无论是传统金融还是加密领域，衍生品市场的规模都远超现货市场，通常是后者的数倍以上。举例来说，截至今日，Bitcoin的日现货交易量约为 40亿美元，而其衍生品交易量则高达 538.9亿美元（Cryptoquant.com数据）。

理解支撑衍生品市场的各种模型对于构建支持这一转变所需的基础设施至关重要。在本文中，我们将讨论实物资产支持模型（HardLiquidityBackedModels）和合成资产模型（SyntheticsModels）。实物资产支持模型

在实物资产支持模型中，交易者与存入流动性池的“真实”资产（realassets，如Tokens或稳定币）进行交互。这些资产实际上是借给交易者用来建立保证金交易头寸的。

GMX、Jupiter、Gearbox PURE和 Contango 都采用了这种方法。存入实物资产（hardassets）的流动性提供者（LPs）通过交易费和/或作为交易者的对手方获得奖励。因此，LPs的回报取决于池中资产的表现、池子的利用率（如果池中没有机制保持多头和空头的平衡，LPs 的收益还取决于交易者的盈亏情况）。优势

1.破产风险较低：由于交易由真实资产支持，系统破产的风险较小。

2.DeFi生态系统中的可组合性：例如，GMX和Jupiter的模型支持流动性池Tokens的再抵押：$GLP 和 $JLP Tokens可以用作抵押品或在其他DeFi应用中质押，进而提高资本效率。

3.交易和做市激励需求较低：由于LP充当对手方和/或做市商，直接激励的重要性降低。虽然在初期LP通常也通过Tokens激励获得奖励，但长期来看，提供流动性的回报主要来自交易费，这消除了制定平衡交易激励计划的难题。

4.深化市场流动性：实物资产支持模型通过要求实际资产支持来创建流动性篮子，从而有助于深化市场流动性。近年来，这也使得像GMX这样的协议成为交换现货资产最有效的场所之一，流动性被集中在一个可以同时服务衍生品和现货市场的流动性池中，从而显著增加了交易的深度和市场效率。

综上所述，随着DeFi生态系统的不断发展，实物资产支持模型和合成资产模型为去中心化衍生品市场的增长提供了不同的路径。两者各有优势，实物资产支持模型注重安全性和资本效率，而合成资产模型则提供更高的灵活性和潜在的资本效率。未来，衍生品市场的成功将依赖于这两种模型的有效结合和持续优化，以满足不断变化的需求和挑战。