本文作者：Auditless创始人PeterisErins，前麦肯锡分析师
本周早些时候，我写了关于如何推导出
Uniswap
V1和V2的无常损失公式的文章。我们将使用相同的方法来计算UniswapV3和集中流动性头寸的无常损失。
对于像Uniswap这样的自动做市商(AMM)来说，无常损失是一个流行的概念。作为流动性提供者，您的头寸相对于任一资产的价值可能会下降，而无常损失通常被定义为LP在给定价格变动时遭受的损失百分比。
UniswapV3流动性提供商提供固定价格范围内的流动性。这种特征称为集中化流动性。但是在固定范围内提供流动性意味着什么？在头寸集中的情况下，池中两种资产的储备在交易期间以更高的速度消耗，导致它们在范围的任一端完全耗尽。
中央财经大学郭田勇：应深入研究如何用数字人民币组建更多功能:中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇表示，在数字化的浪潮下，货币作为一种支付媒介，其本身的数字化是必然趋势。考虑到传统货币印制发行成本高、不易携带等局限，数字货币以其独特的优势，极大降低了交易成本。郭田勇指出，数字货币如果由政府或者中央银行来主导，必须协同好同原有银行体系为主导的支付关系。目前，中国的数字货币属于M0范畴，从金融学角度看，M0并不具有货币创造的能力，在整个货币储存量中占比也很小，因此，数字人民币的范围还非常有限，未来如何用数字人民币组建更多的功能，将其推向更大的领域，值得深入研究。这是一个循序渐进的过程，要把握好节奏。郭田勇称，数字人民币前期推进比较成功，有利于提升人民币国际化程度。随着中国经济实力增强，人民币国际业务更为广泛。面对庞大的国际结算量，数字货币高支付效率的优点更易凸显。（中国新闻网）[2021/7/7 0:32:14]
您可以将其视为通过杠杆提供流动性。如果价格没有超出范围，您可以提供更有效的流动性。如果是这样，您的头寸只剩下1项资产，并且在价格重新进入该范围之前不会赚取交易费用。
直播 ｜“后浪”仙女鱼池-青青如何乘风破浪:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第7期11:00 F2Pool 鱼池｜CMO青青将在直播间聊聊“币圈‘后浪’仙女如何乘风破浪”，感兴趣的朋友扫码移步收听！[2020/7/2]
在进行杠杆交易时，收益和损失被放大，UniswapV3也是如此。集中头寸的交易费用份额较高，但无常损失也较高。我们会查明具体是多少。
定义
我们举例一个流动性为L的市场，在一个集中流动性头寸中，资产X和Y的数量分别为x和y。
我们根据资产Y=y\u002Fx设置资产X的初始价格为P，并考虑价格变动至P'=Pk，其中k>0。我们还将定义为我们集中流动性头寸的价格区间。假设P和P'都在这个区间内。
动态 | Block.one 总裁发文阐述区块链如何解决银行的 KYC 和 AML 问题:据 IMEOS 报道，Block.one 总裁 Rob Jesudason 十分钟前发文《How Blockchain Offers an Answer to Banks’ KYC and AML Issues 》阐述区块链如何解决银行的 KYC 和 AML 问题。他认为区块链不是官僚或新闻中想象的监管雷区; 相反，它可以成为监管机构的资产。
文中提及在过去十年中，许多世界领先的银行都因反问题而被罚款，罚款总数达260亿美元之多。而在过去12个月中，监管机构如何考虑如何鼓励使用区块链技术方面取得了进展。区块链技术可以减轻数据模糊性并减少欺诈的可能性。如果所有银行都在区块链上，那么KYC和AML数据可以以安全，透明和无缝的方式在金融机构之间共享。[2018/10/16]
根据
白皮书
，集中头寸的准备金可根据这个曲线来描述：
这意味着在给定的价格范围内，一组较小的储备x、y能够充当更大的储备。
从我们之前的帖子中，我们可以根据流动性(L)和价格(P)确定虚拟储备，我们可以在这里使用它：
我们再次定义三个值：
V_0，初始持有资产Y的价值
V_1，如果保留在池中，则持有的价值
V_held，如果保留在池之外，则持有的价值
推导
和以前一样，V_1等于用P'代替了V_0中的P：
接下来是V_held：
最后，我们将无常损失作为一种百分比变化进行计算：
其中IL_a,b(k)是范围内集中头寸的无常损失，IL(k)是(0,+∞)范围内V2头寸的无常损失。
我们可以做两个快速检查。首先，在p_a=p_b=P的极端情况下，那么无常损失将为0。
其次，我们可以设置p_a→0和p_b→+∞并看到IL_{0,+∞}(k)=IL(k)，也就是价格范围越大，对于V2，这个方程就越收敛到无常损失方程。
最后，设置k=1，我们确实得到0，因为在这种情况下不应该有任何无常损失。
注意事项
请注意，如果价格落在流动性范围之外，则此等式将不适用，因为资产持有量在价格范围之外停止变化。我们把它作为一个简单的练习留给读者。
分析
无常损失有多大？考虑一个简单的例子，其中p_a\u002FP=1\u002Fn和P\u002Fp_b=1\u002Fn。在这种情况下：
我们可以看到对于不同的n值，这个比率是什么样的：
即使我们的流动性范围大到足以容纳价格翻倍或腰斩，与我们在整个价格范围内提供流动性相比，无常损失也高出近4倍。这还不包括与落在集中流动性范围之外相关的无常损失……
简而言之，注意资金
安全
。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。