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[区块链]解析DeFi“无常损失”

除了智能合约漏洞和黑客袭击之外,无常损失也是我们使用DeFi平台时很常见的一种让用户流失资产的机制。随着越来越多的DeFi类项目在Moonriver上部署,我们将给大家介绍一下无常损失,以及如何最小化无常损失的风险。

什么是无常损失?

简单来说,无常损失 (Impermanent Loss)是资产因代币价格变化,资产在流动性池內和在流动性池外简单持有两种状态的资产差额。无常损失通常会在50/50流动性池中产生,尤其是在资产比例失去平衡的时候。

无常损失一般针对的是AMM、DEX和流动性挖矿类项目。对流动性池中注入资产的用户称为流动性提供者(Liquidity Provider),简称为“LP”。

无常损失案例

我们用一个案例来进一步解释什么是无常损失。

  1. 我们使用的DeFi平台有一个50/50分的 USDC/ETH流动性池;

2. 假设案例中ETH的市场价格是$1,000, 有一位名叫Bob的流动性提供者(LP)向这个流动性池里放入1枚ETH和$1,000 USDC, 1:1的比例;

3. Bob目前在流动性池里的资产总价值是$2,000,即$1,000 USDC + 1枚ETH;

4. 假设这个池里现在总共有10枚ETH和$10,000 USDC, Bob拥有占流动性池10%比例资产的LP token ;

5. 假设ETH的市场价格从$1,000增长到$2,000,我们的流动性池中会有套利者不断的用USDC购买ETH,直到池中的资产兑换比例和市场价格持平,流动性池中的资产将变为7.071ETH和$14,142.1 USDC (因为在这个比例下,ETH在池中的价格也将是$2,000;$2,000 * 7.071 = $14,142.1);

6. 而Bob可以用他的LP token取出流动性池的10%,也就是0.7071ETH和$1414 USDC,市场价$2,828的资产;

7. 但是如果Bob没有参与流动性池,而是持有1ETH和$1,000USDC,他的资产的市场价值为$3,000;

8. $3,000和$2,828之间的差额是$182,这便是Bob的无常损失。

无常损失函数曲线

无常损失函数曲线图

我们可以看到如果流动性池中一个代币价格上升500%,LP会有25%的无常损失;而当一个代币的价格下降到原价的20%左右,则也会造成25%的无常损失。这个无常损失百分比是用和池外持有代币为参考而计算的。

从这条曲线图我们可以看到,如果币价在流动池內有大幅的上升或下降都会意味着较高的无常损失,因为在这种情况下,我们在流动性池里的资产比例会越来越偏向于持有在池內交易对中价值最低的那个币种。

如果流动性池內的任何一个币种价格出现大幅下降,那么这个池中的几乎所有流动性都将会变为那个价格下降的币种。

这也是AMM恒定乘积模型(Bonding Curve)的基本原理之一。

如何避免无常损失?

  1. 选择币价比较稳定的交易对流动性池;如果交易对的价格比例相对稳定,流动性池內的资产比例则不会出现严重失衡的情况。
  2. 选择包含稳定币的流动性池;稳定币具有价格稳定的特性,所以会减少流动性池內产生大幅度无常损失的可能性。
  3. APY很高的流动性池注入资产要谨慎;APY高的流动性池大多包含币价波动很大的资产,较容易发生资产比例失衡和较高无常损失。

提供流动性或流动性挖矿时要进行合理的风控。希望大家在Moonriver或其它区块链使用DeFi合约和服务时候,能够充分了解类似无常损失的DeFi运行机制,并且安全的使用DeFi来管理自己的链上财产。


关于Moonbeam
Moonbeam是波卡(Polkadot)网络上的以太坊兼容智能合约平台,为原生互操作应用程序的开发提供便利。通过其以太坊兼容性,开发者能够以最低程度的代码调整在Moonbeam上部署现有的Solidity智能合约和Dapp前端。作为在波卡(Polkadot)网络上的平行链,Moonbeam也将受益于波卡(Polkadot)中继链的共享安全性以及与其它波卡(Polkadot)相关链的连接性。Moonbeam由PureStake团队开发,目前正在预上线阶段,主网计划于2021年Q4季度上线。

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关于Moonriver
Moonriver是Moonbeam的同行网络,旨在为激励实验提供永久性的测试环境。新上线项目的代码将优先部署到Moonriver,在其真实的经济环境下经历一系列的测试与实验验证。当验证完成并通过测试之后,项目代码才可正式部署至波卡上的Moonbeam。

如需了解更多信息,请访问:Moonriver - Solidity Smart Contracts on Kusama

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加:2021-10-20 12:32:40  更:2021-10-20 12:32:52 
 
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