在Balancer创建指数基金的新方式
在从组合池代币生成收益的同时，如何创建一个能轻松实现再平衡且无偿损失为零的指数基金。
问题陈述
自2020年10月以来，PowerPool团队一直致力于在Balancer创建指数基金。迄今为止，我们发布了五款主网产品，包括基于AMM的指数基金和稳定收益的结构化理财产品Yearn Lazy Ape。这些都是基于Balancer V1分叉上的新产品，我们只是进行了一些创新调整。比如，我们提高了使用池的流动性进行质押和元治理的能力，并推出了动态权重模型和重新绑定策略。
Balancer V2的推出构建了更加复杂且高效的解决方案，改变了整体格局，这是因为它不仅开创了可定制的AMM逻辑，创建了资产管理器，还提高了gas效率。
然而，无常损失（IL）仍然是在Balancer创建指数基金（可主动交易的一篮子代币）的主要问题。
市场波动对交易者和套利者来说有利可图，但流动性提供者却不太可能从中赚取收益。池的组成通过掉期不断变化，在池的价格与更广泛的市场价格之间不断平衡。套利者在改变其组成的同时会从池中提取一些价值。池中的代币越多，潜在的套利机会就越大。
试想一下：一个有4个代币的篮子有 N(N-1)，即4*3 个可用的交易对，一个有11个代币的篮子则可以有 11*10=110个交易对。
通过再平衡的方式改变流动性池的组成会导致无常损失。无常损失在我们的社区中通常被称为“卖出赢家买入输家”，考虑到实际发生的情况，这并不奇怪：套利者再平衡流动性池，试图找到最大套利缺口，以实现利润最大化。为此，他们将“最便宜”的代币换成最“昂贵”的代币（根据外部市场和该AMM池内的价格差异界定）。
无常损失的可视化
让我们考虑一个假设的恒定产品ASSY池（AAVE 30%；SNX 25%；SUSHI 15%；YFI 30%）。我们在Balancer V1 cadCAD模型上创建了一个简单的套利代理，该模型使用外部市场价格来模拟2021年1月22日至2月8日观察期间的池行为，将外部市场价格数据的粒度设为5分钟。套利代理使用外部和内部市场价格计算12个交易对的套利缺口，优化交易规模以获得最有利可图的机会，并最终进行更新池余额的交易。
ASSY 基础代币的市场价格如下所示：
出于演示目的，我们在图1中添加了基于 swap_exact_amount_in 平衡器函数的 AAVE/YFI 价格。AAVE在观察期间显著增长（从200美元到500美元），YFI则在2.8万美元到3.2万美元之间保持相对平稳。 这导致以AAVE计的YFI价格大幅下跌（用1个YFI可以购买的AAVE数量原本多于150，现在却下降到75左右）。
观察期内AAVE和YFI在池中的余额如下：
我们可以看到AAVE不断地从池中购买（或移除），而YFI则被出售（或添加）到池中。这是每个代币余额行为与初始组合池之间的最终差异：
YFI余额增加最多，AAVE余额则明显减少。SUSHI余额在观察期间也有所增加，但在添加SNX时从池中部分移除。本实验是“卖出赢者买入输者问题”的简单演示，对应真实池中的链上数据。
由于无常损失的缘故，与等效的被动投资组合相比，流动性提供者在退出池时将获得更少的价值。这是AMM的一个普遍问题，研发人员试图使用不同的动态方法（权重、费用、虚拟余额等）消除或至少最小化无常损失。然而，减少无常损失并不是一件容易的事，尤其是当涉及到多代币池时。最近几个月，我们一直努力寻找在 Balancer上创建指数基金的机会，并找到了一种新方法。 我们的解决方案使“指数基金”一篮子代币在很大程度上不受无常损失的影响，这可以通过掉期采用简单的再平衡机制做到。
PowerPool 的“再平衡窗口”方式
鉴于平均历史波动率，基础代币的费用和可能收益几乎从未抵消无常损失。再加上无常损失本身的问题，我们得出以下结论：
对于流动性提供者而言，静态一篮子代币（无掉期）通常比可交易池更有利可图。
因为如果它是静态的，那么某些代币的任何重大增长都将被该指数基金价格完全捕获。
我们开始致力于研发一个简单的问题。那就是：在Balancer上启动静态一篮子代币的同时，我们如何确保能轻松实现按需再平衡。鉴于PowerPool的愿景是提供基于协议基本指标且具备积极管理功能的指数基金，因此通过掉期轻松实现再平衡是Balancer的最佳功能之一。
这个想法很简单：
除了在所谓的“再平衡窗口”中进行短暂的再平衡外，池中大部分时间都会禁用掉期。
因此，流动性提供者不会遭受无常损失，也不会从资产增长及其质押奖励中获得所有可能的资本收益（因为PowerPool指数基金使用基础代币来产生收益）。
它是如何工作的？
该池在Balancer上运行，并禁用掉期和单边流动性加入/退出。用户可以通过多资产存款/取款或PowerPool提供的ZAP*选项来增加/移除流动性。
我们在构建ZAP方面拥有丰富的经验，为Yearn Lazy Ape提供了最复杂的多层ZAP解决方案。
这个想法最有趣的部分是“再平衡窗口”操作的机制。该机制利用了我们的Power Agent系统（一个可以在满足某些条件时自动调用合约的系统）和先前开发的权重更改机制。这种池的再平衡算法如下：
池演化图
T0 -> T1 -> T2 -> T3（新T0）-> T4（新T1）-> T5（新T2）
T0 — 创建池。建立初始组合池，禁用掉期。权重决定加入和退出的平衡比率（所有流动性的加入和退出都是多资产）。
T1 — 设置新的池结构（每个代币的资本分配百分比）。它可以手动设置（使用文本DAO提议）或算法设置（使用协议的基本指标，在链上收集）
• 在启用掉期之前，矿池的控制器合约接收有关资产外部价格的信息（来自价格预言机），并使用该信息计算一组新的权重以反映池的当前组成。
• 同时，设置新池结构对应的目标权重。
• 启用掉期，矿池权重逐渐开始转向新目标。
T1-T2 — — 权重开始从初始值转移到新目标。一旦出现套利缺口，套利者便开始进行交易，根据新的权重增加和减少各种代币的余额。*
T2 — — 权重达到目标。
T3 — — 在必要时重复该过程，并开始新的再平衡窗口（T3等于“新的”T1）
*逐渐进行权重转移尽可能确保最大价值留在池中（因为存在竞争，套利者必须多次支付进入/退出（掉期）费用）。
此类具有“再平衡窗口”并使用 V2 资产管理器的资金池具有以下优势：
1. 用户可以将其资金分配到一个没有无常损失风险的指数基金，以捕捉基础代币的所有价格行为。
2. 此外，流动性提供者获得通过质押复合代币产生的奖励。
3. 套利者可以轻松地按需再平衡一篮子代币。虽然再平衡的成本仍然存在，但成本比原来的方法要少得多。
4. 这种方法可以构建算法更新的池（例如，基于一组链上指标每N天更新一次）。
我们计划将这种方法首次应用于我们的全新产品BSCDEFI。BSCDEFI是一种建立在Balancer V1 BSC分叉上的指数基金。它拥有超过200万美元的总锁定价值和禁用掉期。我们预计将在本月底启用“再平衡窗口”功能。
工作展望
最近我们创建了一个Python模型，它可以模拟“再平衡窗口”机制，应用于在 Balancer启动的任何一篮子代币。其研究范围包括确定再平衡的最佳时间、权重转移率、市场波动的影响、再平衡的成本、无常损失以及极端波动情况下该机制的压力测试。有关技术说明的结果将在下一篇文章中公布。
