此我們深感自豪。

在本研究涉及的所有交易所中，1inch?的響應時間是最長的，比?0x?API?的響應時間高了?2.7?倍。1inch?的響應時間為?4?秒，大約是挖出一個新區塊所需時間的?1/3，可能會導致時效性強的交易發生回滾，例如，在市場情況不斷變化的高波動時期。

鑒于上述所有信息，如何選擇最佳聚合器？我們可以計算各種交易場景下進行轉移的平均收益或損失，從而得出從一個交易所轉向另一個交易所產生的預期收益值。這就是用戶的預期收益。

對于那些從其他聚合器轉向?Matcha?之類集成?0x?API?的應用的用戶來說，低于?1?萬美元的交易的平均預期收益為：

1inch?—?$7.17

Dex?Ag?—?$10.36

Paraswap?—?$14.89

Uniswap?—$17.14

總的來說，如果在?1inch?上交易的用戶轉向?Matcha?之類整合?0x?API?的應用，平均每筆交易預期可獲得?7.17?美元的收益。如果他們是從?Uniswap?轉向?0x?API?的，則平均每筆交易預期可獲得?17.14?美元的收益。

總結

首先，很高興你們能看到這里！

我們的目標是分享我們在構建?0x?API?方面的收獲，并闡明聚合器之間并不明顯的關鍵差異。正如我們在上文提到的那樣，我們想要讓這個行業變得更加透明，并引起關于如何客觀衡量和比較不同聚合器的性能的討論，讓?DeFi?開發者和交易者可以做出明智的決定。

通過公開我們的數據，我們希望推進?DEX?聚合器行業，并繼續為?DeFi?開發者和用戶構建最佳應用。

如果你是交易者，不妨來?Matcha?體驗一下！

如果你是?DeFi?開發者，可以閱讀我們的?0x?API?1.0?公告和?0x?API?文檔。如果你已經將?0x?API?0.0?整合進了你的項目中，轉向?1.0?的遷移過程非常簡單。為以防萬一，我們寫了這份指南。

非常感謝?Ben、Jacob、Kroeger、Lawrence?和?Michael?對本文的貢獻和反饋。

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