Crypto DEX三角套利(2)

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自从上次更新以来，已经过去了一段时间，我有很多事情在忙，因此我把整个套利机器人重写了，让它更加高效。这次更新会涵盖很多内容，所以我可能需要分成三部分。这部分将详细说明如何让这种东西在大规模下运作。

1、回顾

在上一部分中，我讨论了从DEX（这里以Tinyman为例）获取池子，并将每种资产的报价放入矩阵中。然后我会计算每种资产的排列组合，并使用矩阵来获取报价，即：

Path (0, 31566704, 312769) Close to Profit!

First Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=ALGO('20'), amount_out=USDC('14.394919'), swap_fees=ALGO('0.06'), slippage=0.01)

Second Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=USDC('14.25097'), amount_out=USDt('14.260552'), swap_fees=USDC('0.042752'), slippage=0.01)

Third Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=USDt('14.117947'), amount_out=ALGO('19.402954'), swap_fees=USDt('0.042353'), slippage=0.01)

Final Amount Of ALGO('19.208925')

这里的问题是，收集池子是通过分页API完成的，对于Tinyman来说，每次请求可以得到10个池子，总共575个池子！那就是58次请求，然后我还需要再次向Algorand区块链请求池对象，即58 * 2次请求，总共116次。如果每个网络请求花费1秒，那就要2分钟，而且我甚至还没有获取到报价！

矩阵查找的时间复杂度最坏情况下是三次方，用大O表示就是O(n³)，这显然无法扩展。

2、异步获取

当我刚开始这个项目时，它更像是一个概念验证，我没有期望能赚到钱，但现在我已经部署了它，我需要更快的查找速度，这意味着我必须采用异步方式。如果你还没有尝试过异步Python，那你错过了好东西。这是一个关于这个主题的好视频。

基本上，我可以同时发起所有的58个HTTP请求。然后我使用多进程池来调用区块链并检索池对象。

我已经为AlgoFi和PactFi这两个Algorand上的其他DEX复制了这种行为。然后我使用与获取池对象相同的多进程技巧来获取报价。

3、图论与套利

现在我可以把这些都放入一个矩阵中，我可以将我的二维矩阵转换为三维，其中第三维将是交易所。相反，这看起来更像一个图问题，而不是做矩阵查找，我可以遍历一条路径，从而节省多次矩阵查找。

3.1 将其可视化为图

没有比可视化更好的方法来解释这一点了，所以这里有AlgoFi和PactFi的交换图（Tinyman有点太大了..）

PactFi的边是红色的，AlgoFi的边是蓝色的。你可以通过它们的连接看到哪些池子可用。

我还可以点击一条边和一种资产。我很快会谈到权重。

3.2 套利作为图问题

现在我有了所有交易所、资产和报价的图。我需要找到套利机会。这部分不会详细说明，因此需要对图论有一定的熟悉。

问题归结为在图中找到某处，当我遍历X条边后，我将拥有比开始时更多的源节点。例如，如果我一开始有1个ALGO，我需要找到一条路径，在遍历之后能得到超过1个ALGO。我需要找到正循环，这些循环在你越遍历它们时，路径的成本不断增加。

如上所示，每次我们遵循这个循环时，我们都会增加起始权重，即输出量。这是一个正循环。

3.3 进入贝尔曼-福特算法

不幸的是，没有算法可以检测正循环，因为对于最短路径问题来说，正循环永远不会被发现，因为你试图减少成本或最小化权重。另一个问题是，最短路径算法都不乘以权重，而是加法。

幸运的是，我们可以使用一些数学技巧来帮助我们。贝尔曼-福特是一种算法，用于在给定每条边X权重的情况下，找到源节点和目标节点之间的最短路径。它通过将路径的权重相加得到总路径权重来实现这一点。贝尔曼-福特可以检测负循环，这使它非常适合我们的用例。它通过找到趋于负无穷的路径来检测负循环，而我们正在寻找趋于正无穷的路径。贝尔曼-福特这样做是因为如果一个循环趋于负无穷，最短路径永远无法找到，它只会不断遍历这个循环。

因此，利用这些数学技巧，我们可以改变当前寻找套利的方法（即将每个汇率相乘），改为使用加法，这就是贝尔曼-福特所使用的。以下是一个套利机会的例子。

如果我们对每个汇率取自然对数，我们可以将其变为ln(a) + ln(b) + ln(c)

然后，如果我们将每个对数乘以-1，我们现在就使用负循环来判断是否存在套利机会。

你可以看到当我们遍历这个循环时，我们越来越接近负无穷，这正是我们想要检测的信号套利。

贝尔曼-福特的执行时间是O(V*E)，其中V是顶点，E是边。比我们之前的矩阵查找快得多。

4、最终产品

为了将这一切结合起来，目前的流程如下。

输出看起来像这样

Found a winning Cycle… (404044168, 0, 404044168) via [<Exchange.ALGOFI: 2>, <Exchange.TINYMAN: 1>] with profit 0.19299999999999962

代码随后会创建交易并执行。这里还有一些工作要做——更好的方法是从AlgoFi借出闪电贷款，使用它来增加初始投资金额并获得更高的回报。这将在下一章中介绍！

原文链接：Triangular Arbitrage With Crypto DEX’s: Part Two

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