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Crypto DEX三角套利 (1)

我的计划是使用Tinyman（Algorand上的大型去中心化交易所）来看看是否能找到任何三角套利机会。流程看起来有点像这样。

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套利是在市场中利用资产价格差异的做法。由于货币价格波动，套利在外汇交易中已经使用了很长时间。Investopedia对此有一个很好的介绍。

加密市场中也可能存在套利机会。事实上，在去中心化交易所中鼓励套利。套利是市场定价效率低下的体现，通过将资产带回其应有的水平，套利使这些价格“高效”起来。

1、套利类型

交易所套利

套利的一个例子是不同交易所之间的套利。例如，我可以在Coinbase Pro上购买BTC-GBP，假设我在Coinbase以32,051.44英镑的价格购买了1个比特币，然后将其转移到Binance并在那里以32,067.76英镑的价格出售。我赚取了16.32英镑的利润。这里有很多因素，比如转账费用、滑点、价差等，但这是基本原理。

三角套利

三角套利是一种执行三次或更多次交换以产生利润的方法。上面的例子说明了这一点，假设我们从1个BTC开始，我们将其换成14个ETH。我们再用14个ETH换得45,000个USDC，然后用这些USDC购买1.082个BTC。这产生了0.82个BTC的利润。

2、计划

我非常喜欢ALGO——我不是鼓吹者，也不是让你买一些，我只是觉得它非常容易使用、便宜且快速。我的计划是使用Tinyman（Algorand上的大型去中心化交易所）来看看是否能找到任何三角套利机会。流程看起来有点像这样。

我不想一直不得不为所有可用资产的排列组合获取交换报价。大约有122万种不同的资产组合（确切地说是1,224,936种）。如果我简单地对每种排列进行暴力破解，那将超过一百万个网络请求，这会非常慢。我想计算每个交换的所有报价，并创建一个类似这样的矩阵。

其中y轴是需要交换的资产，x轴是需要接收的资产。如下所示，如果你将ALGO作为A1，USDC作为A2，那么你会得到1个ALGO换0.751个USDC。

这解决了在路径上需要多次获取多个报价的问题，并允许快速查找矩阵。我只是将交换率乘以赌注，即10个ALGO换USDC给了我10*0.751 = 7.51个USDC。

实际上，我确实让这个程序运行起来了，但缺点是，我连续运行了两天，没有发现任何套利机会。有些接近成功，请为下面的接近成功的交换默哀一分钟——这是使用20个ALGO作为输入的。

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')
--------------------------------------------------------------------
Path (0, 226701642, 404044168) Close to Profit!

First Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=ALGO('20'), amount_out=YLDY('6096.563343'), swap_fees=ALGO('0.06'), slippage=0.01)

Second Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=YLDY('6035.59771'), amount_out=Nekos('1242639.8739'), swap_fees=YLDY('18.106793'), slippage=0.01)

Third Swap Quote: SwapQuote(swap_type='fixed-input', amount_in=Nekos('1230213.4752'), amount_out=ALGO('19.212889'), swap_fees=Nekos('3690.6404'), slippage=0.01)

Final Amount Of ALGO('19.020761')

你可能注意到上面，路径是数字，不是ALGO——USDC等。这是因为大多数DEX使用ASA ID作为其池标识符。这些只是资产ID 。

3、问题

这个概念验证充满了问题，我没有意识到这会有多困难，也没有意识到需要考虑多少因素，就这样把自己困住了。

它很慢，对数百万种排列组合进行迭代并首先获取报价需要时间，更不用说多次矩阵查找对于相同的交换来说。
流动性会扭曲事情。如果我得到一个报价来交换1个goBTC换取USDC，由于美元价值的差异，池子里可能没有足够的流动性来促成这笔交易。例如，1个goBTC（价值40,000美元）可能会只换到200个USDC（价值200美元），因为池子里没有足够的USDC来完成整个交易——这会扭曲矩阵中的报价。
包括其他交易所意味着必须使用三维矩阵，这没问题，但增加了更多复杂性，查询也会更加困难。
我只进行了长度为3的排列组合，增加这个长度会使性能变得更糟，但我想看看使用5次以上交换的可能性——费用和滑点会影响这一点，但这都很有趣！