FIL:通过GNS看懂DEX PERP 赛道_ECO

GMX和SNXPerp的新版本都不约而同的借鉴了一个项目-GNS，GNS从去年Luna危机至今上涨10倍有余，交易量和费用收入也屡创新高，这离不开其在机制上的不断创新。本文将为你详细介绍GNS的机制，发展历史及其竞争优势。可以说看懂GNS就能一眼看穿诸多DEXPERP。

本文较为复杂，建议在阅读本文时主要看我提炼的要点

GNS的机制

如果你对GNS缺少基本的了解，简单来说其为一个去中心化永续合约平台：

预言机定价，LP和Trader对LP为纯稳定币，支持外汇/股票/加密货币交易双向资金费率，跟CEXPerp一样一方向另一方支付费用另外一方面可以阅读下面我此前写的GNS中文百科，LP以外的内容仍有意义：https://twitter.com/NintendoDoomed/status/1582734943775444992?s=20

Fantom基金会将通过Gitcoin新赠款协议Grants Protocol推出资助计划，目前开放申请:11月15日消息，Fantom基金会宣布将通过Gitcoin新赠款协议Grants Protocol推出资助计划，允许Fantom内的生态系统建设者参与Gitcoin新赠款协议的测试轮。目前允许项目方在Gitcoin Grants Hub进行申请。[2022/11/15 13:08:02]

对模式的核心是风险控制，我们之前讨论过GMX是全额保障模式，即每1ETH多仓GLP底层均有1ETH现货支持这一点，让GMX可以安然度过狂暴大牛市。那底层只有稳定币的GNS是如何应对风险的呢？

GNS在交易侧和LP侧各设有三重机制控制风险，其核心为：

资产现货流动性决定场内交易滑点，防止价格操纵资产价格波动性和多空比决定持续持仓成本，应对单边行情净值模式加上流动性调节以及现金流循环，构建稳健的LP

Fantom通过Gitcoin推出社区优先资助计划:金色财经报道，Fantom宣布与 Gitcoin 一起推出下一波资助计划，通过此次合作，Fantom 将允许 Fantom 网络内的生态系统建设者参与 Gitcoin 新赠款协议的测试。Gitcoin 将在 Fantom 网络上部署其协议，以支持 Fantom 项目获得资金。Gitcoin 将与 Fantom 基金会合作，以支持网络上的 dApp 开发，并使用户能够直接支持有前途的项目。 数据显示， Gitcoin 迄今为止已经提供了超过 7200 万美元资金支持，吸引了 312,000 名活跃的开发人员，并通过赏金、黑客马拉松和赠款计划支持了 2,500 多个开发项目。（globenewswire）[2022/11/15 13:05:06]

GNS使用了Spread,RolloverFee,FundingFee三重机制来进行交易侧的风险控制。

Spread:额外的开仓费用，开仓头寸越大，资产流动性越差，费用就越高。用于预防价格攻击，便于上架小币种。RolloverFee:现货波动率来定价，用于控制交易者的杠杆和风险FundingFee:多空头寸之差和现货波动率来定价，多/空>1时多头支付空头，反之亦然，用于平衡多空比，避免单边敞口过大。详情参见：?gTradev6.1:In-depth

Peter Schiff：灰度试图通过GBTC操纵比特币价格:黄金支持者、比特币反对人士Peter Schiff在推特上表示，为什么GBTC要在负溢价高达-13%（最高达到了-19%）的情况下在市场上购买比特币？因为比起最大化客户利益，灰度对操纵比特币价格更感兴趣。因为这样一来，通过迫使GBTC持有者支付1美元购买比特币，灰度就可以用87美分购买比特币。[2021/4/24 20:54:27]

Spread是开仓时需要付出的额外滑点。对于预言机定价而言，其滑点应该根据预言机来源的交易对的深度而动态调整，使得在场外操纵价格的成本始终高于在场内的盈利。所以Spread正相关开仓规模和场内OI影响，而负相关于场外现货深度。公式参见下图

RolloverFee/FundingFee根据近期波动性计算，RolloverFee多空均要缴纳，而FungFee则由多空比例决定由一方支付给另一方，具体公式参见下图。在狂暴大牛市下，波动性和多空比的加大将会让多方支付的费用快速上涨，以此回补作为对手方的损失以及控制多空比。当然，这些也造成了其不菲的交易成本，所以在加密货币这种可以做IndexAssetLP的资产类别上，体量会逊于GMX。而对于股票/外汇这种没有链上资产的类别，其就极具优势。

Maskbook推出新功能，允许用户通过Gitcoin Grants资助加密项目:隐形插件项目Maskbook已推出一项新功能，允许用户通过Gitcoin Grants为基于以太坊的初创公司提供加密货币资助。（Decrypt）[2020/6/21]

所谓RolloverFee仅作用在抵押物上，就是你拿$1k开$10k的头寸，只按你$1k收利息,而FundingFee作用在头寸上，按$10k收41%。比如下图$1k开空$10kBTC,FundingFee(s)=-0.0005%,RolloverFee=0.0043%。那么最终需要支付的Fee=($1k*0.0043%-$10k0.0005%)/$10k=-0.00007%,就是这时候开空还是可以赚利息的。

Google复活节彩蛋 用户可以通过Google Home让“中本聪”为自己播报数字货币行情:复活节将至，Google准备了新一年的彩蛋。今年的彩蛋是，对Google Home智能家居设备说“OKAY GOOGLE”，然后要求“let's get mr satoshi”（让我跟中本聪聊），之后，女声会变成男声，说：“我是中本聪，你要买什么币？”然后推送比特币行情。[2017/12/14]

LP侧-gDAI也有三重机制使其稳健运行：

类似GLP的净值型产品，不保本费用收入/Trader盈亏为gDAI创造出一层buffer，避免价格下跌激励长期锁仓资金，动态调节进出时间，避免极端情况流动性问题所谓净值型产品的优势在于，公平对待所有质押者，极端情况共同承担。而老的LP模式是所谓保本的，但是赤字下，最后一个跑路的拿不到一分钱，是的，就跟FTX是一个道理，那么在危机关头自然更容易恐慌。

这里最难理解的是Buffer这一重机制，GNS的费用收入中，有一部分会Mint新的GNS支付给用户，而原本作为收入的DAI则进入gDAI中构成超额抵押的Buffer，Trader的盈亏在超额抵押情况下也会进入Buffer，这使得gDAI虽然名义上不保本，但实际上大部分时间价格都不会下降，可见其深知大众“损失厌恶”心理。

GNS同时在超额抵押的情况从Trader亏损带来的盈利中抽取一部分用于回购GNS，保持超额抵押率在安全范围内波动，这样的话长期来看GNS不会是一个持续增发的状态。

LP长期锁仓会给其一定的折扣，折扣的资金来源也是从这个Buffer中支出的。而所谓的动态调节，就是超额抵押率越低提款越慢，增加抗风险能力。虽然这么干有点怪，但是规则是提前公开透明的。

是的，你可能没看懂上面这几段话，这是正常的，不然我怎么称之为史上最精巧复杂呢。如果你实在想搞明白，可以先阅读完gDAI介绍原文?IntroducinggTokenVaults.?，然后再回头再看上面这几段话，相信能解决你心中不少疑惑。

发展历史

在Luna带来的崩盘中，GNS的LP一度陷入赤字僵局，被迫出售GNS换DAI来补缺口。后来GNS进行了多方改进，在FTX引起的恐慌中表现良好。

实际就在陷入困境后的6月，前文所描述的交易侧三重风控机制就已经悉数上限，使其恢复了正常运营，并在9月开始捕获到了当时外币对美元大贬值的热点，使其重回大众视野。在12月初，gDAI上限，月底更是部署到了Arbitrum，带来了今年初无论是币价还是业务数据的爆发。高效率的团队让GNS不断进化才有了如此凤凰涅槃之象。

竞争优势

核心优势就是在通过其复杂的风控机制，提供了一个体验合格的外汇/股票衍生品交易场所，在这些资产上交易体验独占鳌头，让其产品能够立的住。另一方面双向资金费率等又让其和GMX实现了差异化竞争，在加密货币方面也成功获取了部分客户。做到这些离不开GNS团队的优秀，这是这个成长型项目最宝贵的财富。

GNS的费用去向明细如下图，考虑到市价单约占比70%，因此GNSStaking分成约为0.07/0.16x70%+0.03/0.16x70%=36.25%，gDAI分成约为0.03/0.16=18.75%。其中限价单中支付给NFTBots(执行机器人)的部分即是上一条推文中进入gDAIBuffer的部分。

是的，GNS支付给LP的收入比例罕见的低，那么其为何能做到这一点呢？

为了避免Fork，GNS虽有审计但尚未完全开源如之前的推文所述，其机制极为复杂，挺难抄的，没抄好容易翻车非全额抵押模式的LP，让其可以在高资本效率下运作虽然GNS看上去给团队分了一大部分收入，不过其实目前现在大部分项目，比如UNI,Maker,Lido等，其国库收入也不能或着只能勉强覆盖团队支出，所以仍需要不断卖币，而GNS靠收入分成就能过活其实算蛮不错了，毕竟你也不能要求每个团队都跟GMX那种慈善团体一样。

总结

读到这里，想比你也会有所感叹，实际上所谓DEXPerp，远远不是一句Trader和LP互为对手方这么简单的。所以直到GMX使用了低风险的IndexAsset全额抵押模式，加上其团队优秀的细节打磨才终于出现一款有人用的产品。然而要交易外汇/股票这些未上链的资产，进一步把蛋糕做大，必须使用GNS这种合成资产模式，也是迭代到今天我们才终于看到了曙光。致敬Builder。

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