• 去中心化交易所（DEX）和自动化做市商（AMM）机制介绍，特别说明Constant Product Market Maker (CPMM)的运作原理及其对资产储备的乘积保持不变的规则 [page::0][page::1]

• 本次挑战目标是在多个流动性池中优化初始资金分配，最小化投资的条件风险价值（CVaR）并满足概率约束。该CVaR的计算依赖于高复杂度的基于Poisson过程的模拟，模拟包含交易事件的频率、方向和规模等随机变量 [page::3][page::4]

• 因CVaR关于投资组合权重的关系高度非线性，传统优化方法计算成本高昂。提出三步方案：

1. 用核岭回归(KRR)拟合CVaR目标函数的替代模型；
2. 在KRR模型上进行优化，获得近似最优权重；
3. 以近似解作为初始点，用序列最小二乘规划(SLSQP)对真实CVaR目标函数进行精细优化。

该策略成功减少了计算负担并保持较高拟合精度，KRR模型拟合度$R^2\approx0.995$，数据集规模仅10个样本即可达到良好效果。[page::4][page::5][page::6]

• 通过引入Cython对性能关键代码进行静态类型编译，大幅提升运行速度（约节省20%时间），避免纯Python随机数生成性能瓶颈，保证实验公平性和复现性能 [page::6]

- 实验结果表明：
- QuantHub方案在挑战任务中表现卓越，优于其他竞赛团队（Blanco、Finatics、Elagnitram）；
- 在多参数（时间区间T及置信水平α）调整实验中表现稳定，且计算效率远高于Finatics（快15倍以上）；
- Ablation研究显示，三步法中最后一步SLSQP精调显著提升解的准确性，使得最终CVaR值较仅使用KRR降低2.7%。

| 团队 | $\hat{\pmb{\theta}}$ (最优权重) | $\mathbb{P}[r{T}>\xi]$ | CVaR$\alpha$ |
|------------|----------------------------------------|-------------------------|---------------|
| QuantHub | [0.124, 0.441, 0.216, 0.148, 0.0, ...] | 满足 (>0.8) | 较低 |
| Finatics | 类似，但计算时长显著更长 | 满足 | 略高 |
| Elagnitram | 偶尔不收敛 | 不稳定 | 略高 |

• 量化因子构建方面：采用基于核岭回归的黑箱函数拟合法近似复杂非线性函数，实现CVaR的快速预测和优化，这种方式适用于高度计算密集型的风险度量问题，有效降低了仿真调用次数，提升量化策略开发效率 [page::5][page::6][page::7]

详尽分析报告：《A MULTI-STEP APPROACH FOR MINIMIZING RISK IN DECENTRALIZED EXCHANGES — THE SIAG/FME CODE QUEST 2023 WINNING STRATEGY》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：A MULTI-STEP APPROACH FOR MINIMIZING RISK IN DECENTRALIZED EXCHANGES — THE SIAG/FME CODE QUEST 2023 WINNING STRATEGY

- 作者：Daniele Maria Di Nosse，Federico Gatta

• 单位：Scuola Normale Superiore Pisa, Italy

- 发布日期：未明确，结合上下文为2023或2024年初

• 主题：针对去中心化交易所（Decentralized Exchanges, DEXs）中自动化做市商（Automated Market Maker, AMM）的风险最小化策略设计，核心议题是设计一种流动性提供者（Liquidity Provider, LP）的投资组合策略，利用条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）作为风险量度并最小化该风险。论文同时介绍其在“Siam/FME Code Quest 2023”编程挑战赛中夺冠的技术路线。

报告核心论点

• 针对去中心化交易所中的自动化做市商机制和流动性池，LP的资产配置回报与初始财富分布呈高度非线性依赖，这使得传统的CVaR最小化方法难以直接应用。

- 因计算CVaR目标函数所需的模拟计算开销极大，使用直接优化纯数值解法成本过高。

• 本文提出一种三步优化策略：

1. 利用核岭回归（Kernel Ridge Regression, KRR）逼近目标函数（CVaR）；
2. 对代理函数进行优化以快速获得接近最优的配置参数；
3. 以代理函数求得的解为初始化，调用顺序二次规划（Sequential Least Squares Programming, SLSQP）进行目标函数的直接优化，提升结果精准度。

• 且通过算法优化和结合Cython，提高了模型模拟和优化的计算效率。

- 实验结果显示本文方案性能优越，在CVaR指标及计算效率上均优于其他竞赛团队。

总体看，作者旨在提出一种实用、高效且准确的投资组合优化框架，适应DEX复杂非线性机制，尤其是针对自动化做市商（AMM）中的风险管理问题。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言及背景（第0页至第1页）

• 背景：

- 去中心化金融（DeFi）及加密货币市场迅猛发展，DEX交易额巨大。
- 相较中心化交易所，DEX依托智能合约，避免信任中介带来的风险（如FTX崩盘事件），AMM是DEX的核心机制之一。

• AMM机制简介：

- 通过流动性池持有两种币种，LP缴纳两种币提供流动性，通过“LP币”代表份额。
- LT（Liquidity Taker）发起交易，向流动池支付费用，费用再按份额分配给LP。
- 价格形成规则以恒定乘积市场造市商（Constant Product Market Maker, CPMM）为代表，即保持两币储备乘积不变。
- 存在多个流动性池优化LP投资布局的空间，形成组合优化问题。

• 挑战内容：

- SIAG/FME Code Quest 2023设定了基于Python实现AMM函数及流动性策略，通过调整初始财富分配来最小化基于CVaR的投资风险，置信水平固定为0.9。

• 问题识别：

- LP回报与初始财富分配的非线性关系，以及模拟结果计算成本极高，传统方法难以直接应用。

本节铺垫了问题背景及挑战的严峻性，侧重强调CVaR的非线性最小化及算法效率问题，点明该竞赛及研究的核心难点。[page::0,1]

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2.2 CPMM机制与数学公式（第1-2页）

• 恒定乘积原理：

\[
R^{X}R^{Y} = K
\]

其中$R^{X}$和$R^{Y}$分别为池中两种币的储备量，$K$为常数。

• Swap操作：

- LT发起从X到Y的交换，假设输入量为$x$，输出量为$y$，则乘积保持恒定：

\[
(R^X + (1 - \phi) x)(R^Y - y) = R^X R^Y = K
\]

得出：

\[
y = x \cdot \frac{(1-\phi) R^Y}{R^X + (1-\phi) x}
\]

- 费率$\phi$全部计入池子，回馈给LP，积累为流动性费。储备更新：

\[
R^X \to R^X + x, \quad R^Y \to R^Y - y
\]

- 同理，Y换X的公式对称。
- 边际价格为储备比值$R^X / R^Y$。

• Mint和Burn操作：

- LP注入流动性时，需保证不影响边际价格，即注入比例满足：

\[
\frac{x}{y} = \frac{R^X}{R^Y}
\]

- LP根据注入量获得LP币$l$，其计算基于现有LP币总额$L$：

\[
l = L \frac{x}{R^X} = L \frac{y}{R^Y}
\]

- Burn操作时按比例赎回代币：

\[
x = \frac{l}{L} R^X, \quad y = \frac{l}{L} R^Y
\]

• LP对单币种资产做组合考虑：

- LP实际初始只有$X$币，需要先换一定比例的$X$换$Y$，找到最优比例$\psi$，满足一个二次方程，解给出应交换的比例，进一步影响流动性注入结构。

• 图1说明：

- 初始储备，Swap操作轨迹及Mint操作后储备变化形象展示，坐标轴为两币数量，曲线为恒定乘积超曲线。

该节深入介绍了AMM中CPMM关键机制的数学建模，详细解释了储备量变化、费率分配、价格形成和注入赎回逻辑，为理解后续优化目标函数的非线性结构奠定理论基础。所有操作均基于保守恒定乘积法则。[page::1,2]

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2.3 挑战任务描述及数学形式化（第3-4页）

• 多池设置：

- 设有$n$个池，储备向量分别为$\mathbf{R}^X, \mathbf{R}^Y$，LP持有LP币量$\iota$向量。
- 初始财富按权重向量$\boldsymbol{\theta} \in \mathcal{S}$分配，即：

\[
\mathcal{S} = \{\boldsymbol{\theta} \in [0,1]^n : \sum{j=1}^n \thetaj = 1\}
\]

• CVaR简介及定义：

- 传统VaR定义为损失分布的$(1-\alpha)$分位数。
- CVaR更侧重于风险极端尾部，即VaR以外的均值损失：

\[
\mathrm{CVaR}{\alpha}(rT) = \frac{1}{1-\alpha} \int{\alpha}^1 \mathrm{VaR}s(rT) ds \approx \mathbb{E}[-rT \mid -rT \ge \mathrm{VaR}\alpha]
\]

- 投资回报与初始权重$\boldsymbol{\theta}$高度耦合，导致CVaR也成为非线性函数。

• 目标优化问题：

\[
\hat{\boldsymbol{\theta}} = \arg\min{\boldsymbol{\theta} \in \mathcal{S}} \mathrm{CVaR}\alpha(\boldsymbol{\theta})
\]

并满足：

\[
\mathbb{P}[rT > \xi] > q
\]

其中置信水平$\alpha=0.9$，阈值$\xi=0.05$，概率约束$q=0.8$。

• 关于概率约束：

- 由于经验观察最终解自动满足该约束，算法设计中可暂时忽视约束，关注CVaR最小化。

• 计算CVaR方法：

- 通过挑战组织者提供的模拟引擎进行蒙特卡洛路径模拟，1000条路径，基于对交换事件数服从Poisson分布，方向服从Bernoulli分布，以及交易量服从对数正态分布的假设进行交易序列仿真。

• 模拟过程详述：

- 事件到达率参数$\boldsymbol{\kappa}$、交易方向概率$\boldsymbol{p}$、交易量标准差$\boldsymbol{\sigma}$、模拟时间长度$T=60$和路径数量$B=1000$等参数给定。
- 模拟流程伪代码详述了如何按照Poisson事件数生成每条轨迹，依次选择池子事件类型和交易方向，基于条件均值和波动率生成交易量，并更新储备状态。
- 引入区分状态相关和状态无关变量，用于后续优化时重用无关变量节省计算。

本节形式化了投资组合优化问题，确立了CVaR作为目标函数，定义了风险约束，同时详细描述了模拟交易路径的机制及其重要参数，核心在于CVaR计算的蒙特卡洛模拟实现，为目标函数复杂性和高计算成本提供了本质原因。采用多池组合设定体现实际应用复杂度。[page::3,4,5]

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2.4 优化方法与算法设计（第5-7页）

• 三步法设计思想：

1. 代理函数构建：使用核岭回归(KRR)逼近目标CVaR函数，降低计算成本。输入为随机采样的权重组合和对应模拟计算的CVaR。
2. 代理函数优化：利用SLSQP对KRR代理模型进行快速求解，获得代理最优点$\hat{\theta}{app}$。
3. 目标函数精细优化：以$\hat{\theta}{app}$为初始点，调用直接基于模拟的SLSQP方法对真实CVaR目标进行优化，提高准确度。

• 核岭回归（KRR）细节：

- 采用带有$L2$正则化的线性回归，使用加权$\chi^2$核函数，定义为：

\[
K(\boldsymbol{\theta}, \boldsymbol{\theta}^{(i)}) = -\sum{j=1}^n \frac{(\thetaj - \thetaj^{(i)})^2}{\thetaj + \thetaj^{(i)}}
\]

- 利用Scikit-learn库实现，训练集大小$N=10$，以较小数据量获得高精度近似，拟合决定系数$R^2 \approx 0.995$。

- 该拟合在计算上极为高效，降低了目标函数评估的高成本。

• SLSQP算法：

- 可以处理带有等式约束（权重和为1）及不等式约束（权重非负）的非线性优化任务。
- 其迭代过程是基于准牛顿法求解逐步的二次规划子问题，寻找优化方向。
- 优化问题的拉格朗日函数考虑对应的乘子，用于约束处理。

• Cython加速：

- 结合Cython将Python代码编译成C扩展，实现类型静态定义，提升数值计算速度。
- 避免Python随机数在优化过程中不一致带来的评估偏差问题，通过预先批量生成并存储随机数，再导入Cython模块使用，减少运行时生成随机数耗时，提升近20%效率。

• 整体方案图（图3）解读：

- 将随机数采样保持在Python阶段执行，代理函数构造及拟合、代理函数优化及直接SLSQP优化均由Cython模块完成。
- 结果评估包括收益分布、相关概率、期望及CVaR指标。

这一部分详细刻画了作者创新的三步优化方案及其核心技术细节，尤其突出KRR的拟合效率和SLSQP的灵活性，结合Cython技术实现显著计算加速，保证了在复杂非线性且计算成本高的任务中仍保持高效和准确的优化进程。[page::5,6,7]

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2.5 实验结果分析（第7-10页）

• 竞赛环境下的性能测试：

- 使用竞赛指定参数及随机种子。
- 结果可视化及对比展示如下（详见后述图表与表格）：

- 配置权重分布中，第6池得到的资金最少，符合理论预期，其波动率最高，遵循文献中价格波动与风险负相关的规律。
- 当实验调整第5池波动率与第6池相同时，第5池的投入比例显著下降（约35%），显示权重与波动率呈明显负相关。
- 代表性的最优权重向量：

\[
\hat{\boldsymbol{\theta}} = [0.124, 0.441, 0.216, 0.148, 0.0]
\]

• 消融实验（Ablation Study）：

- 对比仅使用KRR近似、仅用SLSQP起始于等权重的解法和两步合一（QuantHub方案），以及网格随机搜索结果。
- 发现合成方案优于单阶段结构，SLSQP细化优化提升约2.7% CVaR表现，证明三步方案的有效性和必要性。
- KRR虽快速，但单独用其解精度较低，直接优化放弃起调节不现实。

• 随机种子稳定性测试：

- 对比QuantHub、Finatics和Elagnitram三种公开团队算法，基于100个不同随机种子进行可靠性验证。
- QuantHub与Finatics性能几乎相当，但QuantHub计算速度是Finatics的15倍以上。
- Elagnitram速度稍快，但平均CVaR表现较差，且部分种子下算法无法收敛。
- Elagnitram回报均值偏好但风险度指标不如QuantHub，体现真正目标应重视风险度量。

• 参数灵敏度与推广性：

- 在时间长度$T$（40至80）和置信水平$\alpha$（0.85至0.95）范围内测试算法表现。
- CVaR值随时间基本线性增长，保障概率随时间增加。
- 计算时间也随时间增长，但QuantHub依然保持相对较低并稳定。
- 面对置信水平变化，算法表现平缓、无明显性能下降，体现稳健性。

• 主要结论：

- QuantHub三步优化框架同时兼顾了计算效率和结果准确度。
- 其对参数变动有较强的鲁棒性和推广能力。
- 明显优于竞争算法，体现强大的实用价值。

综上，实验证明该方法在现实可行性、准确性与计算经济性方面实现了良好平衡，赢得竞赛冠冕实至名归，且为后续更复杂场景提供技术基础。[page::7,8,9,10]

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2.6 竞品方法简介及对比（附录A，11-12页）

• Blanco团队：

- 使用梯度下降结合复杂的损失函数$\ell$，其中损失项综合考虑风险约束、权重有效性及CVaR。
- 采用多批次迭代，动态调整权重向量，使用符号函数和多项约束，保留了概率约束。

• Finatics团队：

- 经典随机梯度下降法，利用投影操作约束权重非负和和为1。
- 不主动约束概率条件，基于比赛发现该约束通常满足。
- 算法简单易用，基于公开代码。

• Elagnitram团队：

- 基于梯度下降，因权重和为1约束只优化其中五个权重。
- 设计了分段条件保证概率约束，有$\delta1, \delta2$控制权重调整方向以避免约束违反。
- 有利用简化池状态近似，增加效率。

• 总结：

- 各团队均采用基于梯度和启发式约束的迭代优化方案。
- 但QuantHub突出通过KRR代理函数逼近和Cython加速，兼顾了计算效率和逼近精度。
- 通过丰富的消融和稳健性测试，QuantHub的优势更加明显。

附录进一步丰富了本领域竞赛策略多样性，突显了本报告方法的技术先进性和理论基础。[page::11,12]

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3. 图表深度解读

图1（第2页） - CPMM机制示意图

• 描述：展示恒定乘积曲线下，储备状态的初始点、令牌X→Y的Swap变动，以及Mint操作导致的曲线平移。

- 数据与趋势：Swap过程中的储备坐标沿恒定乘积曲线移动，Mint增加储备且推动曲线远离坐标轴表示流动性增加。

• 意义：直观展示CPMM定价和储备调整的物理意义，为理解非线性收益函数提供基础。

- 文本联系：直观支撑公式和机制解释部分，帮助理解LP操作和价格成因。



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图2（第5页） - 模拟路径示例

• 描述：

- 左图：每个池子中代币X储备随事件演变轨迹。
- 中图：代币Y储备变化。
- 右图：各池边际价格的走势。

• 趋势：

- X储备均呈缓慢上升梯度（受到LT注入以及换出影响），各池表现一致但数值不同。
- Y储备与X储备相对应地变化，呈下降趋势。
- 边际价格整体上升，反映市场动态，波动规律一致。

• 文本联系：验证系统模拟流程合理，展示随机事件下的市场状态演变，帮助理解回报分布估计的基础。

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图3（第6页） - 优化流程图示

• 描述：

- 从Python采样随机数开始，进入Cython环境。
- 先训练KRR代理模型，快速拟合CVaR与权重的关系。
- 其次基于代理模型优化出粗略最优权重。
- 以此权重为起点，进行真实CVaR目标的SLSQP精炼优化。
- 最终评估回报分布、概率约束满足情况等指标。

• 意义：

- 清晰展示了多阶段优化协同作用，分工明确。
- 强调随机性采样与核心计算分层实现加速。

• 文本联系：

- 总结全文优化技术思路，验证Cython加速对整合优势的重要性。



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表1（第8页） - 竞赛结果比较

• 内容：

- 列明QuantHub、Blanco、Finatics、Elagnitram四家团队的最优权重配置、概率约束达成度$\mathbb{P}[rT > \xi]$与CVaR值。

• 数据解读：

- QuantHub与Finatics倾向于少量或零资金分配给高波动的第6池，符合风险最小化原理。
- CVaR指标QuantHub最低，显示最佳风险控制效果。
- Blanco未公开具体代码，结果仅可作粗略对比。

• 文本联系：

- 支撑报告核心成果声明，验证技术方案有效。

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表2（第8页） - 消融实验比较

• 内容及结果：

- 对比单独使用KRR、单用SLSQP（初始为均分）和整体框架。
- 明显整体框架表现较好（CVaR最低），KRR效率高但精度稍差，SLSQP提升后效果最优。

• 意义：

- 验证三步式方法设计合理性，突出组合优化优于单一策略。

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表3（第9页） - 稳定性实验结果

• 内容：

- 三算法在100个随机种子下测试，报告均值与标准差指标，涉及概率约束、均值回报、VaR和CVaR、计算时间。

• 解读：

- QuantHub与Finatics在指标表现近似，QuantHub速度显著更快。
- Elagnitram在部分场景不收敛，且风险指标表现逊色。

• 意义：

- 显示QuantHub在多随机环境中稳定、高效。

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表4（第10页） - 参数敏感性测试

• 内容：

- 逐步调整时间长度$T$和置信水平$\alpha$，测试不同参数下CVaR、概率约束和计算时间。

• 结果解读：

- CVaR随时间延长升高，反映累积风险。
- 算法时间消耗递增，QuantHub依旧保持较短计算时长。
- 在置信水平变化范围内，算法表现平稳无明显波动。

• 意义：

- 检验了方案的推广鲁棒性和实际应用潜力。

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4. 估值分析

该报告中并无传统意义上的企业估值分析，而是针对风险最小化的投资组合优化问题，重点在于：

• 风险量化指标：以CVaR为核心风险度量，适合捕获极端尾部风险。

- 目标函数估值：CVaR通过蒙特卡洛模拟计算，依赖模拟参数$\boldsymbol{\kappa}, \boldsymbol{p}, \boldsymbol{\sigma}, T, B$和初始财富分配权重$\boldsymbol{\theta}$。

• 代理建模估值：KRR用以估计CVaR函数，形象地完成对“风险函数”的近似替代估值，极大提升计算效率。

- 优化算法估值输入：SLSQP求解时权重约束为权重非负，和为1的线性约束，非线性质由CVaR函数本身带来。

综上，估值方法本质是一种风险函数估计与优化，核心在于如何减少计算高昂的模拟过程带来的复杂度。[page::5,6]

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5. 风险因素评估

虽然报告未细列具体风险条目，此处结合内容可推断：

• 模型风险：

- CPMM假设及常数乘积规则简化了真实市场机制，可能忽略市场不完美现象。
- 模拟引擎基于简化假设（独立同分布交换事件，无套利考虑），或导致真实风险度量偏差。

• 市场风险：

- 价格波动与池子选择权重的高度敏感性意味着若波动估计错误，分配决策将偏离最优。
- 交易费用$\phi$、议价机制变化都会影响LP最终获益和风险。

• 算法风险：

- KRR近似受样本规模限制，过小样本或导致欠拟合，过大样本则计算时间增加。
- 直接优化依赖模拟结果，噪声大可能导致局部最优或收敛缓慢。

• 计算风险：

- 随机数生成差异带来的结果不一致性；
- 优化过程中概率约束的自动满足并非完全保证，可能在其他参数设置失效。

• 缓解策略：

- 代理函数断点拟合，减少高成本计算；
- 运用Cython加速，减少模拟时间，允许更大规模模拟；
- 经验检验概率约束可忽略，减少计算复杂度。

此部分显性风险分析有限，但从技术实现角度，报告已采取实际措施缓解关键风险。[page::4,6,9,10]

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6. 批判性视角与细微差别

• 论点优势：

- 代理函数加上直接优化的两步混合思路平衡了准确性与效率；
- 效果稳定且计算时间显著缩短，具备良好实用价值。

• 可能缺陷与假设依赖：

- 依赖模拟引擎简化假设，市场真实复杂性（如套利、不独立事件）未充分考虑，限制现实适用范围。
- 概率约束自动满足为经验结论，报告未对边界情况提供明确理论证明。
- 样本规模$N=10$较小，拟合虽表现好，但在更复杂或不同市场环境下泛化不明。
- Cython处理随机数不同步问题的解决方案需要谨慎验证，避免引入隐性结果偏差。

• 内在假设潜在矛盾：

- 在部分段落中指出概率约束未在优化时强制，仅验证满足，理论约束放松与实际风险需要权衡。
- 以线性核岭回归拟合高度非线性函数可能存在模型过简问题。

整体而言，报告表现杰出，但作为学术及应用文档，对模型假设限制与适用条件的进一步讨论还可增强，可为未来工作明确改进方向。[page::1,3,4,6,10]

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7. 结论性综合

本文全方位详述了一套针对去中心化交易所中流动性提供者的组合投资风险控制策略，核心贡献包括：

• 问题背景：DEX自动化做市商引入高度非线性回报机制，带来复杂风险管理挑战，传统CVaR最小化方法不再适用。
• 方法创新：

- 创新提出了基于核岭回归代理模型的三步优化流程，解决高计算开销与非线性难点。
- 代理函数有效捕捉CVaR风险形态，极小样本即可实现高拟合精度；
- 组合代理+直接优化方案在准确度和速度间取得优异平衡；
- 基于Cython优化实现，对模拟计算环节进行高效加速，替代循环随机生成，大幅降低性能瓶颈。

• 实验实证：

- 与其他竞赛团队全面对比，在风险度量（CVaR）、概率约束满足度及计算时间方面均表现领先；
- 消融实验验证了每一步骤的价值与必要性；
- 参数灵敏度分析显示稳健性，良好泛化能力。

• 图表见解：

- CPMM机制非线性表现及价格/储备动态得到形象验证；
- 模拟轨迹及价格间的演化波动体现了模型输入的市场动态属性；
- 优化流程图强调模型设计的分层协同与计算策略。

• 局限与展望：

- 仿真模型简单，无套利等复杂市场行为未建模；
- 现实应用需考虑更复杂机制如集中流动性（Uniswap v3）、无常损失等因素；
- 未来工作可在更真实市场环境中检验并扩展该方案。

综上，该报告结合现代机器学习与数值优化技术，以创新视角解决了DEX流动性提供者的风险最小化问题，提出的三步策略和加速技术均为金融数学及智能合约风险管理领域的有益借鉴。其成果既具有理论价值也具备广泛工程应用潜力，明显优于竞赛同类方法，体现出深厚的学术功底与实践能力。[page::0-12]

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总结

本文详尽阐释了一项面向去中心化交易所流动性风险控制的创新三阶段优化技术，融合核岭回归代理函数与顺序最小二乘法优化，同时结合Cython计算加速，为非线性且计算成本高昂的CVaR最小化问题提供了高效实用的解决方案。多角度实验验证了该方法在准确性、计算稳定性和泛化性能上的显著优势，体现该团队政策制定与风险管理能力的综合实力。未来可结合更复杂市场机制与动态策略，推动去中心化金融风险管理技术的发展。

报告