本文由BlockWeeks编译整理
在Robinhood新推出的L2链上，最火热的交易标的不是meme币，而是代币化股票。它们该不该被扔进自动做市商（AMM）池？如果把整个标普500都塞进一个池子，会发生什么？Galaxy Research的一份深度研究，用一堆算术给出了答案。
三只半导体股票的问题
在Robinhood新链的某个角落，有一个Curve流动性池，里面装着三只半导体股票，没有任何美元。只有NVDA、AMD和SNDK，互相之间报价，任何人都能在周日凌晨四点把一只芯片股换成另一只。没有法币腿。有人看着市场上最神经质的几只股票，认定它们应该自动地、永久地彼此交易。那个人就是我——我是这些池子的第一个存款人。这要么是金融的未来，要么是一种精心设计的、向套利者捐款的方式。我决定用算术找出答案。
过去几年，加密圈一直在争论股票能否变成代币。这个问题已经解决：可以。它就是一个ERC-20代币，18位小数精度，（在此案例中作为非发行人赞助型代币）没有投票权。现在的问题变成：当它躺在你的钱包里之后，你该拿它做什么？放在链上哪里？配什么资产？代币化股票的链上机会成本是什么，权衡又是什么？
DeFi的全部承诺，本应是一套面向所有人的开放系统——银行提供的全部管路。
国债与股票的镜像困境
以太坊上目前有接近150亿美元的代币化美国国债基金。如果想见完两只最大项目的所有持有人——Circle的USYC和BlackRock的BUIDL——一间中等大小的会议室就足够了，持有人不足一百人。这既是代币化的梦想，也几乎是它的反面：真实资产、真实规模、上了链，却几乎什么都不做。
代币化股票的问题恰好相反：持有人多，规模不大，交易稀少。然后，在过去一个月里，Robinhood推出了一条L2链，局面骤然改变。
该链上的去中心化交易所（DEX）日交易量暴增至近50亿美元，一跃成为仅次于Solana和以太坊的第三大DEX交易量公链，并以巨大优势成为现实世界资产（RWA）DEX交易量的第一链。在数周时间里，这些交易背后的AMM流动性提供者（LP）获得了数百甚至数千个百分点的APY。
时机再好不过。九月中旬，SEC发布了其创新豁免（innovation exemption）的拟议文本，为完全代币化的股票（而非Robinhood链上那种“大体”代币化的版本）在AMM上合法交易打开了一条路——至少未来两年如此。
监管者点头微笑，真实需求终于出现，核心问题只剩下一个：AMM真的是交易股票的好地方吗？
Robinhood链上线首月的狂热已经平息，但精明的交易者仍能通过把代币化股票存入AMM池，赚取数百个百分点的APY。这究竟是均衡利率，还是随着更多代币化股票涌入、争夺同一笔手续费而会消散的昙花一现？如果股票确实属于AMM，它们又该如何进入？组合里每一只股票单独入池、只有一部分入池，还是把整个组合代币化后整体入池？
核心结论：不要把指数拆成个股
研究推演了这些选择背后的数学：当池子扩展到许多资产时，是什么在驱动回报，以及一旦资产上链，哪些操作合理、哪些不合理。
结论是：把指数或组合中的每一个资产都代币化、并放进一个AMM里运行，很可能是个糟糕的主意。以标普500为测试案例，一个包含500个资产的标普AMM池，年初至今相对单纯持有大约少赚3%，而且仅为了盈亏平衡，就需要在5个基点（0.05%）的换手费下实现约45倍的年换手率——是TradFi中SPY换手率（16倍）的3倍多。
结论并不是代币化资产不该进入DeFi，而是大多数股票不应被不加区分地放进被动型AMM。宽基敞口用指数代币，或把代币化组合整体存入AMM，表达得更有效率；单只股票通常更适合借贷或持有；而AMM应该留给那些结构上相关联、低离散度的资产。
离散度：无常损失的头号决定因素
选择AMM池资产组合时，最重要的因素是离散度（dispersion）：池内资产彼此偏离的程度。偏度（skew）、峰度（kurtosis）以及收益分布的其他特征，会进一步修正对LP回报的估计，尤其当池子被少数极端赢家或输家主导时。
标普500是一个非常糟糕的流动性池。一个持有全部500只成分股的AMM，过去一年相对单纯持有大约亏损3%，而且要在5个基点费率下实现约45倍年换手，才能勉强打平。
离散度是无常损失（IL）的主要决定因素。池内资产偏离得有多远，解释了多资产池中约90%的无常损失，偏度和峰度则解释了剩余的大部分。
分布形态如何影响无常损失
研究进一步用几种分布形态做了检验。
一个左偏样本呈现出相反的形状：大多数标的一起收尾，少数遭受大额亏损。它只产生了1.75%的无常损失。负偏度从离散度估计中扣除了约26.8个基点，而峰度又加回约4个基点。这并不意味着下行偏度是一种可取的投资策略，它只是相对于持有而言减少了AMM LP的损失，而非消除损失。
肥尾分布产生了2.30%的无常损失：常见的离散度项贡献了1.98个百分点，偏度贡献不到1个基点，峰度贡献约19.8个基点，五阶及以上效应再贡献11.7个基点。
紧中心、稀有离群值的分布更糟，为2.80%的无常损失。在那个特定样本中，正偏度贡献14.2个基点，峰度贡献56.1个基点，更高阶项再贡献11.7个基点。
均衡的双峰分布则没那么剧烈。两个紧凑的收益簇产生了1.96%的无常损失，与相同离散度下的正态分布几乎一致。偏度贡献不到1个基点，峰度贡献1个基点，残差也贡献不到1个基点。如果把篮子合理地对称分成两块，直方图看起来可能很不一样，却不会额外制造太多无常损失。
因此，实用规则不是“避免峰度”或“追逐负偏度”。先看离散度，因为它仍然解释了LP成本的大部分。然后检查分布细节及其影响。少数一骑绝尘的赢家对AMM LP尤其有害，会让表面上的离散度数字变得不那么可靠。集中的下行尾部在相同离散度下或许能降低相对无常损失，但那只是减少了相对持有的亏损幅度，而不是完全消除它。
这些测算给出了评估一个池子的方法——在别人已经选好资产之后。但更有用的问题是：如何选资产，才能让这些分布问题从一开始就不太可能出现？
池化指数，而非个股
答案是：池化指数，而不是个股。相对于存入其成分股，存入单一的指数代币可以把盈亏平衡换手率降低60%以上。除此之外，AMM最好留给那些有持久理由保持接近的资产，例如双重股权结构（不同投票权股份）、成熟行业配对，或许还有短期国债。
国债池与股票借贷：同一物种
Circle已经把大量储备管理基础设施委托给BlackRock。问题不是智能合约能否取代BlackRock提供的一切——（目前）不能。储备管理人提供托管、运营控制、流动性以及与金融基础设施的连接，这些在DeFi里没有对应的成本可比。更窄的问题是：在高度标准化的短期政府票据中，买入、滚动和提供流动性这些重复性工作，有多少最终可以变成可编程的。
在GENIUS法案建立的储备框架下，这个问题变得更加相关，因为稳定币增长会带来对现金和短期政府债务的额外需求。一个直接连接铸造与赎回轨道的、感知收益的AMM，最终或许能把储备管理的部分经济性返还给稳定币或其持有人。但它也可能永远容易被老练的链下资金流猎杀。两种结果都合理；当前的市场基础设施还不足以让人假装只有一种可能。
股票借贷提出了类似的平行问题。券商和其他中介提供真实的信用、抵押品和运营服务，但他们也保留了由客户所拥有资产产生的价差。链上借贷证明，至少部分价差可以回流给持有人。储备管理和股票借贷这两类业务本质上是同一物种：庞大、冗余、低信息量的中介层，其利润之所以能存活，主要是因为绕过它们的基础设施尚不存在。
结语
我从三只芯片股和一个任何人都能创建的池子开始。这套框架确实识别出代币化资产在链上的若干正经用途：指数代币、精心挑选的AMM组合、借贷市场，或许最终还有稳定币背后的国债池。它也指出了哪些机制最好不要去动。
这引出一个严肃的问题：对于那些分布特征恰好契合AMM优势（低回报离散度、高信息不对称、高交易量）的商品化市场，AMM是否真的合适？还是如其他论文所推测的，智能合约的程序化特性、延迟结算以及区块链交易略慢的价格，会让AMM永远成为老练链下资金流的猎物？
Curve允许任何人无需许可地创建池子，但市场没有任何义务让你的想法变成好主意。
