Оптимизация обменных комиссий в автоматических маркет-мейкерах: связь волатильности и арбитражной динамики
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 3 (71) т.18, 2026 года.
Бесплатный доступ
В данной статье исследуется проблема неэффективности статического уровня комиссии в автоматических маркет-мейкерах в условиях изменяющейся рыночной волатильности. Фиксированные ставки не позволяют компенсировать риски потерь в периоды высокой волатильности и снижают привлекательность обменов при её низких значениях. Для устранения данного пробела предложена методология динамической оптимизации комиссий на основе анализа арбитражного потока транзакций и его связи с волатильностью. Установлена устойчивая линейная зависимость оптимального уровня комиссии от волатильности, подтверждённая как в симуляциях, так и на реальных данных пула Uniswap V3 ETH/USDC. Реализованная адаптивная стратегия обеспечивает прирост доходности предоставителей ликвидности на 15–25 % по сравнению со статической стратегией, а теоретический потенциал оптимизации превышает фиксированные комиссии в 1.7–3 раза в зависимости от горизонта прогнозирования. Результаты подтверждают экономическую обоснованность динамической настройки комиссии и открывают путь для внедрения адаптивных механизмов управления параметрами в протоколах децентрализованных финансов. Предложенный подход может быть применим как для разработчиков АММ, так и для стратегий управления ликвидностью пользователями.
Короткий адрес: https://sciup.org/142248882
IDS: 142248882 | УДК: 51.77, 519.254, 519.865.2, 330.42
Optimizing swap fees in automated market makers: the relationship between volatility and arbitrage dynamics
This article investigates the inefficiency of static fees in automated market makers under conditions of changing market volatility. Fixed fee rates fail to compensate for loss risks during periods of high volatility while reducing the attractiveness of swaps when volatility is low. To address this gap, we propose a methodology for dynamic fee optimization based on the relationship between arbitrage dynamics and market volatility. We found a linear dependence of the optimal fee level on volatility, confirmed both in numerical simulations and on real-world data from the Uniswap V3 ETH/USDC pool. The implemented adaptive strategy yields a 15–25 % increase in liquidity provider returns compared to static fee strategies, while the theoretical optimization potential exceeds fixedfee benchmarks by a factor of 1.7–3 times depending on the forecasting horizon. The results confirm the economic rationale for dynamic fee adjustment and pave the way for adaptive parameter management mechanisms in decentralized finance protocols. The proposed approach is applicable both for AMM protocol developers and for users’ liquidity management strategies.
