本文将Nakamura (2026) 在单期Kyle模型中提出的隐私补贴封闭形式解推广至连续时间框架。研究背景是自动化做市商（AMM）在面对噪声订单流时的隐私与市场效率权衡。核心问题：在连续时间Kyle模型中，当做市商观察到被独立布朗运动扰动（扩散强度σ_ε）的聚合订单流时，如何量化隐私噪声对流动性提供者收益的影响。方法上，论文建立了马尔可夫线性均衡，得到价格影响系数λ=σ_v/√(σ_u^2+σ_ε^2)（时间常数），并推导出在[0,1]时间段内从协议流动性池向交易者的累积期望转移为|Π_M|=σ_v σ_ε^2/√(σ_u^2+σ_ε^2)。主要贡献：1）证明了累积隐私补贴与损失-再平衡（LVR, Milionis et al. 2022）之间的结构对偶性，将隐私噪声福利识别为订单流观察视角下的LVR价格观察缺口；2）完成了在隐私聚合信息环境下量化承诺型AMM盈亏平衡费用的理论体系。该研究为理解DeFi中隐私保护机制的市场影响提供了数学基础。适合对市场微观结构、博弈论和去中心化金融理论感兴趣的读者。