WEB:探寻 ILM 模型下的 OMM 做市机制，与它的实践者 Fort Protocol_ERT

传统CEX交易所，通常会引进一些做市商来提供资产的流动性，他们会根据策略在买卖板块，快速的挂单、撤单来与一些用户的交易需求相匹配。这类做市商通常是手中掌握相当资产的做市团队，并根据自身制定的策略，来获取收益并避免损失。

而在DEX中，AMM引领了自动做市的风潮，并成为了众多DEX作为流动性模型的首选。随着DeFi的发展，AMM逐渐暴露出很多问题，比如资金流动性提供低效、价格偏差较大，因此它并不适合一些衍生品协议，并且这个模型与其他生态的组合匹配性同样比较低。

ILM是一种被称为“无限流动性”的流动性机制，并且以此为基础构建的模型对标AMM被称为“OMM”即“无限做市场”模型，该模型能够更好的与去中心化衍生品协议像匹配，以合理的机制来进一步提供流动性，并且与众多生态的可组合性较好，而FortProtocol也是目前首个使用OMM模型的DeFi协议。本文将简要对AMM模型与ILM模型进行简要比较，并对FortProtocol进行简要介绍。

自动做市商AMM

AMM模型中，也引入了做市场的概念我们通常叫做LP，并且在AMM模型中通常也还会有资产池或者叫流动性池LiquidityPool。LP通常将自有资产按比例存入池子中为交易提供流动性，比如1ETH=1000USDT，你提供流动性时，需要将1个ETH与1000个USDT同时注入到流动池中。当然，也存在一些混合资产池、加权资产池支持多种资产提供流动性，目前恒定资产池模式是使用最多的。

作为LP的好处，除了能够获取一定的利息、手续费分成外，通常一些支持流动性挖矿的DeFi协议还会奖励你治理代币即流动性挖矿。所以利益，会吸引很多手中有闲置资产的用户，前来自发做市，进而获得源源不断的流动性。

交易者，通常是与流动池进行交易，交易价格由AMM模型根据参数自动生成。

AMM模型以恒定乘积模型最为常见，比如Uniswap就是乘积做市商+恒定资产比例池的AMMDEX，通常流动池中两种对应资产乘积为一个常数，即XY=K，当池中资产的数量产生变化时，通常会导致资产在DEX中的价格偏离市场价，这时就会有投机者来将价差扳平，让池内两种资产的数量相对趋于稳定来进一步趋于平衡。

虽然它能够为DEX提供相当的流动性，但AMM存在一定的不足，当交易者交易的资金量占比池中资金量较大时，会导致价格偏差过大即滑点高。

比如在1ETH=100DAI时的一个ETH/DAI交易池，恒定乘积为K为10000，初始池中存在1000个DAI与10个ETH，当你向交易池注入250个DAI，交易以太坊时，此时你会发现池中剩余以太坊数为10000/(1000+2500)=8个，而池中减少的2个以太坊将是你交易获得的，也就是说你用250个DAI，仅换取了2个ETH，单价为125DAI。

虽然现实中不会那么夸张，但这个问题还是很普遍的。所以对于AMM模型而言，滑点的存在对交易者的影响还是比较大的，

从LP的角度看，AMM通常的LP存在一定无偿损失，无偿因为这种损失可恢复，比如当场外价格和流动池内对应代币的价格往任何方向偏离时，就导致LP在币本位的损失，当然套利者将池中情况恢复，无偿损失就会消失。此外，LP注入流动池中的资产，会因为资产价格的下跌面临金本位损失，这也可能导致LP们在市场行情波动时，撤回资金。这点同样在一些借贷协议中较为普遍，比如AAVE中利率的变化会进一步降低借/贷中，一方的积极性。

此外，DEX的体量即TVL也会对交易价格进行影响，TVL越小通常它的价格偏差越大，比如Uniswap的价格准确度就会好于KyberSwap等，因为小体量资金池很难吸引人前来交易。

并且AMM模型的资本效率较低，当交易活跃时，当前价格附近的流动性很快会枯竭，同时伴随滑点升高，价格快速发生较大偏离，导致交易停止，这样使得流动性池的资金使用率不高，DeFi协议之间无法共享TVL，这也是现在大部分AMMDEX的现状。

当然在衍生品板块，即便是引入预言机，AMM的资金流动池还可能因大资金交易者的高额获利，而使池中资产不够抵付，因为衍生品相对于现货所出现的极端情况可能更多。

ILM模型

AMM模型中的角色通常存在一定的不对称性，比如流动性提供者与交易者。它通常是牺牲流动性提供者的灵活性为代价，来进一步为交易者创造流动性。并且会因池中算法，而不断的产生偏差。在这个模型中，智能合约仅仅扮演中介角色，而不是交易者交易的终端，因为它往往还要链接另一端的交易者与LP。

ILM的思路则是直接将智能合约作为交易终端，或者对手盘，它通过某一种系统内加密资产，以智能合约铸币、销毁的形式，来不断的为交易者的交易获得流动性，并且这种系统代币按照市场价格进行弹性供应，通过预言机进行喂价来与其他资产进行绑定。

ILM模型相较于AMM模型更加简洁明了，它并不会因为交易量、TVL以及价格变化等因素，而产生交易结算偏差，因为它并没有AMM中的常数。智能合约能够随时根据交易需求进行销毁、铸造系统代币，这意味着交易总是即时的。尤其是在衍生品板块，ILM模型更具备优势。

FortProtocol的OMM无限做市机制

基于ILM无限流动性模型为基础，FortProtocol推出了OMM目前在衍生品领域有着相当的应用前景。

在OMM系统中，他发行了DCU代币作为生态内流动性的驱动资产。比如用户在FortProtocol的期权产品中，购买了一个看涨期权，他首先需要通过DCU来支付向智能合约支付购买期权的费用，这些DCU将被立即销毁，当系统到达交割时间时其产生了盈利，合约根据预言机的价格，将按照其盈利额铸造等值的DCU代币支付给他，对于很多AMM模型的资金池在资金不足时将无法交付。

DCU本身长期通缩，并且是均衡型通证。OMM中的各种金融产品统一由DCU定价，能够实现无限的流动性并能够在系统内进行结算，并且在各类衍生品场景中并不需要外部的流动性，这样也方便各类跨金融产品的交易，只要保证DUC的流动性即可。

FortProtocol的OMM机制，具备可组合性，支持可插拔应用构建，项目可以使用Fort提供的合约快速构建和部署应用，为用户提供用户友好的去中心化产品。而通过FortProtocol提供的功能组合，任何应用的成本和收益都可以通过系统币DCU按照算法函数进行结算，而无需发行过多的TOKEN。通过复杂的合约和算法过以及DCUToken为Defi产品提供无限流动性兼容各种金融产品，降低用户成本。

除了上述提到的期权场景外，永续合约、杠杆交易和杠杆代币也等衍生品场景，比如构建一种基于基本收益函数的动态结算模型，即根据价格动态改变其代币的余额，这已在当前算法稳定币中得到实践。而在保险、借贷、利率衍生品、指数化代币等模式上，也都能通过FortProtocol实现。

此外，FortProtocol在NFT以及GameFi领域也能进一步扩展，比如可以将DCU与链上游戏或NFT进行经济关系绑定，所有游戏资产都可以设计一些概率币或衍生品场景。与其对应NFT的游戏资产，无论该在该游戏中是否具备流动性，都可以在FORT中变现，并且这也有望在未来抓紧的引申到元宇宙中。

目前，在FortProtocol中上线了两个衍生品板块，一个是带有杠杆的期货玩法，另一个则是短期期权，产品界面简洁且功能清晰，FortProtocol支持包括以太坊、BSC、Rinkeby以及Polygon等用户使用，这也意味着FortProtocol将打造多链生态。

虽然AMM在早期成为了DEX解决流动性的有效方式之一，但在算法的驱动下总会对交易者、LP一方的利益造成损失，并且流动性的效果、资金利用率受池子APY的影响严重，同时它在衍生品领域存在相当的短板。

FortProtocol的OMM将交易者直接与智能合约链接，通过DCU的销毁与铸造来不断的赋予交易流动性，流动性的因素仅仅取决于DCU的流动性，并且能够与所有去中心化衍生品模型相组合，ILM的对AMM的革新，或许是市场需求深度推动的结果。期待能够未来能进一步延伸至NFT以及GameFi、SocialFI甚至元宇宙领域。

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