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用网格搜索优化Raydium流动性

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想象一下你正在尝试找到一款完美口感的奶昔配方。你会测试不同数量的水果、酸奶和果汁，直到得到最美味的组合。网格搜索 (Grid Search) 就像这样，但它是为金融策略设计的。在Raydium中，它可能被用来测试在OpenBook上放置限价订单的不同设置，比如每个价格水平交易多少，以使交易平稳且有利可图。

1、Raydium如何使用它？

Raydium在特定价格上放置买入和卖出订单（使用斐波那契比率）来提供流动性。网格搜索可能帮助找到最佳的订单大小和价格点组合，以确保从小到大的交易都有足够的流动性，同时不会浪费资源。它会测试许多选项并选择表现最好的那个。

为什么这很重要？

通过优化这些设置，Raydium可以降低交易成本，并确保大额交易不会破坏市场价格。这就像设置一个柠檬水摊位，恰好有足够的库存来满足每个人的需求，既不会缺货也不会积压。

2、深入探讨

网格搜索是一种系统性的优化技术，通过在预定义范围内测试所有可能的参数组合来找到模型或策略的最佳组合。

在Solana上的领先去中心化金融（DeFi）协议Raydium的背景下，网格搜索很可能被用于优化流动性提供，特别是在其基于斐波那契比率的流动性分布策略中。这种方法涉及在OpenBook（原Serum）上以斐波那契衍生的价格水平放置限价订单，以平衡小额交易的紧密价差和大额交易的深度流动性。本分析探讨了网格搜索算法、其公式、其在传统金融中的应用以及其在Raydium中的应用，使用Mermaid.js图表以清晰展示。

3、背景与重要性

Raydium的混合模式结合了自动做市商（AMM）池与OpenBook的中央限价订单簿（CLOB），实现了高效交易和流动性提供。

斐波那契流动性分布策略详细说明在Raydium AMM GitHub中，该策略在价格水平上放置限价订单，这些价格水平源自斐波那契比率（如23.6%，38.2%），以优化流动性深度。作为参数优化方法，网格搜索可能微调参数，如订单大小、价格级别间距或斐波那契级别的数量，以最大化交易效率和流动性覆盖范围。理解网格搜索对于希望增强Raydium等DeFi协议的开发人员和研究人员至关重要。

参考我的之前的深入分析，深入了解Raydium的机制。

4、在传统金融中的网格搜索

虽然“网格搜索”不是一个标准术语在传统金融领域，但在优化问题中广泛使用系统性测试参数组合的概念，包括：

投资组合优化：测试不同的资产配置以最大化夏普比率或最小化风险。
流动性管理：调整现金储备比例或投资门槛，以平衡流动性与回报。
交易策略：优化止损水平或移动平均周期等参数在算法交易中。

例如，一家对冲基金可能会测试各种投资组合权重，以找到既能最大化收益又能维持足够流动性以应对赎回的组合。正如Algotradinglib Grid Search中描述的那样，网格搜索在算法交易中特别常见，用于超参数调优，比如优化交易策略参数以提高夏普比率或索蒂诺比率等指标。

网格搜索过程通常遵循以下步骤：

定义参数网格：确定每个想要优化的参数的范围和增量。例如，如果你有一个移动平均线交叉策略，你可能想优化移动平均线的长度。
生成参数组合：从定义的参数网格中创建所有可能的参数值组合。这将产生一组需要测试的参数配置。
回测与评估：将每种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性能。通常会考虑诸如盈利能力、风险调整后的回报、回撤和其他相关指标等绩效指标。
选择最佳参数配置：分析回测结果，根据选定的评估标准识别出表现最佳的参数配置。这可能涉及比较总回报、最大回撤或风险调整措施如夏普比率等指标。

5、网格搜索算法与公式

网格搜索涉及穷举所有可能的参数组合，以基于性能指标找到最佳组合。以下是算法及其数学基础的详细分解。

5.1 算法步骤

识别参数：

选择要优化的参数，例如订单大小、斐波那契级别的数量或价格级别间距。

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 )：斐波那契级别的数量（例如，2、3、4）。
( D )：价格偏差倍数（例如，1x、1.5x、2x用于斐波那契比率）。

2. 定义范围：

指定每个参数的可能值。

示例：

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

3. 创建网格：

生成所有可能的参数值组合。
总组合数 = ( |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：

对于每个组合，使用历史或模拟市场数据模拟策略的表现。
计算性能指标，例如：
流动性深度：在各个价格级别上可用订单的总价值。
价差成本：交易的平均买价与卖价之间的价差。
滑点影响：大额交易的价格影响。

5. 选择最佳组合：

选择能最大化性能指标或达到阈值的组合（例如，最低价差成本下的最小流动性深度）。

5.2 数学基础

对于每个组合，算法将：

模拟在指定的斐波那契级别（例如23.6%，38.2%等）上放置订单。
计算关键指标如流动性深度和价差成本。
选择具有最高流动性深度同时保持可接受价差成本的组合。

最佳参数组合在市场覆盖（使用更多级别和更大尺寸）和资本效率（最小化未使用流动性）之间取得平衡。

5.3 在智能合约中的实现

math.rs：计算斐波那契比率（如23.6%，38.2%）并将其应用于当前价格。
processor.rs：测试订单大小和级别的组合，模拟它们对流动性和交易成本的影响。
MonitorStep：根据市场条件动态调整订单网格，可能使用网格搜索结果更新参数。

6、为什么要使用网格搜索

系统性探索：网格搜索系统性地探索参数组合，分析它们对交易策略表现的影响。
性能优化：它有助于识别能最大化收益并符合交易目标的最佳参数配置。
效率与时节省：网格搜索自动化测试多个参数配置，相比手动调整节省时间和精力。
稳健性提升：它通过微调参数增强交易策略的稳健性，提高其有效性。

7、局限性与替代方案

计算成本高：网格搜索测试所有组合，对于许多参数（例如，( 10⁶ )组合对于每个参数有10个值）可能很慢。
维度诅咒：随着参数增加，网格呈指数增长。

替代方案：

随机搜索：随机采样组合，通常更快（MachineLearningMastery 随机搜索）。
贝叶斯优化：使用概率模型专注于有前途的组合。### 组合（Keylabs贝叶斯优化）。
遗传算法：通过世代演化参数集（ScienceDirect遗传算法）。

8、结束语

网格搜索是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流动性的强大方法，以最大化流动性和最小化交易成本。尽管计算量大，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。

原文链接：Grid Search for Optimizing Liquidity in Raydium: A Deep Dive

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