USD:a16z 構思衡量 AMM LP 成本的新方法：相對損失再平衡 LVR_ATUSD

自動做市商有兩種類型的參與者：一種是交易者，他們將一種代幣交易成另一種；另一種是流動性提供者，他們向AMM提供代幣流動性來獲取一部分交易費用。

以LP身份參與何時具有經濟意義？收益何時超過成本？LP的收益來自交易費用，以及在某些情況下額外的代幣獎勵。本篇文章總結了一種計算的新方法，我們稱之為LVR。我們將在下面詳細介紹LVR及其對LP和AMM設計的影響，但首先讓我們回顧一下AMM在市場價格演變時的表現。

AMM中的套利與「逆向選擇」

自動做市商中的LP因逆向選擇而可能遭受損失，這是成為LP的主要代價之一。由于提供流動性給以既定價格進行交易的任何一方，AMM中的每個LP都冒著成為有更好或更即時代幣價格信息的交易者對手方的風險。例如，如果公開市場上的ETH價格突然上漲，快速套利者可能會從AMM購買ETH，然后在幣安等中心化交易所轉售賺取利潤。因為AMM只有兩種類型的參與者，所以交易者的利潤就對應著LP的損失。

一巨鯨花費100萬枚USDC購買8070億枚PEPE:金色財經報道，據Lookonchain監測數據顯示，7小時前PEPE價格上漲后，一巨鯨花費100萬枚USDC以0.000001239美元的價格購買8070億枚PEPE。[2023/8/9 21:33:53]

為了推理LP的成本，從而為LP的參與決策和AMM設計提供信息，我們從評估過去的簡單問題開始。假設我們剛剛完成向ETH-USDCAMM提供流動性。假設我們將1ETH和1000USDC存入AMM，并在提款時收到0.5ETH和2000USDC。進一步假設當月ETH價格上漲，在一個月內從1000美元躍升至4000美元。在這種情況下，提供流動性的決定將使你的資金從存款時價值2000美元的投資組合翻倍到提款時價值4000美元的投資組合。

為AMM提供流動性涉及當月持有一定數量的ETH。鑒于ETH的價格在本月翻了4倍，事后看來，幾乎任何涉及持有一些ETH的策略看起來都相當不錯。

Pantera Capital投資方：近期監管阻力使機構幾乎無法參與ICO:金色財經報道，Pantera Capital投資者Ryan Barney表示，最近美國的監管阻力基本上使機構無法參與ICO，建議加密創始人“關注鯨魚/VIP”，或者向獨家、富裕的客戶銷售產品，而不是一開始就試圖擴大規模。至于網紅營銷模式，Barney認為，最近發生的名人在不披露利益沖突的情況下進行推銷和“搶先”粉絲交易的案例讓用戶很難建立信任。[2023/7/20 11:05:25]

但更重要的問題是：AMMLP的具體策略與你「做多ETH」的所有其他方式相比如何？同樣，在撇開純粹由ETH價格變化產生的利潤后，該如何看待提供流動性這個決定？

押注ETH價格上漲的最簡單方法是購買一些ETH并持有它。在上文的例子中，持有策略將導致月末投資組合價值5000美元，比從AMM提取的金額多1000美元。這1000美元的差距就是通常所說的「無常損失」的一個例子。

Algorand將與印度學校合作，助力Web3在印度的發展:金色財經報道，Algorand 基金會宣布在印度建立多項合作伙伴關系，包括與學校合作開發教育計劃以 助力Web3在印度的發展。 Algorand團隊表示，它與Jawaharlal Nehru科技大學和印度商學院合作推出教育項目。這包括教師發展和學生開發人員培訓計劃。此外，該公司將為希望進入Web3領域的企業舉辦大師班。Algorand印度負責人Anil Kakani表示，這些伙伴關系旨在建立可持續的影響。

此外，Algorand還宣布與位于Hyderabad的創新中心T-Hub建立合作伙伴關系。據T-Hub首席執行官(Srinivas Rao Mahankali稱，該合作伙伴關系將幫助當地初創企業從世界各地獲得資金，并在全球范圍內擴展他們的項目。[2023/2/8 11:54:52]

無常損失的例子

無常損失將LP的利潤與參考策略下可能獲得的利潤進行了比較，但它未能隔離AMMLP面臨的逆向選擇成本。為了看到這一點，讓我們改變我們的例子，使ETH在月初和月底的價格都是1000美元。在這種情況下，在大多數AMM中，你將獲得與初始存款相同的代幣組合，這意味著無常損失將為零。無論ETH價格在整個月內保持不變還是在回到1000美元之前上下浮動，結果都一樣。

12月6日共有1萬枚WBTC被銷毀，創單日最高銷毀記錄:12月8日消息，據Dune Analytics數據顯示，12月6日共有1萬枚WBTC被打入合約地址銷毀，創單日最高銷毀記錄。鏈上數據顯示，被銷毀的1萬枚WBTC最初由0x8fd5開頭的Nexo地址分兩次從MakerDAO取出，最終轉入0x18c5開頭的Wintermute Trading地址后被打入WBTC合約地址銷毀。[2022/12/8 21:32:05]

價格軌跡上的無常損失的獨立性應該會讓你覺得很可疑。例如，我們已經討論過AMM的套利，即交易者以犧牲LP利益為代價獲利。那么，LP成本似乎應該隨著AMM套利機會的數量而增加，而價格保持不變與價格大幅上漲的機會頻率應該會非常不同。

什么是LVR

我們提出了一種新的方法來思考AMM的LP所承擔的成本，其核心指標我們稱為LVR。LVR可以用幾種不同的方式來解釋。我們在這里強調的是作為無常損失的替代方案，它的計算方法更加細致。

分析師：FTX的市盈率可能高達40倍，其股權價值將達到155億美元:8月25日消息，一位不愿透露姓名的分析師表示，FTX的市盈率可能高達40倍。根據FTX2021年的利潤，按該倍數計算，其股權價值將達到155億美元。據悉，目前Robinhood股權價價值為80億美元，Coinbase市值為160億美元。

據此前報道，FTX去年收入與利潤分別為10.2億美元與3.88億美元。[2022/8/25 12:47:42]

Rebalancing是AMM特有的，所以讓我們在Uniswap著名的恒定乘積做市商的典型特例中介紹它。雙代幣CPMM，也稱為「x*y=k」曲線——維護兩個代幣的儲備，比如x個單位的ETH和y個單位的USDC。現貨價格被定義為y/x，它具有使兩個儲備的市場價值相等的效果。在實踐中，這個現貨價格是通過只允許兩個代幣數量的乘積x*y不變的交易來定義的。

LVR可以在逐筆交易的基礎上定義，所以讓我們看一下單筆交易。考慮一個有1個ETH和1000個USDC的CPMM，假設ETH的市場價格突然從1000美元上漲到4000美元。我們預計一些套利者會以2000USDC的有效價格從CPMM購買0.5ETH，從而保持x*y不變，同時將現貨價格移動到2000/0.5=4000USDC/ETH。

這時參考Rebalancing，從1ETH和1000USDC的相同初始投資組合開始：復制CPMM的交易，但以當前4000美元的市場價格執行。因為這種替代策略導致的投資組合價值比CPMM高1000美元，我們說該交易的LVR為1000美元。

繼續這個例子，假設ETH的價格突然回落到1000美元。CPMM將立即返回其原始狀態1ETH和1000USDC，實際上就是以相同的2000USDC回購0.5ETH。Rebalancing策略復制交易，但以市場價格執行。Rebalancing策略的投資組合價值現在比CPMM多1500美元，第二筆交易為LVR貢獻了額外的500美元。

這個計算在直覺上是合理的，與無常損失不同，LVR取決于價格軌跡并逐筆累積。

LVR的一般定義

看了前面的例子，我們對LVR的定義是：給定任意AMM上的任意交易序列，LVR是通過AMM而不是在公開市場上執行交易所產生的損失總和。這個總和的每一項都是a(p–q)的形式，其中a表示交易中出售的ETH數量，p表示當時的市場價格，q表示AMM交易的單價。

該定義也可以變化為定期Rebalancing，而不是逐筆交易。這種變化可以簡化LVR的實證分析，并且也可以讓對上述LVR進行對沖的解釋中更為自然。

對過去和未來策略的思考

LVR隔離了LP承擔的逆向選擇成本。事后看來，提供流動性的決定是個好主意嗎？首先，這個問題歸結為收取的費用是否超過了LVR，因此通常很容易使用公開數據來回答。

為了推理未來而不是過去的LP決策，我們不能直接依賴數據，必須采用一些價格可能如何演變的數學模型。我們可以使用各種不同的模型，但也許最自然的選擇是Black-Scholes模型，ETH的價格根據幾何布朗方程不斷演變運動。

如果你不熟悉這個模型，要知道的關鍵點是它基本上只有一個重要參數，即價格波動率σ。如果σ=0，價格保持不變，而如果σ很大，則說明價格波動劇烈。

LVR可以在這個模型中精確地得到體現。因為LVR逐筆累積，并且因為這是一個交易一直在發生的連續時間模型，所以LVR可以表示為瞬時LVR的積分。瞬時LVR與σ和當前市場價格呈指數關系，并與AMM在該價格下的邊際流動性呈線性關系。

這種數學表達可能聽起來有點嚇人，但許多常見的AMM都非常簡單，以至于LVR是由一個基本的公式給出的。

例如，對于CPMM，瞬時LVR，當通過CPMM的市場價值標準化時，結果正好是σ2/8。如果Uniswapv2ETH-USDC池的每日波動率為5%，那么根據我們的模型，LP每天LVR損失3.125個基點。交易費收入能否彌補這一損失？答案取決于交易費用和交易量。例如，如果該AMM收取固定的30個基點的交易費，則LP將實現盈虧平衡，前提是每日交易量約為AMM資產的10.4%。如果每日波動率為10%，則所需交易量將是原來的四倍。

對AMM設計的啟示

LVR不僅對潛在的流動性提供者很重要，對AMM設計者也很重要。AMM只有讓LP獲得足夠收益才能成功，這意味著費用收入需要與LVR一起擴大。

我們研究中的一個啟示是，由于LVR取決于交易量的波動性和費用收入，AMM應考慮隨交易量、波動性或經驗觀察到的LVR調整的動態費用。第二個是AMM設計者應該研究最小化LVR的方法，例如通過結合高質量的喂價預言機來報價以獲得更接近市場的價格。下一代AMM已經在探索這些內容以及相關的想法，我們迫不及待地想看看它們會如何發揮作用。

來源：金色財經

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