在Raydium中用网格搜索优化流动性：深入研究

概要

什么是网格搜索 (Grid Search)？

想象一下，你正在尝试找到完美的冰沙配方。你测试不同数量的水果、酸奶和果汁，直到得到最美味的混合物。网格搜索的工作方式与此类似，但用于金融策略。在 Raydium 中，它可能用于测试在 OpenBook 上放置限价单的不同设置，例如在每个价格水平上交易多少，以使交易顺畅且有利可图。

Raydium 如何使用它？

Raydium 以特定价格（使用斐波那契比例）下买单和卖单，以提供流动性。网格搜索可能有助于找到订单大小和价格点的最佳组合，以确保为小型和大型交易提供足够的流动性，而不会浪费资源。它测试许多选项并选择最有效的一个。

为什么这很重要

通过优化这些设置，Raydium 可以保持较低的交易成本，并确保大额交易不会扰乱价格。这就像设置一个柠檬水摊位，库存量恰到好处，可以为每个人服务，而不会耗尽或积压。

深入探讨

网格搜索是一种系统的优化技术，用于通过测试预定义范围内的所有可能组合，来找到模型或策略的最佳参数组合。

在 Solana 上的领先去中心化金融 (DeFi) 协议 Raydium 的背景下，网格搜索可能用于优化流动性提供，尤其是在其基于斐波那契的流动性分配策略中。这种方法包括在 OpenBook（以前的 Serum）上以斐波那契派生的价格水平放置限价单，以平衡小额交易的窄幅价差和较大交易的深度流动性。本分析探讨了网格搜索算法、其公式、其在传统金融中的使用方式以及它如何在 Raydium 中应用，并使用 Mermaid.js 图表来提高清晰度。

背景和重要性

Raydium 的混合模型将自动化做市商 (AMM) 池与 OpenBook 的中心化限价订单簿 (CLOB) 相结合，从而实现高效的交易和流动性提供。

Raydium AMM GitHub 中详细介绍的斐波那契流动性分配策略，将限价单放置在从斐波那契比率（例如，23.6%、38.2%）得出的价格水平上，以优化流动性深度。网格搜索作为一种参数优化方法，可能用于微调订单大小、价格水平间距或斐波那契水平数等参数，以最大程度地提高交易效率和流动性覆盖率。对于旨在增强 Raydium 等 DeFi 协议的开发人员和研究人员来说，了解网格搜索至关重要。

斐波那契流动性的放置

请参阅我之前对 Rayium 的深入研究，以深入了解 Raydium 的机制。

传统金融中的网格搜索

虽然网格搜索不是传统金融中的标准术语，但系统地测试参数组合的概念已广泛用于优化问题，包括：

• 投资组合优化：测试不同的资产配置，以最大程度地提高夏普比率或最小化风险。
• 流动性管理：调整现金储备比率或投资阈值，以平衡流动性和回报。
• 交易策略：优化算法交易中的止损水平或移动平均周期等参数。

例如，对冲基金可能会测试各种投资组合权重，以找到最大化回报，同时又保持足够的流动性以进行赎回的组合。如 Algotradinglib Grid Search 中所述，网格搜索在算法交易中尤其常见，用于超参数调整，例如优化交易策略的参数以改善夏普比率或索提诺比率等指标。

网格搜索过程通常遵循以下步骤：

1. 定义参数网格：确定要在交易策略中优化的每个参数的范围和增量。例如，如果你有一个移动平均交叉策略，你可能需要优化移动平均线的长度。
2. 生成参数组合：从定义的参数网格中创建参数值的所有可能组合。这将产生一组需要测试的参数配置。
3. 回测和评估：将每个参数配置应用于历史市场数据，并进行回测以评估每种组合的交易策略的绩效。通常会考虑盈利能力、风险调整后的回报、资金回撤和其他相关指标等绩效指标。
4. 选择最佳参数配置：分析回测结果，并根据你选择的评估标准确定产生最佳绩效的参数配置。这可能涉及比较总回报、最大资金回撤或风险调整后的指标（如夏普比率）等指标。

网格搜索算法和公式

网格搜索涉及详尽地评估指定范围内的所有参数组合，以根据绩效指标找到最佳集合。以下是该算法及其数学基础的详细分解。

算法步骤

网格搜索算法

1. 确定参数：

• 选择要优化的参数，例如，订单大小、斐波那契水平数或价格水平间距。

示例：在 Raydium 中，参数可能包括：

• ( S ): 订单大小（例如，10 SOL，20 SOL，30 SOL）。
• ( N ): 斐波那契水平数（例如，2、3、4）。
• ( D ): 价格偏差乘数（例如，斐波那契比率的 1 倍、1.5 倍、2 倍）。

2. 定义范围：

• 为每个参数指定可能的值。

示例：

• ( S ): [10, 20, 30] SOL
• ( N ): [2, 3, 4].
• ( D ): [1, 1.5, 2]

3. 创建网格：

• 生成参数值的所有可能组合。
• 组合总数 = ( |S| \times |N| \times |D| = 3 \times 3 \times 3 = 27 )。
• 示例组合：((S=10, N=2, D=1))。

4. 评估每个组合：

• 对于每种组合，使用历史或模拟市场数据模拟策略的绩效。
• 计算绩效指标，例如：
• 流动性深度：各种价格水平上可用的订单总价值。
• 价差成本：交易的平均买卖价差。
• 滑点影响：大额交易的价格影响。

评估流动性深度

5. 选择最佳组合：

• 选择最大化绩效指标或满足阈值的组合（例如，具有最低价差成本的最小流动性深度）。

数学基础

对于每种组合，该算法将：

1. 模拟在指定的斐波那契水平（例如，23.6%、38.2% 等）放置订单
2. 计算流动性深度和价差成本等关键指标
3. 选择具有最高流动性深度，同时保持可接受的价差成本的组合

最佳参数组合平衡了市场覆盖率（使用更多水平和更大尺寸）和资本效率（最大程度地减少未使用的流动性）之间的权衡。

在智能合约中的实现

• math.rs：计算斐波那契比率（例如，23.6%、38.2%）并将其应用于当前价格。
• processor.rs：测试订单大小和水平的组合，模拟它们对流动性和交易成本的影响。
• MonitorStep：根据市场情况动态调整订单网格，可能会使用网格搜索结果来更新参数。

为什么要使用网格搜索

1. 系统探索：网格搜索系统地探索参数组合，以分析它们对交易策略绩效的影响。
2. 绩效优化：它有助于识别最佳参数配置，以最大程度地提高回报并与交易目标保持一致。
3. 效率和节省时间：网格搜索自动测试多个参数配置，与手动调整相比，节省了时间和精力。
4. 鲁棒性：它通过微调参数并提高其有效性，来增强交易策略的鲁棒性。

局限性和替代方案

• 计算成本：网格搜索测试所有组合，这对于许多参数来说可能很慢（例如，对于每个参数具有 10 个值的 6 个参数，则为 ( 10⁶ ) 个组合）。
• 维度灾难：随着参数的增加，网格呈指数增长。

替代方案：

• 随机搜索：对随机组合进行采样，通常更快 (MachineLearningMastery Random Search)。
• 贝叶斯优化：使用概率模型来关注有希望的组合 (Keylabs Bayesian Optimization)。
• 遗传算法：在几代人中进化参数集 (ScienceDirect Genetic Algorithms)。

结论

网格搜索是一种强大的方法，可通过测试订单大小和斐波那契水平等参数的组合来优化 Raydium 中的流动性，以最大程度地提高流动性深度并最大程度地减少交易成本。虽然计算量大，但它确保了对参数空间的彻底探索，使其成为微调 DeFi 策略的理想选择。开发人员可以探索 Raydium 在 Raydium AMM GitHub 中的实现，并考虑使用贝叶斯优化等替代方案来解决更大规模的问题。

主要引用

• Raydium AMM GitHub 存储库
• 算法交易中的网格搜索

• 原文链接： extremelysunnyyk.medium....
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～