流动性挖矿白皮书

摘要

在高度去中心化的加密市场中，流动性是一种稀缺资源，许多交易所和发行人都在向其支付专门的提供商，即做市商。在做市商补偿计划的历史背景下，我们说明了为什么现行的双边合同模型容易受到逆向选择，垄断风险和核查难度的影响。引入了一种基于市场的新方法来做市商补偿，流动性挖矿，该方法试图通过利用频繁的订单簿快照来奖励做市商与其承担的风险相称的方式来解决这些问题。我们介绍了利用这种新方法的仿真模型的结果，并分析了其对关键流动性指标的影响。最后，我们描述了供做市商使用的各种操纵**易惯例，并讨论了如何以这种新方法来发现并减轻问题。

介绍

流动性是所有金融资产和交易场所的重要指标。但是，许多市场参与者对于流动性的驱动因素以及如何衡量其流动性尚不清楚。这是因为做市（提供流动性的业务）传统上仅对数量有限的参与者，如定量对冲基金和大型金融机构的交易柜台开放。

在原始的白皮书[1]中，我们描述了直接市场准入（数字资产加密市场的独特功能）如何使任何人都能成为做市商，以及为何个人比专业人士更容易定位的理由。公司为某些市场和资产提供流动性。我们还讨论了开源软件如何为个人和公司提供运行高频做市策略所需的工具。

但是，尽管作为一种技术解决方案可以使更多的市场参与者参与其中，但它本身并不能解决加密市场中流动性去中心化的普遍问题。如今，加密交易所和代币发行人每年花费约12亿美元来补偿做市商，通常是专门从事加密资产的定量对冲基金，形式为回扣，费用和借出库存的机会成本。

此外，交易所和代币发行人的长尾无法负担聘请对冲基金的费用，因此无法为其市场发挥职能所需的流动性。与数字资产行业创新的许多技术和经济突破相反，做市商补偿的创新相对较少。与在法定市场一样，加密货币交易所和代币发行人与做市公司签订双边合同，这些公司根据长期承诺提供补偿，以提供预定水平的流动性，以订单正常运行时间，价差和交易量来衡量。这些双边合同不仅增加了协调成本，降低了匹配效率，而且还引入了逆向选择和垄断风险，从而降低了所提供补偿的效力。相反，我们认为，基于市场的方法受到运输和在线广告等其他行业的双向数字市场的启发，可以促进一致的流动性供应，降低操纵行为的风险并提高市场中流动性的匹配效率。

背景

2.1做市商的行为

在1968年的开创性论文中，哈罗德·德姆塞茨（Harold Demsetz）将缺乏“可预测的金融市场即时交换性” [2]视为根本的贸易问题，这与当今经济学家将需求巧合相类似。由于买卖双方不同步，因此到达市场的买方可能找不到同意以合适的价格和数量进行交易的卖方，反之亦然。 Demsetz写道，定期执行做市商的人（可以填补异步订单到达的空白）可以缓解此问题。做市商早已被公认为金融市场的重要组成部分。 “

亨利·凯瑟（Henry Keyser）在1850年写道，世界上第一个证券交易所——荷兰东印度公司股份的阿姆斯特丹市场的做市商会给公众带来极大的拖延和不便。” [3]做市商的工作是在交易所的订单簿上下达和调整限价订单，即以特定价格绑定买卖特定数量的报价。做市商有效地为市场提供免费期权，每种期权都是从其购买或出售的权利，并旨在从买卖价格之间的差异中获利。

交易所和做市商有着共生的关系：交易所为交易者提供执行交易的场所，而做市商提供的流动性确保交易者可以高效地进行交易。电子平台仅仅是润滑发动机的机油。他们不提供流动性。为此，你仍然需要能够做出价格并承担风险的做市商” [4]。

资本是做市商的主要限制因素：利用资本在一个市场上下订单的行为使做市商无法在另一市场上重复使用该资本。由于大多数交易所都迫使做市商在下订单之前将资金存入他们的帐户，因此将资金从一家交易所转移到另一家交易所的过程也会导致高额交易成本和做市商效率低下。

由于做市商必须向特定的金融市场投入资金以向其提供流动性，因此金融市场实质上在流动性的基础上相互竞争。 SEC-CFTC联合特别工作组在调查2010年5月的Flash Crash时写道：“高速世界的流动性是不存在的：市场设计和市场结构必须确保在高度分散，高度互联的交易环境中持续产生流动性供给” [5]。

2.2做市商的历史

在美国，证券做市是一项受到严格监管的活动。所有建立证券市场的公司都必须向金融业监管局（FINRA）注册。之所以出现这种情况，是因为美国股票市场的原始做市商完全是经纪交易商，这是双重角色，它将受托人的委托责任（以经纪人身份）与代表客户进行交易以及寻求利润的机会（以自己的账户进行交易）结合在一起经销商的能力。尽管这些经纪交易商在为纽约证券交易所（NYSE）等早期交易场所提供必要的流动性方面发挥了至关重要的作用，但他们的双重委托人/代理人角色却引起了监管机构的潜在利益冲突。

在Harold Bloomenthal于1971年发表的关于市场做市的经典论文中，他写道：“在这种情况下，公司与经销商之间可能建立的紧密关系体现在一位经销商的非典型言论上，“几乎与公司经营的各个方面都进行了讨论。“[6]

结果，限制了做市商能做什么以及如何获得补偿的法规，直接成为这些风险的副产品。引起人们对许多证券市场完整性的关注。” [6]时至今日，证券做市仍是美国受高度管制的行业，直到最近，才禁止直接做市商赔偿。做市商不是直接货币补偿，而是间接补偿。为了准备好提供流动性，纽约证券交易所的专家们获得了与时间，地点和信息有关的优势。在其他场合，“做市商通常是上市公司投资银行业务的执行者，这间接补贴了做市业务” [7]。近年来，金融市场的去中心化和电子化加剧了流动性的重要性以及对做市商的需求。尽管美国的股票主要由一些大型交易所主导，但今天有13个股票交易所和55个另类交易系统[8]在SEC注册。在数字资产市场中，有2,980种单独的加密货币在数百个不同的交易所进行交易，形成了20,903个独特的市场[9]。

1990年代电子交易的兴起和交换行业的去中心化对以前的模型提出了挑战，这些模型避开了补偿，而倾向于法规和访问控制。新设立的场馆引入了创新技术，例如Maker定价模型和其他间接补偿方法，以吸引流动性。整个交易所范围内的流动性去中心化也给小盘股造成了严重的问题：“市场分散的意外后果是，交易量排名前100名的上市证券缺乏流动性和价格发现，令人不安的是所有市场参与者，包括交易所，都对小规模公司给予了市场关注” [11]。这些流动性问题引发了欧洲证券交易所和纳斯达克及其针对ETF发行人的市场质量计划对直接做市商补偿的尝试。如今，现代金融市场中的做市由诸如两个西格玛，Jump Trading和DRW Cumberland等HFT公司主导，他们在决定向何处提供流动性时会考虑获利能力，回扣，风险和其他因素。

2.3补偿做市商

在传统市场和数字市场中，直接和间接做市商的补偿很普遍。间接补偿通常采取制造商回扣和预期的投资银行业务的形式，而直接补偿计划通常是与发行人和交易所签订的双边合同，它们向做市商支付固定的月费，以换取维持正常运行时间，交易量和价差的义务。市场庄家是否应该得到补偿，以及应该如何补偿他们一直是许多争论的话题。下面，我们总结了该领域的学术研究现状，并更详细地描述了不同的薪酬模型。

2.3.1做市商需要赔偿吗？

鉴于做市商是寻求竞争的公司，彼此竞争，因此可以公平地质疑是否需要赔偿。

雇用做市商的公司的股价在统计上有4.9％的显著异常回报[7]。此外，指定的做市商的存在改善了价格稳定性：“在引入做市商之后，账面失衡明显减少，这表明做市商通过在公共供给不足的情况下有选择地提供流动性来解决订单流动中的时间异步问题。此外，做市商大大增加了拍卖清算的可能性，从而降低了均衡价值可能在定单提交和执行之间转移的价格风险” [7]。其他研究突出了这样一个事实，即雇用做市商的公司会经历积极的外部性，从而提高公司的价值。 “雇用DMM（指定做市商）的公司将流动性风险降低到可以与交易所最大和大多数流动性股票相媲美的水平”，从而降低了股本成本[12]。

在这些安排中，做市商可能需要除交易利润以外的其他补偿，以合同方式承诺维持市场地位。 “ [A]固定义务要求他在其他公共交易者不愿提供资金的情况下提供流动资金，因为在这些情况下，流动资金条款无法获利” [7]。

通常，分析做市商报酬的文献中的共识是，提供流动性代表正的外部性，而交易利润可能无法得到适当的补偿。 “尽管通常可以通过皮戈维亚补贴来解决这种低效率的问题，但这种支付方式不太清楚” [7]。很明显，某些市场获得了自然的有机流动性，不需要向做市商付款。 “没有指定交易商的电子限价订单簿的激增表明，流动性准备金完全是内生的” [7]。

文献中的共识发现是，专门做市的价值与流动性成反比：“根据经验，我们预计，做市商参与的收益将超过活跃市场参与者少或波动性大的公司的成本。均衡价格” [7]。 Skjeltorp在奥斯陆证券交易所的研究得出了类似的结论：“ DMM合约改善了流动性，对于流动性较小的小型股票而言，这种改善特别大，流动性风险降低了，而与DMM合约进行交易的公司经历了正异常收益率。 [12]。

2.3.2赔偿方法

间接赔偿

例如，作为对承诺为股票提供流动性的回报，纽约证交所专家获得了以下优势：时间（在交易所附近放置服务器），地点（发出和执行订单的专有特权）和信息（“根据到达的订单流来确定其价格时间表” [7]）。这些优势并非没有争议。 “在纽约证券交易所模型中，专家主要由不知情的交易者获得的交易利润提供补贴” [7]。另外，限制直接做市商补偿的措施未能成功地防止市场操纵。

在2005年“专家丑闻”中，有15名纽约证券交易所专家因前线客户的数千笔非法交易而被起诉。事后批评指出“人为因素减缓了流程并造成了利益冲突-所有交易者都为其公司账户以及客户账户进行买卖” [13]。

庄家定价

庄家定价模式起源于1990年代电子交易的兴起，是对庄家的另一种补偿形式，如今在传统和数字资产交易所中都很普遍。这种结构“奖励任何提供流动性并向消费流动性者收取费用的参与者” [14]。使用此模型的交易所对制造商（通过在订单簿上下达并维持限价订单来增加市场流动性的交易者）和接受者（通过下达市场订单或从市场的另一端从市场中减去流动性的交易者）收取不同的费用。有效地，制造商在其交易中获得制造商回扣，而接受者则没有。制造商返利通常会降低或消除做市商的交易费，但也可能超过交易费，成为直接补偿的形式。

直接补偿

鉴于对做市商的补偿对于流动性不佳的市场更有价值，因此直接补偿可能是更有效的杠杆。 “对做市商的直接补贴比诸如时间，地点和信息优势的间接补贴要好，因为后者在流动性不佳的市场上往往价值不高，而且透明度一般也较低” [15]。在直接补偿安排中，做市商必须遵守某些“肯定义务，要求其在其他公共交易商不愿提供流动性的情况下提供流动性，[7]”。

通常，做市商必须遵守与正常运行时间，价差和数量有关的义务。尽管做市商直接补偿在美国以外很普遍，但直到最近，该法规一直被禁止。在小型股发行人越来越无法无偿吸引做市商的刺激下，纳斯达克在2013年推出了市场质量计划（MQP），该计划对做市商向ETF发行人提供流动性的行为进行了补偿。参与交易的做市商收取的年费为$ 35,000到$ 70,000，即在订单簿的每一侧均张贴至少2500股的订单，前提是订单的价格不低于国家出价和最佳出价（NBBO）的2％正常运行时间[16]。然而，尽管“纳斯达克努力使MQP更具市场吸引力”，纳斯达克在2018年仍因缺乏兴趣而宣布取消MQP。[17]

在数字资产行业中，做市商合同的结构类似：做市商收取定期费用，以换取在此期间与正常运行时间，价差和交易量有关的义务的履行。例如，像HitBTC这样的集中式交易所，它维护着一个激励做市商的公共程序[18]。同样，去中心化交换协议0x向做市商付款，以向使用0x协议的中继器（交易所）提供流动性。鉴于正常运行时间超过每月90％的时间，0x做市商将获得按月收取的费用，以维持订单两面的一定数量的订单。做市商赚取的月费由一个函数决定，该函数随所达到的减少打滑程度而扩展。

市场设计

3.1概述

在线广告（Google）和物流（Uber）等市场中的数字市场大大改善了买卖双方之间的匹配效率。这是可能的，因为“交易中间的计算机可以观察并验证交易的许多方面。计算机产生的记录可以使订约方根据以前无法观察到的条件对合同进行条件处理，从而实现更有效的交易” [20]。同样，像即将推出的“流动性挖矿平台”这样的数字市场可以提高匹配效率，并在流动性的买方（交易所和发行人）与卖方（个人和专业做市商）之间建立激励机制。

3.2市场参与者

卖方

卖方既包括运行开源做市软件的个人，也包括使用或自己专有软件的对冲基金。

对于个人和专业做市商，他们的目标都是在最大程度地降低承担风险的同时，为做市赚取收益。从数学上讲，他们的目标是在最大程度地提高所部署的资本收益率的同时，最大程度地下达定单。由于卖方必须投入专用资金来下订单，因此他们在决定是否为给定市场提供流动性与其他方式来配置资金（可能包括无偿市场）时需要考虑风险收益权衡。制定，其他算法交易策略，贷款或抵押。

买方

流动性购买者希望增加流动性及其一致性，同时尽可能降低成本。从数学上讲，其目标是最小化滑点的均值和方差，同时最大程度地降低单位滑移成本。由于交换和交换协议在流动性的基础上相互竞争，因此，他们有动机减少订单簿的滑点，以吸引交易者，增加交易量并赚取更多费用。对于实用程序代币的发行者，其主要目标是在其代币可能进行交易的每个市场中增加其代币的流动性和可用性。当前，由于大多数做市商专门为少数几个交易所提供流动性，发行人可能需要与多个做市商签订双边合同，这在金钱和时间方面会产生大量成本。

3.3测量流动性

由于流动性可能是一个超负荷术语，因此首先定义什么是流动性以及如何进行测量是有用的。

流动性衡量执行成本，即购买或出售资产时的实际价格与资产的预期中间价格之间的差额。请注意，流动性不能衡量经常与资产混合的资产需求；有关资产需求的信息反映在其市场价格中。

流动性的常用量度是买卖差价：市场中最高买价（买入价）和最低卖价（卖出价）之间的价差：“愿意交易的投资者面临权衡：要么等待以优惠的价格进行交易，要么坚持以当前的出价或要价立即执行。报价（要价）包括立即购买的溢价，而买入价同样反映了立即出售所需的特许权。因此，流动性的自然衡量标准是买入价和卖出价之间的价差，即买入价和卖出特许权之和[21]。尽管买卖价差是最常用的流动性指标，但并未考虑计算交易量，这是流动性的重要决定因素。在本文中，我们将滑点用作优化的关键指标，滑点定义为给定数量的资产的市场定单的中间市场价格与实际执行价格之差。

计算滑点

与任何订单簿实例相关联的滑点特征是，在填充预定义标准尺寸的订单时，有效执行价格的百分比变化。假设一个订单簿由一组限价订单定义，该限价订单由订单价格汇总，其中每个价格级别ai的订单总量由vi表示。令订单簿的中点由a0定义。当数量为vm的市场订单到达时，通常会根据价格-时间优先级执行限价订单，以填补市场订单的整个vm。请注意，最后限价单可能会部分执行。市场订单的滑点S等于已执行的限价订单的价差的成交量加权平均值：

3.4流动性挖矿模式

我们引入了一种称为“流动性挖矿”的模型，该模型旨在平衡流动性买卖双方的目标，使他们能够根据各自不同的目标进行交易。对于流动性购买者，该模型为减少滑点的单位确定了市场价格，并利用基于市场的激励机制来优化给定时间段内流动性的一致性。对于流动性卖方，该模型有效地产生了风险-收益折衷曲线，其中流动性挖矿支出的回报率与承担的风险呈正相关，以订单价差表示。该模型包含3个主要组成部分：

1.将订单簿快照作为标准计量期。

2.用于根据点差权重做市商订单的点差密度函数。

3.预算分配，将每个快照的预算分配给参与做市商。

3.5基于模拟的分析

为了说明此模型如何平衡流动性买卖双方的不同目标，我们采用了基于模拟的方法。下面，描述了模拟的基础假设并讨论了结果。

3.5.1假设

让订单簿由N个做市商{m0，...，mN}定义，每个做市商对称放置$ 2000的买入和卖出订单。每个做市商都以固定点差{s0，...，sN}下订单，该点差取自均值0.5％和标准差0.25％的正态分布，最小点差为0.1％。在每个时间步长t，每个做市商都有80％的可能性通过下订单参与订单簿。将市场订单到达定义为一个过程，在该过程中，市场订单随机到达并由订单簿中存在的订单填充。

每个订单的大小也通常以均值$ 1000和标准差$ 10,000进行分布，最小为$ 100。每个订单具有相等的可能性成为买单或卖单。如果订单簿中有足够的订单量，则将填写市场订单。删除已执行的订单后，仿真将重新计算市场中间价格a0，并重新计算订单簿中每个订单ω的价差sω围绕a0（请参见公式2）。

让我们通过一个过程来定义补偿支出，在该过程中，在每个时间步骤t，将$ 0.10的固定金额b分配给订单簿中的参与市场做市商。如果t代表一分钟，则等效的每月预算B等于$ 4,383。在每个时间t，在用做市商订单填充订单簿之后以及在市场订单到达之前，使用价差密度函数ρ（s）对每个订单进行加权。然后，根据等式8将b分配给每个做市商m。假设三个不同的流动性制度因做市商的数量而不同，我们对每种流动性制度进行525,600个时间步长（如果t等于一分钟，则为一年）的模拟：

1.低流动性：N = 40

2.正常流动性：N = 60

3.高流动性：N = 80

为简单起见，我们假设市场指标的年收益率仅基于其补偿支出与资本金的比率，他们致力于做市（每个做市商为4000美元，考虑到对称的2000美元的买入和卖出订单）。填写市场订单产生的任何损益均不考虑在内。

3.5.2结果

下面，我们展示说明模拟结果并讨论其含义的图表。

对于每种流动性制度，我们绘制每个做市商的收益率与利差。做市商收入的分配基于公式3中定义的ρ（s）。此外，请注意，在较低的流动性制度下，做市商获得较高的回报率，从而弥补了承担的较高风险。

尽管流动性挖掘模型并未根据交易量明确奖励做市商，但我们显示，做市商所获得的回报率与他们所完成的订单总量呈正相关。在低流动性制度下尤其如此，在这种制度下，大多数做市商为填补的总交易量做出贡献。

为了评估流动性挖掘模型对实际滑点的影响，我们将每个已填充市场订单的滑点（使用公式1计算）与订单量作图。在拥有80个做市商的高流动性制度中，大多数订单由价差最低的做市商执行，因此产生了低滑点。

相反，低流动性制度表现出较大的滑点分布，特别是对于较大的交易规模。尽管模拟过程很简单，但结果表明，流动性挖掘有潜力显着降低流动性购买者的成本，同时仍然为流动性出售者带来诱人的回报率。对于与做市商签订每月可能超过数十万美元的长期双边合同的交易所和代币发行人，流动性挖掘不仅可以减轻逆向选择风险，而且可以大大降低流动性成本。对于参与其中的个人和专业做市商，流动性挖掘提供了更有效地利用其现有资产库存并获得比其他方式更高的回报率的潜力。

防止操纵

4.1加密操作

与历史上其他突破性技术的出现一样，加密货币的出现受到负面宣传，并与早期用户和采用者的犯罪和欺诈活动联系在一起。在本节中，我们描述了供做市商使用的欺诈行为，市场操纵以及流动性挖掘模型如何减轻这些风险。

迄今为止，美国证券交易委员会拒绝了所有拟议的比特币ETF的主要原因是，由于对全球最大的比特币市场缺乏监管而引起的市场操纵的无限风险。市场操纵也是大型机构投资者尚未进入市场的原因之一，这减缓了金融界大多数部门对加密货币的采用。在数字资产交易的情况下，获得超额奖励的可能性[23]，以及建立新交易所的相对较低的进入门槛，导致了在获取用户和随之而来的交易费用方面的激烈竞争。交易量是衡量交易所采用与否的主要指标之一，交易量是在CoinMarketCap（最广泛使用的加密货币数据和定价平台）[24]上对加密货币交易所进行排名的主要指标。

为了鼓励交易量，许多数字交易所开始通过操纵交易的方式增加交易量。 Bitwise Asset Management于2019年5月发表的一份报告[25]声称，报告的比特币交易量的95％为假交易量，其中包括欺诈性印刷品或清洗交易。同样，代币发行人也有动力提高其代币的交易量，这也可以视为衡量其获得市场关注和突出地位的一种手段。

4.2操纵的类型

我们定义了操纵交易的三种主要类型，以及流动性挖掘模型如何不奖励参与交易的参与者。我们还将描述如何收集和验证用于分配支出的订单簿数据。

4.2.1现货交易

现货交易是在交易者（或一组交易者共同行动）与其自身（或彼此之间）交易时发生的。从事清洗交易的交易者的目标是增加交易资产的数量。清洗交易的一个示例是，当交易员从一个帐户下达限价买入（或买价）订单，然后从另一个账户下达市场要价（或买入价）订单时，两个账户均由该交易员拥有和/或控制。这种交易没有经济上的理由，因为贸易商会因交易费而产生成本。

检测

使用机器学习来隔离由我们的流动性挖矿平台参与者生成的数据中的异常模式。我们用来尝试检测清洗交易的一种方法是测量下单后一定时间间隔内交易者的限价单被执行的概率：P（在T秒内执行的订单|下单）随后，我们比较该指标从市场上更广泛的交易者样本中收集的数据。如果交易者的下达限价单的执行速度比市场上其他交易者的异常快，则可能表明该交易者可能从事清洗交易。

缓解措施

任何被发现从事清洗交易的交易者将被取消获得流动性采矿奖励的资格。此外，奖励的确定可以根据数量而不是数量指标来制定，可以单独执行，也可以与已成交订单数量一起制定。我们提出的替代方案不是完全根据交易量来补偿做市商，而是基于未结订单量，订单持续时间和价差的组合来选择。通过奖励由持续时间订单加权的未完成订单量，我们促进了限价订单的一致放置和订单簿深度的设置。通过将价差纳入奖励计算指标，这可以使奖励与最小化打滑的目标保持一致。

4.3数据收集

验证我们使用多个数据源对数据的真实性进行三角划分并执行验证。

1.用户：交易所的只读API密钥为了参与流动性挖掘，所有流动性卖方必须向他们赚取付款的每个交易所提供只读API密钥，以便我们可以验证其订单数据。

这减少了做市商向报告欺诈或操纵数据以用于确定支出的风险。

2.交换：汇总交换数据团队与客户端不同，已经开发和运营了数据收集和分析基础结构。此基础结构的模块之一是一系列数据收集器，用于收集和存储全分辨率订单簿和交易数据。

3.客户：客户发送的订单和交易为了参与流动性挖矿，开源软件客户的用户必须同意与我们共享他们的交易数据。 客户端会自动将这些数据，包括用户的订单和交易直接报告给数据收集系统。这三个重叠的数据源使在不完全依赖用户或交易所的情况下验证订单和交易数据。此外，它还增加了可以检测数据异常并防止操纵交易行为的可能性。

总结

金融市场的发展呈现出开放和去中心化的明显趋势。在美国股票市场上，纽约证券交易所席位持有人的专属俱乐部已被13个股票交易所和55个另类交易系统所取代，这些系统可从当今各种公司获得流动性。

区块链技术通过实现程序化资产创建和全球性，无许可的交易，进一步促进了这一趋势，导致数字资产及其交易场所的爆炸式增长。随着金融市场的碎片化和争夺流动性，流动性市场本身的重要性日益提高。没有有效，透明的流动性市场，去中心化的金融市场容易出现效率低下的情况，例如美国股票市场的小盘流动性危机以及市场操纵，例如加密市场的假货量问题。

通过创建流动性数字市场并利用基于市场的激励措施来调整流动性买卖双方的偏好，我们旨在提高数字资产行业的效率，透明度和公平性。将来，我们希望将流动性挖矿的概念扩展到其他存在流动性去中心化问题的金融市场，例如小盘股或高收益信贷。

参考
[1] CoinAlpha, Inc. : Decentralized Market Making. December 2018.
[2] Harold Demsetz. The Cost of Transacting. Quarterly Journal of Economics, 82-1:33– 53, 1968.
[3] Henry Keyser. The Law Relating to Transaction on the Stock Exchange. Henry Butterworth, London, 1850.
[4] Andy Hill. The Current State and Future Evolution of the European Investment Grade Corporate Bond Secondary Market. International Capital Market Association (ICMA), 2014.
[5] Joint CFTC-SEC Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues. Recommendation Regarding Regulatory Responses to the Market Events of May 6, 2010. 2011.
[6] Harold S. Bloomenthall. Market-Makers, Manipulations and Shell Games. St. John’s Law Review, pages 598–606, 1971.
[7] Kumar Venkataraman & Andrew C. Waisburd. The Value of the Designated Market Maker. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 42.3:735–758, 2007.
[8] Securities and Exchange Commission. Alternative Trading Systems with Form ATS on File with the SEC as of September 30, 2019. https://www.sec.gov/foia/docs/
atslist.htm, 2019. [Online; accessed 15-October-2019].
[9] All Cryptocurrencies. https://coinmarketcap.com/all/views/all/, 2019. [Online; accessed 15-October-2019].

原文链接：Liquidity Mining

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编译者/作者：洁sir

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